【AI前沿】深耕“具身智能+建筑大模型”底座，重构万亿建筑业，「方石机器人」完成近亿元A轮融资 | 36氪首发

深耕“具身智能+建筑大模型”底座，重构万亿建筑业，「方石机器人」完成近亿元A轮融资 | 36氪首发杨越欣（杨桃）·2026年05月13日 09:24打造“智能工友”，解决建筑业“人荒”难题。36氪获悉，智能建造机器人本体开发商北京方石机器人有限公司（下称「方石机器人」）近期宣布完成近亿元A轮融资，由北京科创亦庄直投基金、航发基金等机构联合投资。资金将主要用于核心产品的研发迭代投入、批量化生产交付能力建设以及海外市场体系布局。方石机器人产品矩阵方石机器人成立于2019年，致力于解决建筑行业用工老龄化、作业环境高危低效等痛点，通过打造全栈自研的“具身智能+建筑大模型”AI解决方案，推动传统建筑业向智能建造模式转型。目前，公司已深度服务中国建筑、中国铁建等100余家头部建筑企业，落地超500个标杆工程，累计施工面积突破1500万平方米。2023年以来，方石机器人产品逐步进入中东、东南亚、东亚等十余个国家和地区市场，并正在中东、东南亚设立区域服务中心与备件库。以市场需求驱动，兼顾能力底座通用性与产品功能差异化在遭遇“人荒”的建筑业，“机器替人”成为行业必选项。国家统计局数据显示，十年间我国建筑业农民工累计减少1500万，工地“招不到、留不住人”已是常态。劳动力断崖式离场，从业人员老龄化问题日益严峻。方石机器人创始人李思桥分享，2025年建筑行业45岁以上工人占比已突破60%，30岁以下年轻从业者严重不足。同时，施工环境苦、安全风险高等长期痛点也在倒逼行业向智能建造转型。住建部《智能建造技术导则（试行）》（建办市〔2025〕14号）明确要求，推广建筑机器人在高空作业、混凝土施工、钢结构安装等危险繁重场景的应用，推动施工现场“人退机进”。但是建筑机器人的应用场景有上百个，在当下并不都适合大规模引进机器人作业。李思桥根据长期实践经验总结，具备落地条件的场景通常具备三个特征：单个应用场景的市场容量足够大，能够支撑产品的规模化投入与回报；施工流程具备较高的标准化程度，解决方案可以形成可复制的交付模式；以及涉及重体力劳动，有“机器替人”的刚性需求。基于以上判断，方石机器人遵循“以现场需求为驱动、以市场容量为标尺、以技术可行性为底线”的业务拓展逻辑，逐步构建覆盖全施工周期的模块化产品矩阵。方石机器人现场施工图混凝土地坪施工是方石机器人最先选择切入的细分场景——市场空间足够大，属于重体力、大面积、高重复性的标准化工种，天然适合机器人介入，也容易让客户直观看到效果，并且团队此前已经积累大量工程化经验。方石机器人的四轮激光地面整平机器人和双盘抹平抹光机器人，采用智能激光找平算法与线控底盘技术，可实现无人自主高精施工，施工效率达每小时400-600平方米，平整度偏差控制在5毫米以内。在与客户合作过程中，方石机器人不断收到新的工种需求，挖掘实际施工现场其他痛点，产品研发逐渐向喷刮、铺贴等工种拓展，陆续推出家装喷刮打磨一体机器人、地砖薄贴机器人、石材砖铺贴机器人等产品。在李思桥看来，方石机器人的产品竞争力在于两点：一是“标准化产品+参数化适配”的产品模式。每款针对特定应用场景的标准化产品可以适配多种原材料和施工工艺的能力，比如家装喷刮打磨一体设备通过切换不同的末端执行器，能够完成墙面腻子喷刮、打磨、乳胶漆喷涂等工作。此外，标准化产品可以根据客户指定的材料型号调整工艺算法参数，保证产品的规模化生产和快速交付，也能灵活响应不同客户的具体需求。二是“平台通用化、应用场景化”的技术架构。由于多个应用场景的核心部件具有高度通用性，新工种的产品研发不需要从零开始，而是在通用算法和运动平台上进行模块化增量开发，从而缩短研发周期和量产爬坡时间。“方石机器人的最终目标是构建覆盖结构施工、二次结构与装修、辅助巡检等全周期环节的模块化产品矩阵。”李思桥表示。用“具身智能+建筑大模型”重新定义建筑机器人过去受限于环境感知与运动控制能力，建筑机器人往往只能作为半自动化工具，需要人工持续介入才能完成作业，限制了机器人的效率提升与落地规模。“本质上还是工业机械臂的逻辑，在固定工位、固定流程下执行预设动作。”在李思桥看来，建筑现场与工业产线的关键区别在于，前者环境是非结构化、动态化的，施工过程中障碍物和工况随时在变，这要求机器人必须具备自主感知、自主决策、自主适应的能力，而大模型与具身智能的快速发展，使建筑机器人突破能力卡点成为可能。方石机器人提出“具身智能+建筑大模型”的技术路线，通过打通数字资产、数字空间生成与机器人模型预训练过程，构建端到端强化学习闭环；同时利用建筑场景专属空间生成大模型和语义识别能力，为机器人的复杂场景适应性、覆盖率及功能泛化性提供技术基础。相比于通用大模型，建筑大模型通过采集真实场景的人工作业及遥操作数据，整合建筑细分领域上下游数据，对基于仿真数据的预训练结果进行调优，从而使模型对建筑工艺、施工规范、现场工况等行业“know-how”的理解更加深刻，模型准确性和工程化部署效率更高。“具身智能+建筑大模型”理念，具体体现在方石机器人自研的软硬件结合智能系统“阿尔戈斯系统”上。据李思桥介绍，阿尔戈斯系统搭载灵光K1三维重建模块与高性能规划主机，融合多线激光雷达、4目视觉技术与自研神经网络算法，在实际施工中通过360°全视场移动式扫描，实现施工现场的高精度空间数字化（相对精度1.2厘米、绝对精度3厘米），可以在15分钟内完成单户型的全流程智能规划，并直接生成可执行的施工方案，发送给机器人终端执行。“这套系统大幅降低了施工现场的规划门槛与部署难度，实现‘实景感知-智能规划-机器人执行’的有效协同。过去需要经验丰富的技术人员花费大量时间进行现场勘测和方案编制的工作，现在通过阿尔戈斯系统可以高效、标准化地完成。”李思桥说道。已落地超500个工程项目，产品进入十多个海外市场目前，方石机器人已在全国80多个城市完成业务布局，服务中国建筑、中国铁建、上海建工、陕西建工等100余家头部建筑企业，落地项目涵盖广州白云机场、上海同济大学自主智能无人系统科学中心、太仓阿尔卑斯冰雪世界等超500个项目工程。在商业化路径上，方石机器人采取“机器人本体销售/租赁+完整施工服务解决方案”的组合模式。具体来说，已经对方石机器人的产品性能和施工表现有一定认知的成熟用户，一般会直接采购机器人设备，纳入自有施工体系。新客户试用或短期施工服务需求可以选择先租再买。施工服务类客户则希望整体引入机器人施工方案，由方石机器人提供“设备+操作+技术支持”的一体化交付。“采购和使用建筑机器人的决策，主要还是在具体施工的项目方。不同层级的客户，对建筑机器人的需求侧重点有明显差异。”李思桥介绍，总包层面的核心诉求是稳定性和可靠性，以及施工效率、质量合格率等系统层面的效能提升；而劳务班组更关注产品的易用性、上手门槛和经济性。“但最终指向同一个方向，必须在产品可靠性、操作便捷性和经济性三个维度上同时过关，才能真正被市场接受。”李思桥认为，建筑业本质上是一个对降本增效高度敏感的传统行业。“客户核心算的是经济账：在保证工期和施工质量的前提下，使用机器人到底划不划算。”他表示，方石机器人产品此前能够快速打开市场，关键在于设备购入后回本周期短，平均投资回收期在12个月以内，后续施工项目也可以持续为客户创造成本节约。除了继续深耕国内市场，方石机器人也在积极拓展海外市场。方石机器人海外现场施工图由于海外劳务用工成本普遍高于国内，“机器替人”需求更加旺盛。方石机器人2023年首入澳大利亚市场以来，产品已覆盖中东、东南亚、东亚等十余个国家和地区，并与区域内头部建筑商建立紧密合作，并且加速在中东、东南亚设立区域服务中心与备件库，推动从产品出海向本地化运营跨越。针对不同地区的本地化适配，方石机器人的做法是“客户调研-现场调试-设备迭代”三步走：先调研目标市场的建筑工艺标准、材料体系、法规要求；再将设备带到当地施工现场进行实际调试；最后根据现场反馈进行迭代优化，形成针对该市场的产品版本。谈及公司的未来方向，李思桥给出的战略排序是，先将已有产品能力做深做透，保证稳定的现金流与客户口碑。“公司有一套严格的新研发项目立项评价体系，新产品立项要经过市场容量、技术可行性、客户需求验证等多维度评估，不会盲目追求工种覆盖广度。”在技术层面，方石机器人持续积累数字资产和建筑大模型等核心资产的同时，也在探索人形机器人在建筑行业特定应用场景中的泛化可能性。“当人形机器人的硬件成熟度达到建筑现场的可靠性要求时，我们在建筑垂直领域的AI能力将成为非常有价值的软件层。”李思桥表示。本文由「杨越欣（杨桃）」原创出品， 转载或内容合作请点击转载说明；违规转载必究。寻求报道本文图片来自：采访供图