廣州市建筑裝飾行業協會組團參加3月27-30日中國（廣州）定制家居展暨輕高定展展覽期間，舉辦了以《產業鏈平臺賦能高質量發展》為主題的分享論壇。分享論壇在保利世界貿易博覽館三樓五號館舉行，由協會李瑞峰會長主持，會員企業多位董事長、高中層管理人員、技術骨干出席參加。

論壇邀請的分享嘉賓有：月亮灣建設公司曾炯新董事長、布魯斯公司呂嘉董事長、優智保智能科技公司黃彥良董事長、雋智智能公司科技吳創福董事長、科大訊飛愛因智能科技公司李俊緯副總經理、AI應用及數字化轉型實戰專家張世民老師。

與會嘉賓對行業高質量發展、未來趨勢研判與賽道細分等專業領域進行分享，探討如何在協會的產業鏈平臺上，賦能新發展，增強競爭力，驅動高質量發展。

行業發展新質技術的戰略、落地和任務

在談到行業發展新質技術的戰略、落地和任務時，廣州市建筑裝飾行業協會李瑞峰會長表示，發展“新質生產力”已成為經濟新的著力點。新春掀起了新一輪人工智能技術浪潮，AI技術賦能千行百業，展現出強大的創新能力和應用潛力；今年全國兩會期間，“好房子”的概念再次得以明確，提出要適應人民群眾高品質居住需要，完善標準規范，推動建設安全、舒適、綠色、智慧的“好房子”。

為此，廣州市建筑裝飾行業已經進入新的產業生態時代，技術紅利帶來效率躍升和新興市場，但轉型壓力也考驗著企業的適應能力；企業應從自身的基因、稟賦出發，主動變革，融入廣州“12218”現代化產業體系發展戰略中，積極發展前沿技術，通過技術創新解決痛點，同時保持設計的溫度與創新力；高度重視在數字設計、智能生產、智能施工、裝配式裝修、智能家居等賽道上，努力追趕技術革新的前沿，為更好地提供高品質產品和服務貢獻行業的力量。

AI+時代裝飾企業面臨的機會、挑戰、對策

在談到AI+時代，裝飾企業面臨的機會、挑戰、對策時，月亮灣建設公司曾炯新董事長表示，AI賦能行業升級，首先在于效率提升與成本優化，推動設計、營銷、供應鏈的數智化協同；在供應鏈管理、施工資源調配中的應用中，可減少材料浪費和工期延誤，降低成本，但同時面對的挑戰也存在于轉型中的現實困境，這包括技術與人才壁壘，既懂設計又熟悉AI工具的復合型人才短缺問題十分突出；此外AI依賴大量的用戶數據，也需企業建立防護機制。

月亮灣建設公司的應對策略，是平衡技術與人文價值，擁抱數字化轉型；構建AI技術應用場景，引入AI設計工具，重塑設計師角色，強化與客戶的深度溝通能力，利用AI工具快速生成方案并優化細節；借助AI分析用戶行為數據，提供更精準的設計建議；公司也非常重視通過協會的產業鏈技術資源，開發私有化AI模型，實現設計、生產、交付的全鏈條協同。

AI時代，如何去重塑設計的邊界？Billus AI出品的標準化大模型庫有何特色

在談到AI時代，如何去重塑設計的邊界？以及Billus AI出品的標準化大模型庫有什么自身的特色時，布魯斯公司呂嘉董事長表示，在AI時代，設計邊界的重塑不僅是技術工具的迭代，更是人類創造力、社會需求與技術潛力的深度融合。這種重塑需要突破傳統設計思維的物理、流程和認知局限，構建一種“人機共生”的新型范式。而在重塑設計邊界的定制化解決方案時，需要結合行業特性、企業規模與技術成熟度，從技術工具、流程重構、組織變革、生態協作四個維度切入，并且針對不同場景進行路徑與工具的選擇。

Billus AI的標準化大模型庫在AI大模型領域具有顯著的特色，主要體現在高度標準化與模塊化設計、多模態融合能力、注重行業垂直化應用，模型庫依賴于大規模高質量數據集進行訓練，并通過數據清洗、增強和優化技術，不斷提升模型的泛化能力。特別是開放的生態與協作模式，模型庫支持與第三方技術和服務商的深度協作，構建了開放的生態系統，為行業提供了高效、安全、靈活的AI解決方案，由此進一步增強了其在市場中的競爭力。

應用智能建造技術來提高施工效率、降低成本并提升工程質量水平

在談到應用智能建造技術來提高施工效率、降低成本并提升工程質量水平時，優智保智能科技公司黃彥良董事長表示，智能建造技術正通過數字化、自動化和智能化的手段，顯著提升效率和質量，助力產業升級；提升效率主要體現在數字化設計與協同管理、自動化施工與機器人應用、數據驅動的施工管理；提升質量主要體現在精準施工與誤差控制、綠色建造與可持續發展、全生命周期質量管理。

住建部等政府部門出臺了一系列政策，推動智能建造與建筑工業化協同發展，明確了到2025年實現建筑工業化、數字化、智能化水平顯著提升的目標；并且通過建立智能建造的標準體系，推動行業規范化發展，推動了設計、施工、運維等環節的深度融合，形成了高效協同的產業鏈生態；未來，隨著技術的進一步成熟，智能建造將成為行業高質量發展的核心驅動力，為高質量發展注入新動能。

智能體（Agent）真正落地行業所需要的基礎條件和實施步驟

在談到智能體（Agent）實現落地行業所需要的基礎條件和實施步驟時，雋智智能科技公司吳創福董事長表示，智能體的本質在于自主決策與執行、學習與優化能力以及多模態協同。智能體落地行業的基礎條件應包括數據基礎、技術生態、標準化與開放性、人才培養、政策與資金支持。而落地行業的實施步驟應包括需求分析與場景定義，明確行業痛點和需求，選擇適合的應用場景，技術選型與平臺搭建，構建智能體的基礎架構，并且需要通過數據采集與模型訓練，利用歷史數據和實時數據訓練智能體模型。

吳創福認為，應先在小范圍內進行試點，驗證智能體的性能和效果，并根據反饋不斷優化模型和策略；在試點成功的基礎上，逐步擴大應用范圍，與其他智能體和系統協同，構建完整的行業生態；智能體作為新一代人工智能技術的代表，正在重新定義行業的運營模式和服務方式；將來，智能體有望在智慧城市、智能建筑、智能制造等領域發揮價值，推動行業全面升級。

企業如何判斷是否適合導入大模型應用或者選擇什么時機點

在談到企業如何判斷是否適合導入大模型應用或者選擇什么時機點時，科大訊飛愛因智能科技公司李俊緯副總經理表示，需要從以下多個維度進行綜合評估。

首先是業務需求與場景匹配度：如企業有大量如文本、圖像、語音類的非結構化數據，還有行業特性，在風險控制、生產優化、精準營銷等方面有顯著優勢；其次是數據規模與質量：企業擁有豐富的數據資產，而且數據治理能力較強，則更適合導入大模型；第三是企業需評估數據隱私保護能力，確保在應用大模型時符合相關法規。

在選擇合適的導入時機方面，應當考慮行業趨勢與競爭壓力，如果競爭對手已開始應用大模型并取得成效，企業需盡快跟進以避免落后；如果政府政策可為大模型應用提供良好環境，企業可關注相關政策動態，選擇政策紅利期導入；企業還應考慮技術成熟度與市場驗證，如果大模型技術已逐步成熟，尤其在自然語言處理、圖像生成等領域，企業可選擇經過市場驗證的成熟模型，降低技術風險。

在內部準備與組織支持方面，大模型應用需要高層推動和跨部門協作，以確保內部組織架構和資源支持到位。

在導入大模型的實施路徑方面，企業首先應明確應用場景與優先級，根據業務需求選擇高價值場景；其次是選擇合適的技術方案；第三是構建試點項目與迭代優化，組建跨部門團隊，根據反饋持續優化模型和應用效果；第四是規模化推廣與深度融合，在試點成功的基礎上，逐步擴大應用范圍，將大模型嵌入核心業務流程，實現技術與業務的深度融合。

裝飾企業如何將AI與具體業務場景相結合以及落地轉化的方法和路徑

在談到裝飾企業如何將AI與具體業務場景相結合以及落地轉化的方法和路徑時，AI應用及數字化轉型實戰專家張世民老師表示，裝飾企業AI落地的可行路徑及具體方法應該包括：

在AI賦能產品研發與設計創新方面，智能設計工具與用戶共創，AI生成式設計、設計資源整合、多模態交互優化、材料與配方研發智能化。

在生產與供應鏈的智能化升級方面，應該包括智能制造與柔性生產、供應鏈動態優化、需求預測與庫存管理、跨生態協同。

在營銷與服務的精準化重構方面，應該包括智能營銷與用戶洞察、內容生成與個性化推薦、AI銷售支持。

在組織與生態的協同進化方面，有條件的企業可考慮“企業級AI能力建設”，進行私有化部署與垂直模型訓練，比如對DeepSeek進行私有化部署，結合行業知識庫開發低成本垂直模型，確保數據安全與業務適配。

本次的分享論壇，與會嘉賓聚焦在政策面、技術面的雙輪驅動背景下，研討建筑裝飾行業新質生產力的現實和未來趨勢；探討如何在協會產業鏈平臺上，賦能新質技術發展，擁抱技術變革，實現行業高質量發展，是對未來發展方向的積極探索。

在行業變革的關鍵時期，協會充分發揮資源集聚和鏈接作用，為具體實施廣州“12218”產業升級目標而發揮行業協會的功能，為行業轉型升級注入新動能。