如今，建筑行业的数字化转型已驶入深水区。我们必须直面两大挑战：一方面是行业长期积累的顽疾，另一方面是数字化工具难以适应实际需求的问题。在这种背景下，希望通过AI技术破局，却不得不面对几个现实问题。

√ 数据“坟墓”而非“富矿”：数十年积累的图纸、文档沉睡在档案柜里，格式不一，标准更迭，形成一个个数据孤岛，难以调用和分析。

√  流程“断点”而非“闭环”：从规划、设计到施工、运维，各环节数据割裂，“图模一致”尚难实现，更遑论全生命周期的数据驱动。

√ 价值“悬浮”而非“落地”：许多数字化工具成为了汇报时的亮点，却因操作复杂、与实际工作流脱节，未能真正赋能一线设计师与项目经理。

√  “垃圾进，垃圾出”：AI模型高度依赖高质量、结构化的数据。直接将未经治理的行业数据“喂”给AI，只会得到不可靠的结果。

√  “场景模糊”：试图打造一个解决所有问题的“万能AI”，最终往往因目标涣散而失败。AI必须与一个具体的、高价值的业务场景紧密结合。

√  “专业壁垒”：通用大模型无法理解建筑规范的深层次逻辑、结构安全的边界条件以及空间美学的复杂评判标准。

正视上述困境与局限，是推动 AI 在建筑行业落地的首要前提。 破局的关键，不在于追求一个全局、全域、一步到位的“完美方案”，而在于“在正确的场景下，打最精准的战役”。

我们摒弃“为AI而AI”的宏大叙事，确立了一条务实的技术落地路径：

我们不问“AI能做什么”，而是问“哪个业务环节最痛？”。所有AI探索都必须源于一个明确的业务场景，例如“快速从招标文件中提取关键信息”、“在概念阶段对方案进行能耗初筛”。这确保了我们的每一分投入，都能直指业务价值。

我们清醒地认识到，试图一次性治理所有历史数据是一个投入高的无底洞。我们的策略是：围绕选定的高价值场景，进行“最小必要数据集”的治理。

√做投标AI，就只治理历年标书与招标文件。

√做能碳预测AI，就只治理相关的能耗模拟报告与气候数据。

这种“针尖式”的治理，目标明确、投入可控、见效迅速，能快速形成“数据飞轮”效应——AI在场景中应用得越好，新产生的数据质量就越高，进而反哺AI模型迭代。

AI并不是完全替代专家。系统的设计核心是 “AI做初筛，专家做决策”。AI负责处理海量信息、生成备选方案、完成重复计算；设计师与工程师则凭借其专业判断、创意灵感和价值权衡，做出最终决策。这不仅保证了成果的质量，更让AI真正成为专家能力的“放大器”。

破局不能仅靠单点技术，而需一套完整的战略打法。HD以人工智能应用中心为引擎，不以僵化的数字为目标，而是专注于构建可持续的核心能力与价值创造闭环。

强调动态迭代：这三大中枢将采用敏捷开发、小步快跑的模式，根据技术趋势和市场需求持续演进，确保方向的正确性与产品的竞争力。

致力于构建一个自我增强的商业循环，而非一次性的投入产出。

强调价值循环：通过打造标杆项目、输出平台化服务和订阅解决方案，持续验证与迭代AI产品，实现价值循环放大，为未来发展奠定坚实基础。

我们深刻理解AI领域的不确定性，并已建立动态、前瞻的风险防控机制：

强调风险可控：通过建立技术雷达、聚焦高附加值领域、培养复合型人才及构建可信数据空间，确保技术、市场、人才与政策风险的全面可控，为发展提供坚实保障。

通过AI的系统性赋能，我们的愿景不再是成为一个单纯的设计服务提供商，而是要成长为行业新生态的构建者：

这意味着，我们不仅在为自己寻找出路，更是在为整个行业的转型升级，探索一条可复制、可推广的示范路径。

数字化转型深水区，虽道阻且长，但行则将至。AI为我们提供了穿越迷雾的罗盘与驱动航船的强大引擎。这条路，一个人可以走很快，但一群人才能走更远。我们已整装待发，并诚挚地邀请您——无论是政府伙伴、产业链同仁、科研机构还是战略投资者——与我们携手，共同探索这片充满机遇的“新大陆”，一起绘制建筑行业的第二增长曲线，共赢智能时代的未来！