成都市建筑机器人选用导则 （2025 版） 成都市住房和城乡建设局 2025 年 10 月 前言 为贯彻落实《住房城乡建设部等部门关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导 意见》（建市〔2020〕60 号）、《四川省住房和城乡建设厅等部门关于推动智能建造与建 筑工业化协同发展的实施意见》（川建建发〔2021〕173 号）等文件精神，积极推动成都 市建筑行业的数字化、信息化、智能化转 市建筑行业的数字化、信息化、智能化转型，进一步加快建筑机器人在智能建造中的应用， 提升建筑施工效率与质量，由成都市住房和城乡建设局组织，会同成都市各大建筑集团及 相关技术单位，经过深入调研与广泛征求意见，制定本选用导则。 本导则旨在为成都市建筑行业引入建筑机器人技术提供标准化、科学化的选用指导， 推动建筑机器人在施工现场的广泛应用，促进建筑生产方式的创新与转型。通过本导则的 成果编制，规范了建筑机器人的适用场景、技术标准和使用效果，确保建筑机器人能够在 用效果，确保建筑机器人能够在 实际项目中高效、稳定、安全地运作，从而提升城市建筑施工的整体水平和智能化水平。 本导则共分为 5 个章节，内容包括：1.总则；2.术语；3.基本规定；4.安全规定及维护 要求；5.建筑机器人场景选用导则。 本导则由成都市住房和城乡建设局审核，由编制组负责具体技术内容的解释和说明。 执行过程中如有意见和建议，请发送反馈成都蓉筑智能建造创新研发与产业促进中心（地 址：成都市锦江区柳荫路

⽟⽶ 粒。机器⼈正在由理论⾛向现实，由⽆⽤变得有⽤ 2 ⽤例-静态机器⼈也在增⻓，但本报告的重点是在AI- 启⽤移动的机器⼈。第2-8章探讨了AI机器⼈的潜在⽤例，从清洁、驾驶、交 付，到⼯业、建筑、零售、酒店和护理领域的使⽤。我们对9个⽤例领域的专 有分析预测到2050年将有41亿个机器⼈。对于⼀个⽤例，⼈形机器⼈，我们 进⼀步将其分为7个领域。我们的⽅法论将在下⽂中进⾏总结。 3. 挑战 200 40% ⽋发达地区 较少发 达地区 更发达地区 总体渗透率 900 30% 600 20% 300 10% 0 来源: 花旗全球洞察 商⽤清洁/维护机器⼈ 我们预计机器⼈会在商业建筑中⼤规模部署，鉴于预计的回报周期与⼈类看⻔⼈ 的薪⽔相⽐。机器⼈已经在办公室、医院、学校和机场等公共场所⼯作，⽐⼈类 更有效率。 例如，来⾃狮城机器⼈的R12 Rex Scrub（图20）是⽤于商业⽤途的⼤型区域机器⼈地板清 Ozmo凭借⼈⼯智能、机器学习和计算机视觉技术，⼤部分决策都是⾃主完成的。 它每秒计算250次，以确定在窗⼾上施加多⼤的压⼒，刷⼦在哪⾥施加，以及何时 将脚⼿架移动到下⼀个层级 - 所有这些都是为了确定最有效和安全的清洁路径。它 还考虑建筑外墙的状况，并汇报需要解决的潜在问题的数据。 会⻅改变数⼗亿美元窗⼾清洁⾏业的⼈⼯智能机器⼈（《财富》杂志） © 2024 花旗集团 26 Citi GPS：全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉

支持，如汽车、货运、交通、航 运、石油和天然气、采矿、医疗监测，以及其他任何户外移动场景。 • 偏远地区——在固定宽带无法覆盖的地方，蜂窝网络和卫星服务可填补连接空白。 相关应用包括农业、建筑、户外设备、智慧城市、公用事业和环境监测等。对于一 些低带宽需求的场景，可以使用成本更低的LP-WAN技术，如LoRaWAN。 • 高连接密度——5G网络每平方公里可支持多达一百万个连接。在体育场馆等场所， 于消费类应用而言，像“打开灯”这样的指令 以及“温度为82度”这样的传感器读数对于每个应用和设备来说都应该具有相同的含义。 下一节将介绍Matter为智能家居领域定义了一个应用层。而商业建筑、医疗保健、零售、 农业或智慧城市等其他领域的应用层则有独特的设备定义、属性和安全架构。下面我们先介 绍一下Matter，然后再看看如何将相同的概念应用到其他领域。 Matter——智能家居的标准应用层 又不适用？应用层 将如何发展以满足其他垂直市场的需求？本节将从产品开发者的角度探讨这些问题。 Matter在非住宅应用场景中的应用 作为一项智能家居标准，Matter并未直接涵盖商业建筑、零售、制造、医疗保健和农业等 其他产品领域。但对于一些具有类似住宅特征的商业应用场景，Matter产品已然适用。例 如，对于使用住宅类设备的中小型企业来说，Matter非常适合用于照明和HVAC控制。不过，

高级技工的缺口达到了上千万人。 劳动力缺口大 2 蓝领群体的平均年龄也在继续增加，40 岁以上蓝领劳动者占比约50%，年轻群 体进入蓝领工作岗位的意愿较低。 年轻群体意愿低 3 工厂普工、建筑零工等工作环境危险、 任务繁重，工人精神与肉体压力大， 认可度低。许多危险性大或者繁重辛 苦的工种已经面临招工困难的局面。 繁重、危险工种招工难 6 驱动因素 政策驱动：从国家战略到地方政策培育沃土支持机器人产业 部门 支持具身智能机器人领域企业创建高新技术企业、 专精特新“小巨人”企业、制造业单项冠军企业。 培育一批的瞪羚企业和独角兽企业并给予支持。 支持具身智能机器人研发制造企业加强与医疗、教 育、家政、建筑、养老、市政、特种作业等相关领 域合作，开发推广适用性强、规模效益好的具身智 能机器人产品 浙江省人形机器人产业创新发展实 施方案（2024—2027年） 2024年9月5日 浙江省制造业高 质量发展领导小 早具有较高应用渗透率；酒店、餐饮等封闭的商业场景的机器人应用较广泛，但因市场规模大，覆盖 率稍低。农林牧渔业因其开放场景、多样地形在技术实现与落地上难度较高，渗透率较低。 • 针对探测救援、采矿、建筑等危险作业场景，智能机器人的用户需求程度较高，但因其技术实现难，应用案例仍在开发中。对于养老、医疗等劳动力稀缺的精细 化、人性化工作场景，如人形机器人等高新技术正在逐步落地。 各场景应用成熟度：工商农业等生产场景渗透率较高，医疗、

什么？（？） 探索 发展 A 影响 D 抱负 （为何？） 路线图 哪种方式？（） 愿景/抱负 成功因素 成熟度 执行计划 C 策略 企业 如何？ 治理与组织 能力与流程 建筑与技术 技能与文化 人工智能在汽车领域的机遇 Strategy& 信任的AI是解决伦理和监管挑战的关键。 建立并监控人工智能用例规划、数据、模型、验证和部署的全面信任框 架。 人工智能不是一

"人工智能+" , 创新之变正在打开经济增长的更大空间。 自 2022 年开 始,我们在全国范围内,面向大中型企业客户发放《企业智能化成熟度评估量表》, 覆盖包括制造、 公共事业、 交通、能源、建筑、金融、流通、医疗卫生、专业服 务、个人消费服务、媒体、 电信、互联网在内的 13 大行业, 开展了基于年比年 历史数据的演进观测和分析, 以期寻找穿越周期、持续跃升的智能化转型和发展 规律。 公开发表的观点等, 结合行业专家交流和问卷调研, 最终形成本报告。 此次调研,面向大中型企业客户发放《企业智能化成熟度评估量表(2024)》, 最终收回 841 份有效问卷,覆盖包括制造、公共事业、交通、能源、建筑、金融、 流通、医疗卫生、专业服务、个人消费服务、媒体、 电信、互联网等在内的 13 大行业;被访者以公司高层管理人员为主,并综合考虑企业员工规模、年营业额、 IT 投资额等方面的样本多样性,

程非标化的“多品类、小批量、非标件”焊接工作，机器人可以利用 无监督学习技术来自动匹配和优化焊接工艺，实现焊前工艺参数自主 选择、焊接过程工艺参数自适应调整。比如中建钢构完成了以智能焊 接机器人为核心的国内建筑钢结构行业首条智能焊接生产线，用于建 筑、桥梁等钢结构项目。 22 四、“机器人+人工智能”工业应用展望 （一）具身智能机器人将进一步变革工业生产形态 目前，部分先进的工业机器人已经能够通过学习视频、图像的等

智能算法，建立可实时更新的“拟真”模型，以支撑各类航 空工业产品的生命周期内的各项活动。 数字孪生是集成了多物理量、多尺度、多概率的系统， 经过最初在航空航天领域的应用，逐渐扩展到电力、城市管 理、建筑、制造、金融等多个行业；数字孪生在精确反映物 理对象的虚拟模型中，会给研究对象（例如，风力涡轮机） 配备与重要功能方面相关的各种传感器。这些传感器产生与 物理对象性能各个方面有关的数据，例如，能量输出、温度

电源（6 个 40kVA 功率模块）。 2） 超算中心-超算算力：主要基于超级计算机，通常用于科学计算，超算中心设备往往具 备高度定制化。根据《超级计算数据中心供配电系统设计探讨（江峰，《智能建筑电气 技术》2022 年第 4 期）》，以运算速度为 300Pflop/s 的 S1 级超算中心（通常为国家级 超算中心或国家级实验室）为例，计算节点的用电需求为 25～28MW，高速网络、存 储等节点的用电需求合计

来了解他们，旨在帮助他们成为更优秀的自己。 企业 它 可能更像是一个中枢神经系统——企业架构进化成能够 捕捉业务的集体知识、独特的差异化特征以及其文化和 个性的东西，并成为其关键协调者（甚至是自主操作者 ）。对于 建筑： 一个全面的骨干架构是将AI实验转化为企业级解决方案的关键。它将智能扩展到整个组织以及 现有的工作流程中，并实现可重复性，因此解决方案可以一次性制作并重复使用。 模型： 大型生成式AI模型以及经 拥有雇主提供的生 成式AI工具 微软推出Microsoft 365 Cop ilot，称之为“地球上最强大 的生产力工具”。 121 一家主要公司启动了一 项计划，以奖励员工自 动化任务。 工会和建筑公司在欧洲就使 用人机团队达成协议 超过一半的《财富》500 强公司拥有自主的供应链 管理系统。 OpenAI推出GPT-3，该 模型具备编写代码等能 力。 120 史蒂夫·乔布斯将个人电脑 比作自行车——放大人们