马楠×张江波：AI五年内颠覆造价行业，不现实、存疑与支持（中）

上周，建筑时氪发起「Building 2034」栏目下的第四期讨论活动，主题为“《AI，五年内「颠覆」造价咨询行业，YES or NO?》 ”。我们邀请了国内造价领域专家马楠教授、以及青矩技术、小栗科技、建元基金、中国建设贸促会、中建云筑、美的楼宇科技、品茗科技、光铭研究院等企业朋友，他们分享了自己的观察与看法。

建筑时氪将分批对不同嘉宾的观点整理，输出文字版本，供大家探讨。本篇是第二批观点，最后也会输出一篇总结性稿件，并对有待研究的真问题进行汇总，以便持续追踪。

文｜秦明；封面｜AI生成

第一批特邀嘉宾的核心观点

《赖文杰×张宁×钱江：AI五年内颠覆造价行业，不现实、存疑与支持（上）》

以下为第二批特邀嘉宾的核心观点：

01 马楠教授，工程造价领域专家

马楠简介：高等院校教授、高级工程师，工程造价专业学术带头人，原中施工企业工程商务高管，北京华略工程商法融合创效研究院首席研究员，住房与城乡建设部政策研究中心特聘专家、中国建筑业纠纷调解中心资深调解员，中国建设工程造价管理协会专家委员会首仼委员，国家能源局核电标准化技术委员会工程经济专家，中国电力工程造价专业委员会理事，北京市建设工程造价管理协会常务理事，北京工程管理科学学会理事，十多个省市的仲裁委员会仲裁员，国家建设类规范及标准起草组专家，是大商务管理背景下商法融合创效理论的创始人，并不遗余力地在中建、中铁等央企推动落地，产生了巨大的效益！马楠教授是我国工程管理领域少有的出身于央企工程管理一线的“产学研用”新一代精锐代表！

AI作为工具提升工程造价的业务效率，是不争的事实，在某些场景比如低端的工程造价的计量和计价方面实现颠覆是有可能的。不过，工程造价领域更多的业务是高端咨询，这些需上升到“全过程工程咨询”甚至“项目治理”等更高层面咨询能力，是不容易被颠覆的。

前段时间我去了广州、山东、贵州等地对当前造价咨询企业情况做了调研，发现出现了一些新兴造价咨询机构，他们的咨询已经延伸到全过程商法服务层面，即利用商务、法务融合增值的思维和模式为业主提供更加高端的增值服务。

经过过去建筑业的高速发展和三年的疫情影响，当下很多工程项目造价咨询的痛点热点不仅仅是结算争议，有些已经渗透到政商串通腐败、利用工程套取资金的犯罪领域，造价咨询企业需要帮助相关机构进行工程合规审查、价款支付财务线索追索、结算决算再审、造价层面司法协助等新领域。特别是在工程反腐败领域，政府非常需要造价咨询机构提供此类高端服务。这些新兴业务是不容易被颠覆的。

另外，目前有很多造价咨询企业的研发能力有限，有些甚至生存本身就是一个问题。真正要实现颠覆，就需要有外部力量来推动。根据以上事实，我认为AI不大可能颠覆造价行业，更多的是作为工具或起到助推作用。

秦明追问：当下许多中小型咨询企业面临生存挑战，您有观察到有效的生存策略吗？

马楠：根据我这次去广州、山东、贵州等地的调研，我看到面临挑战的造价咨询机构大致有以下几类：

第一类是传统的老牌中小造价咨询企业，由于这些企业的第一代创始人年龄偏大，如果这些企业缺乏创新，业务模式陈旧，大多都在苦苦坚守，基本上处于吃老本维持生存的状态。如果这些企业仅仅靠吃老本，不去大刀阔斧改革拓展新的市场，这类企业迟早会消失。特别是是去年以来，很多省市财政紧张，项目缩减，行业内卷很严重，有相当一部分传统造价咨询企业面临被淘汰境地。

第二类是造价咨询资质被取消后，新创立的造价咨询企业，如果他们还从事传统计量计价业务，基本上是生存不下去的。再创业的方向是为施工企业提供全过程服务，尤其是EPC推行后，这类业务收入还不错。

第三类是造价咨询资质被取消后，新创立的造价咨询企业，以及创新经营模式的老牌造价咨询机构，他们变换了赛道，从事造价咨询新兴业务，比如全过程商法服务、造价司法鉴定、工程合规审查、价款支付财务线索追索、结算决算再审、工程领域反腐司法协助等等、或者他们变换服务对象，从为业主服务转向为政府部门、司法机构、承包商服务，他们表现出了强大的发展后劲！

02 张江波，某国央企副总裁

AI颠覆造价行业，我保持积极态度。 我曾在一家软件公司工作过，负责过三个事业部，其中之一是造价事业部。提及这个话题，我认为不能仅仅依赖一项技术来颠覆造价咨询行业，更多的是通过技术以及背后创造的商业模式来颠覆，我相信这是完全可能的。问题在于技术成熟度以及企业是否能够接受新的商业模式。

最近我们也正在研究大模型，生成式AI无疑是一种颠覆性的技术。在过去，AI就是规范化的大数据加上算法，它不能将碎片化数据整理成知识。如今，AIGC技术，可以从碎片化的知识中提炼出有价值的信息。

大模型将成为下一代的操作系统。 在PC刚诞生的时候，有很多厂家都在做操作系统，但最终生存下来的只有Windows、Linux和MacOS等几个。现在有很多厂家，无论是马斯克、微软、谷歌，以及国内的阿里等，都想抢占这个窗口。马斯克开源Grok-1的目的，就是让没有研发能力的人快速拥有大模型的能力，然后占据市场。

在谈论通用大模型时，我们需要思考如何在通用模型基础上构建垂直领域的大模型，也就是细分行业的操作系统。未来是一个数字化的世界，大多数工作将依赖于数字化平台。企业也需要拥有自己的私有大模型，成为自己企业未来的操作系统。在不同的行业领域，国资委在去年年底已经分配了行业级大模型的任务。

造价业务的实现核心都需要先进行算量，然后计价。行业最初的算量都是人工通过图纸来计算的。后来，随着电算化的发展，广联达、鲁班和斯维尔这三家公司最早推出了图形算量，利用三维图形引擎将图纸转换成三维模型进行算量。最初都是手工完成的，现在已经有厂家可以自动化生成三维模型，这是领域的一个进步。

如果我们想要实现AI在造价行业的替代，需要从工具层面开始，形成快速的迭代。广联达、鲁班、斯维尔以及我们国内的一些造价软件，如神机妙算等，它们的架构在过去20年中几乎没有变化，这20年也获得了巨大的红利，但同时，在某种意义上来说，一些公司对造价行业的“垄断”，使得该行业在技术上没有太大的进步。

过去行业大多人是纯粹的技术工程师，一直在追求各种高新技术，但后来我发现，仅仅追求技术是远远不够的，我们必须将技术与商业模式结合起来，为团队、组织和企业创造经济价值，这样才能持续下去。 随着AI产业的发展，特别是到生成式AI的阶段，它的技术和我们传统业务流程的融合，需要在造价行业逐渐形成共识。

比如讨论AI与传统产业融合时，我们必须认识到数字化转型的背景，以及需要研究相关数字化技术。建筑行业过去十年中一直在讨论BIM，它并不是一个具体的技术，而是涵盖了太多内容。相比之下，制造业中的数字化技术，如ERP、MES、SCM、WMS以及APS等，都是针对具体环节和领域的应用，更具体反而更容易沉淀成产品，从而形成复用。我们把BIM的概念弄得太大了，没有将其细分成具体的解决方案或工具，导致其复用性极低。

在初期，推动BIM的概念在建筑行业中的应用是有作用的，它唤起了我们对数字化的总体认知。但在发展到现在这个阶段，我认为它已经成为了我们行业数字化发展的一个瓶颈。我希望能形成一个倡议或导向，那就是数字化需要明确解决的问题，形成工具化，实现可复用。这样，当我们选择一个工具时，不同阶段有不同的供应商可以提供工具及服务。

造价领域也面临着类似的问题。尽管很多朋友在讲数据标准化、管理标准化，包括在复杂的数据基础上建立AI这座高楼是有困难的，但是现在AI技术已经在这方面取得了突破，比如可以对异构的数据进行融合，当然仍存在很多算法的问题，我持有积极态度，需要继续研究和探讨。

（完）