一、一年涨了20个百分点
Houzz在2026年6至7月间做了一次问卷，样本是美国601家建筑与设计企业（其中90%承接住宅业务，84%的填答者是老板或合伙人），另加约3200名正在装修的业主。8月底发布的《2026美国建筑业与设计业AI状况》报告给出的核心数字是：52%的美国施工企业已经在日常业务中使用AI工具，一年前这个比例是32%，涨了20个百分点。
同一个报告里，另外几个数字同样值得一看：
还有34%的企业正在评估AI方案，完全不用也不打算用的只剩14%。行业整体（含设计企业）的AI熟悉度一年内从69%升到83%，对建筑业专用AI工具的熟悉度从59%升到75%。认知这一关，基本已经过了。
设计端的采用率低一些：39%的设计企业用AI，一年涨了8个百分点，平均每周省3.6小时，折合年生产力收益约8万美元。一个有意思的对比来自业主侧——22%的装修业主自己用过AI工具，其中千禧一代41%、老年群体只有7%。他们最常拿AI做的事是"想象一个方案的样子"，而不是管理项目。
二、AI落在哪些环节
采用率只说明有没有用，用得在哪里才是判断行业走向的关键。报告把施工企业的使用场景拆开之后，答案和很多人的直觉相反：前三名是销售与营销（64%）、规划与设计（61%）、项目与客户管理（59%），行政工作52%、业务运营45%排在后面。
| 具体应用场景 | 2026年 | 2025年 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 生成估算与报价文件 | 87% | — | 最常用场景 |
| 社媒内容创作 | 74% | — | 营销类第一 |
| 项目前可视化（给客户看方案） | 70% | 42% | +28pp |
| 任务创建与跟踪 | 70% | 33% | +37pp |
| 排程（Schedule） | 43% | 33% | +10pp |
| 企业整体日常业务使用AI | 52% | 32% | +20pp |
| 对AI可靠性与准确性的担忧 | 37% | 33% | +4pp |
把这几个数字放在一起，"AI进了建筑业"这句话就具体了：它进的是估算、报价、客户沟通、任务跟踪这些以文字和图像为输入输出的环节。87%的采用者用AI做估算与报价，说明这个场景的工具成熟度和数据可得性最好——输入是图纸和清单，输出是可以逐项核对的报价表，错了能查出来。而排程只有43%，原因不难理解：排程需要现场数据持续回流，链条最长，AI能帮的只是局部。
三、落差：87%的期待与19%的流程
另一份调查给出了不同角度的数据。Dodge Construction Network与CMiC合作、面向235家美国总包与专业分包企业的问卷显示：87%的企业相信AI会改变行业，51%正在评估多项与AI相关的变革，40%已经有了专项AI预算；但真正调整了工作流程的企业，只有19%。
📌 同一时期、不同调查给出的三组数字
- 52%：Houzz样本中已经在日常业务使用AI的施工企业比例
- 19%：Dodge/CMiC样本中因AI调整了工作流程的企业比例
- 79%：BuiltWorlds 2026年8月基准报告中称在工地使用机器人的总包与专业分包比例（一年前为29%）
这三组数字的样本、问题设计和统计口径都不一样，不能直接相加或相减，但它们指向同一件事：工具层和流程层正在分叉。企业买工具的速度快于改流程的速度，而AI的收益恰恰藏在流程改造里。
Dodge那份调查还给出了两个容易被忽略的约束：49%的小企业把"成本"列为最大障碍，大企业里只有26%；57%的企业担心AI输出不稳定，54%担心数据安全与隐私。换一个说法就是——小企业不是不想用，是试错预算不够；大企业担心的不是钱，是责任。
四、为什么是报价单和社媒，不是工地
AI在建筑业的落地顺序，其实是被"输出能不能被检验"这条线筛出来的。
写一段社媒文案、做一张项目前效果图、从图纸里拉一份工程量清单——这些工作的输入输出都在屏幕内，不需要改变现场的作业方式，不需要重写安全方案，也不需要保险条款配合。失败了，删掉重来就是了。所以它们先跑起来了。
反过来，任何要改变现场工序的AI应用，都要同时过三关：设备能不能用、安全方案能不能覆盖、责任怎么划分。机器人在地坪整平和抹平这类工序上先落地，恰恰是因为这些工序有明确的验收指标（平整度、标高、平面位置），出问题能测出来、能返工。
报告里有一句看似平淡的结论：52%的AI使用者每周省下3小时以上，18%的人省下8小时以上——等于每周多出一个完整工作日。但同一批受访者中，把AI节省下来的时间重新分配到哪里的问题，报告没有回答。
这正是"19%改了流程"这个数字的分量所在。省下来的时间如果只是变成了更多的工作量，或者在等图、等审批中被抵消掉，那AI带来的就只是忙碌感的转移。真正吃到收益的企业，做的是把省下的工时结构性投入到报价前的图纸核对、变更单归档、历史项目数据整理这些原本"重要但不紧急"的环节。
五、对国内工程数字化岗位的参考
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一、先挑"可校验输出"的场景。清单校核、图纸版本差异比对、规范条文检索、变更单归档，这些场景的输入是文件、输出能逐条核对，是当前最容易见效的切入点。国内不少企业已经在做图纸版本比对，思路和海外同行一致。
二、数据治理决定上限。AI能不能用起来，取决于构件编码、命名规则、图纸版本号、历史项目库这些基础数据是否统一。这类活儿看起来不出彩，但它是所有AI应用的前置条件——海外报告里"87%用于估算"的前提，是企业有结构化的工程量数据。
三、留人工复核环节。37%的使用者担心输出准确性、57%担心输出不稳定，这个比例还在上升。把AI用在"生成初稿、人工定稿"的位置上，比追求全自动更容易推得动。
四、算投入产出的口径要诚实。报告中的工时节省来自企业自报，容易被高估。做内部立项时，用一个可复核的小场景（例如某类清单编制从X小时降到Y小时）拿数据，比引用行业平均值更容易通过。
六、这份报告需要打折扣的地方
有几个前提必须说清楚，否则容易把数字当成行业真相。
第一，Houzz本身是建筑与设计行业的软件平台，报告调查的是平台上的用户，样本带有平台属性，采用AI的企业更可能愿意作答。第二，13.4万、24.4万、8万美元这三个"年生产力收益"是用自报的周工时节省乘以营收水平推算出来的，是一个模型估算值，不是工地实测数据——本月中旬Suffolk与MIT联合发布的报告就明确提示过这类推算的边界。第三，Dodge/CMiC的调查样本是235家企业，体量更小，只适合看方向，不适合看比例。
把这些折扣打完之后，能留下的结论反而更清楚：建筑业对AI的接受度已经不是瓶颈，翻译成业务流程的能力才是。这一点，对国内做智能建造和工程数字化的团队同样成立。
资料来源：
1. Houzz《2026 U.S. State of AI in Construction & Design》，2026年8月发布（调研时间2026年6—7月，601家美国建筑与设计企业）
2. Builder Magazine《Builders Report $244K in Annual Productivity Gains From AI》，2026-09-03
3. Dodge Construction Network × CMiC《AI for Contractors》SmartMarket Brief（235家美国总包与专业分包企业）
4. BuiltWorlds 2026年基准报告（2026年8月）
5. Construction AI Brief / Construction Industry AI 关于承包商机器人使用率的讨论，2026年8—9月
配图来源：Houzz官方报告封面与图表（© Houzz Inc.），仅作报道引用。