项目制培养大家谈（六）李晓瑾：在规范与安全的边界内让AI长出工程能力

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「宣传与馆园教育处」出品

土木工程是一个被规范、被责任、被时间反复检验的行业。我们做这次转型，不是为了追一个技术热点，而是三个判断叠加的结果。

第一个判断来自政策和产业。2020年，住房和城乡建设部等十三部门发布《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，明确了“两步走”的目标：到2025年，智能建造与建筑工业化协同发展的政策体系和产业体系基本建立；到2035年，取得显著进展。文件同时列出加快建筑工业化升级、加强技术创新、提升信息化水平、培育产业体系、推行绿色建造、拓展应用场景、创新行业监管等七大重点任务。这几年，建筑机器人、3D打印、数字孪生从论文走进工地，行业对人才的要求，正从“会算、会画、会写方案”，转向“能建模、能仿真、能指挥装备、能对全生命周期负责”。

第二个判断来自学科本身。国家自然科学基金委员会在土木工程领域提出十一个重点发展方向、47个子方向，其中与智能建造相关的有22个，占比接近一半。学术前沿和产业现场在同一个方向上用力，教学如果还停在“重力学、重理论、轻场景”的老路上，学生毕业时就已经滞后。

第三个判断来自我们对传统实践教学的复盘，问题集中在“三个失真”：题目失真，课程设计多是给定条件的“假题”，边界清楚、答案唯一；场景失真，知识按章节切开，学生学完混凝土学钢结构，却没见过一栋楼从策划到运维的完整链条；评价失真，一张卷子、一份图纸定成绩，过程、协作、合规意识看不见。

所以学院把改革定在八个字上：以项目制为核心、AI全域赋能。落到方案里，就是“项目驱动、AI赋能、多元成才”这一条主线，以及以“项目”为纽带打通的“1+1+2”四年路径。

最核心的破局点，不是“多加了几门AI课”，而是两个转变。一是把培养的基层单元从“课程”换成“项目”：学生进的是项目池，不是先听完课再做题；课程是按项目需要倒推出来的“能力补给”，而不是排好的一张课表。二是把驱动源从“教学计划”换成“产业需求”：以产业需求为源头，驱动“项目池”这个核心齿轮，再用“课程超市”接住它，教学与产业才能真正同频。在传统实践教学里，项目是课程的“练习题”；在我们的方案里，项目是课程的“出题人”。

我们把工程全生命周期当作教学的时间轴，设了规划设计、施工实施、运维迭代三个阶段。它不是三门课，而是同一个项目的三个段落：一个项目组从策划书一路做到运维报告，把“一栋楼的一生”走完，才算完成。

规划设计阶段，聚焦项目的底层逻辑与基础构建，夯实理论根基。例如《房屋建筑学与新型建筑材料》《建筑设计原理与规范应用》解决“房子怎么想、规范怎么用”，《Python智能算法工程应用基础》让学生一开始就具备用代码处理设计问题的能力；技术上以BIM正向设计和参数化建模为主线，做方案生成与多方案比选。AI在这里是助手，不是裁判——方案为什么这么选，学生要自己说清理由。

施工实施阶段，衔接结构设计与智能技术，强化工程落地。《智能感知与多源信息融合》《建筑结构力学与抗震设计》《混凝土与钢结构构造原理与应用》三门课压住“能不能建、建得对不对”，BIM5D把进度和成本接进来。产业学院引进了广联达的喷涂、砌筑、铺贴教学机器人，学生在“建筑机器人微课堂”里从零基础练到能独立完成“定点喷涂”“单块砌筑”“小面积铺贴”，也就真正理解了：毫米级精度的背后，是工艺、是安全防护、是设备维护。

运维迭代阶段，覆盖全生命周期管理，赋能智慧运营。《智能建造施工与数字化运维》《BIM数字孪生与可视化管理》《建筑节能与智慧社区运营技术》把前两个阶段的数据接续起来。学院在既有建筑检测鉴定与加固改造上的研究积累，正好成为这一阶段的项目来源。

三门课、三个阶段之间不是并列关系，而是“前期定方向、中期做落地、后期看结果”。学生在设计阶段做的一个决策，会在施工阶段变成成本和工序，在运维阶段变成能耗和维护费用——这种“因果可见”，比讲十遍系统论都有效。

支撑这套路径的，是“课程超市”里的五大赛道：装配式数字化、城市更新与韧性、智能运维与管理、产业基建AI优化、新兴工程创新。学生按项目需要选赛道，而不是按学期选课表。

整个项目周期贯穿毕业实习全阶段，中间设四道节点：项目开题交需求分析报告，中期仿真交BIM全专业模型和AI优化方案，方案优化交优化版施工组织设计，最终答辩交模型、报告、图纸并完整归档。四道节点的成果，直接进入毕业达成度评价，与学位授予硬性挂钩。

还有一条容易被忽略的线——数据主线。设计模型、施工模型、运维模型不是三份互不相干的文件，而是同一个BIM模型在不断“生长”。学生要负责维护模型的“血统”，也就是每个数据从哪来、依据是什么。再加上设计、施工、造价、运维四个角色在项目组里轮换，学生必须知道自己这一环的输出，对上下游意味着什么。

举一个我们正在做的例子——城市更新。厦门有大量20世纪八九十年代的老房子，“留还是拆、怎么留”是真实的城市问题。学生接到的任务是完整的：先用无人机和机器视觉做结构体检、识别病害，再做检测鉴定与加固方案，碳纤维、增大截面这些手段都要比选；然后排施工组织、算造价；最后给出运维监测方案。这条链走通，学生自然会明白：设计不是画得好看，而是在既有约束下做出可施工、可维护、可支付的决策。

这一点，是我们在方案里反复推敲的地方。先要把概念说清楚：我们讲的不是通用智能，而是“工程智能”。它的对象是复杂建造系统，环境是多维强约束——物理定律、安全边界、成本限制，目标是实现规模化表征、精准化推演与可靠管控，价值在于从“概率推理”走向“可信决策”。通用大模型缺的恰恰是物理约束与领域先验，所以它不能替工程师签字。

基于这个判断，我们没有把AI做成一门选修课，而是分三层全域融入。底层是课程内容嵌入，所有核心专业课都植入AI模块：结构课融入有限元智能验算，测量课引入视觉AI监测，此外还有无人机测绘、参数化建模。中层是教学模式升级，依托BIM数字孪生和结构仿真虚拟实验室，形成“线上仿真、线下实操”的混合式教学。顶层是综合素养培育，讲AI工程伦理、数据安全规范，也讲算法的局限性，把“负责任的智能建造”这层价值观立起来。

在“底线之内用好AI”，我们设了四道闸门。

第一道是规范闸。AI给的是“候选”，不是“结论”。任何由AI生成的方案、配筋、算量，都必须通过规范条文校核和独立计算复核；关键的结构计算要“手算—机算”互校，误差超过阈值，必须回到手算找原因。

第二道是数据闸。真实工程数据进课堂之前先脱敏；AI生成的内容必须标注来源和工具；涉及安全的最终结论，不允许由AI单独给出。

第三道是责任闸。项目成果的责任人是学生，不是工具。学校讲“师—生—机”三元协同，落到课堂上就是一句话：AI可以帮你做，但不能替你负责。

第四道是伦理闸。AI工程伦理、绿色低碳、数据安全进课程，也进评价，“能不能用”和“该不该用”要一起讲。

教学上还有一条硬规矩：先判断，后生成。做结构方案，先手算概念、先定构造，再让AI去生成和优化；做施工组织，先自己排一遍工序和平面，再用仿真去检验。学生真正要练会的，是“提问、校核、否决”AI，而不是“接受”AI。

我们还会做反例训练：给学生一个看起来很漂亮的AI方案，让他去找配筋不足、荷载工况缺失、构造违反强条的地方。找得出来，才算真的懂。建筑机器人实训也是同样的道理——学生上了手才知道，喷涂的均匀性、砌筑的1毫米误差、铺贴的对缝，背后都是工艺和安全，这些不是“点几下屏幕”能替代的工程感。

评价是改革里最难，也最能“逼真”的一环。评价不变，项目制很容易变成表演。我们的做法是“三层评价＋三项刚性机制”，并且把11条毕业要求逐条分解到课程与项目各环节，做到全过程可监测、可评估。

第一层是课程考核，重构成绩构成：课堂任务占30%，AI仿真作业占30%，项目成果占40%，把理论应用与实践产出纳入核心指标，而不是只考卷面。第二层是项目评价，做全周期过程追踪：开题占20%、中期仿真占20%、方案优化占30%、终期答辩占30%，以里程碑式考核把控项目质量；答辩不仅有校内老师，还有企业导师和行业专家一起参与。第三层是素质考评，作为能力画像的补充：AI工具合规使用、绿色低碳设计、工程伦理、终身学习能力，四项单列，进入学生的成长档案。

“刚性”体现在三个机制上。一是一票否决：关键计算书缺失、构造违反强制性条文、危大工程没有专项方案、数据造假，项目直接不通过，不给“补考式通过”。二是红线降档：未标注AI生成内容、越权使用未脱敏数据、方案没做安全与绿色比选，评优一律降档。三是企业验收：真实项目以企业是否采纳、是否可用为准，让学校标准和企业标准对齐，避免课堂自嗨。

具体指标上，我们把绿色低碳做成“可算的”：方案优化环节要比选碳排放与能耗，施工环节看装配率和材料损耗率，运维环节看能耗强度。工程伦理不靠讲道理，靠情境题——工期和安全冲突怎么选、成本和规范冲突怎么选，要在答辩里说清理由。

还有一条兜底：所有实践成果纳入毕业达成度评价体系，与学位授予硬性挂钩。这样一来，学生知道分数不只来自“做完了”，还来自“做得对、做得合规、做得可持续”。

下一步，我们想在四个方向上加力。

一是把项目池做实做大。学院已经与广联达共建智慧建筑与建造产业学院，也与厦门海沧城建园林、驿涛工程集团等企业建立了稳定合作；接下来要把企业真实订单、竞赛命题、校企联合研发、教师科研项目这四类来源更系统地转化成教学项目，形成“入门—进阶—综合—创新”的分层项目库，让不同年级都有可启动、可完成、可提升的任务。

二是把平台升级做好。继续完善BIM、CIM与数字孪生实训环境，扩大建筑机器人、3D打印、智能检测等装备的教学使用面，让学生“见过的”和“工地上有的”是同一套东西。

三是把师资做成真正的“双师型团队”。学院已有一批一级注册结构工程师、一级注册建筑师、一级注册建造师和二十年造价经验的教师，下一步将推动教师进项目、进企业，也把企业导师请进课堂和答辩，双导师共同对学生负责。

四是把科研势能转成育人势能。围绕“重大基础设施全寿命智能科学与技术”，学院已在智能设计、智能施工、智能工地、智能装备、智能检测、智能运维、灾情预测七个方向布局；这些方向不是写在纸上的，而要逐步变成学生可参与的项目课题。同时以厦门城市更新、集美新城建设为主战场，把“在地服务”做成学院特色：城市更新体检、老旧建筑加固、乡村景观与生态修复，既是老师的科研，也是学生的课堂。

至于期待学生具备的核心竞争力，我概括为“四个不可替代”：懂规范的判断力，面对一个方案，能说出它哪里不合规、为什么；会数字的表达力，能把工程意图翻译成模型、数据和仿真；能落地的执行力，下得了工地、排得出工序、算得清成本；守底线的职业力，知道什么不能做，知道对谁负责。

一句话：下得工地、上得模型、算得清账、守得住线。这样的人，AI替代不了，行业也需要。

素材来源 | 智慧建筑与建造工程学院

编辑 | 戴丽欣

初审 | 黄颜希

复审 | 李晓瑾

终审 | 姜亚男