人工智能在住宅建筑工程造价审核中的应用与优化

引言

人工智能技术的崛起为建筑工程造价风险控制带来了新的突破。该技术具有强大的数据处理和分析能力，能通过大数据分析和机器学习等手段，为造价风险控制提供更精准、高效的解决方案。人工智能技术在建筑工程造价风险控制中的应用不仅具有重要的理论价值，更在实践中展现出广阔的应用前景。

1 建筑工程造价预结算审核难点剖析

在建筑工程项目管理中，审核工作普遍存在流程繁琐、周期冗长、人工干预频繁等问题。具体而言，审核人员需查阅大量图纸、合同、清单与定额资料，人工核对工程量和费用构成，工作量大且易受主观经验影响，导致审核结果的准确性和一致性难以保障。此外，项目涉及多单位、多专业协作，资料格式不统一、表达方式差异较大，增加了信息整合与判断的难度，也容易产生理解偏差和遗漏问题。另一方面，随着工程建设规模的扩大和建设项目种类的多样化，预结算审核面对的数据量日益庞大，对信息处理能力和审核效率提出了更高要求。在数据维度扩展的同时，工程内容的技术复杂性也使得定额套用、费用归类、合同条款审查等环节更为精细和多变。传统手工审核模式已难以适应这一变化，常出现审核流程滞后、问题识别不及时、复核工作重复性高等状况，制约了整个项目结算管理效率的提升。

2 人工智能在建筑工程造价预测中的应用

2.1BP 神经网络在建筑工程造价预测中的应用

基于 BP 神经网络的核心原理，本研究构建了 3 层结构的预测模型。输人层神经元数量由工程特征因素决定，选取建筑面积、材料与设备成本、人工费用、施工天数等 10 个关键变量作为输人向量（ ）输出层为单一神经元，对应总造价预测值 (m=1) ）。数据预处理阶段，将历史工程数据归一化至 [0,1] 区间。训练过程采用批量梯度下降法，设置学习率 0.01、选代次数 1000 次，通过早期停止策略防止过拟合。针对云栖小镇项目，输人参数包括：总建筑面积66200m² 、混凝土用量 12500m²² 、钢材用量 8000t 等 10 项特征，预测结果通过反归一化处理得到最终造价估值。模型预测值与初审结果的误差率为 2.81% ，显著低于传统定额法的 8%～12% 误差范围。材料成本预测偏差主要受市场价格波动影响，人工成本预测略高反映了施工效率提升的未预期因素。

2.2 审核环节的任务拆解与智能协同部署

在传统的造价预结算审核流程中，多个任务之间高度依赖人工判断，难以实现高效分工与标准协同。面对这一局限，智能化重构的首要路径应从审核环节的任务拆解入手，将整个流程细分为信息识别、数据匹配、逻辑判断、偏差提示、成果汇总等子任务。通过精细化划分工作单元，可为各类人工智能技术嵌入创造条件，实现流程节点的智能分担与人机协同。例如，将文本识别任务交由自然语言处理引擎完成，图纸校核交由图像识别与 BIM 比对模块处理，定额匹配任务由规则引擎承担，最终由人工对重点偏差进行判断确认。此种方式不仅提升了流程的响应速度，也降低了对人工经验的依赖。在协同部署方面，需要构建一套“任务 - 角色 - 技术”对应机制，明确各子任务适配的技术能力和负责主体，并在系统架构中设定协同接口和交互机制。

2.3 优化人工智能模型

针对不同地区、不同类型住宅建筑工程的特点，收集多样化的样本数据，对人工智能模型进行有针对性的训练和优化。引入迁移学习、强化学习等先进技术，使模型能够更好地适应复杂多变的工程场景。同时，加强对模型的评估和验证，建立模型性能监测机制，定期对模型的准确性、可靠性进行评估和调整。当遇到特殊结构、新型材料等复杂情况时，及时补充相关数据，对模型进行更新迭代，提高模型的泛化能力和处理复杂问题的能力。

2.4 推进系统集成与协同

加强人工智能造价审核系统与其他项目管理系统、设计软件、财务软件等的集成开发，建立统一的数据接口和数据标准，实现数据的无缝流通和共享。通过信息化平台，打破不同部门和参与方之间的信息壁垒，实现各方在造价审核过程中的协同工作。建立项目各方共同参与的沟通协调机制，明确各方在数据提供、审核流程、结果反馈等方面的职责和义务，确保审核工作的顺利进行。

例如，某大型住宅建设项目采用了一体化的项目管理平台，将人工智能造价审核系统与设计软件、施工管理系统、财务管理系统等进行深度集成，实现了数据的实时共享和协同工作，大大提高了造价审核的效率和准确性，有效促进了项目的顺利推进。

2.5 审核组织模式的优化与岗位职能重塑

组织结构需从“任务执行型”转向“人机协同型”，即由系统承担高重复性、规则明确的工作，而审核人员则更多转向偏差判断、异常处理与决策支持等环节。为此，需对现有审核岗位进行重新划分，将岗位职能按照数据处理、规则维护、结果审核、系统运营等维度进行细化，使不同岗位人员能够更精准地对接技术模块，提升整体协作效率与系统运行稳定性。岗位职能重塑不仅涉及人员分工的变化，还包括审核人员能力结构的转型。在新型智能审核体系中，人员需要具备一定的数据理解能力、系统操作能力与复合型专业判断能力。这对培训机制、考核体系提出了新的要求，需建立与新岗位相匹配的培训路径和激励机制，提升人员对智能系统的适应度与操作熟练度。

3 行业应用前景展望

3.1 精准把控造价风险

充分利用人工智能技术在数据处理、模式识别以及预测分析等方面的优势，实现对建筑工程造价风险的精准把控。大数据分析技术可以对历史工程造价数据进行深入挖掘，发现造价风险的潜在规律，为未来的风险控制提供有力支持。

3.2 结合先进技术推动数字化转型

人工智能技术还可以与建筑信息模型等先进技术相结合，共同推动建筑行业的数字化转型。建筑信息模型技术的应用可以实现建筑工程全生命周期的信息化管理，而人工智能技术的加入将进一步提高这一管理的智能化水平。

结语

人工智能技术在住宅建筑工程造价审核中的应用，为提升造价审核效率与准确性、实现项目成本有效控制带来了显著优势。尽管目前在应用过程中存在数据质量与安全、模型适应性、专业人才短缺以及系统集成协同等问题，但通过加强数据治理与安全保障、优化人工智能模型、培养复合型专业人才以及推进系统集成与协同等一系列优化策略的实施，能够有效解决这些问题，进一步发挥人工智能在住宅建筑工程造价审核中的应用潜力。在未来，随着人工智能技术的不断发展与创新，以及建筑行业数字化转型的深入推进，人工智能将在住宅建筑工程造价审核领域发挥更为重要的作用，推动建筑行业朝着智能化、精细化管理方向持续发展，为住宅建筑工程的高质量建设提供有力支撑。

参考文献：

[1] 叶煜明 , 钱琪琪 , 万正东 , 等 . 基于嵌入法与集成学习的线路工程造价预测 [J]. 中国电力 ,2024,57(5):251-260.

[2] 张文静 , 刘云 , 周波 , 等 . 基于随机森林优化 RL 的电力工程造价预测[J]. 沈阳工业大学学报 ,2024,46(6):754-759.

[3] 于伟杰 , 王勇 , 吕玮琳 . 基于 MIC-CNN 的复杂地形土建施工造价预测模型 [J]. 中国建筑金属结构 ,2024,23(7):26-28.