资讯速递 | AI智能体如何构建基础设施中的智能层

1.主要背景

基础设施行业长期面临项目延期、成本超支、信息重复录入以及跨组织协调效率低下等问题。虽然建筑信息模型、数字孪生和云平台等数字技术近年来快速发展，但行业整体生产率提升依然有限。其根本原因在于数据和工作流程仍然分散于不同系统和组织之间，难以形成统一的信息流和决策机制。在AI能力快速提升背景下，AI智能体被视为连接数据、系统和决策流程的新型基础设施能力，有望为行业提供超越传统数字化工具的发展路径。

2.主要内容

• “智能层”重构基础设施协调模式：智能层并非新的软件系统，而是建立在现有数字基础设施之上的协调层。其核心作用在于连接原本分散的数据源、业务系统和组织流程，使智能体能够跨系统获取信息、分析问题并支持决策。基础设施项目往往涉及业主、设计单位、施工单位和运营机构等多个参与主体，而大量效率损失源于信息传递和协调失效。智能层通过统一语义理解和自动化协调机制，将原本割裂的信息网络转变为连续协同的决策体系，从而提高项目执行效率。

• AI智能体推动从自动化到协同化转变：传统AI主要承担预测、识别和内容生成等任务，而AI智能体具备目标导向、自主执行和多步骤协同能力。其不仅能够回答问题，还能够根据目标调用工具、组织任务流程并持续跟踪执行结果。在基础设施领域，智能体能够参与设计协调、施工计划管理、风险监测以及资产运营等工作，并与其他智能体共同完成跨部门任务。由此，AI的角色从辅助分析工具逐步转变为组织协同和决策支持的重要参与者。

• 数据质量与语义互操作成为关键基础：智能层发挥作用的前提并非更多AI模型，而是更高质量的数据基础。基础设施行业长期存在数据格式不统一、生命周期信息断裂和系统兼容性不足等问题，限制了智能体的应用价值。为实现跨系统协同，行业需要推动开放标准建设，加强数据结构化管理，并提升语义互操作能力，使不同来源的数据能够被统一理解和调用。只有建立可共享、可查询和可解释的数据环境，智能体才能在项目全生命周期内发挥作用。

• 智能层将重塑基础设施组织运行方式：智能层的价值不仅体现在技术层面，更体现在组织层面的协调能力提升。随着智能体逐渐参与决策支持和业务执行，基础设施管理模式将从以流程驱动为主转向以目标和结果驱动为主。未来项目管理、资产运营和风险控制将更加依赖实时信息整合和跨组织协作能力。与此同时，治理机制、责任划分和专业能力建设的重要性也将同步提升，以确保智能体应用能够在安全、透明和可信的环境下运行。

3.对策建议

• 将数据视为战略资产并夯实应用基础：所有参与方应将数据管理提升至战略层面，通过提高数据质量、完善数据治理和加强生命周期信息管理，为智能体应用提供可靠基础。同时，应优先利用现有业务流程和系统开展实践，而非依赖大规模系统重建，以降低转型成本并加快价值验证过程。

• 加强语义互操作与治理体系建设：推动开放标准和语义互操作能力建设是实现智能层的重要前提。相关组织应加强开放统一的数据标准应用，提升不同系统之间的信息交换和理解能力。同时，应同步建立AI治理框架，在技术推广过程中明确责任边界、决策机制和风险管理要求，确保智能体应用安全可靠。

• 提升专业能力并明确各主体责任：智能层建设需要政府、业主、设计单位、施工单位、运营机构、技术服务商以及教育科研机构共同参与。不同主体应结合自身职责推进数据标准化、智能体部署、生命周期信息管理和人才培养工作。其中，教育机构应加强AI智能体治理相关课程建设，技术服务商则应重点发展开放标准和语义协调能力。

• 从高摩擦场景切入并逐步扩展应用：智能层建设不应追求一次性全面部署，而应优先选择协调成本高、信息断点明显且价值易于验证的场景开展试点。通过建立可量化的成功标准，逐步积累经验和组织信任，再向更广泛业务领域扩展。同时，应以长期视角推动系统、数据和决策流程持续优化，为未来智能体协同环境做好准备。

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