美国建筑业AI投资路线图

分享一篇建筑业AI投资的最新内容。它是美国百年风投公司 BVP，于2025年11月发布的一篇文章，讲述了他们看好的关于建筑地产的投资赛道与标的。

BVP（Bessemer Venture Partners）很多人可能不清楚，它是全球最老牌、最有经验的风投机构之一，过去支持了超 420家企业 ，并参与了超 150次IPO 。他们非常强调 “roadmaps”，已经为多个技术/行业方向，如 AI、云、fintech等方向建立了长期视角和战略框架。

本篇内容也是专门为建筑行业梳理了一份AI投资路线图，把他们看到的趋势、机会和未来方向讲得非常清楚，也提示了未来5–10年，建筑从设计到施工再到运营，哪些环节将被彻底改写、哪些公司会成为新一代的行业标杆。

以下为译文，原文链接在文末：

建造环境（Built World）驱动着美国近四分之一的 GDP，却依然是数字化程度最低的行业之一。多模态AI正在推动新一轮创新，重塑人类设计、建造与运营实体世界的方式。

建造环境是人类最伟大的集体成就之一。每一条天际线、每一个街区和每一座建筑，都是人、材料与资本在高度精密协作下的成果。设计一栋建筑需要想象力，将其建成现实需要纪律与资源，而维护它以传承数代，则需要持续的韧性。

基础设施建设是美国经济中最大的领域之一，仅建筑行业名义产值就高达1.3万亿美元，占美国GDP的4.4%；房地产、租赁与租借行业则贡献4.2万亿美元的 GDP。

然而，尽管这些行业在物理和经济规模上都十分庞大，建筑和房地产在 SaaS 革命中只获得有限收益。我们认为原因在于：这两个行业本质上是高度语言密集型（language-intensive）的产业，其成功依赖于多方利益相关者之间跨地点、跨模态（文本、图像、视频）的持续协调，并需要做出复杂且高风险的决策。过去二十年的技术进步只在一定程度上解决了这一挑战。

很少有行业像建筑和房地产这样，直接影响我们的日常生活。作为实体基础设施，它们承载着巨大的责任，包括成本、质量、安全和合规性等层面。

我们相信，多模态 AI 将重新定义建造世界在这些维度上的表现方式。

设想一下 2030 年的几个关键工作流程场景：

建筑师只需草图即可生成完整的建筑模型；

造价工程师从图纸自动生成的工程量与投标方案中进行精调；

施工现场的安全报告，通过语音与图像实时生成；

购房者在整个购房过程中获得更直观的搜索与指引；

物业管理者不再被陈旧工具绑架，可以专注于提升运营质量。

最终，我们将拥有一个鼓励创造力、效率、透明度与安全性的建造环境，而不再是一个让人陷于无尽、晦涩文书与重复点击的世界。

在Bessemer，我们已经见证并参与了建造世界的演进，支持了Procore、ServiceTitan等定义细分行业的公司。我们认为，建筑与房地产正处在新的拐点，其影响力堪比上世纪60–70年代 CAD 的诞生，或2000年代SaaS的兴起。这场变革由多模态、LLM 驱动的工作流和全新的“人机协作”模式所推动。

在本路线图中，我们将建筑（Construction）与房地产（Real Estate）视为两个拥有巨大 Vertical AI（垂直领域 AI）潜力的关键行业，重点探讨我们在投资中关注的机会，以及评估创业者时所遵循的新兴原则。

1、建筑行业的AI

为什么是现在：建筑行业的生产率现状

在过去六十年里，美国整体劳动生产率增长了290%以上。相比之下，1970年至2020年间，建筑行业的劳动生产率每年几乎下降一个百分点。

对于一个雇佣超过700万从业者、每年支撑1.3万亿美元经济价值的产业而言，这一生产率差距正在拖累行业增长。问题并不在于缺乏努力或专业能力，而是来自极高的协作复杂性。

建筑生态系统横跨四大细分领域：住宅、商业、工业和基础设施。Procore和Autodesk等软件提供商在这些领域之间充当关键的连接组织。尽管技术不断进步，该行业仍面临多重阻力：持续的劳动力短缺（仅在2026年，美国就需新增约50万名建筑工人才能满足需求）、利率上升、投入成本波动，以及政策与供应链扰动带来的外溢影响。

技术投入的缺口同样明显。根据德勤的数据，建筑企业每年仅将2.7%的收入用于技术，为所有受调查行业中最低。相比之下，金融服务或制造业的技术投入通常超过5%–10%。对于如此依赖精确度的行业而言，数字基础设施的严重投资不足意味着一个巨大的机会尚未被释放。

从本质上看，每一个建筑项目都是一次“多模态语言协作”实践：合同、蓝图、施工文件、项目计划、安全报告、采购订单、变更单、验收报告等。同时，该行业深度依赖人与现场，通常需要超过15类利益相关方持续沟通，包括总包、分包、工程师、监管机构、贷款方、保险方和业主。项目生命周期的每个阶段（如设计、预施工、施工和收尾）都会带来新的责任分配与信息流动摩擦。

“为什么是现在”的答案已非常明确。以多模态LLM为核心的建筑行业应用，终于能够解决该行业最大的瓶颈：协作与协调问题。

然而，将AI应用于建筑仍是一个高度复杂的技术挑战，其根源是多模态协作，包括参数化设计与几何计算等领域。这些方向仍在持续研究中，但学术界已明显加速关注。近年来，与建筑相关的AI/ML论文数量快速增长，也出现了更多专注于该领域的新研究机构与会议。这一势头正在进一步转化为创业热潮：Construction AI方向的初创公司出现速度加快，加速器项目中也越来越多的创业者致力于改造建造世界科技体系。

interconnected processes in construction

我们正重点关注的五类建筑AI赛道

建筑AI的潜力极为广阔，而基于LLM的语言自动化对工作流的影响仍在快速演化。基于我们与客户及行业专家的交流，我们认为以下五个类别代表了当前Construction AI生态中最具吸引力的机会。

第一，建筑与设计：生成式设计。

当前，建筑设计流程仍高度依赖AutoCAD、Revit等建模工具。这些平台曾推动数字化设计的基础性转变，但仍需要大量专业技能，且只能提供有限的自动化能力。每一次设计迭代、规范调整或技术要求变化，都会引发对2D图纸和3D模型的耗时人工修改。这些工具的核心目标是实现精确表达，而非快速迭代，导致建筑师、结构工程师和机电设计师需要手动处理每一处变更，不仅拖缓进度，也限制了创造力。

设想这样一个未来：建筑师、结构工程师和MEP设计师能够即时生成符合规范、成本优化、并且可直接用于施工的方案、细化设计与技术文档，且完全贴合客户需求。这类能力将使建筑设计流程的速度提升10倍。

Higharc、Finch、Augmenta、Motif等公司正在构建这一生成式设计的未来。我们认为这个领域潜力巨大，同时也将是整个Construction AI中技术要求最高的赛道之一，需要在参数化生成与复杂推理方面实现真正突破。由于建筑本质上是几何学的领域，我们相信具备深层几何计算能力的公司将获得长期竞争优势。

第二，预施工阶段：工程量与造价（Takeoff & Estimation）

目前，仅在美国就有超过20万名造价工程师支撑着建筑行业的财务基础。然而，他们的工作流程依然高度手工化、重复繁琐且容易出错。“Takeoff” 这一术语本身就源于早期造价工程师需要从纸质蓝图中逐件“提取”工程量：数构件、描尺寸、逐行统计材料。即便有软件辅助，工程量与预算编制仍然需要大量人工操作：定义墙体、窗户、楼板的构件集，测量图纸，核对材料、数量与人工成本以形成报价。

任何一次设计变更或价格调整都会触发又一轮重新计算。一个本该以数据为核心的流程常常沦为“经验性猜测”。正如纽约某分包商CFO形容的那样：“如果我们一年做365个项目，就等于一年赌365次。这是有依据的赌，但仍然是赌。”

设想一个未来：造价工程师可以从不断变化的图纸中即时生成详细的构件集与材料工程量，使他们能专注于策略性定价与利润优化，而不是反复测量与核对。

Bild AI、Drawer AI、SketchDeck AI等公司正在建设一个减少猜测、提升准确性的未来。我们尤其看好跨图像与视频的多模态大模型发展，这将进一步加速这一变革，使系统能够更高水平地理解图纸、规范和现场数据。

第三，现场沟通与协作

目前，现场沟通和安全管理依然碎片化且被动。施工团队依赖电子邮件、电话、短信、纸质记录和电子表格的混合方式，而安全管理仍依赖周期性巡检和检查表，这些手段往往只能在风险出现后才被发现。即便是领先的平台，也依赖大量手工录入，缺乏实时翻译、上下文理解或智能洞察能力。

设想一个未来：现场主管或工人只需通过语音，就能即时生成带时间戳的多语言技术澄清（RFI）、现场报告或安全观察事项，这些内容会自动关联到正确的图纸、进度与位置。口述的指令、进度记录和现场问答将自动结构化为可检索的项目记录，让所有参与方在任何语言、任何班次、任何工种下都能即时获取信息。

我们认为多模态大模型在现场信息采集与协作方面存在巨大潜力。通过结合语音、图像、视频与文本模型，下一代工具将实现更快速的协作、更主动的安全干预以及更互联、风险更可控的施工现场。

第四，知识管理

目前，项目经理必须在项目管理软件、电子邮件、短信等多个工具中不断切换，只为寻找关键信息或解决冲突。关键数据常常被分散在不同团队、系统或冗长的沟通记录中，导致延误、错误和项目效率降低。

设想一个未来：项目经理可以通过单一平台即时找到正确的文件、回答复杂的技术问题，并在问题影响成本与进度之前解决协调冲突。

Trunk Tools和TwinKnowledge等公司正在重新塑造建筑项目的信息流方式。我们看到一个重要机会：让合同、图纸、RFI、变更单等碎片化数据实现互联，以构建一个能够支持自然语言查询的项目管理新范式。

第五，建筑机器人

目前，劳动力短缺、安全风险和材料成本上涨，使现场施工流程变得越来越昂贵且难以扩展。尽管其他行业的自动化水平已大幅提升，但建筑现场的大部分流程依然保持手工操作，即使数据中心等关键基础设施建设需求持续增长。

设想一个未来：自主或半自主机器人系统能够与施工团队协同工作，操作人员通过自然语言控制多个设备，从而提升机器与团队的利用效率。Terrafirma和Bedrock Robotics 等公司已在构建这一未来，他们通过改造现有机械，使其具备自主或半自主能力。未来建筑生产率的关键将由人机协作定义，使施工团队能够先通过点击式控制多个机器，最终通过自然语言实现控制。

建筑AI创始人的五项新兴原则

价值创造：专注于带来可量化的利润提升，而不仅是边际效率改善；通过明确的成本节约或收入增长实现实质性价值。

痛点切入：解决对项目交付产生重大影响、跨多方协作的关键瓶颈，而不是局限于某个局部的工作流问题。

数据优势：通过专有的、行业特定的建筑数据构建长期壁垒，例如成本数据库、标注过的图纸、项目历史等，并让这些数据随时间不断增强。

集成深度：能够无缝融入现有流程、工作方式或工具体系，降低采用门槛；需要最小化行为改变，从而在施工班组、项目和团队间自然扩散。

用户洞察：以建筑师、造价工程师、现场主管、项目工程师或一线工人的真实需求为核心进行产品设计；他们的场景、限制与动机与建筑行业的现实高度相关，应当影响产品的每一个功能设计。

2、地产行业的AI……

此部分我们将放在下一篇：美国地产业AI投资路线图

（完）

参考链接：

https://www.bvp.com/atlas/roadmap-built-world-ai?utm_source=substack&utm_medium=email#Four-Real-Estate-AI-categories-we-are-watching-closely

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