AI+BIM 在安装工程造价算量计价中的应用研究

一、引言

安装工程涉及电气、给排水、暖通、消防等多个专业，其算量计价工作具有专业性强、数据量大、构件种类繁多、清单特征复杂等特点。传统的算量计价主要依靠人工操作，不仅需要耗费大量的时间和精力，而且容易受到人为因素的影响，导致算量不准确、计价不合理等问题。随着建筑行业数字化转型的推进，AI 技术和 BIM 技术在工程造价领域的应用越来越广泛。AI 具有强大的数据处理和分析能力，能够实现计价过程的智能化；BIM 则以三维模型为载体，实现了工程信息的集成化管理。AI+BIM 技术的融合，打破了传统算量计价方式的壁垒，实现了从工程量计算到清单计价的全流程智能化，为安装工程造价管理带来了革命性的变化。

二、 A1+B∣M 在安装工程算量中的应用

2.1 基于 AI+BIM 的工程量自动提取

BIM 模型包含了安装工程各专业构件的详细参数信息，如尺寸、材质、数量等。AI 技术能够对 BIM 模型中的数据进行深度挖掘和分析，实现工程量的自动提取。通过将 AI 算法嵌入到 BIM 软件中，可以快速识别模型中的构件类型，并根据相应的计算规则自动计算工程量。例如，在电气专业中，AI 算法能够识别配电箱、灯具、电缆等构件，并根据其参数信息准确计算出数量等工程量数据。

在某住宅小区安装工程案例中，采用 AI+BIM 技术进行工程量提取，与传统人工算量相比，不仅将算量时间大幅缩短，而且算量误差率也大幅下降，极大地提高了算量的效率和准确性。

2.2 多专业协同算量与冲突检测

安装工程各专业之间存在着密切的联系，专业交叉部位容易出现管线冲突等问题，影响工程量计算的准确性。AI+BIM 技术能够实现多专业模型的协同整合，通过 AI 算法对整合后的模型进行冲突检测，及时发现管线之间的冲突等问题。在算量过程中，根据冲突检测结果对工程量进行动态调整，避免因管线冲突导致的工程量重复计算或漏算。

在某商业大厦安装工程中，利用 AI+BIM 技术进行多专业协同算量，共检测出 42 处管线冲突，通过对冲突部位的工程量进行调整，避免了因后期施工变更造成的成本增加约 15 万元。

三、 A1+B∣M 在安装工程计价中的应用

3.1 智能清单组价

AI 技术可以通过对历史计价数据的学习，构建清单组价模型。将 BIM 模型提取的工程量清单信息输入到 AI 组价模型中，AI 能够根据清单项目的特征的信息，自动匹配合适的综合单价，并结合市场价格波动情况进行动态调整。例如，在给排水专业中，对于“DN100 铸铁管安装”清单项目，AI 组价模型能够根据管材的市场价格、施工工艺等因素，快速生成合理的综合单价。

某安装工程咨询公司的实践表明，采用 AI+BIM 技术进行清单组价，综合单价的偏差率从传统的 12% 降至 4.5%，大大提高了计价的准确性。

3.2 计价规则智能解析

安装工程清单计价规范包含了大量的条文和规定，传统人工解读容易出现理解偏差。AI 技术中的自然语言处理算法能够对计价规则进行智能解析，将其转化为可执行的计算机程序。在计价过程中，AI 可以根据解析后的规则，对清单项目的计价进行自动校验，确保计价符合规范要求。

在某工业厂房安装工程计价中，AI+BIM 系统对 200 多项清单项目进行了计价规则校验，发现并纠正了 15 处不符合规范的计价问题，有效避免了计价风险。

3.3 材料价格动态预测与管控

材料价格的波动对安装工程造价有着重要的影响。AI 技术可以通过对历史材料价格数据的分析，建立价格预测模型，对未来材料价格的走势进行预测。BIM 模型能够实时关联材料的用量信息，结合 AI 的价格预测结果，实现对材料成本的动态管控。

2024 年，某施工企业在一项安装工程中，利用 AI 技术预测到铜材价格将在未来 2 个月内上涨 10% ，于是提前储备了相应的铜材，节约材料成本约 10万元。

四、 A1+B∣M 在安装工程算量计价中的协同应用案例

4.1 案例项目概况

某写字楼安装工程，建筑面积 3 万㎡，包含电气、给排水、暖通、消防四个专业。该项目采用 AI+BIM 技术进行算量计价，以提高造价管理水平。

4.2 应用过程

1、模型构建：利用 BIM 软件建立各专业的三维模型，确保模型的准确性和完整性，为后续的算量工作奠定基础。

2、工程量提取：通过 AI 算法对 BIM 模型进行分析，自动提取各专业的工程量清单，生成包含项目名称、特征描述、工程量等信息的清单表格。

3、智能组价：将工程量清单导入 AI 组价系统，AI 根据清单项目特征和市场价格信息，自动生成综合单价，并形成招标控制价。

4、动态调整：在施工过程中，当发生设计变更时，BIM 模型及时更新，AI算法根据变更后的模型重新计算工程量和调整综合单价，实现造价的动态管控。

4.3 应用效果

该项目通过采用 AI+BIM 技术，算量时间较传统模式缩短了 65% ，算量误差率仅为 2.3% ；计价效率提升了 60% ，综合单价与实际结算价格的偏差率控制在 4% 以内。同时，通过动态管控，有效应对了材料价格的波动和设计变更带来的成本风险，确保了项目造价的可控性。

五、 A1+B∣M 应用面临的挑战与对策

5.1 面临的挑战

1、技术融合度不够：目前 AI 和 BIM 技术的融合还处于初级阶段，两者之间的数据交互和协同工作还存在一定的障碍，影响了技术优势的充分发挥。

2、数据标准不统一：不同的 BIM 软件和AI 系统的数据格式和标准存在差异，导致数据共享困难，形成了新的数据孤岛。

3、专业人才缺乏：AI+BIM 技术的应用需要既懂工程造价知识，又掌握 AI和 BIM 技术的复合型人才，目前这类人才在市场上较为稀缺。

5.2 解决对策

1、加强技术研发：加大对 AI+BIM 融合技术的研发投入，开发更多的集成化软件和平台，提高技术的融合度和协同性。

2、建立统一的数据标准：由行业协会或相关部门牵头，制定统一的数据标准，确保不同软件系统平台之间的数据能够顺畅交互和共享。

3、加强人才培养：高校和企业应加强合作，开设相关的专业课程和培训项目，培养更多的复合型人才，满足行业发展的需求。

六、结论与展望

AI+BIM 技术在安装工程算量计价中的应用，实现了从传统人工操作向智能化、自动化的转变，有效提高了算量计价的效率和准确性，降低了造价管理风险。虽然目前在应用过程中还面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，这些问题将逐步得到解决。

未来，AI+BIM 技术将与物联网、大数据等技术进一步融合，实现安装工程造价的全生命周期智能化管理。通过实时采集施工现场的数据，进行动态分析和预测，为项目决策提供更加准确、及时的信息支持，推动安装工程造价管理向更高水平发展。

参考文献：

[1] 吴迪，郑磊 . AI+BIM 技术在安装工程算量中的应用研究 .[J]. 建筑经济，2024, 45 (02):45-50.

[2] 孙丽，周明 . 基于 AI+BIM 的清单智能组价模型构建与应用 .[J]. 工程造价管理，2024 (01):28-33.

[3] 赵刚，王静 . AI+BIM 在安装工程材料价格管控中的实践 [J]. 土木工程与管理学报，2023, 40 (06):89-94.

[4] 刘杰，张敏 . 多专业协同下 AI+BIM 在安装工程算量中的应用 [J].施工技术，2023, 52 (08):98-102.

[5] 陈艳，李强 . 基于自然语言处理的 AI+BIM 计价规则解析研究 .[J].工程管理学报，2024, 38 (01):67-72.

[6] 黄勇，董娜 . AI+BIM 技术在安装工程造价动态管控中的应用 [J]. 建筑科学，2023, 39 (09):105-110.