让大模型从问答工具，
变成能上岗的建筑工程系统。
2021 至 2026 年，李江任广联达（沪深上市建筑科技软件集团，营收 60 亿元以上）集团助理总裁兼 AI 负责人、行业 AI 事业部与 AI 工程事业部总经理，对集团 AI 战略、技术架构、组织与产业落地负全责。本页整理这一时期的成果：建筑行业大模型 AecGPT 与行业 AI 平台、三项共性关键技术突破，以及机器管招投标、AI 算量、AI 安全等落地场景。
01 / Overview概览
广联达深耕建筑业数字化近 30 年，服务企业超 37 万家、终端用户超千万；2015 年设立 AI 研发团队，2023 年启动 All in AI。李江在这一阶段搭起了从战略、架构到组织与落地的完整体系。
AI 直接收入从 2024 年到 2025 年增长近六倍，覆盖 100+ 付费企业客户；AI 直接收入在集团年报中单独披露。
把算法、数据、工程、产品整合为一个研究–工程–产品一体的 AI 卓越中心，建立集团级 AI 工程标准与技术治理体系。
年度 AI 人力预算 3,500 万元，加 4,000 万元算力基础设施建设，向总裁办公室与集团 CTO 汇报。
“十四五”国家重点研发计划「建筑工程大模型构建与应用关键技术」课题二负责人，项目总经费 5,400 万元。
战略。制定集团三年 AI 技术路线图并在总裁办公室层面获批，决定集团在 AI 上投什么、哪些能力自建、哪些业务线先转型；推动公司从传统软件厂商向 AI 驱动的平台型企业转型，「所有的产品都值得用 AI 重做一遍」，以 Copilot 与 RaaS（Result as a Service）两种形态把 AI 嵌进设计、成本、施工三大主业。
架构。定义「基础模型层 → 建筑增强模型层 → 代理系统层」三层目标架构，成为集团所有 AI 产品的标准；主导建筑行业大模型 AecGPT（领域知识增强、企业知识图谱、知识驱动的智能体）与企业级多智能体框架（任务规划、工具调用、闭环执行）。
落地。把领域智能体嵌进客户创收关键流程：算量与计价、招投标、合同审查、施工进度优化、工程知识问答。收入通过各业务单元入账，AI 直接收入在年报单独列示。
02 / Architecture建筑行业 AI 复合型工程架构
通用大模型有「专业性、泛化性、经济性」的不可能三角。解法不是训一个更大的模型，而是一套分层的工程架构：基础模型混合调用、建筑知识增强、代理系统执行。
100+ 个建筑专用 Agent，覆盖设计、合约招采、施工等场景。每个 Agent 具备规划、适应、人机交互三大能力，可自主拆解复杂任务并动态调整执行路径；通过行业 AI 平台工具链配置 Agent 组合与自定义工作流。AI 设计 · AI 算量 · AI 安全 · AI 合同 · AI 交易 · AI 进度 · AI 物资 ……
建立建筑知识图谱，连接数百万份高质量行业文档、图集、数据；以增量预训练与有监督微调注入政策法规、行业规范、职业考试、教材图书；文字、图表、图像识别与文档理解生成；RAG 增强与工作流引擎。
混合调用 Qwen、DeepSeek 等基础模型，按任务类型动态选择最优模型；企业级 AI 基础设施与私有化部署体系，使安全敏感客户得以采用。
2024 年 5 月发布时 320 亿参数、亿级 Tokens 行业知识增强，覆盖规划、设计、交易、成本、施工、运维、综合管理 7 个领域 20 个细分专业；一级建造师考试平均得分率 97%。
03 / Breakthroughs三项共性关键技术突破
人工智能 + 数字建筑的难点不在模型本身，而在建筑数据的特殊性：图纸、BIM、合同、单据、传感器，都不是大模型天然能读的东西。
多源异构数据的大模型可计算化
施工组织设计、招投标文件、合同、物料单据、发票；CAD 与 PDF 图纸；BIM 模型；传感器、图片、视频。行业数据经解析、结构化与语义化后成为 LLM-Ready 数据，才谈得上让模型做分析与决策。
- 材料表、工程表等表格识别准确率 98%+
- 桩基、梁、管线等构件参数识别准确率 90%+
- 图纸信息等文本识别准确率 90%+，可识别基建图纸、单线图图纸
动态更新确保时效性；服务建筑施工、工程咨询的智能问答与智能评审。
工程建设行业混合专家模型
智能路由把输入分发给对应专家；专家模型按领域独立训练、热插拔更新，降低训练成本、快速适应；异构混合专家把不同尺度的模型融合，兼顾强大的基础理解能力与专业知识；局部激活大幅降低推理成本。这是在专业性、泛化性、经济性之间做出的工程取舍。
- 专家阵容：设计、交易、造价、算量、进度、安全、项目管理……
- 知识融合输出，兼顾通用文本理解与逻辑推理
- 行业知识库 3 亿+ Tokens 作为知识增强与检索底座
行业大模型 AecGPT + 行业 AI 平台 + 行业数据赋能：行业、企业、项目、岗位四级场景的公共底座。
基于 AecGPT 的企业大模型：数据聚合与融合，把企业数据资产变成模型资产，支撑数字营销、经营决策等。
数据 + Agent，AI + BIM，工具化、数据化：BIM 与 IoT 是高质量数据来源，场景应用又产生新的管理数据，形成 AI 与 DATA 的双循环。
「AI + DATA」双循环，系统性构建行业 AI
点状的 AI 功能不能形成壁垒，系统性的行业 AI 才能。以行业模型为底、企业模型为中、场景应用为端，数据流回模型、模型再落场景。产品形态分两种：Copilot 嵌进现有软件做助手，RaaS 直接交付结果；目标是「建筑行业 AI 专家 + 建筑产业 AI 操作系统」。
- 设计、成本、施工三大主业的产品线全面 AI 化
- 国家“十四五”项目三层目标：数据层建立行业语义本体，智能层行业大模型 + 专业微调，应用层各产品 AI RaaS 化
04 / Applications落地场景
AI 嵌进客户创收的关键流程：招投标、算量与计价、安全管理、物资、进度。每一个都有可核验的效率与成本数字。
评审时间从 120–240 分钟缩短至 10 分钟
按招标金额 569.34 亿元、平均中标下浮率 8% 计算
全面压缩人工评审因素比例，公正客观
全省 1 亿元投资额以下项目，7 个工程行业
海南「机器管招投标」
招标侧做招文 AI 审查、AI 推荐与模拟沙盘，聚焦进场前的招标策划全流程；投标侧做 AI 投标决策、投文推荐与模拟自评标，目标零废标、提高中标率；评标侧资信标无须人工干预、经济标一键排名出分、技术标全面客观有依据。截至 2024 年底，海南住建领域已完成 716 个「机器管招投标」项目开评标；构建 6 道防火墙、专家人工复核，把人为干扰降到最低。
- 招标提效 90%、投标提效 84%、不见面开标提效 80%
- 覆盖房建、交通、水务、农业农村、自然规划、生态、林业 7 个行业
- 入选「人工智能 + 应用场景」典型案例；方案已在西藏、贵州、深圳等地落地
10 亿体量项目算量从 3 个月缩到 2 周内
以前基建算量靠人工读图、手动录入，10 亿规模项目约需三个月。基建算量 Agent 接收施工图设计图纸，自动读取图纸中的工程量表，识图建模并计算工程量，分析推理时调用 API 服务，返回桥梁算量模型与工程量，人只在关键节点确认。
- AI 算量大模型 2024 年 4 月发布，2024 年 5 月随 AecGPT 一同亮相
- 同一条技术路线延伸到 AI + BIM 公路算量、旧改项目算量等产品
高效实现安全管理 PDCA 闭环
P：输入现场进度计划、专项方案、施工组织设计，AI 做风险源辨识、风险总控计划、履职任务与管控措施生成；D：安全管控措施执行（临边围护、班前安全教育）；C：全景巡检 360 相机、智能巡检安全帽、蜂鸟盒子、监控摄像头、高支模与塔机监测做 AI 安全生产检查，识别明火烟雾、防护网破损等；A：AI 持续整改，隐患整改与安全日志自动生成。
- 隐患分类体系：7 大检查项目、30 个检查分项、104 个隐患排查点（重大风险 22、较大风险 38、一般风险 44）
- 覆盖文明施工、消防、高处作业、基坑、模板与脚手架、机械设备、临时用电
钢筋等材料识别准确率；服务 1,400 余家企业、12,000 余个项目；5 亿级项目节约 200 万元起，混凝土亏方系数从 5–8 个点降至 1 点以内。入选 2025 北京市人工智能大模型场景应用案例与世界数字经济大会典型案例。
工作项生成效率提升 5 倍，策划调优效率提升 10 倍；锚定主体结构场景。
AI 智能设计（Concetto）、AI 合同审查、AI 教育（天天项上）等，覆盖规划、设计、交易、成本、施工、运维、综合管理 7 个领域 20 个细分专业。
AecGPT 在一级建造师考试应用中平均得分率 97%；面向建筑施工与工程咨询的智能问答与智能评审。
物资、进度、设计、合同、教育
建筑方案设计、算量、进度、物资管理、交易、安全、教育七个领域的场景大模型，重点解决具体业务场景问题。产品形态上以 Copilot 嵌入现有软件，或以 RaaS 直接交付结果；技术路线上综合运用提示词工程、RAG 检索增强与微调训练，并强调「非完全自动化」的生产线模式，保留人工干预节点。
05 / Governance & Research治理、科研与组织
让安全敏感的企业与公共部门客户能用，靠的是备案、认证与私有化部署；让技术走在前面，靠的是国家级科研项目与一支研究–工程–产品一体的组织。
监管备案与安全认证
行业大模型 AecGPT 通过国家生成式人工智能服务备案；行业 AI 平台取得网络安全等级保护 2.0 三级认证；设计企业级 AI 基础设施与私有化部署体系。
国家重点研发计划
“十四五”国家重点研发计划「建筑工程大模型构建与应用关键技术」课题二负责人：中央财政经费 500 万元，项目总经费 5,400 万元。数据层建立行业语义本体，智能层行业大模型 + 专业微调，应用层产品线 AI RaaS 化。
AI 卓越中心
约 50 人的研究–工程–产品一体组织，整合原本分散的算法、数据、工程、产品团队；通过集团博士项目从全球高校招募新毕业博士与顶尖硕士；制定集团级 AI 工程标准与技术治理体系。
荣誉
华夏建设科学技术奖二等奖（2025，AI 驱动的机器治理式招投标）；建筑业 AI 大模型入选 2024、2025 北京市人工智能大模型场景应用案例；招投标 AI 应用入选「人工智能 + 应用场景」典型案例。
06 / Sources来源
本页数字分两类：一类来自李江的公开演讲材料，一类来自公开报道；未经上述来源支持的内容不写入本页。
- 演讲材料李江《人工智能 + 数字建筑实践》，2025 年 11 月：AI 历程、复合型工程架构、三项共性关键技术、海南机器管招投标成效、AI 算量、AI 安全。
- 中国日报 · 广联达新闻广联达发布建筑行业 AI 大模型和行业 AI 平台（2024-05-29）：320 亿参数、7 领域 20 专业、一建考试 97%、算量 3 个月到 2 周、斑马进度 5× / 10×。
- 新华网广联达李江：行业大模型是落地“人工智能+”最后一公里（2024-08）：L2 场景大模型发布，李江职务。
- 广联达新闻入选 2025 北京市人工智能大模型场景应用案例：AI 物资管理 1,400 余家企业、12,000 余个项目、识别准确率 ≥98%。
- 每经网广联达以 AI 驱动建筑行业数字新生态（2024-12-24）：All in AI 与 2024 年海南机器管招投标进展。
- 建筑时氪 / 53AI深度拆解广联达 AI 增长策略：所有产品都值得用 AI 重做一遍（2024-06）：组织沿革、AI 创新院、Copilot / RaaS。
- 简历李江高管简历：职责范围、预算、AI 直接收入、组织、备案与认证、国家重点研发计划经费。