广联达董事长袁正刚：数字化为精细化管理赋能，推动建筑业重塑价值曲线

房地产行业的惯性增长正在失效，一个新的建筑周期正在形成。

“建筑行业旧有的发展模式必然会退出历史舞台，将满足客户期望作为核心追求，才是行业持续发展的唯一出路。新模式不是对过往路径简单的缩小重复，其本质在于摒弃盲目追求规模扩张的旧逻辑，回归到对‘好房子’的本质追求上来。”广联达科技股份有限公司（以下简称“广联达”）董事长、总裁袁正刚近日对建筑行业发表看法。

近十年间，广联达从单岗位软件提供者转型为深耕建筑科技的数字建筑平台服务商。面对新的周期与不确定的市场边界，“好房子”与“好科技”成为广联达破局关键词。

数字化将打造“刚刚好”的房子

在过去15年间，中国房地产行业经历了深刻巨变，这场转变也同步影响着整个建筑行业。

袁正刚提到，这场变化意味着一个时代的终结与新生：房地产正迈入以“高质量、新科技、好服务”为核心的新周期。

“房地产也会很大地影响建筑行业，建筑行业的变化已经开始。”早在2015年，广联达就开始探索通过BIM（建筑信息模型）实现“正向设计”——打通设计、算量与施工环节，减少中途变更，提高项目可控性。“当时我们意识到，传统设计软件已经无法满足业主对全生命周期数字化的期待。”同年广联达启动了自研设计软件项目，着手构建“设计一模到底”的解决方案，目标是支撑建筑项目从设计到建成全过程的信息协同与决策优化。

袁正刚指出，旧有的建造模式已难以为继，未来行业的发展方向，必须围绕客户价值，实际上核心是回归“好房子”，之后会重新构造价值链。

谈及“好房子”标准，袁正刚首先引用了住房和城乡建设部提出的四项要求：舒适、安全、智慧、绿色。他认为，如何通过数字化真正打造“好房子”，这正是科技的目标所在。

“买房的人不是没有预算，而是希望在预算内买到‘好房子’。”袁正刚坦言，过去粗放的建造方式常常导致设计阶段成本不清、施工阶段管理无序，从而造成大量浪费。

基于此，广联达又提出了“刚刚好”的房子理念，即在“真实需求”与“实际支付能力”之间找到最优解。这背后依托的是数字化能力：通过精细化需求建模、设计模拟和成本分析，实现从设计源头就确保房子“所见即所得”。

“一个房间要安装空调，传统做法是按面积配备，但实际上，这个空间是办公、会议还是休息，容纳10人还是20人，对设备配置要求是完全不同的。”袁正刚分析道，只有当需求被准确表达、清晰定义，才能指导后续的设备选型、材料采购与施工管理，避免资源浪费。

“刚刚好”的房子，不仅是一个产品哲学，也是数字化时代建筑行业的价值回归。

精细化管理赋能“好房子”

袁正刚认为，推动“好房子”建设，必须依靠精细化管理与数字化手段的深度融合。与此同时，广联达提出“省钱、省心、省力”的主张，通过科技助力项目管理更高效、更透明。

“真正回归到现场看每个项目的时候，才发现我们的资源配置存在非常多的浪费。”袁正刚认为，科技的价值首先是通过数据化手段优化配置，真正为项目降本增效，实现“省钱”；其次是“省心”，当前项目管理中博弈环节复杂、不透明，导致风险难以预判、品质难以保障，科技手段的介入可以增强风险可控性、提升建设质量；最后则是“省力”，即通过数字化平台与智能工具，让一线操作人员更轻松、更专业地完成复杂作业。

“‘好房子’的打造一定得精细化，我们的数字化技术就是要为精细化赋能。”袁正刚强调，精细化管理一定是广联达坚定的方向。

广联达将精细化管理划分为三个层级——工地层、项目层和企业层。

在工地层面，精细化管理的核心在于“人、机、料”三大生产要素的精确掌控。袁正刚指出，建筑工地是整个管理链条中的主要战场，重点围绕劳务管理、物料管理、设备管理三个方面，通过数字工地产品实现精细化。

在项目层面，广联达面向项目经理推出了“PMSmart”系统，将现场各类数据（如人机料、安全、进度等）进行综合集成，帮助项目经理及时发现信息错位与资源浪费，从而实现管理优化。

在企业层面，则通过“PMLead”系统，以数据驱动企业层面的精细化决策。袁正刚介绍，该系统聚焦于两大方向：一是开源，提升商机判断和投标策略的精准性；二是节流，优化项目间资源配置，实现机械设备、物料等的统筹调配。

他总结道，建筑行业从高速增长期进入深水区，真正有客户价值、能够帮客户省钱省人省心省力的产品，才能真正赢得客户。

通用AI与产业AI不是替代，而是协同

在人工智能成为核心浪潮的当下，如何真正将AI融入具体产业、解决实际问题，仍是许多企业面临的关键挑战。

袁正刚认为，AI与产业的结合，绝不仅仅是将流程自动化那么简单。真正的产业AI，要求的是通用能力、行业知识和专业软件的深度融合。他指出，尽管AI在图像识别、视觉推理、语义理解等方面已经超越人类水平，但当前，“强人工智能”仍未到来，尤其在多模态理解和物理世界推理方面仍有明显差距。

这意味着，通用大模型并不能直接解决建筑、工程等高专业度行业中的具体问题。

袁正刚强调，产业AI的落地必须依托专业软件。他指出，广联达在多年探索中逐步确立了“三位一体”的融合路径：一是通用AI能力，二是行业知识与最佳实践，三是具备广泛用户基础的专业软件。

这种融合逻辑已经在广联达的多个产品线中体现出来。例如，在建筑设计软件中，企业可以捕捉到墙、梁、板、柱等工程构件的数据，而这些数据格式专有，难以通过公开数据集训练。只有通过专业软件形成的结构化数据，配合AI模型，才能真正实现价值转化。

在袁正刚看来，产业AI的成功，绝非简单的算法堆砌或模型参数比拼，而是一套与工程业务深度耦合的系统工程，其核心在于“数据、场景、模型”三者的协同。

高质量数据是产业AI的基础，它必须是扎实、结构化和标准化的，以便模型和算法能有效训练和执行。然而，数据本身不创造价值，关键在于能否解决实际业务问题。袁正刚指出，产业场景必须具有明确的价值导向，才能促使企业持续投入和迭代。此外，一个可靠的模型是系统稳定性和扩展性的关键，他建议从行业通用模型出发，进一步开发符合企业需求的大模型，以实现AI在工程场景中的可信应用。

在他看来，数据、场景与模型，分别构成了产业AI的“树根、果实、树干”，三者缺一不可，唯有深度融合，才能走出实验室，落地产业链，带来切实的效率提升与价值创造。 文/李十一