农村水电安装工程预算建筑产业作为国民经济的重要支柱，不仅是全球规模最庞大的基础设施建设市场，更是人工智能技术赋能的关键场景。面对百年未有之大变局，尤其是经济下行压力的严峻挑战，建筑产业必须积极探寻新的增长动力，推动头部企业开辟第二增长曲线，并把握人工智能革命带来的历史机遇。这既是行业发展的紧迫课题，更是我们应当肩负的时代责任。

　　▲应对下行压力如何找到新动能

　　在当前经济形势下，寻找并激活新的增长动能成为建筑产业持续健康发展的关键。其中，城市更新被视为拉动经济、改善民生、推动产业升级的重要引擎。

　　以住宅更新为例，其潜力巨大，示范效应显著。根据2002年的统计数据，全国已建成住宅面积超过110亿平方米，其中大量住宅建于上世纪70年代至房改前后。受当时经济社会发展水平限制，这些住宅普遍存在标准偏低、品质较差、户型狭小等问题，多数未配备电梯，缺乏保温隔热设计，部分甚至不成套系，被俗称为“老破小”。然而，这些住宅大多位于城市核心区域，享有优质的教育、医疗、商业及办公配套资源。福建智能蔬菜大棚工程预算

　　居住于此的居民对城市更新抱有极高期待，其核心诉求可归纳为三点：一是在承担有限经济压力的前提下，通过“原拆原建”回迁至高品质住宅；二是在可能的情况下适当增加居住面积；三是追求高效快捷的更新过程，6至8个月的心理预期时限至关重要，因涉及子女就学、老人就医等实际生活需求。这些诉求共同指向了新型工业化建造方式的必然选择。

　　假设全国110多亿平方米存量住宅逐步启动更新改造，其中一半实行“原拆原建”，另一半进行装修升级与电梯加装，以十年为周期推进，预计每年可带动直接住宅更新投资超过3万亿元，并撬动产业链相关经济规模1至2倍的增长。这充分展现了中国经济内在的韧性潜力。

　　借鉴上海等地的政策经验，通过适度提升容积率，可有效弥补更新改造成本缺口。在一二线城市，这一政策工具已基本能够实现资金平衡；对于三四线城市，则可能仍需辅以一定的政府补贴支持。

　　除地方政府的容积率奖励政策外，国家层面亦可出台配套激励措施，例如鼓励住宅设备更新、家居厨具换新、家用电器升级等，从而形成多层次、系统化的政策支持体系。青海新型温室大棚工程预算

　　基础设施更新同样具有显著的带动效应。实践证明，该类项目不仅能直接拉动投资、促进产业链协同发展，还能提升片区资产价值、推动城市功能转型、激发社会消费潜力，从而全方位助推区域经济社会高质量发展。

　　在“原拆原建”实践中，居民“省、大、快”的诉求需要政策创新予以回应。其中，“省”与“大”可通过实事求是地适度提高容积率来实现。部分新增面积可用于奖励回迁居民，激发其参与更新的积极性。政策执行过程中，必须清晰核算原有面积重建成本与新增面积建设成本，确保居民明明白白、放心签约。

　　与此同时，政府平台公司也需进行科学测算。若通过容积率奖励可实现项目资金平衡或微利，平台公司便有意愿积极参与，从而形成政府、企业、居民多方共赢的局面。居民从“老破小”迁入“好房子”，进而享受“好小区”“好社区”“好城区”的综合服务，获得感与幸福感将大幅提升。这背后关乎1亿多家庭、4至5亿群众的切身利益，是实实在在的民生工程，也是推动社会进步的重要场景。

　　▲头部企业如何开辟第二增长曲线

　　对于建筑行业的头部企业，特别是中央企业及国有企业，开辟第二增长曲线的关键在于深入推进投-建-营一体化的创新实践。这一模式尤其适用于新型城市建设、城市更新、工业遗存改造等领域，郑州滨河新城的建设范例便提供了有益借鉴。迎泽区海航工程预算

　　党的二十大报告强调，要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥政府作用。在城市转型发展中，城市人民政府掌握着一把重要的“金钥匙”——即通过奖励容积率等政策工具，推动城市建设和建筑产业转型升级。这把钥匙能够打开“四把锁”：一是推动装配式建筑发展；二是促进超低能耗建筑普及；三是推广项目级建筑信息模型（BIM）应用；四是建设城市信息模型（CIM）平台。

　　与此同时，政策还能预先埋下三颗具有长远价值的“金种子”：其一，发展超低能耗建筑将创造巨大的碳汇资产价值；其二，推广项目级BIM将形成可运营的项目数据资产；其三，构建城市级CIM将为城市治理积累规模庞大的数据资源，赋能智慧城市发展。

　　投-建-营一体化模式的推进，不仅催生了新型市场合作模式，加速了新型建造方式的落地，也带动了服务业态的迭代升级。这包括城市基础设施运营服务、从BIM到CIM的数据技术服务、绿色低碳建设管理服务、全过程工程咨询服务，以及“投-建-营一体化+人工智能”融合服务等新兴领域，为行业打开了新的价值空间。

　　▲如何应对人工智能革命的挑战

　　人工智能正在深刻重塑各行各业，建筑产业必须主动拥抱这场变革。其应用可分为两个层面：一是人工智能的产业化，即在建筑领域研发专用的人工智能模型与工具；二是建筑产业的智能化，即全行业广泛深入地应用人工智能技术提升效率与效益。消防工程预算职务职责

　　在人工智能产业化方面，建筑产业头部企业及科技型企业应着力研发垂直领域的产业大模型，例如设计AI大模型、投-建-营管理AI大模型、全过程咨询AI大模型、全装配化建造AI大模型、双碳管理AI大模型等。更进一步，可针对细分领域研发专业模型，如超高层建筑、三甲医院、污水处理厂、轨道交通、超低能耗建筑等特定类型项目的设计与管理AI模型。

　　在建筑产业智能化方面，则应鼓励广大建筑企业及从业人员积极应用各类人工智能技术，包括通用大模型、产业大模型及专业模型。特别是致力于工业化建造的企业，可重点探索工厂智能制造AI、现场智慧建造AI、运维智能管理AI等场景应用。

　　必须认识到，人工智能在建筑产业的发展根基在于数字化。没有扎实的数字化基础，人工智能便是无源之水。建筑产业数字化转型应聚焦三大脉络：一是推进系统性数字化，实现业务全链条数据贯通；二是推动装配化与数字化深度融合；三是实现投-建-营全过程数字化管理。

　　研发建筑产业大模型，需深刻把握其发展的底层逻辑，重点厘清三对关系：一是与通用大模型的关系；二是与数据资源的关系；三是与用户的关系。

　　关于与通用大模型的关系，传统观点认为产业大模型构建于通用大模型底座之上，二者边界清晰。然而，以DeepSeek为代表的全开源、生成式通用大模型的出现，彻底打破了这一认知。通用大模型的能力不断向上延伸，持续渗透至原本属于产业大模型的领域，边界日益模糊，规律难以循迹。在此背景下，建筑产业大模型的研发路径需重新审视与构建，探索在开源生态中的差异化发展之路。工程预算外包的利弊

　　关于数据资源，无论通用大模型如何演进，其在建筑产业垂直领域的深度应用始终受限于行业特定数据的缺失。而这正是建筑产业自主研发大模型的优势所在。那些拥有BIM大数据、供应链数据、企业资源计划（ERP）数据、分销资源计划（DRP）数据、城市信息模型（CIM）数据等资源优势的头部企业或科技型企业，可凭借数据壁垒，抢占先机，研发设计AI、管理AI、咨询AI、装配化AI、双碳AI等各类产业模型，并进一步深耕超高层、医院、市政设施等专业模型，构筑核心竞争力。

　　关于与用户的关系，建筑产业大模型的服务对象定位至关重要——是面向消费者（2C），还是面向企业（2B），或是二者兼顾？

　　建筑产业规模庞大，每年总产值约31万亿元，新开工项目约27万余项，同期在建工程超过70万项。每年活跃着70多万个业主管理团队、设计团队、项目管理团队及项目监理团队，涵盖数百万项目管理人员、数百万班组长以及超过5000万建筑产业工人。他们都有可能成为建筑产业大模型2C端的潜在用户。无论是2C还是2B，建筑产业人工智能的深入应用，都将极大提升行业高质量发展的效率与效益，创造不可估量的经济价值与社会价值。

　　站在新发展格局的历史起点，建筑产业的深刻变革已拉开帷幕。以城市更新激活内需新动能，以投-建-营一体化开辟增长新曲线，以人工智能赋能产业新升级，不仅是应对当前挑战的战略选择，更是引领行业走向绿色化、工业化、数字化、智能化未来的必由之路。这需要政府引导、企业主导、科技赋能、社会协同，共同谱写建筑产业高质量发展的新篇章。建筑工程预算如何制定