AI在建筑工程成本预测与控制中的应用探索

摘要：建筑工程成本管理在项目全周期中贯穿始终，其精细程度与响应效率直接影响资源配置与投建效果。在当下工程数字化革命进程加速的背景下，人工智能与大数据模型技术逐步嵌入成本预测与控制环节，通过信息整合、数据模型学习与建立，直接增强项目预算编制、资源调配及费用执行的系统性响应能力。文章聚焦建筑领域的成本管理实践，从数据处理、预测建模到动态控制与评估机制，梳理AI在实际操作中的应用路径与价值表现。在强化数据驱动与保持干预弹性的前提下，AI有助于提升成本管理的精度与效率，推动形成更具韧性的工程成本控制体系。

关键词：人工智能；大数据模型；建筑工程；成本预测；预算控制

引言：

随着人工智能（以下简称AI）与大数据模型技术的不断发展与成熟，越来越多的行业开始探索借助AI技术提高工作效率、降低运营成本。成本管理作为建筑行业的重要组成部分，也受益于AI技术的应用。新技术的融合和创新使得AI有望进一步提升成本预测精度、优化资源配置、合理化提供多种项目成本方案。在未来，通过结合建设多项成熟已运营的项目成本模型，可以形成更复杂、效率更高、预算性更强、更加智慧的成本管理体系。

一、AI技术在建筑工程成本预测中的应用

1.多源数据整合与价值挖掘

建筑工程项目在开展过程中涉及大量异构数据（包括：设计、施工、监理所涉及的施工图纸、材料清单、预算指标与质量记录等），传统方法难以结合多元化数据实现高效整合与深度分析。通过引入AI技术，原本分散的数据可借助数据采集与自然语言模型逻辑处理等手段进行结构化提取、归类和整理，在统一平台上实现交互与融合，从而建立起覆盖设计、采购、施工全过程的成本信息体系。管理者能够基于多维数据的联动关系，识别出成本构成中的核心变量，并据此进行针对性预测。例如，在高层建筑或大体量公共工程中，部分单位借助可视化数据平台，将钢材价格走势与人工成本动态进行对比，构建出更贴近实际市场变动的预测模型，以增强预算编制的实时性与前瞻性。

2.预测模型构建与参数设定

面对工程类型多样、造价波动剧烈的行业特性，传统线性模型在变量关系刻画上存在一定局限。AI技术在非线性建模与多维特征分析方面具有明显优势，深度神经网络、支持向量机和集成学习算法等逐渐成为工程成本预测的重要工具。模型构建过程中，不再依赖单一算法路径，而是通过多模型组合与误差对比优化权重分配，以提升预测精度与稳定性。工程管理者通常结合历史造价数据进行输入特征筛选，对缺失或冗余变量加以修正，从而提升模型泛化能力。实际应用中，如能同步接入原材料价格变动、劳务费用调整、施工周期压缩等动态因素，预测模型即可实现实时响应，为项目各阶段的成本管控提供高频率、高精度的决策支持。

3.动态结果评估与实践反馈

AI在成本预测中的有效性需要通过实践持续验证。实际操作中，多采用滚动预测与交叉验证等方式，对不同阶段模型输出的稳定性进行评估，并结合误差来源分析机制，判断异常波动是否源于算法适应性不足、参数设定偏移或数据维度缺失。项目在前期预测构建阶段引入人工评估环节，通过专家判读与历史对比进行修正，提升模型结果的可参考性。在材料价格快速波动或劳务资源紧张等复杂环境下，若能对AI预测结果进行动态修订并及时介入调整机制，便可将预算偏差控制在可接受范围内。通过不断积累与迭代，不同类型项目逐步形成一套可迁移的预测逻辑，在实际工程中实现模型输出与现场管理的有效融合，为成本管理决策提供可追溯的数据基础。

二、AI技术在建筑工程成本控制中的应用

1.多维度预算优化与动态管理

项目投入与成本归集涉及繁复的物料采购、劳动力分配以及施工设备租用等要素，管理者希望借助AI驱动的预算优化工具，在成本管控中形成多维度的即时反馈。若在施工期间使用传感器和RFID（射频识别模块）追踪方法对水泥、钢筋、砂石等主要材料进行精准记录，系统将迅速生成每个施工环节的耗材信息，并以统计模型呈现超支或结余的概率区间。若某些材料价格受市场冲击而大幅波动，动态管理机制会及时调取库存数据与替代材料方案，为施工团队提供更稳妥的应对策略。工程人员在开工前制定合理预算目标，并结合AI技术分析以往类似项目的数据，有助于持续调整并完善实时监控措施，让可能产生额外支出的施工节点得到更细致的预判与管控。

2.施工资源调度的智能化分配

项目团队若想在有限资金内兼顾进度与质量，需要精确调度施工资源。经验主义常常忽视供应链不确定性或工人出勤波动等因素，最终出现材料堆积或人力闲置的矛盾。AI模型利用大规模历史数据和现有环境记录，通过强化学习算法或预测分析技术，对供需不平衡风险进行模拟，并给出相对最优的物料分配策略。若气候突变或交通管制导致物料运输受阻，系统将迅速反馈设备调度与人员排班的调整建议，避免无谓的资源滞留，显著减少等待与延误带来的额外费用，保证物料供应和进度能够与既定计划保持一致。

3.绩效考核与持续改进

针对预算执行与成本实际支出开展量化评估，有助于深入理解各施工阶段的消耗情况。基于AI的绩效考核方式往往能够识别传统做法未能注意到的潜在问题。若将AI统计结果与手动核算明细进行对比，管理层可以明确成本异常的位置，进而迅速组织内部审查，查明材料耗损超标或人力规划不合理的具体成因。持续改进需要在项目收尾后展开复盘，总结AI模型与实际开支之间的差异，以便在后续施工中调整相关算法参数。施工企业一般会对完工项目的费用情况进行归集，并结合AI平台反馈搭建有效的成本控制数据库，帮助未来工程更高效地识别潜在耗费环节。若在各阶段关注算法迭代过程，团队将不断深化对施工场景的理解，使AI在建筑工程成本控制中的运用逐步走向成熟与完善。

三、结论

人工智能在建筑成本控制中的应用，体现的是数据驱动下的管理机制再造。其价值不在于取代传统经验，而在于通过高效数据分析、大量的经验汇总与快速响应能力，为各环节提供系统支持。从预测模型的构建到资源调配与绩效评估的闭环管理，AI技术已逐步渗透至管理核心。AI工具的经验数据叠加体量和对成本控制的理解深度与应用广度将直接决定成本控制水平的提升。未来，将所有参建项目建设过程中多方主体的经验和理论并入AI模型，彻底规避人才流失引发的经验反复归零困境，确保知识与经验得以持续沉淀累积，建筑行业方能建立起更稳定、更高效、更健全的成本控制体系。

参考文献：

[1]乐裕.浅析人工智能技术在工程造价领域的应用前景[J].散装水泥，2024（4）：104-107.

[2]宋玉.智能化时代下的建筑工程项目成本控制[J].商讯，2020（35）：144-145.

[3]王俊霞.智能化工程管理技术在建筑工程管理中的应用[J].工程建设与设计，2025（4）：100-102.