人工智能算法在建筑工程成本精准控制中的应用

引言

在建筑工程领域，成本控制是项目成功的关键因素之一。精准的成本控制不仅能确保项目的经济效益，还能提升企业的竞争力。传统的建筑工程成本控制方法在面对日益复杂的项目和海量的数据时，逐渐显露出其局限性。而人工智能算法凭借其强大的数据处理能力、高效的计算速度和精准的预测分析能力，为建筑工程成本精准控制带来了新的机遇和解决方案。

1 建筑工程成本控制现状及挑战

当前，建筑工程成本控制仍较多依赖人工经验与简单信息化工具：项目前期，多通过估算指标和类似工程经验进行成本估算；施工过程中，以人工记录和统计成本数据，并与预算对比分析实现成本控制；竣工结算阶段，则依据合同和实际完成工程量开展成本核算。尽管部分企业引入了工程造价管理软件、项目管理软件等信息化工具，但这些工具大多仅能完成数据的电子化记录和简单计算，缺乏对数据的深度挖掘与分析能力。这种现状使得建筑工程成本控制面临多重挑战：一方面，建筑工程项目涉及环节与参与方众多，产生的数据不仅量大，且种类繁杂，涵盖设计图纸、工程量清单、材料价格、人工费用、变更签证等，加之数据格式不一、来源广泛，给数据的收集、整理和分析带来极大困难；另一方面，建筑工程施工周期长，易受自然环境、市场波动、政策法规等多种因素影响，导致成本控制存在诸多不确定性，比如材料价格可能因市场供求关系突然上涨，施工中也可能因地质条件变化需进行设计变更，这些都会对成本产生不可预测的影响；此外，传统方法依赖人工经验和简单公式进行成本预测与分析，难以准确反映项目实际成本情况。

2 人工智能算法原理及优势

人工智能算法是基于数学模型和计算机程序，通过对大量数据的学习和训练，使计算机能够自动识别数据中的模式和规律，从而实现对未知数据的预测和决策。在建筑工程成本控制中，常用的人工智能算法包括神经网络算法、支持向量机算法、遗传算法等。神经网络模拟人脑结构，建立工程量、材料价格等多因素与成本间的非线性关系，实现精准预测；支持向量机利用最优分类超平面，适用于成本超支判断与趋势回归分析；遗传算法模拟生物进化机制，通过迭代优化寻找资源配置与施工方案的最优解，有效降低总体成本。相比传统方法，人工智能具有显著优势：能够高效处理海量、多源的工程数据，提升信息利用效率；通过模型训练减少人为干扰，显著提高预测的准确性与可靠性；结合物联网与 BIM 技术，实现施工过程中成本数据的实时采集与动态监控，及时发现偏差并预警；同时，AI 还能基于分析结果提供智能决策建议，如优化进度计划、调整资源投入、优选供应商等，全面提升成本管理的科学性与响应能力。

3 人工智能算法在建筑工程成本精准控制中的应用

3.1 成本预测

在成本预测环节，人工智能算法突破了传统经验估算的局限。它不仅整合历史同类项目的成本数据（如土方工程、主体结构、装饰装修等分项成本），还纳入实时市场动态数据（如钢材、水泥等主材价格波动趋势、区域人工单价变化）、项目自身特征参数（如地质条件、气候影响系数、环保要求等级等），通过神经网络、支持向量机等算法进行多维度训练，构建出能捕捉复杂非线性关系的预测模型。例如，某建筑集团针对装配式建筑项目，利用深度学习算法对300 余个项目的构件类型、吊装效率、运输半径等 20 余项参数进行训练，在新开工项目中，仅需输入预制率、层高、运输距离等基础信息，就能在 30 分钟内输出包含构件生产成本、安装费用、运输成本的总成本预测，误差率控制在3%以内，为项目投资决策提供了精细化数据支撑。

3.2 预算编制

基于成本预测结果，算法结合施工网络计划、资源市场供给周期、气候制约因素等变量，自动生成分阶段、分专业的明细预算。以遗传算法为例，它能模拟不同资源投入方案的成本效果——如在混凝土浇筑环节，算法可对比“自有搅拌站 + 夜间运输”与“商品混凝土 + 日间供应”两种方案的成本差异，综合考虑材料损耗、运输费用、夜间施工补贴等因素，筛选出最优组合。某市政道路项目通过该技术，对路基施工的土方调配方案进行 10 万次迭代优化，最终确定的机械配置与土方转运路线，使路基工程预算较传统方法降低 12% ，同时避免了3 次不必要的机械闲置。

3.3 施工过程成本控制

施工过程的成本控制是人工智能算法应用的核心场景，体现为“实时感知-智能分析 - 精准调控”的动态闭环。通过在材料仓库安装 RFID 识别系统、在施工机械上加装物联网传感器、在劳务管理中采用人脸识别打卡，算法可实时采集材料入库量与实际消耗量的差值、机械台班实际作业时长与计划的偏差、各作业面人工工效等数据。例如，某超高层建筑项目中，算法通过分析每日钢筋进场量与绑扎完成量的匹配度，发现某施工班组存在“领多绑少”的材料浪费问题，系统立即向材料管理员推送预警，并关联该班组历史浪费数据，自动生成“限量领取 + 二次核验”的管控建议，使钢筋损耗率从8% 降至 3.5% 。此外，算法还能结合施工进度计划进行资源调度优化：当主体结构施工进入标准层阶段时，算法会根据混凝土养护周期、钢筋绑扎效率等数据，自动调整木工、钢筋工的排班计划，避免某一工种窝工导致的人工成本浪费，某项目通过该方式

使高峰期人工利用率提升 20% 。

3.4 竣工结算成本控制

在竣工结算阶段，人工智能算法不仅能将结算文件中的工程量清单与 CAD设计图纸、BIM 模型进行智能比对（如自动识别某墙面抹灰面积是否与图纸标注一致），还能结合合同条款中的计价规则（如变更工程的费率标准、主材调价公式）进行逻辑校验。例如，某商业综合体项目结算时，算法通过比对变更签证日期与材料价格波动曲线，发现某批次铝合金门窗的结算价采用了涨价后的峰值单价，而签证日期实际在涨价前，据此核减差价12 万元；同时，算法对“楼地面工程”清单进行定额匹配检查，发现施工单位将“水泥砂浆找平”高套为“细石混凝土找平”，累计核减 35 万元。更重要的是，算法会对结算数据进行结构化分析，形成“分部分项工程单方造价指标”“主要材料损耗率区间”等数据库，如某地区住宅项目的“外墙保温工程单方造价区间”“钢筋平米含量合理范围”等，为后续项目的成本管控提供参考基准。

结语

综上所述，人工智能算法凭借其强大的数据处理能力、精准的预测分析水平和高效的智能优化机制，在建筑工程成本控制的全过程中展现出深远的应用价值与显著优势。从前期成本预测与预算编制，到施工阶段的动态监控与资源优化，再到竣工阶段的智能结算审核，人工智能技术有效提升了成本管理的准确性、实时性与科学性，推动管理模式由传统经验驱动向数据驱动、智能决策的转型升级。

参考文献

[1] 宋雪纯 . 大数据背景下建筑工程成本管理与控制 [J]. 居舍 ,2020(32):141-142+68.

[2] 陶菁 . 人工智能技术在工程造价中的运用初探 [J]. 居舍 ,2021(16):174-175.