人工智能技术在建筑工程中的应用及挑战

引言：传统建筑工程管理模式主要依赖人工操作和经验判断，信息传递链条长且分散，导致项目各环节数据滞后，管理决策缺乏科学依据。成本、进度和质量数据难以及时获取，资源调配效率低，容易出现延误和浪费。尤其在大型项目中，多部门、多分包、多环节协作增加了管理复杂性，传统模式难以实现精细化、透明化和高效化管理。因此，探索数字化和智能化管理路径成为提升工程管理水平和项目绩效的迫切需求。

二、人工智能在工程管理中的应用现状

（一）传统工程管理局限性

传统工程管理高度依赖人工操作和经验判断，项目数据分散、信息传递缓慢，成本、进度、质量等关键数据难以及时获取，管理者决策多基于历史经验，风险预测滞后，容易造成资源浪费和项目绩效下降。大型工程项目中，多部门、多分包、多环节协作增加了管理复杂性，使传统管理模式难以满足精细化、透明化和高效化的需求。缺乏数据驱动的动态控制手段，使项目在应对突发问题时反应迟缓，难以实现科学化管理和持续优化。

（二）人工智能应用现状

当前部分建筑企业已开始尝试将人工智能应用于工程管理，包括施工进度预测、施工方案优化、成本核算智能化、质量缺陷检测及资源调度等环节[1]。然而，多数企业的人工智能应用仍停留在初级阶段，存在数据标准不统一、模型应用深度不足、管理流程与技术融合度低等问题。少数领先企业已能够实现实时进度监控、风险预警、施工方案优化及资源调配智能化，但整体行业人工智能管理水平仍不高。行业迫切需要建立完整的数字化管理体系，将数据、模型和管理流程有机融合，实现工程项目智能化和数字化管理的广泛推广与落地。

（三）推动人工智能管理应用必要性

人工智能在工程管理中的价值不仅在于技术创新，更体现为管理模式升级。通过人工智能辅助决策，可实现成本精细控制、资源配置优化、施工风险预测以及项目效率提升，形成全生命周期的数据驱动管理。随着建筑行业智能化发展趋势和政策要求的推进，企业必须将人工智能技术嵌入核心管理体系，推动组织结构优化、流程再造和决策模式升级，实现管理自动化和智能化。这样不仅能够提升项目执行力和企业竞争力，还能为企业在复杂项目环境中提供科学依据和快速响应能力，确保数字化管理落地和持续优化。

二、人工智能在工程管理中的应用路径

（一）数据整合与智能信息平台

数字化管理的首要任务是实现工程项目数据的全面整合和标准化。通过建设统一的信息化平台，将设计、施工、成本、进度、质量及安全数据集中管理，实现数据实时上传、监控与可视化分析。平台不仅提供数据存储，还能对数据进行标准化分类和权限管理，确保信息安全与管理可靠性[2]。例如，在某大型城市综合体项目中，项目团队通过信息平台将设计图纸、施工日志、成本报表和质量检查记录整合，管理人员能够实时掌握各分包单位的进度与成本状态，及时发现异常，优化资源调配。数据整合不仅提高了信息共享效率，也为后续流程优化和科学决策提供坚实基础，实现了从经验驱动到数据驱动的管理转型，提高了项目整体执行力和管理透明度。

（二）流程优化与智能化管理

数字化管理能够对施工进度、成本核算、质量检查及资源调度等环节实现流程优化。通过分析历史数据和实时监控，项目管理流程能够自动生成施工计划、调整资源分配并预测潜在风险，减少重复操作和人为错误。例如，在某大型住宅工程项目中，管理团队利用数据分析优化了施工顺序，提前调整关键设备调度，使施工周期缩短，同时降低了成本超支风险。结合标准化管理，各分包单位严格按照统一流程执行施工任务，保证项目执行一致性和质量稳定性。可视化看板和预警系统使管理者能够对关键节点实时监控，快速响应异常情况，实现工程管理向精细化、智能化方向发展，提升了整个项目的效率、透明度与风险控制能力。

（三）决策支持与风险预警

数字化管理核心在于提供科学决策和风险预警能力。通过历史数据分析和实时信息监控，管理者可对进度延误、成本超支、质量缺陷和安全隐患进行预测和预警，并提出优化方案。例如，在某大型交通基础设施项目中，管理平台通过汇总施工进度、材料消耗和劳动力分布数据，提前发现关键节点可能延误的风险，并调整施工方案和资源分配，成功避免了工期延长和成本增加[3]。管理者还可以借助数据分析结果进行预算控制、资源调度优化和施工方案调整。通过可视化展示关键指标，提高了管理透明度和团队协作效率，形成闭环管理机制，实现项目管理科学化、可控化和精细化，为工程项目提供可靠决策依据和高效执行能力。

三、人工智能在工程管理中的挑战与对策

（一）数据与技术挑战

数字化管理和智能决策依赖高质量、完整和可用的数据，但工程项目中数据常存在分散、标准不统一、缺失和异常问题，导致分析和预测结果受限。技术平台建设成本高，系统集成复杂，需要专业技术人才进行维护和优化，而这类人才在工程企业中相对短缺。为解决此问题，企业需要建立统一的数据管理体系，包括数据标准化、分类管理和实时监控机制，同时加强数据采集、清洗和存储能力，确保数字化管理系统能够稳定、可靠地运行，为决策提供有效支撑，实现全生命周期的数据驱动管理。

（二）管理与组织挑战

智能化管理的推广面临组织结构和管理流程适配问题。传统企业决策机制与智能化分析工具结合度低，管理者对技术理解有限，难以将分析结果转化为具体执行方案。流程变革和岗位调整可能引发员工抵触情绪和管理风险。企业应通过培训提升管理者和员工的数据意识和技术能力，优化制度设计，明确岗位职责与数字化管理流程，实现组织、流程和技术的深度融合，推动管理模式转型，提升项目执行效率和决策科学性。

（三）安全与伦理挑战

数字化管理涉及企业核心信息和员工、分包单位的敏感数据，安全、隐私和合规性成为关键问题。决策分析系统可能存在黑箱特性，输出结果可解释性不足，责任追溯困难。为防范此类风险，企业应建立完善的监管机制和应急预案，制定严格的数据使用规范，定期验证分析模型的可靠性，确保决策可追溯、安全可控，从而在保障数据安全和伦理合规的前提下，实现智能化管理和高效执行。

四、结论

数字化管理和智能化决策在工程管理中发挥着关键作用，依托数据整合、流程优化和科学决策支持，实现项目全生命周期的精细化、透明化和高效化。然而，技术实施仍面临数据标准化不足、系统集成复杂、组织流程适配及安全合规等挑战。企业需要建立完善的数据管理体系、优化流程和岗位设置，同时加强培训与制度保障，确保智能化管理工具有效落地。持续改进可显著提升项目执行力、降低风险、优化资源配置，实现管理模式的现代化升级与整体竞争力提升。

参考文献

[1] 田碧媛. 人工智能技术在建筑工程管理中的应用[J].新城建科技,2025,34(05):184-186.

[2] 李伟,邓树密,周杰. 人工智能在建筑工程中的应用分析[J].四川建筑,2024,44(06):66-67.

[3] 刘钊.建筑工程管理中的智能技术应用研究[C]//中国智慧工程研究会.2024 人工智能与工程管理学术交流会论文集.浙江明康工程咨询有限公司;,2024:425-427.