建筑装饰行业专题研究：AI对建筑设计行业影响几何？

建筑设计为智力密集型行业，创造性环节占比约30%。建筑设计作为智力密集型服务行业，高度依赖人力资源，人力成本占业务总成本的比例高达70%-90%。业务拆分看，设计项目包括招投标方案设计、初步设计、深化设计（出具施工图）三大环节，我们估算其中方案设计、初步设计约占总设计量的30%-40%，深化设计（含施工图）占比约60%-70%，创造性工作主要集中于前端方案设计。根据品览科技对设计工作流复盘，设计师约有73%的时间在处理偏机械化工作，其余27%为协调沟通和创造。 从草图到CAD、CAD到BIM，建筑设计信息化建设路径已初步完善。 90年代由住建部领导的“甩图板”工程开启了建筑设计信息化建设序幕，自此CAD逐步替代传统板绘，实现2D图纸电子化设计。2011年住建部发布《2011-2015年建筑业信息化发展纲要》首次提出将BIM（Building Information Modeling）纳入信息化标准建设内容。对比传统CAD，BIM着力于实现基于3D模型的设计模式，以解决工程行业信息传递中的断层问题（例如传统2D设计图纸在空间信息表达方面存在局限性），提高建筑全生命周期（施工、运维等）效率。2022年住建部明确要求“十四五”期间推动BIM全过程应用，到2025年“基本形成BIM技术框架和标准体系”，预计后续BIM将成为主流设计及项目管理平台。3DBIM模型所携带信息量较2D CAD图纸指数级增长，可为智能AI设计提供更肥沃的信息化土壤。 AI技术赋能，建筑设计智能化发展方兴未艾。近年来通过将AI算法嵌入CAD、BIM等信息化设计平台，部分设计院/软件开发商初步实现了针对某个项目环节的自动化设计，主要包括： 1） 由初步设计图纸智能化生成施工图纸 ：如品览科技旗下筑绘通（AlphaDraw）产品，通过嵌入包含行业标准数据、规范要求、工程经验及常用做法的知识库，基于自研的施工图绘图智能算法，智能辅助设计师绘制施工图图纸，部分环节（如楼梯间、地暖等）可实现100%自动区域排布，降低90%设计时间。 2）基于场景分析形成初步设计方案：如华设集团旗下AI Road，在进行桥梁上、下部结构的参数化建模以及构件和起终点指定后，可自动创建桥梁模型，并生成高清渲染图，同时可与EICAD、BIM等信息化平台互通进行进一步深化设计。 从上述智能设计产品看，当前主流的AI建筑设计主要基于规则引擎、决策树等算法，针对半标准化环节（如算量、施工图）或项目可自动化/智能辅助生成方案，提升设计效率，但其无法替代：1）创意类设计项目； 2）需根据人工需求反馈进行调整的设计任务（目前仍为设计师消化需求后转化输出为AI模型所需参数）。创意化/根据需求及时迭代的输出仍需更成熟的深度学习算法。 AIGC浪潮来袭，有望全面颠覆设计行业生态。AIGC（AI生产内容）基于生成对抗网络（GAN）、大型预训练模型、扩散模型（Diffusion Model）等算法，可实现AI由“模仿”向“创造”的转变，同时可通过反馈迭代持续成长，提高内容输出质量。3月15日OpenAI发布多模态大模型GPT-4，其不仅在语言处理能力上显著提升，还同时具备对图像的理解和分析能力，为当下全球AIGC的标杆。GPT提供通用、逻辑与智能，模型微调与多模态构成万物互联基础。大模型相对通用，通过结合细分领域数据微调，可以针对垂直领域做微调优化，结合多模态的发展，大模型可以使用现实中各领域的不同模态输入输出数据进行微调，优化出功能多样的多模态模型，在各行各业落地。当前GPT已接入办公、教育、绘画等多个领域，后续通过赋能建筑设计，有望在创意式、需求互动型设计项目中进一步形成人工替代，全面颠覆行业发展模式。 AI建筑设计生态形成对行业有何影响？ 现有AI建筑设计技术以规则引擎为主，通过内嵌规则识别式算法实现部分标准化环节的自动设计；AIGC变革有望进一步深化AI建筑设计发展，实现“需求输入”-“创意／方案设计”－“需求反馈”－“方案更新”-“深化设计”的完整闭环。我们分析AI建筑设计生态的逐步完善有望从三个方面赋能龙头设计公司： 1）扩大管控半径，拓宽龙头成长边界。龙头设计院在技术、品牌等方面虽具备明显优势，但受制于业务高度依赖人工，存在管控半径约束。AI智能化设计通过降低人工需求，有望大幅扩大管控半径，提升设计院业务承接量，进而打开龙头成长空间。 2）提质增效、加快周转，优化商业模式。基于上市设计企业人均创收及人均成本测算，若整体人员效率提升10%，设计利润率可提升约8个pct。 同时，AI建筑设计可大幅缩短项目周期，降低前置人力成本开支，改善现金流及周转率，叠加净利率上行，整体ROE有望明显提升，商业模式有望显著优化。 3）SaaS化设计平台，开拓成长新引擎。AI设计平台除底层算法外，数据集为更核心壁垒，龙头设计院基于业内领先的案例库及数据池，有望开发或联合开发更强大、行业适配性更优的AI算法平台，并通过持续的行业数据积累迭代算法，优化设计效率及设计品质。后续通过算法平台的SaaS商业化推广，有望打造新业务增长点。 龙头优势更为突显，行业格局优化在即。建筑设计行业格局分散、市场集中度较低，核心原因在于高度依赖人工，龙头规模受限于管控半径，当前AI加快应用，助力龙头突破供给瓶颈，技术、品牌优势得以更好发挥，市占率有望持续提升，竞争格局有望优化。同时，依托在AI领域的先发优势以及基于丰富资源持续迭代的算法平台，头部设计院有望在设计AI领域构建护城河，进一步夯实龙头地位。 投资建议：AIGC技术浪潮来袭，行业应用加快落地，“AI+建筑设计”生态完善有望全面颠覆行业发展模式，优化竞争格局，建议关注：1）受益人效增长，有望拓宽管理半径、加速提升市占率的优质设计龙头；2）软件开发实力强，在AI渗透率快速提升趋势下，具备较大市场化推广能力的设计企业。重点推荐华设集团（旗下EICADv5.0版+AiRoad实现SaaS化推广，PE8X，2023年PE，下同）、华阳国际（加速BIM国产化，实现AI应用与自研BIM平台对接，PE11X）、苏交科（已开发规划决策支持信息化系统，PE13X）、中衡设计（旗下衡星信息专注AI、信息化研发）、设计总院（已实现设计业务全面上云，PE11X）；关注房建设计龙头筑博设计（PE12X）、启迪设计等。 风险提示：AI设计技术发展不及预期，SaaS等商业化模式开拓不及预期。 重点标的 股票代码 专题正文 建筑设计为智力密集型行业，创造性环节占比约30%。建筑设计作为智力密集型服务行业，高度依赖人力资源，人力成本占业务总成本的比例高达70%-90%。业务拆分看，设计项目包括招投标方案设计、初步设计、深化设计（出具施工图）三大环节，我们估算其中方案设计、初步设计约占总设计量的30%-40%，深化设计（含施工图）占比约60%-70%，创造性工作主要集中于前端方案设计及初步设计。根据品览科技对设计工作流复盘，设计师约有73%的时间在处理偏机械化工作，其余27%为协调沟通和创造。 图表1：部分上市设计公司人力成本占比 图表2：设计业务流程 AI设计技术发展现状如何？ 从草图到CAD、CAD到BIM，建筑设计信息化建设路径已初步完善。90年代由住建部领导的“甩图板”工程开启了建筑设计信息化建设序幕，自此CAD逐步替代传统板绘，实现2D图纸电子化设计。2011年住建部发布《2011-2015年建筑业信息化发展纲要》首次提出将BIM（Building Information Modeling）纳入信息化标准建设内容。对比传统CAD，BIM着力于实现基于3D模型的设计模式，以解决工程行业信息传递中的断层问题（例如传统2D设计图纸在空间信息表达方面存在局限性），提高建筑全生命周期（施工、运维等）效率。2022年住建部明确要求“十四五”期间推动BIM全过程应用，到2025年“基本形成BIM技术框架和标准体系”，预计后续BIM将成为主流设计及项目管理平台。3DBIM模型所携带信息量较2D CAD图纸指数级增长，可为智能AI设计提供更肥沃的信息化土壤。 图表3：BIM平台主要实现基于“三维模型”的全流程管理 AI技术赋能，建筑设计智能化发展方兴未艾。近年来通过将AI算法嵌入CAD、BIM等信息化设计平台，部分设计院/软件开发商初步实现了针对某个项目环节的自动化设计，主要包括： 由初步设计图纸智能化生成施工图纸：如品览科技旗下筑绘通（AlphaDraw）产品，通过嵌入包含行业标准数据、规范要求、工程经验及常用做法的知识库，基于自研的施工图绘图智能算法，智能辅助设计师绘制施工图图纸，部分环节（如楼梯间、地暖等）可实现100%自动区域排布，降低90%设计时间。 基于场景分析形成初步设计方案：如华设集团旗下AI Road，在进行桥梁上、下部结构的参数化建模以及构件和起终点指定后，可自动创建桥梁模型，并生成高清渲染图，同时可与EICAD、BIM等信息化平台互通进行进一步深化设计。 图表4：筑绘通AI设计产品 从上述智能设计产品看，当前主流的AI建筑设计主要基于规则引擎、决策树等算法，针对半标准化环节（如算量、施工图）或项目可自动化/智能辅助生成方案，提升设计效率，但其无法替代：1）创意类设计项目；2）需根据人工需求反馈进行调整的设计任务（目前仍为设计师消化需求后转化输出为AI模型所需参数）。创意化/根据需求及时迭代的输出仍需更成熟的深度学习算法。 AIGC浪潮来袭，有望全面颠覆设计行业生态。AIGC（AI生产内容）基于生成对抗网络（GAN）、大型预训练模型、扩散模型（DiffusionModel）等算法，可实现AI由“模仿”向“创造”的转变，同时可通过反馈迭代持续成长，提高内容输出质量。3月15日OpenAI发布多模态大模型GPT-4，其不仅在语言处理能力上显著提升，还同时具备对图像的理解和分析能力，为当下全球AIGC的标杆。GPT提供通用、逻辑与智能，模型微调与多模态构成万物互联基础。大模型相对通用，通过结合细分领域数据微调，可以针对垂直领域做微调优化，结合多模态的发展，大模型可以使用现实中各领域的不同模态输入输出数据进行微调，优化出功能多样的多模态模型，在各行各业落地。当前GPT已接入办公、教育、绘画等多个领域，后续通过赋能建筑设计，有望在创意式、需求互动型设计项目中进一步形成人工替代，全面颠覆行业发展模式。 图表5：AI从训练到落地应用流程 AI建筑设计生态形成对行业有何影响？ 现有AI建筑设计技术以规则引擎为主，通过内嵌规则识别式算法实现部分标准化环节的自动设计；AIGC变革有望进一步深化AI建筑设计发展，实现“需求输入”-“创意/方案设计”-“需求反馈”-“方案更新”-“深化设计”的完整闭环。我们分析AI建筑设计生态的逐步完善有望从三个方面赋能龙头设计公司： 1）扩大管控半径，拓宽龙头成长边界。龙头设计院在技术、品牌等方面虽具备明显优势，但受制于业务高度依赖人工，存在管控半径约束。AI智能化设计通过降低人工需求，有望大幅扩大管控半径，提升设计院业务承接量，进而打开龙头成长空间。 2）提质增效、加快周转，优化商业模式。基于上市设计企业人均创收及人均成本测算，若整体人员效率提升10%，设计利润率可提升约8个pct。同时，AI建筑设计可大幅缩短项目周期，降低前置人力成本开支，改善现金流及周转率，叠加净利率上行，整体ROE有望明显提升，商业模式有望显著优化。 图表6：人均效率提升后降本增效测算（金额单位：万元） 图表7：人力成本前置、长周期影响项目现金流及周转率 3）SaaS化设计平台，开拓成长新引擎。AI设计平台除底层算法外，数据集为更核心壁垒，龙头设计院基于业内领先的案例库及数据池，有望开发或联合开发更强大、行业适配性更优的AI算法平台，并通过持续的行业数据积累迭代算法，优化设计效率及设计品质。后续通过算法平台的SaaS商业化推广，有望打造新业务增长点。 龙头优势更为突显，行业格局优化在即。建筑设计行业格局分散、市场集中度较低，核心原