近年来，人工智能技术正在掀起新的全球数字化浪潮，对各行各业的发展模式都产生了极为深刻的变革，建筑设计行业也未能例外。建筑设计作为链接上下游相关产业的关键节点，其数智化转型不仅关系到行业自身的高质量发展，也对城市智慧化建设目标的达成产生了非常直接的影响。

城市作为人类文明的重要物理环境载体，其智慧化、数字化的有效管理高度依赖于对大数据的有效治理和利用。在自动驾驶、低空经济等新兴产业快速发展的当下，智慧城市建设、运行与管理对城市各类真实数据的需求日益迫切。建筑数据作为城市数据的重要组成部分，其标准化采集、结构化管理和智能化应用，已成为推动城市治理现代化的关键基础设施。

随着第四次工业革命走向纵深，大数据、人工智能等新兴技术深刻地影响着社会经济发展以及国家治理，以数据驱动和数字治理为核心特征的政府数字化转型成为全球治理转型的核心议题。从国家政策层面来看，《“十四五”建筑业发展规划》和“中国建造2035”等政策均设定了数字化时代建筑业科技创新的宏伟蓝图，为建筑领域人工智能技术的应用提供了有力的政策支持。深圳市作为中国改革开放的前沿城市，在推动数字经济发展和产业数字化转型方面也始终走在前列。近几年，深圳市已出台了包括《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案》《深圳市打造人工智能先锋城市的若干措施》在内的多项政策。在今年6月10日最新发布的《国务院办公厅关于深入推进深圳综合改革试点深化改革创新扩大开放的意见》文件中，国家从政策层面对深圳开展数据基础设施赋能实体经济的相关探索给予了清晰明确的指引。以上这些政策对于人工智能技术同城市数字化建设运维之间的深度融合给予了确切的政策上的助力，并指明了发展的方向。人工智能、物联网等技术的突破发展，在为智慧城市建设提供当下技术解决方案的同时，也为城市治理由宏观统筹管理向更丰富的微观计算应用场景拓展了关键技术支撑。展望新应用的场景，对于城市、建筑的数据要求已然突破了以往传统的二维属性框架，进而呈现出多模态、高动态、全要素等特征。这需要行业在建筑设计、城市建设及数据使用全链条上的多方协作来生产和使用数据，才能产生满足可持续城市发展需要的智能解决方案。

相较于数字化浪潮的时代背景，我国建筑行业的数字化转型进程仍处于初级阶段，引入AI技术仍面临不少挑战。作为国家经济重要支柱行业之一，建筑行业既有传统业务模式惯性大，行业整体创新能力偏弱，行业数字化长期低于平均水平。据麦肯锡公司的研究，建筑业的数字化程度和AI应用深度明显落后于制造业等领域，这使得行业提质增效的空间巨大。在行业数据积累方面，由于行业数字化程度不足，缺乏在线协同设计平台，这导致不同设计院或业主单位各自积累项目数据，难以形成行业公共数据资产。大量设计和建设数据封存在各自孤立的系统中，难以结构化治理和利用。这不仅使AI训练所需的大规模高质量语料匮乏，也限制了数据驱动决策在建筑全生命周期的应用。“数据孤岛”现象严重阻碍了建筑行业AI大模型的发展。在AI设计工具开发端，市场尽管已呈现万物竞发的情况。这些工具有的侧重方案阶段自动生成布局方案，有的用于施工图阶段参数化绘图。然而，这些工具或仅能解决单一环节问题，或功能雷同，且由于缺乏统一的数据标准和接口，不同AI工具间难以互联互通，难以发挥“1+1＞2”的协同增效作用。这些情况导致了即使在部分环节使用了AI辅助设计工具，但整体设计链条各环节间仍呈现各自为政的局面，未能形成贯通方案创意到施工设计的一体化智能设计流程。传统设计模式并未因零散的AI工具而得到根本改变。

回顾上文所阐述的人工智能发展的时代大背景以及智慧城市建设对数据基础设施的诸多需求，均反映出新时代对于建筑工程行业的转型发展需要是迫切的。通过新技术革命重塑行业，这是历史多次验证过的发展必然趋势，更是当前建筑产业转型升级的内在需求。“研究院”成立的目标就是打破目前行业中存在“信息孤岛”等数字化基础不足的问题，从而建立以大数据为行业基础、以人工智能为技术驱动的新型建筑产业生态体系。这一变革的意义远不止于建筑设计行业本身，它将为我国城市治理现代化提供切实的数据支撑和技术保障。