人工智能在住宅建筑工程造价审核中的应用与优化

1、引言

近年来，国民经济的重要支柱产业——建筑行业在全球持续快速发展着，近五年统计数据显示全球建筑业年均增长率在 3% 左右且住宅建筑工程占了大概 40% 的市场份额，建筑工程管理中工程造价审核是核心环节且这一环节的重要性愈发突显，不过随着项目规模越来越大、复杂性越来越强，传统人工造价审核方法慢慢暴露出效率低、错误率高这类问题从而影响项目进度和质量甚至可能造成严重经济损失，这时候人工智能技术凭借强大的数据处理能力与智能化分析能力给住宅建筑工程造价审核带来全新解决方案。

2、人工智能在住宅建筑工程造价审核中的应用现状

2.1 人工智能技术在造价审核中的主要应用方式

近年来，建筑行业进入高速发展时期且住宅建筑工程规模和复杂程度大大提升，相关统计数据表明全球住宅建筑市场年平均增长率超 5% ，由于工程造价审核是项目管理的关键环节且其效率和准确度直接影响项目经济效益，在这样的大背景下人工智能技术被引进造价审核领域并给传统方法带来新活力，当下人工智能在造价审核里的主要应用形式为基于机器学习和深度学习的智能系统的开发，这些系统能用历史数据训练模型、自动甄别造价清单里的异常项并对工程量清单迅速核对，而且自然语言处理技术的运用让非结构化文档像合同条款、施工图纸等能够高效解析从而使人工干预大幅减少，另外云计算和大数据技术支持下造价数据的实时采集与分析变成可能进而使造价审核流程进一步优化，这种智能化手段不但提高审核效率且大大降低人为错误发生率，为建筑行业数字化转型提供重要支撑。

2.2 人工智能辅助造价审核的优势分析

造价审核里人工智能技术广泛应用有多方面优势且在效率、精度、成本控制等方面尤为突出，智能造价审核系统数据处理能力强大，短时间内就能分析对比海量数据，这是传统人工审核没法比的，研究显示用上人工智能技术后造价审核时间能缩短大概 40% 且准确率可提高 20% 还多，人工智能学习历史数据后能预测风险点并预警从而有效避开因信息不对称或者经验不足造成的审核失误，就像某个大型住宅项目，智能系统一下子找出好几个隐藏的重复计费问题帮企业节省了将近一百万成本，而且引进人工智能还大大降低了人力成本，因为审核工作很依赖专业人员经验和技能，传统模式人力资源需求大，智能系统普及后就不再那么死死依赖高端造价工程师了，企业可以把更多资源放到关键环节，从整个行业来说人工智能的应用推动了造价审核朝着标准化、自动化发展也为住宅建筑行业可持续发展打下了稳稳当当的基础。

2.3 现有应用中存在的问题和局限性

人工智能在住宅建筑工程造价审核里潜力巨大，不过目前应用时仍存在不少问题与局限性，首先在于数据质量这一核心基础，因为人工智能算法运行靠它，审核结果可靠与否直接被数据完整、准确和时效影响，现在好多企业数据采集和管理有欠缺，很多历史数据要么缺要么格式不统一，这对智能系统性能发挥约束很大。其次技术还不成熟，机器学习和深度学习在某些特定场景能行，可面对复杂工程环境和多样化项目需求时现有算法适应性和鲁棒性有待提高，像特殊材料价格波动预测，智能系统常常不能精准判断，审核就有偏差。再者人机协作模式未完全成熟，有些造价工程师对人工智能技术认知低、接受差，致使技术推广遭遇阻碍。

3、人工智能在住宅建筑工程造价审核中的优化策略

3.1 数据质量与标准化优化

近年来建筑行业的数字化转型为工程造价审核带来了海量数据支持，但数据质量问题是限制人工智能技术应用的关键瓶颈 [1]。住宅建筑工程造价审核涵盖材料价格、人工成本、施工进度等多方面数据，在没有统一标准和高质量数据源的情况下，智能系统的预测能力与决策精度会直接受影响。近五年数据表明，全球建筑行业因数据不准确造成的经济损失大概占项目总成本的 5%-10% ，所以优化数据质量与标准化流程非常重要。建立统一的数据采集标准并结合区块链技术实现数据溯源和防篡改，能有效提升数据可靠性。

3.2 算法模型的改进与创新

住宅建筑工程造价审核中，基于机器学习和深度学习的算法模型虽有显著优势但存在模型泛化能力不足、计算效率低等问题，所以要应对这些挑战就得在算法设计方面改进创新，比如在特征提取阶段让图神经网络（GNN）介入建模以更好捕捉非线性因素影响，并且对于大规模数据集，应用分布式计算框架可显著提高模型训练速度，迁移学习技术能让模型快速适应各类工程项目，行业统计显示，2022 年智能造价审核系统采用改进算法后平均审核时间缩短 30% 、错误率降低 40% ，以后还要进一步挖掘强化学习和生成对抗网络（GAN）在异常检测和风险评估里的潜力以提高系统的智能化水平。

3.3 人机协作模式的优化

在住宅建筑工程造价审核里，人机协作可说是必不可少的，并且在复杂情形下，人工智能并不能完全替代人类专业判断这一点尤其明显。研究显示，合理的人机分工与交互机制能使审核效率和准确性大大提高，就像设计好可视化界面，把智能系统分析的结果用直观形式展现给造价工程师，这样他们就能方便地迅速找出潜在问题并做决策，并且借助语音识别和语义理解技术的交互工具能简化操作流程，降低用户的使用难度。需要注意的是，这几年建筑行业从业人员对人工智能的接受程度逐渐提高，有调查表明超 60% 专业人士愿意去尝试新人机协作模式，但若想达成高效协作，则得加强培训和技术普及工作，保证相关人员拥有基本的数字化技能，并且构建反馈机制，使工程师经验不断反哺算法优化，这对人机协作进一步发展也非常重要。

4、结论

建筑行业数字化转型加速使住宅建筑工程造价审核面临空前复杂性和高标准。这几年全球建筑业每年增长率处于 3%-5% 区间，中国是世界最大建筑市场之一且住宅建筑规模不断增大，这使得造价审核对效率和精确度的要求提高。传统人工审核费时费力且易出现人为误差，于是人工智能技术的应用成了解决该问题的关键。基于机器学习与深度学习的智能造价审核系统有明显优势，能自动采集、分析、预测数据从而大大提高审核效率并降低人为错误发生率。研究显示，在实际案例里运用智能造价审核框架可使审核时间减少大概 40% 且准确率提升 15% 还多。这些成果说明，人工智能技术不但是造价审核领域的革新工具，而且是推动建筑行业智能化发展的核心力量。

参考文献

[1]干雪婷 ;. 人工智能技术在住宅工程造价中的应用要点 [J]. 居舍 ,2025(04):49-52.

[2]闫红霞 ;. 建筑工程造价标准在智能化建筑中的应用分析 [J]. 大众标准化 ,2025(02):134-135+138.

[3]周晶 ;. 智能化工程管理技术在住宅建筑工程管理中的应用 [J]. 居舍 ,2024(03):81-84.