探究人工智能技术在房屋建筑管道安装施工中的应用

摘要：在工业4.0时代背景下，建筑业的传统发展正遭遇多重挑战，包括施工成本增加、工人老龄化、技术含量不足等问题，这些问题削弱了行业的市场竞争力，加剧了环境污染，降低了生产效率，突显了施工安全问题。人工智能技术的兴起与应用，对于建筑业来说，是增强自身优势和实现可持续发展的战略举措，也是构建和实施新型建筑模式的必由之路。它有助于推动建筑经济结构的优化和升级，使建筑业发展更加安全、高效和环保。

关键词：人工智能；建筑工程；应用

引言

建设智能的目的就是利用可视化、信息化和自动化的软件，构建一套能够保证建设质量的、具有一定可行性的监测系统，提高建设项目的经济效益。为此，应结合项目运营条件及特征，对其进行合理有效的治理，以改善建筑物的使用性能。通过智能管理，科技工作者可以快速发现建设中存在的问题，对其进行必要的控制与优化，从而提高建设项目的总体品质，为建设项目的成功实施提出了有效的意见。

一、人工智能技术在房屋建筑施工中的应用

1、建立科学的评估控制体系

要提高智能建筑设计的科学性，需要从材料、机械、人力、成本四个角度对其进行全面的控制。建立一套完善的工程建设管理系统，制定出一套行之有效的工程质量控制计划，对工程中出现的问题进行规划、分析，从而提高工程建设的品质。对此，工程技术工作者需从两个层面加以管控：一是建立一套科学的评价体系与品质分析准则，运用多种管控措施对物料的消耗进行评价，预防不良物料的发生；二是建立符合工程造价与工期的评价准则。其次，根据地方建设规范，编制《综合验收单》，明确规定施工单位所需材料型号、数量、负责人等，并经工地监理单位签名，杜绝评价制度中的不合理性。

2、智能管理在施工现场的应用

以往的建筑工地管理主要依靠手工进行，存在着工作效率低、排查速度慢、防范效果差等缺点。采用人工智能的智能识别、排查与报警，能够防止违章，达到智能化的目的。2015年，本项目首次研究了一种面向建筑工人头盔的机器视觉技术，通过对头盔与人体的三维位置进行定位，实现对不戴头盔的建筑工人头盔的预警。2017年，本项目首次研究了一种新的基于影像骨骼的参数化算法，通过位姿指导，将施工人员的动力学动作转换到静止的位姿，从而达到对施工人员不安全作业的监控。本项目以建筑工人穿戴头盔为研究对象，采用深度学习算法对其进行实验验证，实验表明，该方法的准确率在90%以上。

3、施工过程中的应用

在建设工程建设领域，以3D打印、智能机器人等为代表的智能制造领域得到了广泛的应用，被称为“一场革命”。在建设方面，徐捷等学者按照印刷材料和印刷方法对目前在建筑3D打印方面的研究进展进行了归纳和归纳。将其用于建设工程，可以加快建设进度、节约人工、节约材料、减少建设周期，达到“绿色、智能化”的目的。与此同时，随着智能化机器人的开发与普及，以及5 G的迅速发展以及5 G的不断发展以及5 G的不断发展，开发出了各种各样的智能机器人，例如砌砖机器人、无人挖掘机等，逐渐替代了手工作业，大大提高了建筑的品质，节约了大量的劳动力与材料。另外，监理项目建设工地也普遍采用了人工智能技术。

Behzadan等人将 AR应用于项目的经营活动中，使项目经理能够实时地看到项目的设计计划、项目的进度以及项目的初步预算。陈等人介绍了项目调度模型，使项目经理能够快速有效地在项目的目标与限制下，快速、有效地把握项目的最佳进度。范等采用基于机器视觉的深度学习对象检测方法，基于现场采集的现场视频，对建筑工人穿戴头盔进行自动、快速、有效地识别和预警。随着我国“北斗”（北斗）定位技术的发展，基于“北斗”（北斗）技术的应用，可以实现对工程场地的实时监测，保证各个工程项目之间的有效衔接，能够对工程中出现的各种问题进行快速地检测和处理。

二、人工智能在施工方法中的应用实例

1、某大型商业中心建筑项目

施工前，借助 BIM 技术与生成式设计算法，设计出多个建筑布局与结构方案，通过比较与优化，选定一个既满足功能需求又最大限度节约材料与施工时间的方案。施工期间，通过塔吊上的摄像头与传感器实时监控其运行状态及吊运重量。AI 系统依据这些信息自动调整塔吊参数，保障施工安全与效率，利用图像识别技术检验混凝土浇筑品质，及时发现并修复混凝土表面裂缝与孔洞，确保建筑结构品质。

2、某高速公路建设任务

通过卫星遥感与地理信息系统（GIS）技术，获取项目沿线地形、地质及环境数据，AI 对这些数据进行分析，为路线规划及桥梁、隧道设计提供科学依据，施工中，利用物联网技术将压路机、摊铺机等设备联网，实时监控设备状态与施工品质。AI 系统根据设备运行数据及时调整施工工艺，确保路面平整度与压实度达标，运用机器学习算法预测施工安全风险，提前实施防护措施，如设置警示标志、加强边坡支护等，有效预防安全事故。

三、人工智能在施工方法中的优势

1、施工效率提升

快速处理与分析大量数据，优化施工流程与资源配置，减少施工等待与重复劳动时间，实现施工设备自动化与智能化控制，提升设备工作效率与精确度。

2、施工质量保障

实时监控施工关键参数与质量指标，及时发现并解决质量问题，防止质量缺陷累积与扩大，基于数据分析与模拟结果，制定更科学、更合理的施工方案与质量控制标准[1]。

3、施工成本降低

减少材料浪费与设备闲置，优化人力资源配置，降低施工直接成本，通过提前预测与防范风险，减少事故损失与返工成本，降低施工间接成本。

4、施工安全增强

及时发现并消除施工现场安全隐患，提醒工人注意安全，降低事故发生率，提升对突发事件的应急响应能力，确保工人生命安全与健康。

四、施工方法中人工智能应用所面临的挑战

1、数据品质与安全问题

施工环节产生的数据庞大且复杂，保证数据的精确、完整与统一性颇具难度。数据品质不佳将对人工智能算法的精确度和可靠性造成负面影响，建筑施工数据关联企业商业秘密与个人隐私，确保数据安全与合规性成为关键问题[2]。

2、技术人才不足

建筑工程领域应用人工智能需具备建筑工程与人工智能双重知识的人才，目前，此类复合型人才稀缺，限制了人工智能在建筑施工领域的广泛运用。

3、技术成本高昂

采用人工智能技术需投入巨额资金于硬件设备、软件系统购置与维护，以及技术研发和培训，对中小企业而言，技术成本可能过于沉重。

4、行业接受度与法规标准

部分建筑行业从业者对新技术的接受程度较低，倾向于沿用传统施工方法与管理模式，同时，针对人工智能在建筑施工应用的法规标准尚不完善，限制了其推广。

五、应对挑战的策略

1、提升数据管理品质

建立健全的资料收集和管理系统，标准化资料输入和储存过程，保证资料的准确性和完整性。通过对采集到的资料进行过滤和整理，去除无用和不正确的资料。

2、强化人才培养与引进

建筑工程企业应与高校及科研机构加强合作，开展人才培养与培训项目，培育更多复合型人才，积极吸纳外部人工智能技术专家与团队，支持企业技术创新。

3、减少技术成本

选择符合企业实际需求的人工智能技术和解决方案，避免盲目追求高端复杂技术，充分利用云计算与开源技术，降低硬件与软件购置与维护成本[3]。

4、促进行业合作与法规标准制定

建筑行业协会与企业应加强合作，共同推动人工智能在建筑施工应用的研究与实践，分享经验与成果。政府与相关部门应加速制定人工智能在建筑施工的法规标准与规范，为其应用提供政策支持与法律保障。

结论

综上所述，人工智能在建筑工程施工方法中展现出巨大潜力与优势，能显著提升施工效率、确保施工质量、降低施工成本并增强施工安全。然而，在推广过程中，数据品质、技术人才、技术成本和行业接受度等挑战不容忽视。为充分发挥人工智能效用，建筑工程行业需加强数据管理、人才培养、成本控制、行业合作与法规标准制定等。相信不久的将来，人工智能将成为建筑施工领域的重要技术支撑，推动建筑行业实现高质量、可持续发展。

参考文献

[1]唐海元.房屋建筑工程智能建造技术应用研究[J].城市建设理论研究（电子版），2024，（34）：38-40.

[2]邓捷.房屋建筑工程成本控制策略研究[J].房地产世界，2024，（11）：101-103.

[3]姚圣义.探究人工智能技术在房屋建筑施工中的应用[J].中华建设，2024，（05）：124-126.