行业宏观背景 - 全球基础设施行业面临变革，预计到2025年建设支出将达到10万亿美元，但行业生产率数十年来几乎未有改善 [1] - 人工智能被视为破解行业困局的关键契机，能提升效率并改变工作方式 [1] - 与消费互联网领域不同，AI在基础设施领域的融合相对艰巨，对信任、数据、安全和人才要求极高 [1] AI应用现状与价值 - 约一半的基础设施领域受访者已在试点或实施AI，并计划推广至全组织 [4] - 约三分之一的机构预测，三年内AI将应用于其超过一半的设计与工程项目 [4] - AI的价值在于自动化复杂任务、优化决策流程，并推动数据驱动的工作方式 [4] - 案例显示AI可实现显著效率提升：中国工程公司使变电站运行效率提升超过60%，土耳其项目将开发周期从五年压缩到一年，成本降低超过75% [4] 具体AI产品与应用场景 - Bentley软件推出AI助手Bentley Copilot，具备上下文感知能力，能引导用户操作、调用文档和修改模型 [5] - OpenSite+软件帮助项目交付速度提升10倍 [5] - Open Utilities Substation+支持多设计师实时协同建模，减少施工错误和返工 [5] - SYNCHRO+通过AI快速探索施工序列，生成效率更高的可操作结果 [5] - 计划2025年11月为Open Roads、Open Rail设计软件加入可自动生成图纸标注的AI智能体 [6] - 在中国市场推出生成式AI设计产品iPID，可将工作效率提升10倍以上 [6] AI战略核心与数据基础 - AI战略核心是"可信AI"，根植于基建场景的专业智能，而非通用大模型 [7] - 训练AI模型的数据取自真实的项目数据、地理信息数据、企业历史数据及工程数据，且均经过企业授权 [7] - 基础设施人工智能必须立足于现实世界环境，以实现AI赋能人类工程师 [2] 行业挑战与解决方案 - 数据孤岛是首要难题，解决方案在于开放、统一的数据基座 [8] - 工程逻辑的严谨性是第二重挑战，破局方法在于将工程逻辑嵌入AI [8] - 场景适配的复杂性是第三重考验，需应对地理环境、气候条件等独特因素 [9] - 企业与Bentley的深度共创，如"基础设施AI共创计划"，让用户参与AI工作流设计 [10] 未来趋势与愿景 - 基建AI已从"单点技术突破"进入"全周期生态协同"新阶段 [10] - AI将帮助工程师在时间、成本、质量的铁三角中实现多重目标 [10] - 在可预见的未来，AI是人机协作过程，愿景是赋能工程师而非取代 [11]