家居家装企业如何借助AI设计与智能模型实现数智化升级？

广州市建筑装饰行业协会组团参加3月27-30日中国（广州）定制家居展暨轻高定展展览期间，举办了以《产业链平台赋能高质量发展》为主题的分享论坛。分享论坛在保利世界贸易博览馆三楼五号馆举行，由协会李瑞峰会长主持，会员企业多位董事长、高中层管理人员、技术骨干出席参加。

论坛邀请的分享嘉宾有：月亮湾建设公司曾炯新董事长、布鲁斯公司吕嘉董事长、优智保智能科技公司黄彦良董事长、隽智智能公司科技吴创福董事长、科大讯飞爱因智能科技公司李俊纬副总经理、AI应用及数字化转型实战专家张世民老师。

与会嘉宾对行业高质量发展、未来趋势研判与赛道细分等专业领域进行分享，探讨如何在协会的产业链平台上，赋能新发展，增强竞争力，驱动高质量发展。

行业发展新质技术的战略、落地和任务

在谈到行业发展新质技术的战略、落地和任务时，广州市建筑装饰行业协会李瑞峰会长表示，发展“新质生产力”已成为经济新的着力点。新春掀起了新一轮人工智能技术浪潮，AI技术赋能千行百业，展现出强大的创新能力和应用潜力；今年全国两会期间，“好房子”的概念再次得以明确，提出要适应人民群众高品质居住需要，完善标准规范，推动建设安全、舒适、绿色、智慧的“好房子”。

为此，广州市建筑装饰行业已经进入新的产业生态时代，技术红利带来效率跃升和新兴市场，但转型压力也考验着企业的适应能力；企业应从自身的基因、禀赋出发，主动变革，融入广州“12218”现代化产业体系发展战略中，积极发展前沿技术，通过技术创新解决痛点，同时保持设计的温度与创新力；高度重视在数字设计、智能生产、智能施工、装配式装修、智能家居等赛道上，努力追赶技术革新的前沿，为更好地提供高品质产品和服务贡献行业的力量。

AI+时代装饰企业面临的机会、挑战、对策

在谈到AI+时代，装饰企业面临的机会、挑战、对策时，月亮湾建设公司曾炯新董事长表示，AI赋能行业升级，首先在于效率提升与成本优化，推动设计、营销、供应链的数智化协同；在供应链管理、施工资源调配中的应用中，可减少材料浪费和工期延误，降低成本，但同时面对的挑战也存在于转型中的现实困境，这包括技术与人才壁垒，既懂设计又熟悉AI工具的复合型人才短缺问题十分突出；此外AI依赖大量的用户数据，也需企业建立防护机制。

月亮湾建设公司的应对策略，是平衡技术与人文价值，拥抱数字化转型；构建AI技术应用场景，引入AI设计工具，重塑设计师角色，强化与客户的深度沟通能力，利用AI工具快速生成方案并优化细节；借助AI分析用户行为数据，提供更精准的设计建议；公司也非常重视通过协会的产业链技术资源，开发私有化AI模型，实现设计、生产、交付的全链条协同。

AI时代，如何去重塑设计的边界？Billus AI出品的标准化大模型库有何特色

在谈到AI时代，如何去重塑设计的边界？以及Billus AI出品的标准化大模型库有什么自身的特色时，布鲁斯公司吕嘉董事长表示，在AI时代，设计边界的重塑不仅是技术工具的迭代，更是人类创造力、社会需求与技术潜力的深度融合。这种重塑需要突破传统设计思维的物理、流程和认知局限，构建一种“人机共生”的新型范式。而在重塑设计边界的定制化解决方案时，需要结合行业特性、企业规模与技术成熟度，从技术工具、流程重构、组织变革、生态协作四个维度切入，并且针对不同场景进行路径与工具的选择。

Billus AI的标准化大模型库在AI大模型领域具有显著的特色，主要体现在高度标准化与模块化设计、多模态融合能力、注重行业垂直化应用，模型库依赖于大规模高质量数据集进行训练，并通过数据清洗、增强和优化技术，不断提升模型的泛化能力。特别是开放的生态与协作模式，模型库支持与第三方技术和服务商的深度协作，构建了开放的生态系统，为行业提供了高效、安全、灵活的AI解决方案，由此进一步增强了其在市场中的竞争力。

应用智能建造技术来提高施工效率、降低成本并提升工程质量水平

在谈到应用智能建造技术来提高施工效率、降低成本并提升工程质量水平时，优智保智能科技公司黄彦良董事长表示，智能建造技术正通过数字化、自动化和智能化的手段，显著提升效率和质量，助力产业升级；提升效率主要体现在数字化设计与协同管理、自动化施工与机器人应用、数据驱动的施工管理；提升质量主要体现在精准施工与误差控制、绿色建造与可持续发展、全生命周期质量管理。

住建部等政府部门出台了一系列政策，推动智能建造与建筑工业化协同发展，明确了到2025年实现建筑工业化、数字化、智能化水平显著提升的目标；并且通过建立智能建造的标准体系，推动行业规范化发展，推动了设计、施工、运维等环节的深度融合，形成了高效协同的产业链生态；未来，随着技术的进一步成熟，智能建造将成为行业高质量发展的核心驱动力，为高质量发展注入新动能。

智能体（Agent）真正落地行业所需要的基础条件和实施步骤

在谈到智能体（Agent）实现落地行业所需要的基础条件和实施步骤时，隽智智能科技公司吴创福董事长表示，智能体的本质在于自主决策与执行、学习与优化能力以及多模态协同。智能体落地行业的基础条件应包括数据基础、技术生态、标准化与开放性、人才培养、政策与资金支持。而落地行业的实施步骤应包括需求分析与场景定义，明确行业痛点和需求，选择适合的应用场景，技术选型与平台搭建，构建智能体的基础架构，并且需要通过数据采集与模型训练，利用历史数据和实时数据训练智能体模型。

吴创福认为，应先在小范围内进行试点，验证智能体的性能和效果，并根据反馈不断优化模型和策略；在试点成功的基础上，逐步扩大应用范围，与其他智能体和系统协同，构建完整的行业生态；智能体作为新一代人工智能技术的代表，正在重新定义行业的运营模式和服务方式；将来，智能体有望在智慧城市、智能建筑、智能制造等领域发挥价值，推动行业全面升级。

企业如何判断是否适合导入大模型应用或者选择什么时机点

在谈到企业如何判断是否适合导入大模型应用或者选择什么时机点时，科大讯飞爱因智能科技公司李俊纬副总经理表示，需要从以下多个维度进行综合评估。

首先是业务需求与场景匹配度：如企业有大量如文本、图像、语音类的非结构化数据，还有行业特性，在风险控制、生产优化、精准营销等方面有显著优势；其次是数据规模与质量：企业拥有丰富的数据资产，而且数据治理能力较强，则更适合导入大模型；第三是企业需评估数据隐私保护能力，确保在应用大模型时符合相关法规。

在选择合适的导入时机方面，应当考虑行业趋势与竞争压力，如果竞争对手已开始应用大模型并取得成效，企业需尽快跟进以避免落后；如果政府政策可为大模型应用提供良好环境，企业可关注相关政策动态，选择政策红利期导入；企业还应考虑技术成熟度与市场验证，如果大模型技术已逐步成熟，尤其在自然语言处理、图像生成等领域，企业可选择经过市场验证的成熟模型，降低技术风险。

在内部准备与组织支持方面，大模型应用需要高层推动和跨部门协作，以确保内部组织架构和资源支持到位。

在导入大模型的实施路径方面，企业首先应明确应用场景与优先级，根据业务需求选择高价值场景；其次是选择合适的技术方案；第三是构建试点项目与迭代优化，组建跨部门团队，根据反馈持续优化模型和应用效果；第四是规模化推广与深度融合，在试点成功的基础上，逐步扩大应用范围，将大模型嵌入核心业务流程，实现技术与业务的深度融合。

装饰企业如何将AI与具体业务场景相结合以及落地转化的方法和路径

在谈到装饰企业如何将AI与具体业务场景相结合以及落地转化的方法和路径时，AI应用及数字化转型实战专家张世民老师表示，装饰企业AI落地的可行路径及具体方法应该包括：

在AI赋能产品研发与设计创新方面，智能设计工具与用户共创，AI生成式设计、设计资源整合、多模态交互优化、材料与配方研发智能化。

在生产与供应链的智能化升级方面，应该包括智能制造与柔性生产、供应链动态优化、需求预测与库存管理、跨生态协同。

在营销与服务的精准化重构方面，应该包括智能营销与用户洞察、内容生成与个性化推荐、AI销售支持。

在组织与生态的协同进化方面，有条件的企业可考虑“企业级AI能力建设”，进行私有化部署与垂直模型训练，比如对DeepSeek进行私有化部署，结合行业知识库开发低成本垂直模型，确保数据安全与业务适配。

本次的分享论坛，与会嘉宾聚焦在政策面、技术面的双轮驱动背景下，研讨建筑装饰行业新质生产力的现实和未来趋势；探讨如何在协会产业链平台上，赋能新质技术发展，拥抱技术变革，实现行业高质量发展，是对未来发展方向的积极探索。

在行业变革的关键时期，协会充分发挥资源集聚和链接作用，为具体实施广州“12218”产业升级目标而发挥行业协会的功能，为行业转型升级注入新动能。