海纳云AI建造智能体丨多模态识别加持,工地管控更轻松

伴随智能建造跻身国家战略层面，国内试点快速铺开之际，“十五五”阶段正促使该能力加速迈向海外项目。然而，无论国内还是海外的重大基础设施建设工地，作业面分布零散、人工巡检响应迟缓、质量抽检存在盲区等难题依旧显著，工程管理亟需由人工巡查向智能感知、智能研判与闭环管控转型。

在这一形势下，海纳云构建智能建造智能体，依赖自主研发的AI算法融合平台与翊海大模型技术底座，聚焦施工安全、结构质量及工程进度开展智能识别与分析，助力现场多源数据达成可识别、可理解、可闭环管理的目标。

激活存量数据潜能，

赋予工地影像“管控智慧”

项目施工工地中，无人机航拍、高清摄像头等采集的视频图像资料大量囤积，却长期处于“存而未用”的尴尬状态，未能有效转化为管理决策的支撑。

基于对该现状的深度洞察，海纳云将无人机巡检影像等存量多源数据作为核心输入，借助自研AI算法融合平台与翊海大模型技术底座，在现有智慧工地管理平台的安全、质量、进度等业务模块中深度植入AI赋能层，依托多模态大模型对图像、视频等非结构化数据的理解与推理能力，完成安全隐患特征识别、结构表观质量检测及施工进度与资源状态感知任务，把“看得见的影像”转化为“可识别的风险、可量化的质量、可跟踪的进度”，达成施工过程全域感知与闭环管控。

围绕安全、质量、进度三类核心应用场景，海纳云智能建造智能体借助AI能力贯穿项目管理全流程，使施工现场“识得准”安全隐患、“判得准”质量瑕疵、“看得清”进度动态。

在巴拿马四桥项目中，AI安全模块针对现场采集数据，自动辨识工地潜在安全隐患。系统能够识别材料堆放杂乱、缺少警示标识等安全风险要素，辅助管理人员更及时发现现场问题。安防视频监控管理依托AI算法实现安全帽佩戴检测、危险区域告警，支持多画面实时监控与移动端查看，全链路延迟低于1秒。识别结果进入隐患库后，可进一步发起整改流程，明确责任人、整改标准与复核环节，推动安全隐患从发现到处置形成闭环。

▲巴拿马第四大桥海外智慧建造项目

在波哥大地铁一号线项目中，AI质量模块着重关注结构表观质量状况。系统能够识别结构裂缝、蜂窝麻面等质量瑕疵，并记录问题位置、类别、等级和