文 | 秦明；封面 | 访者供图；首发 | 百工驿
2025年2月27日，百工驿举办了一场主题为“Al for Engineering（AI4E）大时代，AEC产业的大模型工程创新”的线下闭门活动，我们邀请了3位特邀嘉宾、30余位参会嘉宾围绕当下工程行业的AI创新机会，以及产业创新困境做了交流。接下来我们会分批对不同嘉宾的观点整理，输出文字版本，供大家探讨。
本期内容来自建元基金技术副总裁张宁。他最早是做隧道工程，有多年海外工作经历，也在城建投资负责过BOT/PPP项目的管理。后来，集团决定成立基金，他和几位同事踏入风险投资领域。从基金成立至今，已经走过八年时间。通过投资，张宁始终在关注和研究整个行业的演变，尤其是产业数字化和商业化的进程。
建元基金成立于2016年，由隧道股份牵头发起，一个专注于建筑建设领域的市场化私募股权基金。其中，隧道股份1994年成为我国建筑施工企业中首家上市公司。建元基金按照四大落地场景——建筑空间、市政交通、水利水务、能源环保，分为了四大投资赛道——微电子与微器件、先进制造与高端装备、新能源与新材料、产业数字化与软件，这个4×4的矩阵构成了他们潜在投资的目标地图。
以下为张宁的内容分享，经百工驿润色编辑：
大家好，今天我的分享主题是“建筑产业数字化如何进入商业正循环”，具体会从DeepSeek的演化谈起，引出产业数字化目前面临的一些痛点，并结合两个案例分享一些启示。最后，我会分析成功案例背后的关键逻辑，并梳理一套商业化框架。此外，主持人上次提到一个很有意思的问题——这些案例的成功到底是偶然，还是必然？我也会在分享的最后聊聊我的看法。
01 演化的Deepseek，对建筑业转型的四点启示
2025年前后，我陆续走访了很多企业。现在，在建筑行业和建筑行业数字化这两个领域，“寒冬”与“下行”这两个词汇的频率都非常高。整体来看，行业情绪相当悲观。我大致估算了一下，大约90%的人都持悲观态度，几乎很少有人表现出乐观的情绪。
首先，建筑行业是个特殊的B端市场，使得商业创新非常困难。过去，无论是装配式建筑，还是各类智慧化项目，都很难真正跑出持续盈利并增长的商业模式。
其次，产业数字化确实真的很难做，不过归根结底是因为还没有搞清3个问题：第一，技术的范式革命后，如何摆脱“马车困境”（当汽车取代马车成为主要交通工具时，许多马车制造商试图通过改进马车，例如更轻便的车轮、更舒适的座椅来竞争，而不是转向汽车技术）；第二，产业数字化的商业化问题——用户是谁？他们买什么？钱从哪来？第三，数字化创新企业侧为何能盈利？为何能增长？
正好最近DeepSeek比较火，在这个过程中，我发现了几个关键点，这些点跟我长期思考的问题不谋而合，我做了一些凝练总结。这些对产业数字化，甚至其他2B、2G领域的创新，都有一定的借鉴意义。
第一，创新的本质是能力边界的拓展。
无论什么样的创新，归根结底，都是在拓展人的能力边界。技术的重大突破，让我们在理论上有了更高的认知水平，也让我们有了更大的潜力去突破极限。最近大家都在讨论‘新质生产力’，其实就是把新的理论应用到实际中，从思想到行动，从流程到组织，再到制度，方方面面都在改变。当所有的资源都能被更好地利用时，就会形成一种全新的生产力。而数字化，就是以数据为核心，重新塑造生产力，重点是通过人类的智慧来提升整体能力。
第二，最小可交付（MVP）是创业中的关键挑战。
数字化供给侧企业经常给客户描绘数字化的未来美好，但客户始终不理解当下数字化有什么用？DeepSeek的路径很典型——它一开始并没有做一个大而全的AI模型，而是从一个非常具体的需求切入。量化基金本身就需要优化算法来提升收益，而DeepSeek在这一过程中，通过算法优化带来了业绩增长。基金公司认可了这套逻辑后，从收益的增量中拿出一部分资源，继续支持团队的优化。这样一来，最小可交付形成了闭环，后续的产品迭代也就顺理成章了。
第三，商业闭环是正循环的起点。
数字化的商业建立在交换和付费基础上，这里有2个问题：第一，交换什么？第二，为什么付费？钱从哪来？
对于实力雄厚的金主来说，也许不是问题，但商业上这个问题很严肃。DeepSeek的成功并不是一开始就设定了一个宏大的目标，比如对标OpenAI，而是先从自己的主营业务出发，建立一个内部的商业闭环。这个闭环的关键在于，它不需要外部用户的认可，就已经能在自己业务体系内实现价值。换句话说，公司对团队的投入，能够形成正向循环，而不是单纯靠融资续命。这一点，在我接下来要分享的案例中也有所体现。
第四，自我驱动才是核心竞争力。
技术革命后，市场也被重塑，用户、产品、付费机制、产业链、竞争规则都被改变，如何赢得竞争？很多企业在做创新时，习惯于对标头部公司，一步步去跟随行业领先者。但问题是，很多团队只是学到表面的方法，却没有真正理解产品背后的逻辑，甚至都不清楚在竞争什么。这样一来，企业永远只能亦步亦趋地跟随，始终被行业巨头牵着走，无法实现真正的突破。
而 DeepSeek 采取的路径完全不同——它不是一开始就想着去模仿某个巨头，而是自己发现问题，然后用最前沿的技术去解决问题。在这个过程中，团队自身也在不断成长，直到某一天一鸣惊人，形成独一无二的市场地位。
这就是我从 DeepSeek 看到的一些思考，相信对于产业数字化和创新领域的探索，都会有一定的参考价值。
02 数字化转型的三大困境
建筑行业的数字化转型目前面临着几大核心困境，今天我想先聊聊这个话题。不过在开始之前，我不确定在座的各位对建筑行业的了解程度如何，所以先简单介绍一下背景。
第一，需求侧困境。
接受新技术从来都不是一件容易的事。从理解、学习到行动、实践，再到提升，每一步都很困难。尤其是在技术革命的时代，很多人被传统的思维方式限制住了。比如，习惯了马车的人觉得汽车是个怪物，习惯了点蜡烛的人担心电灯会放电，他们更不会去想象未来的机械化和电气化会是什么样子。
其次是付费——用什么钱来消费？建筑行业的利润本就微薄，数字化在这个行业里往往被当作“奢侈品”。要“上马”一个数字化项目，起步投入就是几千万，每年的软硬件维护和升级成本依然以千万级别计算。这种高昂的投入，对于整个行业来说，绝大多数企业是难以承受的。
第二，供给侧困境。
很多供应商看到用户采购某些平台或系统，或者跟着政策导向走，就以为这些平台和系统就是用户的需求。反而陷入了关注概念包装的陷阱。
比如“智慧城市”“智慧交通”“智慧工程”等，描绘的都是远期愿景，看上去很美好，但这些概念跟当下企业的实际业务场景关联度不高。用户听不懂，接受度低，即便有企业愿意尝试，落地后的使用率也非常低，最终导致数字化产品和行业需求之间存在巨大的脱节。殊不知，数字化释放出的能力并转化生成的“生产力”，才是用户所需要的。
第三，传统固化的阻力。
创新在推进的过程中，一定会碰到现有的利益格局，遇到各种阻力。越是颠覆性的新技术，对传统行业的冲击就越大，阻力也越强。这些阻力来自方方面面：比如传统产业链，落后技术被淘汰后，整个产业链会被重新洗牌；比如行业里的从业者，他们赖以生存的技能可能变得没用了；再比如组织架构中的各个层级，他们可能会失去掌控的资源、权力，甚至可能连岗位都不需要了。
03 大型集团成功案例思考
接下来，我想分享一个典型案例，这是我亲自跟踪了十年的一个企业，用这家数字化养护企业数据的变化来说明行业转型的挑战和机会。
2013年，这家公司在行业里处于最底层。当时的数据显示，它拥有1.5万名员工，年产值只有10亿元，净利润率仅0.1%，也就是1000万。对比来看，建筑行业的平均利润率通常至少在3%以上，如果低于3%，基本就处于亏损边缘。然而，到2023年，这家企业的情况发生了巨大变化，员工人数减少了80%，业务规模增长了5倍，年产值达到60亿元，生产效率和盈利能力大幅提升。
某公司10年转型的关键指标（来源：访者供图）
这些数据的真实性，我已进行了交叉验证，并做了深度访谈，关键数据足以说明数字化转型和管理变革的潜力。这里有两个关键数据：员工减少了80%，净利润率却提升了1900%。数据背后的原因就是数字化。
现在回头看，他们的领导层当时做了一个非常有远见的决定，而且在具体执行时，并没有过多插手。这一点非常重要——当时负责这件事的团队，其实是一群刚30岁出头的年轻人，大部分是学土木工程的，一开始完全是‘摸着石头过河’。他们的起步方式很简单，根本不懂什么前沿科技、高科技，说白了就是照着教科书一步步来，边学边做。
最初，他们只是用一些基础的传感器、网络、数据库，最终搭建了一个数字大屏。可就是这个看似简单的数字大屏，在当时却让整个行业震撼了。参观者不是被巨大的屏幕所震撼，还是被获取信息的效率所震撼。过去想了解一座城市的交通设施的状况，效率极低，需要动用各方力量、耗费很长时间，更不能实时获取，而且数据的真实性无法保证。
如今，数据不仅能实时获取，更在效率和成本的优化上，发挥越来越重要的作用。值得注意的是那些减少的1.2万人，并没有真正“被消失”，而是以新的商业模式留在了行业中。这跟外卖行业的外卖员模式很像——他们不再被束缚在一个岗位、一个项目，而是通过数字化平台形成了新的商业生态。
这个案例本质上说明了几个道理。首先，数字化是一个用来优化资源配置、提升效率的工具；其次，效率提升后，流程一定会改进，组织架构和产业链结构也会跟着调整；最后，效率提升必然会降低成本，最终让企业赚更多钱。
这个案例还证明，即使是在最基础、利润最低的行业，只要找到合适的切入点，通过精细化管理、流程优化和数字化手段，也能实现数字化转型，甚至突破原有的商业模式。
04 供给侧创新案例思考
另外，我想看看数字化在供应侧的创新企业是怎么做的（虽然还不能说完全成功）。这家企业的策略很简单：做一个小产品，专门服务中小企业。它的核心思路就是聚焦用户的实际问题，不搞复杂的大系统，而是用轻量级的产品解决老板们最头疼的事情。
建筑行业的中小企业也有数字化的愿望和焦虑，但他们既负担不起大平台的建设成本，又面临产业转型的压力。小产品的好处是，老板一听就懂、一用就会，一线工人用起来也很顺手。更重要的是，这些产品的作用是‘帮忙’而不是‘管人’，帮助每个人提高效率、降低成本，间接让大家都受益。很多数字化产品失败的原因，就是一线员工觉得麻烦、不会用、用不起来，反而觉得这些产品是负担，像‘数字枷锁’一样。
真正的良性循环是在与用户的互动中逐渐形成的。一开始，是供给侧教用户怎么用数字化产品解决问题；接着，用户学会后开始举一反三，推广使用；然后，用户和供给侧企业互相启发，创造出新的应用场景。这样循环迭代，产品越来越完善，数字化也逐渐渗透到用户业务的每个角落，最终改变了用户的思维和行为方式。通过这种潜移默化的方式，用户在实践中体会到数字化、生产力、效率和效益的统一，逐步迈出了数字化转型的第一步。
这个案例的理论基础便是最小可交付产品（MVP）。
但我为什么要特别强调这个？因为现在市场上主流的数字化项目，交付的往往是‘大平台’或‘大系统’，包括很多大集团内部的‘数字集团’或‘数字中心’主导的数字化工程。这些项目的特点是：规划特别宏大，试图覆盖传统业务的方方面面；投入巨大，启动资金动不动就几百万、上千万，后续每年还要花很多钱维护；见效慢，研发和建设阶段很少和一线员工互动；项目周期长，开发时间通常超过一年；而且因为系统太复杂、不接地气，用户学习成本高，很难在企业中推广。相比之下，小产品、小切口、直击痛点的方式，反而更容易起步，见效也快。
这也是数字化落地的两种路径——“大而全” vs “小而精”。哪种路径更优，还有待市场的选择。
05 数字化转型，路线之争
关于数字化转型是该从高层推动（自上而下）还是从基层开始（自下而上），我们内部也有过争论。但我很明确——应该走自下而上的路径。
为什么要这么做？核心原因是环境发生了巨大变化，老办法已经行不通了。每一次重大变革后，旧思维下的做事效率都会被新效率冲击。在充分竞争的环境下，更高的效率（也是更低的成本）一定会碾压旧的效率。当技术的代际优势超过10倍（一个量级）以上时，任何在旧思维下的改良都是徒劳的。
唯一的出路是：先转变思想，带动行为模式的变化；通过实践吸收新技术，形成新的生产力；接着调整流程，重塑组织架构；最后完善制度，以适应新的生产力。
数字化本身就是技术的代际革命，对于传统建筑行业是完全陌生的认知范畴。当前的行业数字化转型，以及人工智能的发展，都面临同样的问题：没有现成的路径可参考。那是不是应该等到成熟模式出来了再来模仿？
在我看来，第一，数字化具有降维碾压的优势，且需要较长的塑造和掌握过程。在充分竞争的市场环境中，模仿的思维模式会让我们永远落后，甚至有被淘汰的危机。第二，根本没有可以完整复制的可能，市场环境、技术条件、行业生态都不一样，没法简单照搬。我们需要因地制宜、因人而异。第三，未来的市场将是全新的，新的机会是主动创造出来的，不是等来的。
在条件发生巨大变化的情况下，从上到下的模式很难走通。因为即使是高层决策者，也在学习和摸索中。领导的作用不是事无巨细地规划和指挥，而是把握大方向和原则，鼓励基层大胆尝试、允许犯错，同时及时总结经验和教训。只有这样，探索才有意义。养护企业的数字化转型，就是通过‘自下而上’的方式走出来的。
高层的判断往往是正确的，但它无法直接落地到操作层。一线员工的痛点才是最真实的，他们的反馈才是最有效的优化方向。最好的探索路径，往往不是领导强推，而是底层自主摸索出来的。所以，在这种情况下，自下而上才是更有效的路径。
说到底，任何技术创新的最终目标，都是在成本和效率上做优化。从B端客户角度看，他们的核心需求无非是两个字：效益。归根结底就是效率提升，切换到货币维度，也就是成本的优化。而从经济学角度来看，效率、成本、效益其实是一个统一体，所以我们所有的创新，最终都是围绕这个展开。
竞争，不是比对手强，而是比自己更优。很多企业在做数字化转型时，都会拿同行来对标，但这种对标其实没太大必要。真正的关键是，要认认真真打磨好自己的产品，找到适合自己的模式；帮助用户做优化和迭代，在这个过程中自己也能完成升级；不是一味盯着对手，而是让自己真正跑通数字化转型的路径。最终，数字化转型的成功，不是靠跟别人比，而是靠自己能不能把这条路走通。
06 创新成功要走的四个阶段
讨论创新中的“价值”时，我发现“价值”的概念很模糊，同时“创新的商业化”也存在不同的理解。我梳理了一下，认为从技术创新到产业化可以分为四个阶段，每个阶段的“价值”有不同的意义：
第一，技术创新（科学家思维）——价值在于“边界”。
这一阶段的核心是探索理论和能力的边界，这是科学家的使命，他们并不需要考虑商业变现，他们关注的是理论与技术边界的突破。这个阶段的目标是验证技术的可行性，并做到可复制、可验证。伟大的技术型企业，都源于或跟上了最前沿的理论。
第二，产品创新（工程师思维）——价值在于“交付”。
当技术在理论层面突破之后，新技术往往不能立即“拿来就用”，需要有人学习、吸收了新技术，然后把这些先进技术封装成用户“拿来就用”的产品，这就是工程师或产品经理的工作。这时候仍然不涉及商业变现，而是要确保技术落地，打造可交付的产品。
在数字产业里，这通常是产品经理的职责，他们要思考：用户真正需要什么？我手里的技术能为他们解决哪些问题？最终，目标是让产品“好用”“易用”，降低使用门槛。
第三，商业创新（企业家思维）——价值在于“付费”。
产品做好了，接下来就是如何把它推向市场，而融合了新技术的产品，并不是立刻被市场和用户接受的，如何让用户“付费”？。这是企业家的工作，核心是“识局、破局、做局”。很多创新产品并不会自动成为风口，用户也不会立刻接受，甚至会有各种抵触。所以企业家要解决的是用户为什么要消费，找到产品的市场定位，明确最具增长潜力的目标群体。这一步决定了商业模式的成败。
第四，产业创新（投资人思维）——价值在于“趋势”。
一般企业做到前三步已经很不错了，但要想谋求“持续发展”，需要考虑更宏观、更长远的市场发展，并建立企业的长期竞争优势，必须进入产业创新阶段。一个“大”产业的发展趋势中必定存在“关键变量”，围绕着关键变量，行业中的企业势必展开激烈的竞争，并导致利益的重新分配。产业的良性竞争、有序发展、共同做大，是投资人和企业家们都乐意看到的局面。
结尾
最后再回应一下开始主持人提的问题，这些企业的成功案例的偶然性还是必然性？我的答案乐观的，因为经验背后有方法论支撑，我从外部找了两个案例来佐证。
第一个案例是亚马逊。亚马逊从线上卖书开始，后来进入云计算，再到人工智能，数字化贯穿始终。第二个马斯克的“效率部”，短短时间内，用6个年轻人和算法程序，就暴露出政府部门的开支漏洞。
他们的共同之处在于四点。
第一，能力边界。数字技术的理论边界指数级倍增，使其具备了技术优势，合理应用可以转化成各个领域的能力优势，并重塑各个领域。
第二，问题导向。新技术是用来解决问题的，效率问题是最大的问题，效率与成本是一体两面，效率问题的解决，成本也同步实现优化，也初步实现了商业闭环。而B端组织或机构，都有组织的核心目标或任务，都离不开“效率”。
第三，最小可交付。从最小可交付起步，让用户即刻理解并体验到效率的优化，并形成反馈闭环，然后在持续反馈和迭代中，实现不断升级和完善。
第四，自我驱动。了解传统产业的、洞察传统问题的人，才是数字化真正的推动力量，这些人可以在供给侧，也可以在需求侧，最好是跨界人才。
我们现在正处于一个划时代的转变——从传统模式过渡到数字化、AI驱动的模式。这就像从冷兵器时代进入热武器时代，整个游戏规则都在重塑。在做产业数字化和AI落地时，我们千万不要靠“画大饼”打动用户，然后拿着用户的巨资持续“画大饼”。这根本不现实。
正确的方式是从最基础的环节切入，解决他们最直接的痛点，供需双方在合作中共同成长。“别幻想让拿着大刀打游击的用户用歼20，先教会他们用好步枪！”
最后总结一下，数字化这个趋势已经不需要讨论，它已经形成，方向是确定的。虽然前路寒冷，但唯一的选择就是往前走，没有回头路可言。
（完）
本文来自投稿，不代表AI4ELAB立场，如若转载，请注明出处：https://ai4elab.com/4916.html
