智能化背景下土木工程施工技术的应用

中图分类号：TU741 文献标识码：A

引言

随着信息技术、人工智能、大数据和物联网的迅猛发展，智能化施工技术逐渐成为土建施工领域的重要变革力量。近年来建筑信息模型（BIM）、自动化施工、智能监测等技术在土建工程中的广泛运用，不仅改变了施工方法，也促进了施工管理的智能化和数字化转型。然而在智能化施工技术推广过程中，仍然存在许多挑战。因此本文将从智能化施工技术的视角出发，探讨其在土建施工中的实际应用以及所面临的挑战，并提出相应策略建议。

1 智能化技术在土木工程施工管理中的必要性

1.1 提高施工管理效率与质量

施工管理效率与质量的提升本质上是信息处理能力与系统控制能力的升级。智能化技术借由多维感知网络，得以实时采集人员、机械、材料、环境等要素的状态数据，且利用边缘计算与云计算协同处理技术，进而构建起动态更新的管理数据库。基于机器学习算法针对历史数据与实时数据的关联分析，能够建立诸如施工进度预测模型、资源需求预测模型、质量风险预警模型等决策支持工具。这般智能化的数据处理能力，使得管理者可以突破在传统管理模式之下信息获取的时空限制，精准地识别出施工过程当中的关键路径与瓶颈环节，达成资源配置的动态优化以及过程偏差的及时修正。

1.2 优化传统施工方式

传统的土木工程施工领域，施工作业长期受限于过时的管理理念，施工过程普遍伴随着高昂的时间与人力成本，进而导致施工进度拖延，还频繁引发质量问题，加剧了员工流动引起的不稳定性，给项目的整体进展带来诸多挑战。信息技术的迅速发展，为改变这一现象带来了新的契机。信息技术的应用打破了时间、空间与地域的限制，赋予企业以前所未有的实时洞察力。借助信息技术，管理者可以随时捕捉施工现场的每一个细微变化。以物联网技术的应用为例，它能将施工现场的各类机械设备与信息管理系统紧密连接，形成一个稳定的信息交互网络。物联网技术在施工过程中，可以持续不断地采集各种机械器具的运行状态数据，并将这些信息实时上传至管理系统，可以深入了解施工的进展情况，然后，基于收集到的数据，快速进行深度分析，准确识别施工可能存在的潜在问题，并以此为依据向机械设备发出准确的控制指令。

1.3 提高数据处理能力

随着现代建设项目规模的不断扩大，项目实施过程中所产生的信息量呈现出爆炸式增长的趋势。这种迅猛的数据扩张对项目的信息管理提出了前所未有的挑战。在这样一个庞大的数据海洋中，如何准确地获取并且处理这些关键信息，成为保证项目管理质量与提升决策效率的核心问题。在此情况下，传统管理模式在面临如此庞大的数据处理任务时，通常显得力不从心，无法在有限时间内高效提取出有价值的数据，更难确保数据处理结果的真实可靠性，严重降低了项目管理的效率，还可能因信息失真导致决策失误，进而给项目整体的进展造成负面影响，甚至引发一系列连锁反应。为应对这一挑战，信息技术的深度应用为项目管理注入了强劲动能。现代信息技术凭借卓越的数据处理能力，在确保管理效能的同时，实现了海量数据的高效采集与智能分析。以大数据技术为例，其不仅能够实时捕获工程建设全流程数据节点，更能快速完成多源数据的融合处理与深度挖掘，从而萃取具有决策价值的管理洞见。此外，基于大数据分析的预测模型可精准预判施工进度趋势，系统识别潜在风险并量化评估影响程度，助力管理者构建前瞻性风险防控体系，显著提升项目实施的顺畅度。

2 智能化技术的应用现状

2.1 技术成本与效益的平衡难

智能化技术的全周期成本构成复杂，前期需投入高额资金用于BIM 软件授权、物联网传感器、智能施工设备、系统搭建及定制化开发，后期还需持续支付维护升级费用。对于中小型建筑企业而言，这种“高投入-慢回报”的模式形成明显门槛，例如一套完整的BIM 协同管理系统年均投入可达数十万元，而其效益需通过多个项目周期才能逐步显现。部分企业因短期成本压力选择“局部智能化”，导致技术应用碎片化，难以发挥协同效应，反而可能因系统不兼容增加管理成本。

2.2 技术标准与协同机制的缺失

当前智能化技术应用缺乏统一的行业标准，不同厂商的BIM 平台、物联网设备通信协议存在数据孤岛现象。例如，施工单位使用的BIM 模型格式与监理单位的验收系统不兼容，导致信息传递效率低下；智能设备的传感器数据接口不统一，难以接入统一管理平台实现协同调度。此外，技术应用的流程规范也不完善，如无人机测绘数据的精度标准、人工智能质量检测的判定阈值等缺乏明确界定，导致不同项目的技术应用效果差异较大，给工程监管和质量验收带来困难。

2.3 复合型人才供给的结构性短缺

智能化施工需要复合型人才，但目前行业人才结构呈现明显断层：传统施工人员对智能设备操作、数据分析工具的掌握不足，难以适应技术升级需求；信息技术专业人才又缺乏土木工程施工经验，开发的智能化系统往往与现场实际需求脱节。高校人才培养滞后于行业发展，课程体系中智能化技术与土木工程专业的融合度不足，导致毕业生难以快速胜任岗位。企业内部培训也多停留在基础操作层面，缺乏对员工系统思维和技术创新能力的培养，制约了智能化技术的深度应用。

2.4 数据安全与隐私保护的风险凸显

智能化施工产生的海量数据，如工程设计图纸、施工现场定位信息、人员生物特征数据，包含大量敏感信息，其安全防护面临严峻挑战。一方面，施工现场网络环境复杂，物联网设备、无人机等终端的安全防护能力较弱，易成为黑客攻击的突破口；另一方面，数据共享过程中，缺乏完善的加密机制和权限管理，可能导致数据泄露或滥用。例如，施工进度数据的泄露可能被竞争对手利用，人员定位信息的泄露则可能威胁施工人员人身安全，这些风险使得部分企业对智能化技术应用持保守态度。

3 智能化技术应用的具体实施策略

3.1 数字化施工监控技术的应用

数字化施工监控技术是数字化技术在土木工程运维管理中的另一创新应用。通过应用现代科技手段，对施工过程进行实时、全过程、不间断的监控，确保施工质量和安全。数字化施工监控技术可以实现对施工现场的视频监控、环境监测、设备监控等。通过视频监控技术，可以实时观察施工现场的情况，及时发现并处理安全隐患和质量问题。通过环境监测技术，可以实时监测施工现场的温度、湿度、噪声等环境参数，确保施工环境的舒适性和安全性。通过设备监控技术，可以实时监测施工设备的工作状态和运行参数，及时进行维护和保养，

确保设备的正常运行。

3.2 材料与设备信息化管理

因为土木工程项目所蕴含的复杂性，其通常需要较长的施工周期才能完成。施工管理中，需要依赖于庞大的团队协同作业，才能顺利推进项目进展。其中，建筑材料与设备信息化管理是支撑整个施工过程的核心要素。为优化建筑材料与机械设备的信息化管理流程，相关施工管理人员需要进一步明确在项目实施中涉及的每类建筑材料及机械设备。例如，对各类材料及设备的规格、性能、用途等关键性信息进行详细定义。接下来，应全面收集并整理这些资源在采购、租赁、仓储及其他管理环节所需的相关文档，以提升信息的全面性，为构建信息库奠定基础，也为后续的管理工作提供重要依据。在完成信息收集后，施工管理人员必须实施严格的核验流程，对所有收集到的信息进行逐一审核，剔除错误或冗余的数据，进一步提升信息库中每一项数据的真实性。在完成核验后，方可建立一个集成建筑材料与机械设备信息的综合信息库，以便为管理者提供及时的数据支持，帮助其制定科学的决策，以及发现潜在的管理问题，从而进一步提升整体管理效能。另一方面，企业管理的精细化实施过程中，为有效提升施工材料与设备的信息化管理水平，企业可积极引入物联网与云计算等先进技术。这些技术可以助力企业将施工现场必需物资、日常消耗品及应急储备等物资进行分类，以此明确物资的用途，优化存储采购流程，降低物资浪费。在此基础上，企业还需整合与施工过程相关的工艺流程资料、质量评估报告、技术审批文件、工程建议报告及项目概览等多维信息。通过不断丰富管理体系，使决策依据更加充分，以提升决策的准确性。同时，考虑到数据在现代企业管理中的核心地位，企业务必要对前述各类资料及设备信息实施多重备份策略，以防止因时间推移或意外事件导致的数据损失。此外，在建筑材料与机械设备的全生命周期管理中，企业应构建覆盖使用、维护、调度及库存等环节的智能化信息管理体系。通过建立实时数据采集与分析系统，企业可精准掌握物资动态消耗情况，实现全流程数字化管控。

3.3 项目信息管理

在项目信息管理领域中，智能化技术的应用体现为数据集成与知识管理的深度融合，而其核心就在于构建多维异构数据的协同治理体系。通过建筑信息模型（BIM）技术所构建的三维可视化信息平台，不但实现了设计参数、施工方案、进度计划等结构化数据的数字化表达，更是通过物联网接口，将施工现场影像、设备运行状态、环境监测数据等非结构化信息进行标准化编码与关联存储。这种多源数据的融合机制，冲破了传统信息管理中的格式壁垒，形成了覆盖项目全生命周期的数字资产库，为后续的数据挖掘与知识发现奠定了基础。基于自然语言处理技术的文档管理系统，运用语义分析与实体识别算法，对合同文本、技术规范、变更签证等非结构化文档予以智能解析，构建出具有上下文关联的语义网络，实现跨文档内容的检索与知识关联的推荐。区块链技术的引入，则是通过分布式账本结构，实现工程数据的去中心化存储，利用哈希算法与时间戳机制，确保数据记录的不可篡改性，并且智能合约通过预设条件触发自动执行流程，为多方参与的工程变更、支付结算等业务场景提供了可信的协作环境。这种信息管理模式的革新，从本质上讲，是通过数据要素的流动与共享，重新构建项目管理参与方的协作关系网络，消除传统层级制管理架构中的信息衰减与失真现象。

3.4 智能化设计与施工方案优化

在施工前期，BIM 技术的应用使设计过程更加精准，施工单位可以利用数字化建模进行施工方案模拟，并通过多维度数据分析优化施工流程。在复杂结构施工中，BIM 能够提前识别可能存在的施工冲突，避免设计缺陷导致现场返工，提高施工效率。数据统计显示，在地铁、桥梁等复杂工程中，BIM 技术能够减少 20%～30% 的施工变更，提高施工质量有效控制成本。虚拟施工仿真（VDC）技术的应用使施工团队能够提前进行施工流程推演，结合工程实际情况优化资源配置，减少施工误差。在土木工程施工中，结合 BIM 与 VDC 可以优化塔吊布置方案，减少塔吊交叉作业风险，提高吊装效率。基于人工智能施工方案优化系统已在实际工程中得到应用，深度学习算法能够通过历史工程数据分析最优施工路径，提高施工进度预测准确性。在某大型机场航站楼建设中，施工单位利用AI 辅助施工调度系统，将混凝土浇筑效率提高了 15% ，大幅缩短了施工周期。通过大数据分析技术，施工单位可以实时监控施工进度、资源消耗以及成本支出，从而实现施工过程精细化管理。

3.5 质量控制与验收

智能化质量控制体系的技术特征表现为检测手段的精准化以及评价过程的标准化，其理论基础在于质量信息的全要素数字化表征。三维激光扫描技术通过高密度点云数据的采集与处理，构建起建筑实体的毫米级精度空间模型，基于点云配准算法，实现实测数据与设计模型的自动对比分析，通过偏差矢量化计算，生成可量化评价的质量缺陷清单。在材料性能检验方面，光谱分析技术通过对物质特征谱线的识别，实现材料成分的快速判定，超声波探伤技术利用声波传播特性的差异，检测内部缺陷，这些无损检测方法与材料专家知识库相结合，形成了从宏观性能到微观结构的全方位质量评估体系。智能验收系统的核心技术在于对规范条文的数字化解析与知识图谱的构建，通过本体建模方法，将分散的验收标准转化为结构化知识网络，运用规则推理引擎，自动校验施工记录与检测报告的合规性，生成符合行业规范的标准验收文档。这种智能化质量控制机制的价值在于，将传统定性化、抽样化的质量管控模式，转变为定量化、全面化的管理体系，显著地提升了质量评价的客观性与科学性。

4 结束语

智能化技术在土木工程施工中的应用已经显示出巨大的潜力和价值。通过本研究的实验分析可看出BIM 技术、人工智能和物联网等智能化技术在提高施工效率、优化设计方案、增强安全监测等方面的显著成效。然而，在推进智能化技术应用的过程中，仍然面临着诸多挑战。未来需要进一步加强技术创新，完善相关标准和政策，培养复合型人才，以推动智能化技术在土木工程施工中的深入应用。只有这样，才能充分发挥智能化技术的优势，推动土木工程行业的转型升级，实现高质量、高效率、低成本的可持续发展。

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