2021 年 2 月，两位美国经济学家以 400 美元为赌注，就未来十年 AI 对美国生产率增长的影响展开对赌。

斯坦福大学教授埃里克・布林约尔松（Erik Brynjolfsson）持乐观态度，他预测，得益于 AI 技术，2020 年一季度至 2029 年四季度期间，美国私人非农业企业生产率年均增幅将超过 1.8%。

这一增速高于美国国会预算办公室当时的预测 ——2021-2025 年为 1.5%，2026-2031 年为 1.4%。

他表示，AI 是 “一种通用技术，几乎影响所有行业，同时加速创新发现的步伐”。他认为，尽管 AI 的成效可能需要数年时间才会体现在官方统计数据中（尤其是企业适应 AI 的阶段），但这一趋势终将到来。

对此提出质疑的是西北大学教授罗伯特・J・戈登（Robert J Gordon），他认为 AI 最终甚至无法超越 1995-2005 年数字革命所带来的生产率提升。

他将 AI 比作呼叫中心技术，并指出：“从住宅建造到当地超市的熟食切片，诸多经济活动仍难以被 AI 彻底变革。”

自 ChatGPT 推出已近三年，数据中心如雨后春笋般涌现，AI 资本支出占据了大部分可用投资，“AI 即将彻底改变建筑业” 的说法也随处可见。

但建筑企业对 AI 的真实看法究竟如何？

高管层视角

2025年10月初发布的一项全球调研，针对 86 位建筑行业高管展开访谈，聚焦其 AI 规划、实践行动及认知态度。

该调研于2025年 2-3 月期间开展，由多家机构联合发起：品诚梅森律师事务所（Pinsent Masons）、奔特力系统公司（Bentley Systems，建筑技术企业）、莫特麦克唐纳公司（Mott MacDonald，咨询工程企业）以及特纳汤森公司（Turner & Townsend，工程咨询企业）。

近三分之二（62%）的受访者为首席执行官、执行董事会成员、首席技术官 / 数字官，以及行业内其他总监级、经理级人员。
受访者所在企业类型分布如下：建筑设计与工程咨询公司（27%）、总包商或分包商（20%）、项目或造价咨询公司（14%）、其他建筑咨询机构（14%）、技术供应商（8%），另有少量为业主单位、开发商及金融机构。

受访者主要来自英国（47%）、美国（14%）和澳大利亚（9%），同时也包括中国、印度、加拿大、日本及部分欧洲国家等地区的从业者。

当前行业AI实践进展

这份调研呈现的行业现状值得深入分析，以下是四点核心观察：

1、若你的企业尚未为 AI 革命完成技术改造，无需担忧 —— 多数企业都处于同一阶段。

2、调研中首个与最后一个问题的表述弹性较大，为受访者提供了较大的回答空间。理论上，“积极调研 / 试点” 既可能指 “员工杰夫今早刚用谷歌搜索过相关信息”，也可能指 “明日即将发布自主建造办公塔楼的原型方案”。

3、“无部署计划” 的坚定群体令人印象深刻。该群体与 “计划调研 / 部署” 群体（也被称为 “明日团队”）在 “建筑作业自动化”（“建筑作业” 几乎是建筑业的核心业务）问题上立场明确，态度坚决。

4、与之形成对比的是，设计与工程领域从业者对 AI 的兴趣最高，同时可能也是担忧最多的群体。

行业对 AI 应用的认知清晰度

调研报告警示，AI 为企业风险管理带来了潜在 “雷区”：

“例如，若将 AI 用于生成式设计，行业如何确保设计符合建筑规范及安全要求？谁对可能出现的误差承担责任？谁来确保 AI 生成成果的所有权归企业所有，且相关知识产权可用于抵御第三方权益侵害？”

“若缺乏完善的治理机制与项目管控，AI 失误可能引发安全风险或法律责任。AI 模型验证、AI 辅助设计的同行评审，以及明确的 AI 使用政策与合同条款，将有助于建立合理的制衡机制。监管机构或需更新相关指引，以覆盖 AI 辅助工程领域。”

AI 投入的优先方向

未来三年内，受访者最关注的是 “做好内部准备，以迎接 AI 这一潜力巨大但应用模式尚不明确的技术”。

他们同时重视 “数据整理”，确保数据能满足 AI 应用需求。

报告解释了数据整理的重要性：

“以建筑中看似简单的防火门组为例，其描述属性多达 216 项，” 报告指出，“这些属性涵盖合页、膨胀密封条、门用五金件、防火等级、门框等各类构件的详细信息。

“这种复杂性本身并无问题，但当制造商、设计师、承包商及设施管理者无法统一属性标准，且无法将产品数据转化为机器可读格式时，AI 应用将面临更大挑战，且可靠性可能降低。”

行业预期的挑战领域

调研报告显示，最大担忧来自数据共享引发的风险。

报告指出在企业的核心技术、知识产权、隐私保护、网络安全及商业信息方面，AI 应用可能如同 “狂野西部” 般缺乏规范。

“这不仅会给单个企业带来商业风险，还可能使企业面临不同司法管辖区的监管风险及潜在处罚。对于跨多个司法管辖区运营的企业（行业内许多企业业务覆盖多达 120 个国家或以上），此类风险将更为突出。”

报告补充道，建筑行业高度分散的特点进一步加剧了问题复杂性。潜在解决方案虽合理，但目前来看仍难以落地：

“应对数据共享风险的潜在方案是签订数据共享协议或建立数据信托机制，使企业能安全共享数据与知识产权（IP），并在跨多个司法管辖区运营的分散供应链中，实现对数据及知识产权访问权限的合理管控。”

AI 是否会改变行业现有模式？

近四分之一的受访者认为 AI 必定会改变其商业模式，并表示目前已在采取适应行动。

态度同样明确的是 3% 的 “反对者”，他们坚决认为 AI 不会改变现有模式。

态度较为模糊的是 73% 的 “一定程度改变” 与 “显著改变” 支持者 ——“一定程度” 与 “显著” 这两个表述背后，可能隐藏着大量疑虑、限制条件与保留态度。

AI 革命是否已到来？

若 AI 革命已然到来，以下两点调研结果表明，总包商、设计师及工程师尚未感受到其影响。

当被问及 “三年后有多少项目将显著应用 AI” 时，多数受访者选择了选项中最小的区间 ——“至多 20%”（该区间包含 0% 的情况）。

不过，调研结果显示，设计师与工程师对 AI 未来作用的预期，略高于总包商。

关于那场对赌

截至目前，两位教授对赌覆盖的 3652 天中，已过去 2107 天，完成度约 58%—— 最终胜负仍需拭目以待。

至于建筑业，作为一名长期报道该行业的从业者，本文作者见证过各类 “反思、改进、变革” 的潮流与热潮，最终都在行业残酷的现实面前黯然收场，因此对 AI 在建筑业的落地持一定怀疑态度。

正如在伦敦调研发布会上，一位总包商对同桌的工程师、设计师、咨询师及学者所言：“考虑到总包商当前的利润率水平，或许我们会让各位先成为 AI 应用的‘先锋’。”

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