人工智能赋能建筑工程项目管理的实践路径

引言

伴随科技的飞速演进，人工智能（AI）凭借卓越的数据处理与自学习特性，已深度融入社会生活的方方面面。在建筑工程项目管理范畴内，AI 同样彰显出非凡的应用潜能与价值。鉴于建筑工程项目管理涵盖环节繁多、利益主体多元，全过程充斥着不确定性、动态变化及高风险特征。故而，如何利用 AI 技术优化项目管理的效率与成效，已成为建筑行业亟需攻克的关键课题。本期内容旨在深入剖析建设工程项目管理的特性、痛点及核心，并探讨人工智能如何重塑项目管理的各个维度。透过详尽的研究与解析，我们期望为建筑业界提供创新思路与方法，助推项目管理层级跃升，进而驱动整个行业的良性发展。

引言

本期文章将聚焦当前人工智能在工程项目管理中的实际应用，深入解析数据管理模型的核心架构。

四、人工智能在建筑施工管理中的

应用场景剖析

实施工程项目管理是确保项目顺利推进的关键举措，管理中需具备全局统筹思维。质量、进度、安全、成本构成了施工管理的四大核心管控要素。鉴于工程管理模式错综复杂、影响因素繁杂且彼此关联，传统控制手段难以达成施工管理的精益化目标。而人工智能技术的融合，则为探索施工精益化管理开辟了全新路径。

1. 质量管控

保障工程质量是建筑施工的首要任务。然而，传统质量控制手段面临诸多难以逾越的障碍，例如质量缺陷溯源难、实时施工质量监控缺失等。各类人工智能技术的引入，为破解这些难题提供了崭新视角。

针对质量缺陷溯源难题，案例推理技术通过归纳与学习过往项目经验来指引新项目施工，能有效解决追溯问题。赵子豪在剖析装配式钢结构住宅质量影响因子的基础上，提出了一种基于案例推理的质量缺陷追溯方案，并借助遗传算法界定各类案例信息的权重。该法在案例应用中可精准追溯致缺根源，其首要步骤是构建装配式钢结构住宅质量缺陷案例库，库中案例均经专家判定明确了缺陷成因。当出现新缺陷时，将其与库中既有案例进行相似度比对，筛选出相似案例，进而分析其成因以推断新缺陷的根源。案例检索流程见图 3，主要包含以下步骤。

▲图 3 案例检索流程

步骤 1：采集缺陷案例的质量数据，完成案例信息表述；

步骤 2：测算两案例建筑信息的局部相似度，判定该值是否为 1，若是则进入下一步，若否则直接认定两案例全局相似度为 0，此步确保所选案例与验证案例属同一类质量缺陷；

步骤 3：分别核算两案例在工艺信息、参与要素信息及施工结果信息上的局部相似度；

步骤 4：利用遗传算法处理两案例局部相似度的权值，进而计算全局相似度；

步骤 5：判定计算所得全局相似度是否超过 0.90，若是则保留该历史缺陷案例，若否则予以剔除；

步骤 6：判断已检索案例是否为案例库末条，若是则终止检索并输出所有保留的历史缺陷案例，若否则跳转至下一条历史案例并重复执行上述步骤。

为实现实时监控，刘全等人针对强夯施工质量智能监测，构建了基于卷积神经网络的计算机视觉智能监测平台，实现了对夯次、夯沉量、夯坑位置等参数的实时捕捉与远程监控；其强夯施工智能监测系统检测流程如图 4 所示。施工数据采集模块按固定频率抓取强夯影像、夯机位置及方位角数据；中央控制计算单元通过识别影像中夯锤的存在性与位置，实时解算夯锤运动及夯击状态、各点夯击次数，同时结合 GNSS 数据判定夯机空间状态，推导夯坑位置，并将结果实时呈现于车载显示端。工控机作为车载终端，经由无线网络模块将影像、监测数据及解算结果上传至强夯施工质量云平台。

▲图 4 强夯施工智能监测软件流程简图

2. 进度管控

施工进度控制涵盖进度优化与进度监控两大维度。调研显示，逾七成承包企业指出施工现场协调不力是导致项目超支和延期的主因；传统进度监控依赖人工及劳动密集型的信息采集、文档编制及定期汇报，这种方式繁琐易错、效率低下且常伴随冗余信息，阻碍了管理层的及时决策。融合 AI 技术的进度监控能有效规避人工巡检低效易错的弊端。鲁振川提出一种基于有限状态机与计算机视觉的施工进度识别法，克服了人工巡检耗时费力的短板，确保了进度信息的精准与时效。进度优化则是通过调整组织措施以缩短工期，施工前管理者需预先编制计划，若对项目认知不足或缺乏经验，易导致时间与成本的无谓浪费。谢存仁等人基于 BIM 与遗传算法构建了施工进度多目标优化模型，求解各工序最优持续时间及非关键工序最优启动时间，其优化体系如图 5 所示：

▲图 5 基于 BIM 与遗传算法的建筑工程施工进度优化体系

在该体系中，施工方项目管理人员首先依据建设方提供的蓝图，利用 BIM 核心建模软件构建建筑信息模型，将其导入 BIM 造价管理软件（如广联达），经造价分析获取工程量清单、各工序直接/间接成本、资源需求量及初步工期等数据；随后将模型导入 BIM 施工管理软件（如 Autodesk Navisworks），结合工作分解结构法确定明细表、工艺及工序逻辑关系，据此借助 Project 软件制定初步进度计划；二是构建施工进度多目标优化数学模型，运用遗传算法求解，依优化结果更新 Project 进度计划；三是将更新后的 Project 计划与 BIM3D 模型在施工软件中关联，实现进度动态模拟，直观展现建造过程，为建筑工程施工进度管理提供坚实依据与手段。

3. 安全管控

施工安全管理的四大核心在于人的不安全行为、物的不安全状态、作业环境隐患及管理失误。人工智能可从施工阶段的监控、识别、评估及优先级排序入手，改善安全状况。现场工人是引发安全事故的关键因素之一，其活动动态多变，是现场最难控的安全变量。随着计算机视觉技术的进步，相关技术开始应用于工人安全防护场景：陈宇峰采用 YOLO 系列目标检测算法监测工人安全帽佩戴情况，该法将含目标的整图输入网络，直接输出带位置与类别信息的边界框，其监测流程见图 6，其在检测佩戴情况的同时还能识别安全帽颜色（如图 7 所示）：能有效降低因未佩戴安全带导致的高空坠落事故率。

▲图 6 安全帽佩戴检测流程

▲图 7 安全帽识别效果图

此外，人工智能技术还能以多元方式参与建筑施工安全管理。自然语言处理可替代人工从海量文本中提取高价值信息，从安全报告和施工日志中检索关键内容，分析潜在风险行为或因素并触发人工干预。智能机器人技术可替代人工执行高危作业，有效降低事故发生概率及人员伤亡，同时助力缓解建筑工人老龄化难题。

4. 成本管控

施工成本控制旨在确保建筑安全与质量的前提下，最大程度缩减成本支出。但施工阶段过程繁杂，人员、设备、材料及工序任一环节出错均会直击成本。传统成本控制存在动态管理薄弱、资源配置失当、设备选型不合理等弊端。将 AI 技术应用于施工成本控制，有助于化解上述难题，提升全过程成本管控水平。

在设计准备阶段，优化算法可规划现场运输线路、仓库、加工厂及机械设备布局。为降低成本并实施装配式建筑成本精益管控，刘倩通过分析影响装配式建筑成本的主因，利用 BP 神经网络建立成本预测模型，为投资决策提供依据，提升经济效益。施工过程中的成本控制涉及资源分配、材料管理及劳务计酬，核心在于动态控制，需依据实时项目状况进行调整。其收集实际装配式建筑数据，建立基于 Adam 优化算法的 BP 神经网络预测模型。该模型利用 Python 编程构建，筛选 28 组工程数据，经训练与预测得出 4 组数据的成本预测值。对比分析显示，该模型训练迅速、精度优良、稳定性强且泛化效果佳，弥补了人工成本预测的主观性与模糊性缺陷。

伴随科技的飞速演进，人工智能（AI）凭借卓越的数据处理与自学习特性，已深度融入社会生活的方方面面。在工程项目管理范畴内，AI 同样彰显出非凡的应用潜能与价值。鉴于工程项目管理涵盖环节繁多、利益主体多元，全过程充斥着不确定性、动态变化及高风险特征。故而，如何利用 AI 技术优化项目管理的效率与成效，已成为工程行业亟需攻克的关键课题。那么，AI 将为工程项目管理带来何种革新？主要体现于以下层面：

在传统建筑工程项目管理中，诸多管理节点依赖个人基于有限信息决策，而 AI 则能基于项目整体数据乃至其他项目的历史数据，做出最优决策，显著提升管理决策的科学性与精准度。