CFS2025第十四届财经峰会暨2025新质生产力企业家大会定于今年7月在上海举行，主题为“穿越变革浪潮，共筑经济韧性”。
作为中国经济领域最具影响力的思想盛会，CFS第十四届财经峰会将邀请各行业领袖共同研判全球新挑战与新变局下的中国经济，共享发展新机遇，助力中国经济长期高质量发展。
以下是中科信息智能工程技术总监 唐中柱在CFS2025第十四届财经峰会的精彩演讲，由云现场整理。
各位来宾大家好！我是中科信息的唐中柱，首先非常感谢主办方提供了这次机会，让我可以把工作中的一些心得体会给各位来宾进行分享。中科信息是国内首家上市的中央直属整体专制的科研单位，前身是中国科学院成都计算机应用研究所，我们这几十年来一直以高速机器视觉、大数据为核心技术，数十年来，一直致力于为行业客户提供国内领先的基于人工智能的信息化整体解决方案。我本人在公司一直长期从事智能建造领域的研究。
今天我给大家分享的主题是“AI赋能传统建造——工程机器人开启无人作业新时代”。
随着人工智能的应用落地，当前人类进入了机器人协同的时代，制造、文化、教育、医疗、农业、国防等各个领域都出现了各种类型的机器人，帮助人们的生活变得更加安全和美好。在工作繁重、条件艰苦的传统建造行业更是十分需要这样的机器人助手。
根据权威的数据统计，目前传统建造行业核心困境主要可以归纳为以下四个维度：
第一，劳动力断层。
根据数据统计，目前在建造行业特别是基建行业，2023-2025年建筑业农民工数量减少了1527人，这是很大的数据。而且目前国内建筑工人平均年龄达到48岁，在需要的技能等方面也是年轻人偏少，年轻人在需要技能的岗位只占了23%，这种“青黄不接”的现象非常严重。特别是在四川，因为我们公司是在四川，很多基建工地的农民工平均年龄达到了55.7岁，老龄化非常严重。
二是技能断层。根据统计，当前中级工以上缺口达到300万人，特种作业无证上岗率达23%，机械的操作工、登高的作业工有23%的人没有获得上岗许可，对于项目的安全隐患非常严重，直接制约了项目质量与效率。
第二，安全风险。
目前国家的建筑基建行业安全风险仍然居高临下，主要体现在安全事故频发，在许多建筑工地和基建工地上面，像基坑的垮塌、坠落、吊装时物料的坠落，以及各种高空作业等，甚至由于天灾人祸，比如下雨泥石流导致群伤群死的事件时有发生，这个方面对于传统基建行业是很大的压力；二是国家对于安全监管方面的压力，按照国家相关的政策监管要求，每个企业做到了，但也会导致基建企业的合规成本大幅上升，间接影响了企业的利润。
第三，效率瓶颈凸显。
2023年以来，生产率极大地下滑。2023年的统计来看，建筑业的劳动生产率大概只有465000元的样子，同比下降3.9%，从总的情况来看，已经连续两年负增长，在基建行业这样的现实情况下，它的传统劳动密集型模式已经难以为继。另外一个效率的凸显就是成本攀升，现在很多建筑企业，包括基建行业，由于企业的设计、施工协同不足，导致材料浪费严重，也会压缩企业实际的利润空间。目前，在建筑行业平均的净利润率只有2.3%，远远低于制造业的平均水平。
第四，政策与环保的双重挤压。国家的“双碳”目标倒逼着基建行业进行转型，由于这几年资金的结构变化，传统的基建企业融资成本上升，资金链的风险也进一步加剧。
这是传统基建行业所面临的四个维度的困境。
针对这四个困境，我们进行了相应的研究之后，破局之道就是AI驱动的四维变革。
第一，通过AI赋能，创新研发以及应用工程机器人，通过工程机器人来替补和替代人工作业，通过推广工程机器人的集群作业，实现少人化、无人化的智能建造。通过人工智能的应用，实现智能化的分析，包括使用VR/AR等技术，实现产业工人的技能升级。
第二，通过AI赋能传统的监控、定位等技术，实现基建施工现场的5D全域感知，通过5D全域感知来实时感知产业工人的身份、位置、着装、行为和状态，从而缩短预警时间，降低事故率，从而降低了传统的行业安全生产风险。
第三，利用BIM+AI，打通设计-施工的协同瓶颈，提高生产效率，从而使资源调配效率提升，材料浪费减少，缩短工期，降低成本，从而提升了传统基建行业的生产效率和利润。在利用构建BIF-FMS-WMS系统，实现设计-施工-运维全周期数字化，可以大大提升物料的库存周转率，降低劳动强度，从而提升工程质量。
第四，住建部《智能制造发展规划（2025-2030）》明确规定AI技术纳入绿色建筑评价标准，专项债倾斜智能建造项目。因此，利用AI技术构建碳管理平台，利用AI技术助力绿色建材研发等都可以助力传统基建行业的绿色转型。
总的来说，我们觉得利用AI并不是简单的替代人力，而是通过工程机器人的推广应用、AI监控筑牢安全底线、BIM+AI优化资源配置、AI助力绿色转型，从而能够形成AI驱动的四维变革框架。目前也有一些数据显示，在传统的基建项目中，利用AI技术可以降低事故率达到70%，提升生产效率50%，减少碳排放达到38%。
这是我们总结的目前针对传统基建行业所利用AI驱动的四维变革。
我们公司做的机器人自动化作业体系，经过我们很多年的研发之后，特别是针对传统基建行业的特点所提出的，特别是在四川，基建行业的施工环境多以山区为主，现场的施工条件非常艰苦，作业的安全风险很高，招人、留人是非常困难的。我们针对四川的特色，再针对基建行业的特点，研发了工程机器人作业体系。
我们的工程机器人作业体系主要由现场的无人作业车辆（工程机器人），以及智能调度子系统、路径规划子系统，以及可视化作业管理四个模块构成，从而形成了完整的在现场可以实时使用的无人作业自动化施工体系。在现场的工程机器人除了完成传统的基建作业外，还搭载了激光雷达、双目摄像机、毫米波雷达、卫星定位、惯导等多种传感器，以及人工智能边缘计算终端，可实现高精度环境感知、多模态融合构建高精度施工地图及完全自主作业控制。并且在整个体系的支撑下，实现多智体集群作业。
这是我们多模态融合感知定位技术，将激光雷达、双目摄像机、毫米波雷达、卫星定位等传感探测技术进行了融合，通过多坐标系转换，从而实现了实时环境感知和定位，机器人的定位精度达到了1厘米。也就是说，我们可以把整个控制在1厘米以内。
（如图）这是关于工程无人机器人的控制，车辆的控制逻辑和运动模型，工程车辆是铰接式车辆，和家里普通用的阿克曼的车辆转向和控制有非常大的不同。在这样的情况下，我们通过铰接式车辆的运动进行充分研究，构建了铰接式车辆的控制模型，也就是工程机器人实时的运动控制。如图所示，可以看到整个控制的横向精度可以达到3毫米以内，这个精度也能够满足我们国家对于基建道路的修建等精度的控制要求。
（如图）这是智能作业控制技术，基于不同的作业环境和工艺，构建二自由度角度空间下的机械臂控制模型；并且能够实时动态地监测和分析物料类型，从而实现智能地调整作业模式；可以根据物料特性，自动优化作业参数，减少空载或者过载的作业现象，提高作业的成功率，也能够提高作业效率。
（播放视频），可以看到装载机作业的满斗率也是很高的，它对于角度的控制，对于机械臂的控制也是基于我们自己运行的控制模型。
这个是具体项目上应用的模型，属于压路机器人的自动控制，实现了多智体的集群控制；这是在基建行业拌和站的控制，自动实现了从堆料仓到进料口的自动运行。工程机器人在AI加持下，能够实现高精度全流程的自主作业，整个定位精度在1毫米以内，形势横向控制精度在3毫米以内，铲装满斗率达到95%。机器人的作业远远超过了多数人工操作手的作业质量，并且我们具备多模态融合技术助力自主检测、自动避障，从而在多种环境下进行作业，包括白天、下雨、黑夜，通过我们的技术，包括搬运机器人可以在混凝土拌和站实现“黑灯工厂”的运行模式。
工程机器人的平台和技术既能搭载在燃油车辆上，从而降低燃油的消耗，另外也可以搭载在电动平台上，从而满足绿色生产的要求。包括主动的安全控制和全方位的数据管理，能够保证作业的安全，从而优化作业成本。
我们觉得特别是在工程机器人方面所面临的挑战和未来，主要体现在技术突破和生态共享等方面。一是技术瓶颈的突破，复杂环境的感知精度还需要进一步提升；二是算法泛化能力还不足；生态协同方面，当前BIM、CAD、物联网等设备还是各自为战，大家的数据格式互不相通，如果要建立一个完整的智能工程机器人的应用体系，需要建立统一的数据标准。我们觉得通过学校、科研院所与企业的合作，推动工程机器人的产学研合作，形成合力，加速相关技术落地；三是在建筑、材料、机械、自动控制、信息化等专业，实现跨学科的融合，突破传统专业的限制，从而加速新技术的创新。
在政策支持方面，我们建议：
第一，建立完善的安全认证体系。目前在传统基建行业所面临的AI赋能的装备，或者机器人方面，安全认证的范围还不够，大约只有30%的产品通过相关的安全认证。从国家层面，我们觉得应该通过建立完善的安全认证体系，来保证相关的工程机器人、智能建造装备不是在野蛮生长。
第二，在政策支持方面，我们希望国家能鼓励示范项目的推广。
这是我们觉得工程机器人未来面临的挑战和未来主要体现在三个方面。
总的来说，我们通过对AI赋能工程机器人的研究，我们认为AI与工程机器人的融合不是替代人力，而是重构了人和机器人的生产关系，AI赋能工程机器人的出现，也正在推动传统基建从劳动密集型向技术密集型进行跃迁；同时，也推动了传统基建从规模经济向质量经济转向；AI赋能的工程机器人出现以后，无人作业将覆盖建筑的全生命周期，实现了设计即建造、建造即运维的智能生态闭环；AI赋能的工程机器人将重塑传统基建行业的格局，同时为全球的碳中和目标贡献了中国智慧。
未来5年，从2025-2030年这将是智能建造的“黄金五年”，率先布局AI的企业将会在未来主导这个市场。
感谢各位来宾，各位专家的聆听，我的共享就到这里。
