新时代如何利用 AI 技术加强市政工程中的质量安全管理

一、AI 技术应用于市政工程质量安全管理的核心需求

（一）质量隐患精准识别需求

市政工程质量隐患的“隐蔽性、复杂性、滞后性”特征，决定了传统人工排查难以满足精准识别需求，亟需 AI 技术提供“可视化+数据化”的解决方案。从施工环节看，混凝土浇筑后的强度达标情况、钢筋绑扎的间距与保护层厚度、管道接口的密封性能等关键指标，或因位于结构内部（如墙体、路基），或需专业数据支撑（如回弹值、渗漏量），人工仅凭经验难以快速精准判断，易导致隐患随工程推进逐渐扩大；从验收环节看，部分工程依赖抽样检测，无法覆盖全部构件，可能遗漏局部质量问题（如某段管网接口松动），为后期运维埋下隐患；从运维环节看，道路路基沉降、桥梁裂缝扩展、地下管网腐蚀等问题，早期征兆多表现为细微变化（如路面毫米级沉降、管道内壁轻微锈蚀），人工巡检难以察觉，待问题显性化时已造成较大损失。AI 技术需通过图像识别、传感数据分析等手段，自动捕捉质量异常的特征信号（如裂缝宽度、位移速率、渗漏痕迹），并与设计规范、验收标准自动比对，实现隐患“早发现、早定位、早处置”，突破人工识别的物理局限。

安全风险实时防控需求

市政工程施工场景的“动态性、复杂性、高危性”，要求安全风险防控必须实现“实时监测+动态预警”，而传统“定时巡检”模式难以满足这一需求，需AI 技术提供全天候、智能化的防控支撑。一方面，施工过程中的人员违规行为（如未佩戴安全帽、跨越防护栏杆、高空作业未系安全带）、设备异常状态（如塔吊吊钩偏移、施工电梯门未关闭、压路机荷载超限），具有突发性强、影响范围广的特点，人工巡检存在时间间隔与视角盲区，难以及时发现并制止；另一方面，工程面临的环境与结构风险具有动态变化特征，基坑开挖过程中的边坡位移、暴雨天气下的路基积水、软土地基上的桥梁沉降，需持续监测数据支撑趋势判断，人工记录与手动分析的效率远无法满足实时性要求，易错过风险处置的黄金时间。AI 技术需通过实时采集现场视频、传感数据，构建动态风险分析模型，当发现违规行为或风险参数接近安全阈值时，立即触发预警并推送处置建议，将安全风险控制在萌芽阶段，避免事故发生。

二、AI 技术加强市政工程质量安全管理的具体应用（一）计算机视觉技术：质量安全智能监测

计算机视觉技术通过高清图像与视频的智能分析，实现市政工程质量隐患与安全违规的实时监测，覆盖施工、验收、运维全周期，显著提升排查效率与精准度。在施工质量监测方面，可通过施工现场部署的固定高清摄像头、移动巡检机器人、无人机等设备，实时采集混凝土浇筑、钢筋绑扎、管道安装等关键工序的图像数据，AI 模型基于训练好的特征库（如规范要求的钢筋间距范围、混凝土表面合格状态），自动识别钢筋间距是否超标、混凝土表面是否存在裂缝、管道接口是否对齐，识别结果直接关联设计图纸编号与规范条款，生成包含隐患位置、问题描述、整改建议的质量异常报告，同步推送至施工与监理人员终端；在施工安全监测方面，AI 通过视频流分析可实时识别两类风险：一是人员违规行为，如未佩戴安全帽、未系安全带、跨越防护栏、在危险区域吸烟等，二是设备异常状态，如塔吊吊钩偏移安全区域、施工电梯门未关严启动、压路机碾压范围超出标线，发现违规后立即触发施工现场的声光预警，并向管理人员发送包含违规画面、位置信息的预警通知，实现“发现即干预”；在运维质量监测方面，无人机搭载高清相机与红外热像仪，可对道路、桥梁、隧道等露天工程进行定期巡检，AI 自动识别路面坑洼、裂缝、桥梁支座变形、隧道内壁渗漏水等隐患，生成可视化巡检报告；对地下管网，可通过管道机器人搭载摄像头，采集内壁图像并由AI 识别腐蚀、堵塞、接口松动等问题，相比人工井下作业更安全、更高效。

（二）AI 技术与监理工作直接的联系

在新时代利用 AI 技术加强市政工程的质量安全管理过程中，监理工作是不可或缺的重要环节。AI 技术可以与监理工作紧密结合，提升监理工作的效率和质量，从而更好地保障市政工程的质量安全。以下是体现与监理工作之间联系的具体内容：

施工前

监理规划与AI 技术结合：

风险评估与监理重点确定：监理单位可以利用AI 技术对市政工程的风险评估结果进行分析，根据风险等级和类型，确定监理工作的重点和难点。例如，对于地质条件复杂的区域，监理可以重点监督地基基础施工的质量和安全措施。

设计审查与监理参与：在设计阶段，监理工程师可以借助AI 辅助设计软件的分析结果，对设计方案的可行性和安全性进行审查，提出监理意见，确保设计方案符合质量安全要求。

监理人员培训与AI 辅助：

个性化培训计划：监理单位可以利用AI 驱动的培训系统，为监理人员制定个性化的培训计划，提高监理人员对市政工程质量安全标准和规范的掌握程度，增强监理人员的业务能力。

模拟监理场景：通过AI 技术构建虚拟的市政工程施工场景，让监理人员在模拟环境中进行监理操作的练习，提高监理人员应对各种质量安全问题的能力。

施工中

质量监理与AI 检测协同：

实时数据共享：AI 质量检测设备和系统可以将检测到的质量数据实时传输给监理工程师，监理工程师可以根据这些数据及时发现质量问题，并要求施工单位进行整改。例如，AI 检测到混凝土强度不符合要求时，监理工程师可以立即要求施工单位进行复检或采取补救措施。

质量验收标准一致性：AI 技术可以确保质量检测结果与监理验收标准的一致性。监理工程师可以根据 AI系统提供的检测报告，快速准确地进行质量验收，避免人为因素导致的验收误差。

安全监理与AI 监控联动：

安全预警与监理响应：AI 安全监控系统发现安全隐患时，会自动向监理工程师发出警报。监理工程师可以迅速到达现场，核实情况并要求施工单位采取相应的安全措施，及时消除安全隐患。

安全检查与 AI 数据分析：监理工程师可以利用 AI 系统对施工现场的安全数据进行分析，找出安全问题的规律和趋势，有针对性地开展安全检查工作。例如，通过分析施工人员违规行为的数据，监理工程师可以加强对特定区域或特定工种的安全监督。

进度监理与AI 预测配合：

进度偏差分析与监理干预：AI 系统预测到工程进度可能延误时，监理工程师可以及时介入，分析进度滞后的原因，协调各方资源，督促施工单位采取措施加快施工进度，确保工程按时完成。

进度计划调整与监理审核：监理工程师可以根据AI 系统提供的进度预测结果，对施工进度计划进行审核和调整，确保进度计划的合理性和可行性，为市政工程的质量安全管理提供时间保障。

施工后

监理竣工验收与AI 验收系统结合：

竣工质量评估：监理工程师可以利用AI 辅助质量验收系统对市政工程的竣工质量进行全面评估，确保工程质量符合设计和规范要求。AI 系统提供的详细验收报告可以为监理工程师的竣工验收提供有力支持。

遗留问题跟踪：监理单位可以利用AI 技术对竣工验收中发现的遗留问题进行跟踪和管理，确保施工单位及时整改，保障市政工程的使用安全。

监理运维阶段的参与与AI 监测协同：

设施运行状态监督：监理单位可以参与市政工程的运维阶段，利用AI 技术对市政设施的运行状态进行监督。监理工程师可以根据AI 监测系统的数据，对设施的维护和保养工作进行监督，确保市政设施的安全运行。

运维管理建议：监理工程师可以根据AI 数据分析的结果，为市政设施的运维管理提出建议，优化运维管理流程，提高运维管理效率，延长市政设施的使用寿命。

监理数据管理与AI 分析反馈：

质量安全数据整合：监理单位可以利用AI 技术将市政工程在施工和运行过程中的质量安全数据进行整合和分析，形成完整的质量安全档案。这些数据可以为后续工程的监理工作提供参考和借鉴。

监理经验总结与反馈：监理工程师可以根据AI 分析结果，总结监理工作经验，发现监理工作中的不足之处，并提出改进措施，不断提高监理工作的质量和水平。同时，将分析结果反馈给施工单位和管理部门，促进市政工程行业质量安全管理水平的提升。

通过将 AI 技术与监理工作紧密结合，可以充分发挥 AI 技术的优势，提升监理工作的效率和质量，更好地保障市政工程的质量安全。监理工作在AI 技术的支持下，可以更加科学、精准地开展，为市政工程的顺利实施和安全运行提供有力保障。

三、AI 技术在市政工程质量安全管理中应用的实践保障机制（一）技术适配与标准体系建设

AI 技术要在市政工程场景落地，需先解决“技术适配”与“标准统一”问题，避免技术与实际需求脱节。在技术适配方面，需根据市政工程的场景特性选择针对性技术与设备：地下管网监测需选用耐潮湿、抗腐蚀、低功耗的AI 传感设备（如无线水质传感器、管道内壁摄像头），避免设备因环境恶劣频繁故障；高空桥梁巡检需选用长续航、抗风载、定位精准的无人机（如多旋翼无人机搭配RTK 定位模块），确保在复杂气象条件下仍能稳定采集数据；基坑施工监测需部署防水型位移传感器与视频摄像头，避免雨水浸泡影响数据采集。同时，AI 模型需与市政工程规范深度适配，将《城市道路工程施工与质量验收规范》《城市桥梁工程施工与质量验收规范》《地下防水工程质量验收规范》等标准中的参数要求（如钢筋间距允许偏差、混凝土强度等级、裂缝宽度限值），嵌入识别与预警模型，确保AI 判断依据与行业规范完全一致。在标准体系建设方面，需从三个维度制定规范：数据标准明确质量安全数据的采集范围（如施工环节需采集的参数、运维环节需记录的指标）、格式要求（如数据字段定义、单位标准）、共享接口（如数据传输协议）；技术标准规定AI 模型的性能指标（如混凝土裂缝识别准确率 ≈95% 、人员违规行为识别响应时间 ⩽1 秒、预警准确率 g₀% ）、设备选型要求（如摄像头分辨率、传感器精度）；应用标准明确AI 监测的频次（如桥梁AI 巡检每月至少1 次、地下管网每季度1 次）、数据审核流程（如AI 识别结果需经人工复核确认）、预警处置时限（如红色预警需30 分钟内响应），确保AI技术应用规范化、可落地。

（二）复合型人才队伍培养

AI 技术在市政工程中的应用，离不开“市政工程专业能力 +AI 技术能力”的复合型人才支撑，需构建多层次、全链条的培养体系。针对现有管理人员，需开展 AI 应用能力培训，内容涵盖 AI 质量监测系统的操作流程（如如何查看识别报告、处理预警信息）、AI 模型的基本原理（如图像识别的特征提取逻辑、预测模型的参数含义）、数据平台的使用方法（如如何上传数据、生成分析报告），通过案例讲解（非具体案例）、实操演练，帮助其理解技术逻辑，避免因“不懂技术”导致的应用抵触；针对技术人员（如施工技术员、监理工程师），需深化 AI 技术与专业知识的融合培训，如讲解如何根据工程特点调整 AI 监测参数（如不同混凝土强度等级对应的识别阈值）、如何结合AI 分析结果判断质量问题成因（如裂缝是温度收缩还是荷载导致）、如何利用历史数据优化施工工艺，同时联合高校与 AI 企业，开设“市政工程+AI”交叉学科课程，培养既熟悉道路、桥梁、管网施工工艺与质量安全规范，又掌握 AI 模型训练、数据标注、算法优化的专业技术人才，负责 AI 系统的调试、维护与迭代；针对行业后备人才，需推动高校市政工程专业课程改革，增设AI 基础、大数据分析、智能监测等课程模块，开展校企合作实习（如让学生参与AI 监测项目的数据整理），培养具备跨学科思维的新生代人才，缓解行业复合型人才缺口。

（三）数据安全与伦理规范保障

AI 技术应用依赖海量工程数据与现场信息，需构建“数据安全+伦理规范”的双重保障机制，防范数据泄露与技术滥用风险。在数据安全方面，需覆盖数据采集、传输、存储、使用全流程：采集环节明确数据采集范围，仅收集与质量安全相关的必要信息（如工程参数、隐患图像），避免过度收集无关数据（如施工人员隐私信息、周边居民个人信息）；传输环节采用加密技术（如HTTPS 协议、VPN 专线、区块链存证），防止数据在传输过程中被窃取、篡改或拦截；存储环节采用分级存储策略，核心数据（如工程结构关键参数、隐患整改记录）存储于本地加密服务器，非核心数据（如普通施工照片）可采用云存储，同时设置严格的访问权限（如管理员、技术员、监理人员的权限区分），仅授权人员可查看或修改数据；使用环节建立数据访问日志，记录每一次数据调用的主体、时间、用途与操作内容，确保数据可追溯，一旦出现异常访问可快速定位责任人。

结束语：新时代背景下，AI 技术正推动市政工程质量安全管理从“传统经验型”向“现代智能型”转型，其在智能监测、动态预警、数据协同方面的优势，能有效破解传统管理的痛点，为工程质量安全提供更精准、更高效的保障。当前，AI 技术在市政工程领域的应用仍处于探索阶段，面临三方面挑战：一是技术适配性有待提升，针对地下暗挖工程、深海隧道、复杂地质条件下的AI 监测技术，仍需突破环境适应性、数据采集稳定性等难题；二是复合型人才缺口较大，既懂市政工程专业又掌握AI 技术的人才储备不足，难以满足大规模应用需求；三是行业标准与伦理规范体系尚未完善，数据安全管理、技术应用边界、责任划分等问题仍需进一步明确。未来，需从技术研发、人才培养、制度建设三方面协同发力：加大“AI+市政工程”的专项研发投入，突破场景适配技术瓶颈；深化高校、企业、行业协会的合作，构建多层次复合型人才培养体系；加快行业标准制定，完善数据安全与伦理规范，明确技术应用的操作指南与责任框架。通过技术、人才、制度的协同推进，推动AI 技术深度融入市政工程质量安全管理全周期，助力新时代市