年初由ChatGPT炒起來的“AI熱”最近似乎偃旗息鼓了。
以ChatGPT為例，近幾個月，其網站訪問量環比增速逐月下降，甚至6月環比增速轉負。連帶國內外的眾多競品，訪問量也開始大幅縮水。
但在cn，AI已悄悄滲透進入商業化路徑更清晰、發展潛力更大的ToB賽道上，特別是有“AI+”改造潛力的傳統行業，比如建筑行業。
AI是如何應用于建筑設計、商業潛力又有多大？
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AI“取代”建筑設計師
作為某大型集團下屬的建筑設計院一線設計部門，我們天天和圖紙打交道，也是較早應用AI的設計單位之一。
建筑設計行業是典型的智力密集型行業。這一行業的規模擴張，高度依賴專業設計人才，經營效率也有賴于人均創利水平的提升。從A股上市建筑設計企業的數據來看，其人力成本占總成本的比重平均為68.6%。在建筑設計領域，AI“取代”的，主要是設計師，特別是不需要創意思維、重復性的這類工作。
建筑設計師的工作內容，分為偏機械化的重復性工作和創意性工作兩類。根據業內對設計業務流程的時間統計看，設計師約有73%的工作時間忙于處理前者，僅有27%用在創造和協調溝通上。
我們認為，這高達70%的機械化工作，有相當大比例可以用AI技術輔助，甚至被AI完全取代。比如強排、渲染、審圖、施工階段的預測和能耗測算，設計端的綠建以及一些畫圖環節等。AI也可以輔助繪圖，或自動生成一些標準化程度高的模塊。
現階段AI更多是模仿，因此還難以應用于后者的創意工作。但是僅替代這些重復性、偏機械化設計工作，就能為“AI+建筑設計”帶來千億以上的市場規模。
在我們的同行中，有一家由清華大學計算機大牛們組團創建的AI技術公司。在設計業務流程中，他們的AI技術方案主要通過簡化部分工程屬性、邏輯性較強、機械化程度高環節的人力程序，來降低人工成本和縮短設計時長，以提高工作效率，從而提升人均創利。
創始人說，他們之所以選擇all-in在建筑設計行業，主要也是看中了龐大市場體量和巨大的商業化落地潛力。
總體看來，從事高周轉、低創意性工作的設計師，未來會先被AI淘汰，然后才是創意性、整合性工作。
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AI初創公司進一步細分
在“AI+建筑設計”賽道，頭部設計公司與AI初創企業和諧共生。
設計公司的優勢，體現在對建筑設計行業細枝末節的Know-How；而AI初創公司精通AI算法，以及懂得如何將其運用到具體行業。后者作為前者的供應商或合作方，以AI技術賦能設計公司的傳統業務流程，從而開創了“共贏”、“共生”的合作發展模式。通過將AI算法模塊嵌入 CAD、BIM 等信息化設計平臺，頭部建筑設計公司已初步實現了項目環節的自動化設計。
比如，華設集團（603018.SH）旗下的AIRoad，在進行橋梁結構的參數化建模以及指定構件和起終點后，可自動創建橋梁模型，并生成高清渲染圖，同時可與BIM 等信息化平臺互通，便于進一步深化設計。
而AI初創公司因為參與到建筑設計業務流程的不同環節，產生了進一步細分。
如專注投前方案設計的小庫科技、聚焦施工圖設計智能化的品覽科技、提供施工圖智能生成服務的TransBIM（第三維度科技）、做云渲染的Arko AI、專注審圖的萬翼科技等。
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底層輸入仍依賴操作者
雖說AI在建筑設計的應用已初見成效，但我們認為，距離AI顛覆行業還非常遠。這個距離，可以從參與建筑設計流程環節的廣度和深度兩方面就能有所感知。
從廣度看， 建筑設計與AI技術的結合主要集中在前期方案設計階段，或是深化設計階段的一些簡單環節。
但在復雜項目的施工圖設計等更深層次環節中，AI還無法完全理解建筑三維空間邏輯，對建筑信息細節表達的準確度較低。所以，AI目前在基建項目的發揮程度不如房建項目。
從深度看，AI目前僅能作為輔助設計工具，尚未實現完全自主性。
由于投喂的數據集還不夠，AI底層輸入仍依賴操作者的主觀意志與知識結構，且依賴程度與項目復雜程度成正比。非標性的工作或業務難被取代。我們還發現，設計過程中AI容易出現錯誤，也不時需要人工干預和糾正。
不過，我們相信，伴隨著建筑數字化的不斷深入，建筑+AI的應用廣度和深度將持續加強。未來，AI會在建筑行業真正掀起一場效率和質量的“革命”。
2025-7-08
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