随着近几年人工智能被国家列为产业融合发展和转型升级核心技术,建筑业作为国民支柱产业,利用人工智能作为推进数字化转型的关键技术,是推动建筑行业高质量发展的关键。跟随国家政策指引,国内外对人工智能相关研究数量也在飞速攀升,梳理国内建筑业人工智能研究主题,为前沿研究探明研究方向和路径,是推动建筑业人工智能快速发展重要保障。本文通过对1985-2021年国内外建筑业人工智能相关研究文献进行梳理,将隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation,LDA）引入建筑业人工智能前沿分析研究中,挖掘出国内外主题构成。再引入时间变量,划分时间窗口,对主题强度和主题内容进行演化分析,之后综合主题强度和主题内容演化结果对国内外建筑业人工智能研究阶段进行划分,并对国内外主题研究进行对比分析。最后构建多维指标对国内建筑业人工智能主题进行前沿预测,并提出建筑业人工智能发展针对性政策建议。研究得出国内建筑业人工智能行业发展首先需要加强人工智能底层技术的研究,构建技术人才培养和发展的长效机制。其次促进建筑业人工智能环境优化、数字技术、建筑空间优化等应用和底层技术的深度融合。此外还需推动建筑业人工智能从多个层面与国外开发合作,加强相关理论和关键技术的研究。最后需要持续关注计算机视觉、建筑灾害事故、建筑施工环境优化、建筑业全生命周期信息化和数据信息安全等当前热点主题研究,重点关注以机器学习等前沿趋势主题研究,稳步推进城市空间优化和建筑文化遗产保护正在探索的主题研究,逐步落实建筑三维可视化、行业数字化教育、虚拟现实技术等成熟区主题研究,使研究资源向相关领域倾斜,助力建筑业人工智能研究发展。