2025年春节期间，DeepSeek的突然爆火，引发了大家对人工智能时代工程设计企业数字化转型的思考。回顾我国改革开放40余年历程，工程设计行业经历了迅猛发展，呈现出繁荣景象。然而，行业高速发展也带来了市场的不规范，设计企业的知识价值难以得到尊重与理解，“三边工程”（边设计、边修改、边施工）屡见不鲜。这使得多数民建设计企业不得不采用三七开（企业获得营收的30%用于维系运营开支，项目团队获得的70%用于维持人力成本及团队运营）的分成模式，以分担经营风险。管理粗放、设计周期不合理、设计收费30年不变、人效比偏低等问题，导致工程设计领域在长期发展中未能有效储备转型所需的管理变革能力、跨领域知识融合能力和创新能力。
数字经济蓬勃发展的20年间，通过经营指标的“数字求生”，以传统信息化手段应对市场竞争，成为多数工程设计企业的生存之道。然而，设计企业对数字化转型的理解大多停留在利用传统信息化系统与工具软件的层面，未能真正领悟数字化转型与传统信息化的区别及其对企业可持续发展的重要性，也未能从企业数字化转型的迫切性出发，规划管理变革与数字化商业模式创新。
三年疫情加上百年未有之大变局，促使工程建设市场急速调整。在人工智能的冲击下，工程设计企业高速发展所积累的管理粗放、创新与转型能力不足等问题日益显露，其生存压力愈发凸显。此外，设计行业软件企业自身发展与持续迭代能力不足，创新能力已远远落后于时代步伐，难以引领业内企业的技术创新和数字化转型。
从乌卡时代（VUCA）到巴尼时代（BANI），当前复杂社会环境的认知进一步深化和升级。在此形势下，传统工程设计企业如何破局，从“数字求生”迈向“数智新生”？笔者结合从业40余年来，对工程设计企业信息化及近年来制造企业数字化转型咨询工作的观察与思考，分享一些心得及体会，以期为工程设计企业同仁提供参考与借鉴。
重新认识信息化、数字化与数字化转型
数字化转型是数智时代企业可持续发展的必然选择。据国外知名咨询公司统计，企业数字化转型成功率仅为20%左右，而之所以成功率偏低，原因在于：一是企业发展战略不清晰、企业管理成熟度偏低；二是企业没有厘清信息化与数字化、数字化转型之间的差异与关系。
信息化与数字化是数字经济时代发展的两大核心驱动力。虽然两者密切相关，但侧重点有所不同。为此，企业要提升数字化转型成功率，必须从重新理解信息化、数字化与数字化转型入手。
▌1. 信息化
信息化是通过信息技术（如计算机、网络、数据库等）将传统业务流程、管理和服务转化为电子化、标准化、网络化的过程。信息系统建设以流程优化和信息记录为核心，通过网络化、标准化、电子化，追求企业运营卓越。
信息化的技术特性是所谓的稳态架构。信息化的成功，一是需要通过IT治理，兼顾企业内、外信息化建设所有参与各方的利益，保障各部门对信息使用的充分授权，让信息化参与各方利益最大化；二是提升企业管理成熟度。管理成熟度高的企业具备清晰的战略、高效的执行力和强大的变革管理能力，这些能力能帮助企业更容易成功实施信息化项目，更好地衡量信息化投资效果，确保信息化项目带来实际的业务价值。
▌2. 数字化
数字化是在信息化基础上，贯穿设计、建造、运维等建筑全生命周期管理，基于工程设计技术与新一代信息技术深度融合，进一步整合数字技术（如云计算、大数据、人工智能、物联网等）能力，利用数据流动与共享，基于知识工程理念，采用先进技术和算法，构建智能决策模型，处理海量数据，分析各种因素，为企业决策者提供准确、及时的信息和建议，辅助商业决策，提高决策的质量和效率。
智能决策模型特有的自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等特征，结合企业专业领域所沉淀的知识，以知识工程之力重构工程设计企业柔性的先进生产方式，提升用户交互体验，实现个性化、精准化的用户服务，帮助工程设计企业提高工程设计质量、效率和效益，是对业务模式、产品和服务创新与重构的过程。数字化的技术特性是所谓的敏态架构。
▌3. 数字化转型
数字化转型是以信息化建设为基础，是业务数字化、平台化、生态化共创；是基于数字化平台建设，重塑产业链生态，拓展能力边界与生态合作的双向延伸；是精益数智化运营与可持续发展的协同共进；是基于数据流动（共享），通过虚实融合（数字孪生）、大数据分析和人工智能等新一代数字技术，实现智能化决策和数据价值增益，创造出新的数字化业务模式、数字化商业模式、新业态的过程；是以创新驱动业务重塑和模式转型，支撑企业变革与发展战略的过程。
数字化转型要想取得成功，企业需从自身的数字化战略、文化、组织变革、交叉学科与数字化人才培养等多方面入手，需坚定“长期主义、价值共生”的理念指引，推动组织结构和文化的数字化转型，培养跨学科的数字化人才队伍，提升全员数字化能力。企业需通过技术创新等多维度来激发数字化转型动力，利用数字技术重构传统业务模式，创造新的增长点。
综上所述，工程设计企业要以信息化建设为基础，打造企业数字化能力，共同推动企业数字化转型升级。
信息化解决的是“如何做”的问题，侧重于利用技术实现业务流程的电子化、标准化和自动化，关注的是“效率提升”。
数字化解决的是“做什么”和“如何做得更优秀”等问题。数字化是信息化的延伸和升级，信息化为数字化奠定了基础，而数字化则推动了信息化的深化和扩展。数字化更侧重于利用数字技术重构业务模式的价值创造方式，关注的是基于数字技术与专业知识深度融合，构建企业知识工程能力的过程。
数字化转型解决的是“做什么才有未来”的问题，是基于企业数字化战略的组织变革与文化重构，构建开放、协同的数字化生态系统，实现企业、合作伙伴和用户之间的高效连接；培养复合型数字化高端人才，提升全员数字化能力；挖掘数据潜在价值，让数据驱动决策，支持业务创新，重塑产业业态；基于信息化建设，打造数字化能力，将新兴数字技术（如云、大、物、移、智等）融入业务场景，推动技术落地，解决实际问题，更侧重于利用数字技术重构业务模式的价值创造方式，构建企业数字竞争力的过程。
数字化转型面向信息化能力优化与数字化平台能力建设，通过数字化平台重构产业链生态，打造面向未来的无边界企业的新数字化业态，关注的是业务“创新与变革”。
提升管理成熟度，让管理变革成为转型之利器
企业管理成熟度是指企业在管理能力、流程、体系和文化等方面所达到的水平和状态，其反映了企业在战略规划、运营管理、资源配置、风险控制、创新能力和组织文化等方面的综合能力。管理成熟度高的企业通常具备更高效、更稳定、更灵活的管理体系，能够更好地应对内外部环境的变化，实现可持续发展。
企业管理成熟度模型是企业评估和改进管理能力的重要工具。与信息化时期相比，在数字化转型进程中，企业应从信息化时期关注企业管理成熟度进阶为关注流程与企业成熟度。流程与企业成熟度模型（PEMM）对企业各个层面进行评估，包括战略、组织、流程、人员和技术等方面，为企业提供了一个全面的成熟度分析框架，旨在企业数字化转型进程中，帮助企业识别并解决阻碍业务发展的障碍，提高流程和企业成熟度，有助于企业识别自身的优势和不足，制定改进措施，持续改进和优化管理，提升动态跟踪和监控实施效果，直接影响到企业数字化转型成败。
此外，管理成熟度高的企业更有助于保持企业发展战略与数字化转型战略的一致性，将数字化转型战略与业务发展战略深度融合；基于企业数字化转型的需要，在对企业发展战略与业务发展战略深度解码的基础上，科学制定出企业数字化转型战略，并在对企业自身资源与外部环境研判基础上，制定出符合企业数字化战略的业务架构、技术架构、数据架构、应用架构与安全架构，确保企业数字化转型目标的实现。
企业要提升PEMM成熟度，充分发挥好业务架构、技术架构、数据架构等多架构在企业数字化转型重点“骨架”作用，让它们共同决定转型的方向、速度和质量。通过对企业数字化转型战略与企业业务发展战略的解码，构建多架构的协同设计和优化，企业才能在数字化转型中更好地发挥组织战略与组织保障能力，以变应万变，实现业务创新和商业模式创新，提升企业整体竞争力，让企业实现破茧重生。
要想提高企业PEMM成熟度，助力企业成功转型，最佳路径就是高层战略牵引。企业通过精益数字化管理变革，让精益生产理念与数字技术深度融合，打造现代化管理范式；通过系统性优化流程、数据驱动决策、持续改进文化三大核心要素，构建标准化（通过流程自动化，固化最佳实践，减少人为偏差）与柔性（基于AI预测客户需求变化，动态调整供应链流程）并存的流程体系；通过流程挖掘工具可视化现有流程，量化浪费（如等待时间、冗余步骤），定位瓶颈环节，精准识别低效环节，实现降本增效，助力企业提振流程与企业管理成熟度的价值，增强组织敏捷性与创新能力，重塑企业现代化管理模式，推动全价值链协同与端到端整合，以确保企业在时代大变局之中，把握转型机遇，成功转型。
综上所述，管理成熟度高的企业更具备清晰的战略、高效的执行力和强大的变革管理能力，而精益数字化管理思维不仅是工具叠加，更是管理模式的重构——通过数据赋能精益实践，最终实现“精准决策、高效执行、持续进化”的数字化组织能力。
企业在实践中需警惕两种误区：一是过度追求技术先进性而忽视流程本质；二是将数字化视为孤立项目而非长期战略。唯有将精益思想内化为组织基因，才能真正释放数字化转型的价值。
人工智能大模型的急速演进、交叉学科创新对工程设计领域的认知颠覆与深远影响
2024年诺贝尔物理学奖和化学奖的揭晓，给人工智能领域带来了前所未有的关注。10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年度诺贝尔物理学奖授予约翰·J·霍普菲尔德和杰弗里·E·辛顿，表彰他们在使用人工神经网络进行机器学习的基础性发现和发明。这一决定不仅在物理学界引起轰动，在人工智能领域也产生了巨大反响。10月9日，2024年诺贝尔化学奖公布，一半授予大卫·贝克，以表彰在计算蛋白质设计方面的贡献；另一半则共同授予戴米斯·哈萨比斯和约翰·迈克尔·乔普，以表彰他们在蛋白质结构预测方面的成就。
2024年度诺贝尔物理学奖和化学奖的颁发，预示着人工智能技术的发展正从关键的突破期进入对社会具有更广泛影响的新阶段。诺贝尔化学奖与物理奖一样，彰显了人工智能在打破学科界限、通过跨学科合作推动科学发现中的变革性作用。这不仅是对过去几十年来人工智能研究者们不懈努力的肯定，也是对未来人工智能技术将更深入地融入人类生活的一种预示。
随着人工智能（尤其是大模型）的迅猛发展和跨学科融合，企业数字化转型将彻底重构工程设计行业的底层逻辑、方法论和价值链。这种“突变”不仅体现在工具效率的提升，更在于对工程设计本质的重新定义。
第一，技术演进驱动大模型的范式突破，实现了从辅助设计工具到“第一性设计者”的跃迁，设计师完成从“功能执行者”到“创意激发者”的角色转变。
以创成式设计为例，它是从“人类主导”到“AI主导”的范式转移，是基于人工智能技术的全新自动化设计方法，是一种通过算法（如深度学习、生成对抗网络GANs、扩散模型等）从输入条件（如功能需求、材料约束、美学偏好）中自主生成设计方案的设计工具。它不仅模仿人类设计师的创意过程，还能突破人类认知局限，探索传统方法无法覆盖的复杂可能性。创成式设计将替代传统辅助设计（如CAD、BIM等），以AI驱动设计，通过扩散模型（如Stable Diffusion）、图神经网络（GNN）生成拓扑结构，从海量物理约束中探索全局最优解。创成式设计平台将统一设计入口，当输入设计需求（如智能家居设计）后，创成式设计平台将自动生成多方案（平面图、效果图、BIM模型），并直接输出适配Revit等格式文件，消除格式转换损耗，实现跨工具协同。
创成式设计被称为“第一性设计者”，是因为其负责“从无到有”的创造阶段，从而在设计流程中取代了人类作为“初始创意发起者”的角色，成为设计活动的源头与主导者。它是从“人类主导”设计到“AI主导”设计的范式转移、突破。这里的“第一性”包括三个方面：一是逻辑起点。创成式设计直接响应原始需求，跳过人类经验限制，成为流程的起点；二是决策主体。基于算法与数据的理性判断替代主观直觉，主导方案筛选与优化；三是知识载体。集成交叉学科跨领域知识（如材料科学、工程规范），成为“超级专家”。
总之，创成式设计将促使设计实现从“静态产出”到“动态进化”的能力跃迁。它将在设计师输入条件变化时，通过实时反馈自动调整设计方案（如调整建筑场地面积后重新布局）；结合用户需求反馈，通过AI自动优化设计参数（如材料、成本、能耗），筛选最优解迭代持续优化生成更优方案；突破人类思维局限，根据关键词生成海量设计方案，实现人类灵感的拓展。
当然，在关注技术带来的惊喜的同时，我们也需要正视创成式设计可控性的不足，生成结果可能与需求偏离的挑战（需结合强化学习优化提示词工程）。此外，还要兼顾AI生成内容的知识产权归属、创成式设计可能泄露企业专有知识等问题。
第二，AI智能体（AI Agent）将取代SaaS应用。AI Agent取代功能业务类软件是大势所趋，因为都是在某种业务逻辑基础上的数据输入、处理和输出，这正是人工智能所最擅长的。
在工程设计领域，人工智能大模型的多模态生成能力能够同步处理文本、图像、代码、语音，直接输出完整设计方案（如建筑方案总平面图）。通过闭环反馈机制，人工智能通过实时数据（如仿真结果、用户反馈）迭代优化设计，从而替代传统SaaS工具的分步操作。人们将会更专注于解决设计业务逻辑等认知层面问题，而人工智能则会打通这些业务逻辑，形成可提供的设计产品。多模态理解能力更使得大模型可理解文本、图像、代码等多模态输入，并生成符合语义的跨领域内容（如根据草图生成三维施工图模型）。知识图谱与推理能力通过预训练积累的行业知识（如设计规范、材料特性等），为设计提供合规性验证与建议（如自动检测结构安全性）。
综上所述，要想充分发挥人工智能的潜力，首先要关注数据治理。AI的本质第一就是数据，可靠且准确的数据可以尽可能准确地创建初始模型。大多数企业业务数据准确性都低于70%，如果想要初始模型准确性达到80%，数据准确性就必须超过90%；其次是考虑如何扩大应用规模。如果发现一种算法，投入资源越多，AI越聪明，那么这种算法就无法很好地在企业应用中落地，所以关键在算法上的革命，而不是算力上投入。企业只有化简去繁，找到算法优化的路径，才有可能扩大应用规模。
结语
▌1. 多视角审视未来
从技术视角看，人工智能、创成式设计对传统工具的替代并非“取代人类”，而是通过“智能增强”重构设计价值链。
从业务视角看，一方面，协作模式的重构，AI作为“共同创造者”，大模型（如ChatGPT、DeepSeek）参与方案创意设计，提出反直觉方案；另一方面，协作模式的重构，跨学科团队将成为常态化组织形式，工程师需与数据科学家、材料科学家、艺术家、社会学家协作，解决如碳中和建筑中的材料—能源—社会学科交叉问题。
从企业未来发展视角看，只有把握从战略、组织、文化、业务到技术的数字化变革与创新这一趋势，从“经验驱动”到“数据驱动”，从“工具采购”转向“设计能力生态建设”，企业方能在新一轮数字化竞争中占据主动权。
▌2. 行业竞争格局重塑
中小企业逆袭。运营成本低，使得中小企业有了活下去的可能。人工智能技术的普及加上普惠的AI设计工具的出现，将降低高端设计能力门槛，使得具有创意的小型设计团队也有承接复杂设计项目的可能。
传统百强转型压力。百强设计企业要想成功转型，一要解决传统管理束缚，解决企业降本增效和经营问题；二要解决决策链长，人才能力重构、知识更新难的问题；三要解决未来发展中生态卡位的问题。百强设计企业要选择成为AI工具层（如开发垂直领域模型）、平台层（如设计协作云）或应用层（如智能建造服务商），实现从“设计服务者”转型为“智能建造平台运营者”的身份转换。
▌3. 未来展望
这场变革的本质，是工程设计从“人类认知局限下的有限创作”跃迁至“宇宙规律驱动下的无限探索”。
一是AI原创设计。从分子级材料到超大型基建，均由AI生成可制造方案，人类负责价值校准与伦理审查，真正实现从辅助设计到全过程智能建造的跃迁。
二是跨维协作网络。碳基人类工程师、硅基AI智能体、机器人、自然环境数据实时交互，形成自学习、自进化设计生态。
唯有拥抱颠覆、重建认知框架，以“数智新生”方能成为智能时代的设计先驱。预计到“十五五”时期末，工程设计将演变为连接物理世界与数字智能的“超级接口”。以“数智新生”创企业未来，终将成为企业发展的必然选择。
