2026年是我国“十五五”规划的开局之年，也是住建部等13部门联合印发的《关于全面推进智能建造发展的指导意见》所确立的智能建造全面推广元年。全国两会政府工作报告明确提出“深化拓展‘人工智能+’”“深化数据资源开发利用”等一系列与建筑业数智化转型息息相关的部署。从“造房子”迈向“造产业链”，从“人海战术”转向“智能建造”，AI赋能业务创新应用已成为工程建设行业的时代命题。作为地方投资建设集团及其下属建工企业、咨询企业、建材企业的中高层管理人员与项目团队，如何把握政策窗口期，将AI技术真正落地到项目管理的具体业务场景中，已经成为决定企业未来竞争力的关键所在。本课程紧贴2026年最 新政策文件精神，以“分层教学、实战导向”为核心理念，帮助参训学员系统掌握AI赋能工程项目管理的理论体系和实施方法，厘清工具应用的核心场景，深度开展标杆案例对标解析与工作坊实战演练，最后形成一套涵盖立项、选型、试点、推广、评估五个阶段的“AI赋能项目管理行动实践指南”。

1、掌握甲方视角下AI赋能项目全生命周期的战略认知，能够解读国家最 新政策走向并转化为企业行动指南；

2、系统理解AI在工程进度管理、成本控制、质量安全监管、供应链整合、建材生产等五大核心业务场景中的具体应用方法；

3、对照至少五家行业标杆企业完整实施案例，获得可借鉴、可迁移实践思路；

4、通过不少于五轮互动场景体验和实战工作坊环节，现场产出针对自身项目的AI落地方案框架；

5、获得一套涵盖立项、选型、试点、推广、评估五个阶段的“AI赋能项目管理行动实践指南”

一、从国家战略到行业变局：2026年政策信号解读

1. 2026年两会政府工作报告中“智能建造”的四组关键词1） “发展智能建造，培育现代化建筑产业链”——从“单一建造”到“产业链思维”的战略转向2） “拓展智能制造，新建设一批智能工厂和智慧供应链”——建筑施工与建材生产的双重升级要求3） “深化拓展‘人工智能+’”——AI进入建筑施工、勘察、设计、运维全流程的信号4） “深化数据资源开发利用”——建筑数据逐渐成为项目的“第二交付物”

2. “十五五”开局之年的关键部署1） 住建部等13部门明确：2026年为智能建造全面推广元年2） 24个智能建造试点城市所有新建政府投资项目须100%采用BIM正向设计3） 智慧工地监管平台成为项目开工前置条件

3. 住建部“人工智能+住建”行动的整体推进1） 湖北省“AI+住建”行动方案八大核心场景2） 浙江省“512N”工作体系3） 深圳市八大应用场景布局

二、从“汗水建造”到“智能建造”：三大范式转换

1. 生产方式转换：从经验驱动到数据驱动1） 人工智能图纸识别、进度规划、工地监控、质量检测全面渗透施工全过程2） 放样机器人、砌墙机器人、抹灰机器人逐步替代重复性、高风险工种

2. 管理对象转换：交付“物理资产”的同时交付“数字资产” 施工全过程数据——材料溯源、隐蔽工程记录、能耗数据——成为新资产类别

3. 竞争格局转换：科技企业跨界入局，建筑企业面临“代工化”风险

【互动场景1（破冰互动）】分组研讨与政策卡片对标（15分钟）

• 每组领取一套“2026年政策关键词卡片”（智能建造、AI+住建、数据要素、现代化建筑产业链、十五五开局、双碳目标等）

• 各组选择1—2张卡片，讨论议题：该政策对“甲方/总包/咨询/建材”分别意味着什么机会和挑战？

• 每组3分钟“闪电发言”分享核心观点

一、AI赋能项目管理技术体系全景图

1. 四层协同技术架构1） 基础设施层：云-边-端混合算力，AI边缘计算盒子实现数据本地处理率≥80%2） 数据层：数据湖+主题库双模架构，多源异构数据整合与治理3） 算法层：行业大模型通用能力+场景小模型精准预测协同运作4） 服务层：标准化API与低代码开发接口

2. 建筑领域大模型与智能体1） 头部企业自研产业大模型：广联达AecGPT、中建云筑建筑供应链大模型2） 智能体资源规划（ARP）新范式3） 数字员工与实体员工共生模式

二、BIM+AI的核心融合路径

从“翻模”到“一模到底”的三阶段演进1） 静态的产品模型——LOD精度保障2） 动态的过程模型——进度与成本联动3） 智能的决策模型——人机协同管理

【互动场景2】技术选型权衡演练（10分钟）

• 给出三种项目场景：大型基建项目、房建EPC项目、老旧小区改造项目

• 学员就“应该优先部署哪一层AI能力”进行小组快速辩论

• 讲师点评各场景的不同技术优先级

场景一：进度管理与智能调度

1. AI驱动的进度预测与延误预警1） 基于历史数据和实时传感器数据的进度偏差预测2） 延误影响自动分析与工序调整建议

2. 实践案例：某大型项目基于AIoT实现4D进度可视化管理

3. 产出工具：项目AI进度健康度评估表（学员现场填写自评）

场景二：成本控制与工程造价

1. 图形算量的AI化：精准高效的工程量自动计算

2. AI辅助造价估算与变更管理1） 设计变更影响自动测算2） 供应商报价智能比对

3. 产出工具：AI成本管控机会点清单

场景三：质量与安全智能监管

1. 计算机视觉驱动的安全隐患实时识别1） 安全帽佩戴不规范自动抓拍2） 塔吊作业安全距离违规告警

2. 施工质量AI检测1） 混凝土浇筑质量视觉分析2） 钢结构焊缝自动检测

3. 沉浸式VR安全培训+AI知识助手

4. 产出工具：项目AI安全监管部署清单

场景四：供应链与采购管理

1. 供应链寻源与供应商智能匹配  某建筑供应链大模型的供应商匹配准确率达74%

2. 价格异常自动预警与闭环跟踪

3. 智慧供应链与智能仓储管理

4. 产出工具：供应链AI机会点识别地图

场景五：建材生产与智能制造

1. 智能工厂在建材行业的应用1） 装配式智慧梁场：劳动力减少60%2） 智能砌筑机器人取代瓦工班组

2. 预制构件数字化加工与BOM清单自动生成

3. 建材生产碳排放智能监测与碳效管理  湖州城市集团“城市建筑碳效AI中枢”案例

4. 产出工具：建材生产AI赋能实施清单

【专题研讨】分层研讨与方案清单输出（20分钟）

• 根据企业类型分成4组：甲方业主组、施工总包组、工程咨询组、建材生产组

• 各就各组业务场景，研讨本组“AI赋能优先级Top 3”并填写《AI赋能机会点识别清单》

• 每组3分钟汇报，交叉点评

案例一｜中国能建葛洲坝集团：“人工智能+”专项行动三年实施方案

• 公司背景与战略定位：中国能建“融光”大模型底座支撑

• 四大突破方向：管理模式升级、业务精益运营、过程智能管控、安全智能防控

• 三级监督体系：公司督查、单位自查、项目核查

• 实战启示：如何从“0到1”突破系统推进AI

案例二｜中南建院湖北中烟创新中心EPC项目：“一模到底”全流程数字化

• 消除图纸偏差超80%，施工方式从“照图施工”向“照模施工”转型升级

• 钢结构BOM清单指导精准加工，幕墙系统直接生成加工数据与安装视频

• AIoT+计算机视觉实现毫秒级精准监测

• VR沉浸式安全培训+DeepSeek大模型AI安全知识助手

• 实战启示：“设计—加工—施工—运维”全链条贯通路径

案例三｜中国建筑国际：52个场景、912个业务自建智能体

• 从52个工程应用场景中规模化生长出912个业务自建智能体

• 方案编制时间缩短至60分钟，效率提升75%

• AI点云智能分析平台使消防验收时间从52天压缩至35天

• 30万平方米项目图纸对比效率提升50%，管理效率提升62%

• 实战启示：从业务需求出发的“低门槛、高效率”AI落地方法论

案例四｜中建三局一公司：全链条创新，从“承包商”向“综合服务商”转型

• 上游工业化：湖北首个装配式智慧梁场运行，劳动力减少60%

• 中游数字化：供应链价格管控智能体实现询价效率提升30%以上，价格异常自动预警

• 下游全周期：“临建酒店”服务推动临建从“低品质消耗品”向可循环增值业务转变

• 创新业务2025年实现合同额超10亿元

• 实战启示：产业链思维下的AI创新路径

案例五｜湖北住总土木部：AI赋能一线施工管理实践

• 一线五大需求：图形算量、安全管理、技术方案编制、成本数据管理、高效决策

• 隐患自动识别、风险预警、违规行为抓拍

• DIP智能平台聚焦工程数据整合、清洗、分析与可视化

• 实战启示：从“甲方说了算”到“业务场景驱动”

【标杆案例专题研讨】案例对标与自我诊断（15分钟）

• 每组选取1—2个标杆案例，对照自身企业现状，讨论“我们企业差距最 大的地方在哪里”

• 每组输出“短板诊断卡”1份

一、实施AI赋能项目管理的六大核心挑战

1. 数据基础薄弱与数据孤岛问题——BIM模型精度不足、数据标准不统一

2. 人才结构性短缺——既懂建筑又懂AI的复合型人才极为紧缺

3. 投入产出周期长，决策层信心不足

4. 组织变革阻力——传统层级管理模式与数据驱动模式冲突

5. 供应链协同难度高——参建各方数据共享意愿不足

6. 法规与标准体系尚不完善——AI审图结果的合规效力认定等问题

二、分层破局：针对六类企业的差异化行动策略

1. 甲方投资建设集团：以项目全生命周期管理平台为抓手，建立数据标准“统一度量衡”

2. 施工总包企业：以智慧工地全覆盖为切入点，渐进拓展数字员工应用

3. 工程咨询企业：以AI辅助造价咨询和图纸审查为突破口，提供AI增值服务

4. 建材生产企业：以智能工厂改造和碳效AI试点为切入点

三、“四步走”行动实践指南

第 一步：战略重塑——想清楚“我是谁”

• 重新定义企业角色：不仅是建造商，更是智慧空间的构建者和城市数据服务商

• 制定企业3—5年AI赋能数字化转型规划

第二步：夯实基础——把业务装进系统里

• 完善BIM模型精度，统一数据格式标准

• 全面部署物联网传感器+AI视频分析终端

• 建立企业级数据治理体系

第三步：场景切入——找到AI落地的最先一公里

• 从高频、痛点、可量化的场景起步

• 建议优先级：安全监控>成本算量>进度预警>供应链匹配

• 每类场景建立明确的ROI测算模型

第四步：组织配套——人才、激励、文化三管齐下

• 设立数字官或AI推进专班

• 建立AI创新激励与试错容错机制

• 开展全员AI素养培训

【互动环节设计与实践工作坊环节】

互动场景体验3｜AI赋能雷达图即时诊断——每组自己画图（10分钟）

• 发放《AI赋能项目管理诊断雷达图》模板

• 从“数据基础、AI能力、人才储备、组织支持、场景落地、投入保障”六个维度给自己企业打分

• 讲师现场巡视点评，挑选典型雷达图进行分享分析

互动场景体验4｜难题漂流瓶——跨组AI难题共创（10分钟）

• 每组写出1个本企业实施AI赋能项目管理遇到的最棘手难题（匿名）

• 装入信封“漂流”到下一组，各组给出解决方案

• 讲师点评各解决方案的可行性与不足

课程收尾与总结

• 全天核心知识点回顾

（五朵金花：政策趋势、技术架构、五大场景、五家标杆、行动指南）

• 提供《AI赋能项目管理行动实践指南》全套工具包

环节一：分组选定实战课题（5分钟）

• 六大可选课题：1） 如何在一个在建大型项目中部署AI辅助进度管理系统2） 如何构建企业级AI质量安全监管平台3） 如何设计BIM+AI推动EPC项目降本增效的方案4） 如何利用AI优化建材供应链并实现精准采购5） 如何为工程咨询业务设计AI增值服务产品6） 如何规划集团型企业AI项目管理三年推进路径

环节二：三轮迭代、层层深入（30分钟）

第 一轮——方案初构

• 每组围绕所选课题设计初始方案（包含需求分析、场景选择、预期产出三大板块）

• 使用提供的《AI赋能项目落地画布》模板，填入方案要点

第二轮——方案路演与交叉质询

• 每组进行4分钟方案路演

• 其他小组轮流质询（每个问题限1分钟）

• 质询要求紧扣技术可行性、经济可行性、组织可行性三方面

第三轮——方案迭代与优化

• 各组基于质询反馈修改完善方案

• 讲师巡回指导、点评致命漏洞点

环节三：成果展示与讲师总评（10分钟）

• 每组2分钟“现场快闪”展示迭代后的最终方案关键词

• 讲师综合点评：各组方案的亮点、风险点与后续落地建议

环节四：课程互助社群建立（5分钟）

• 建立“AI赋能项目管理”课后微信群

• 提供为期一个月的线上答疑服务

附件：AI赋能工程项目管理行动实践指南（课程工具包摘要）

该工具包包含以下实践工具及模板：

五阶段行动路线图（立项→选型→试点→推广→评估），含各阶段关键里程碑AI机会点识别与评估矩阵，含场景筛选七步法AI赋能项目ROI测算模型与计算模板数据就绪度自查评估工具包供应链企业AI赋能机会点识别地图安全监管AI部署核查清单建材企业AI赋能实施自评清单本课程五大标杆企业的完整实施详情摘要表及核心指标对标“十五五”智能建造关键政策条文速查手册AI项目管理成熟度评估雷达图及分阶段建设指南