人工智能在工程造价信息化中的应用探讨

作者简介：戴伟艳（1979.04-），女，汉族，湖南新化县，本科学历，一级造价师，研究方向：工程造价

摘要：信息技术的迅猛发展促使工程造价领域朝着信息化与智能化方向大步迈进。人工智能技术凭借其卓越的数据处理、分析以及预测能力，为工程造价信息化带来了前所未有的变革机遇。本文深度剖析人工智能在工程造价信息化领域的应用现状、显著优势、面临挑战以及未来发展走向，全面展示其在提升工程造价准确性、效率和管理水平方面的关键作用，旨在为推动行业智能化发展提供兼具理论深度与实践价值的参考依据。

关键词：人工智能；工程造价信息化；应用；挑战；发展趋势

一、引言

在工程项目管理体系中，工程造价占据着核心地位，它直接关系到项目的成本控制成效与经济效益高低。传统的工程造价模式高度依赖人工计算以及经验判断，这种方式不仅效率低下，而且极易受到人为因素的干扰，进而导致造价结果的准确性和可靠性大打折扣。在大数据、云计算、人工智能等新兴技术蓬勃兴起并快速发展的时代背景下，工程造价信息化已然成为行业发展的必然趋势。人工智能技术能够自动处理海量的工程数据，深度挖掘数据背后潜藏的规律，实现工程造价的精准计算、成本预测以及风险评估，为工程造价管理提供科学、高效的决策支撑，有力地推动了整个行业的转型升级。

二、工程造价信息化现状

（一）发展历程

在工程造价信息化发展的早期阶段，主要体现为简单计算机辅助计算工具的应用，例如借助电子表格软件进行工程量计算与造价编制工作，这在一定程度上初步提升了工作效率。随着信息技术的持续进步，各种各样的工程造价软件不断涌现，实现了工程量计算、套价、报表生成等功能的有机集成，在一定程度上规范了造价工作流程。近年来，伴随着大数据、物联网等技术的深度融合，工程造价信息化迈入了全新阶段，更加侧重于数据的收集、整合以及分析利用，以进一步提升造价管理的精细化程度。

（二）现存问题

1. 数据孤岛现象严重：工程项目通常涉及设计单位、施工单位、造价咨询机构等多个参与方，各方所使用的造价软件和信息系统各不相同，数据格式也难以统一，这就导致数据难以实现共享与流通，从而形成了数据孤岛，严重阻碍了信息的协同利用。举例来说，设计阶段所产生的工程量数据，施工单位和造价咨询机构无法直接读取使用，需要人工重新进行录入，这不仅耗费大量的时间和精力，而且在录入过程中容易出现错误。

2.数据质量欠佳：工程数据来源广泛，部分数据存在准确性差、完整性不足以及时效性滞后等问题。这些问题会严重影响基于数据的造价分析和决策的可靠性。比如，老旧建筑项目的设计图纸可能存在标注不清晰、尺寸缺失等情况，这必然会导致工程量计算出现偏差；而市场价格信息更新不及时，会使造价估算无法真实反映当前的成本水平。

3. 信息化应用深度不足：当前，多数工程造价信息化应用仅仅停留在业务流程电子化的浅层次层面，缺乏对数据的深度挖掘与智能分析，难以充分发挥信息化技术的优势来解决复杂的造价管理问题。例如，一些造价软件虽然能够生成报表，但却无法依据历史数据和实时信息对项目成本进行动态预测与风险预警。

三、人工智能在工程造价各阶段的应用

1. 投资估算阶段：人工智能模型可以通过对海量历史项目数据的学习，包括项目规模、建设标准、地理位置、市场行情等多维度信息，快速生成较为准确的投资估算。模型能够自动识别不同项目特征与造价之间的关联关系，充分考虑各种复杂因素对造价的影响，为项目前期决策提供可靠的成本预测，有效避免因估算偏差过大导致项目决策失误。

2. 设计阶段：在设计阶段，人工智能技术可辅助设计人员进行方案优化。通过对不同设计方案的造价模拟分析，快速对比各方案的成本差异，帮助设计人员在满足设计要求和功能需求的前提下，选择最经济合理的设计方案。同时，人工智能还能根据设计参数实时估算工程造价，实现设计与造价的协同控制，从源头上控制项目成本。

3. 招投标阶段：利用人工智能技术对招标文件进行智能分析，自动提取关键信息，快速编制投标报价文件。通过对历史投标数据和市场价格信息的分析，合理确定投标报价策略，提高中标概率。此外，人工智能还可用于评标环节，对投标文件进行初步筛选和评审，快速识别异常报价和违规行为，提高评标效率和公正性。

4. 施工阶段：施工过程中，人工智能可实时监控工程进度和成本。借助物联网技术采集施工现场的各类数据，如材料消耗、设备使用、人员出勤等，通过人工智能算法分析数据，及时发现成本偏差和潜在风险。当发生工程变更时，能快速评估变更对工程造价和工期的影响，并根据历史数据和经验模型提供合理变更方案和造价调整建议，帮助建设单位和施工单位有效管理工程变更，降低变更带来的成本风险。

5. 竣工结算阶段：结算审核时，人工智能系统能够快速比对竣工图纸、工程量清单、施工过程中的变更记录、签证文件等结算资料，自动识别数据之间的差异和异常情况，辅助造价审核人员进行结算审核。通过机器学习算法对审核数据进行学习和分析，不断提高审核的准确性和效率，减少结算纠纷。同时，对已完成项目的竣工结算数据进行深度挖掘和分析，利用人工智能算法提炼出各类项目的造价指标，如单方造价、各专业工程费用占比等，并将这些指标分类存储和管理，为后续项目的造价估算、成本控制和决策提供参考依据，同时有助于完善行业造价指标体系。

四、人工智能应用于工程造价信息化的优势

（一）提高工作效率

人工智能技术能够自动处理大量繁琐的工程造价计算和数据处理工作，诸如工程量计算、套价、成本分析等。与人工操作相比，可大幅缩短工作时间，显著提高工作效率。例如，传统人工计算一个复杂项目的工程量可能需要数周时间，而利用人工智能算量软件，只需输入相关图纸和参数，短时间内即可完成工程量计算，且准确率更高。

（二）提升造价准确性

通过对海量历史数据的学习和分析，人工智能模型能够更准确地把握工程成本的影响因素和变化规律，有效减少人为因素导致的误差，从而提高工程造价的准确性。在投资估算和成本预测方面，人工智能模型可以综合考虑多种复杂因素，生成更符合实际情况的造价结果，为项目决策和成本控制提供可靠依据。

（三）实现精细化管理

人工智能技术可对工程造价数据进行深度挖掘和分析，提供详细的成本构成、资源消耗等信息，帮助管理者实现对项目成本的精细化管理。例如，通过对施工过程中各项资源使用数据的实时分析，管理者能够精确了解每个环节的成本消耗情况，及时发现成本浪费点，并采取针对性措施进行优化，从而提高项目的经济效益。

（四）辅助决策支持

人工智能系统能够根据实时数据和历史经验，为工程造价管理中的各种决策提供科学建议和参考依据。在项目决策阶段，帮助决策者评估项目可行性和投资效益；在施工过程中，为应对成本偏差、工程变更等问题提供合理解决方案。这种数据驱动的决策支持模式，有助于提高决策的科学性和合理性，降低项目风险。

五、人工智能在工程造价信息化应用中面临的挑战

（一）数据问题

1. 数据获取困难：工程造价涉及多个参与方和众多业务环节，数据分散在不同系统和部门，获取完整、准确的数据存在一定难度。部分企业对数据重视不足，数据管理不规范，导致数据难以有效收集和利用。

2. 数据质量参差不齐：工程数据来源广泛，数据格式、标准不一致，部分数据存在错误、缺失、重复等问题，影响人工智能模型的训练效果和应用准确性。此外，数据时效性也至关重要，过时数据可能无法反映当前市场价格和工程技术变化，降低数据应用价值。

（二）技术问题

1. 模型适应性不足：不同工程项目具有独特特点和复杂性，现有人工智能模型可能无法完全适应所有项目需求。模型训练时，若数据样本不够全面、代表性不足，可能导致模型在实际应用中出现偏差，无法准确反映项目真实造价情况。

2. 技术更新换代快：人工智能技术发展迅速，新算法和模型不断涌现。工程造价行业从业人员需不断学习和更新知识，才能跟上技术发展步伐，将最新技术应用到实际工作中。然而，目前行业内部分人员对新技术接受和应用能力有限，制约了人工智能技术在工程造价领域的推广和应用。

（三）人才问题

1. 复合型人才短缺：人工智能在工程造价信息化中的应用需要既懂工程造价专业知识，又掌握人工智能技术的复合型人才。目前，高校相关专业设置和人才培养模式尚未完全跟上行业发展需求，导致这类复合型人才相对短缺，影响人工智能技术在工程造价行业的深入应用和创新发展。

2. 人员技能提升困难：对于现有工程造价从业人员而言，学习和掌握人工智能技术存在一定难度。一方面，人工智能技术较为复杂，需投入大量时间和精力学习；另一方面，行业内缺乏系统培训体系和学习资源，难以满足从业人员提升技能的需求。

（四）法律与伦理问题

随着人工智能在工程造价领域应用日益广泛，一些法律和伦理问题逐渐凸显。例如，人工智能辅助决策出现偏差或失误导致项目损失，责任如何界定；人工智能生成的造价文件和报告是否具有法律效力；如何保障数据隐私安全和防止数据滥用等。这些问题需相关法律法规和行业规范进一步完善来解决。

六、人工智能在工程造价信息化中的发展趋势

（一）与其他新兴技术的深度融合

未来，人工智能将与大数据、物联网、区块链等新兴技术进一步深度融合，共同推动工程造价信息化发展。大数据为人工智能提供丰富数据资源，物联网实现工程数据实时采集和传输，区块链技术保障数据安全和可信共享，这些技术协同作用将使工程造价管理更加智能化、高效化、精准化。

（二）人工智能应用场景的拓展与深化

随着人工智能技术不断发展和成熟，其在工程造价领域的应用场景将不断拓展和深化。除在工程造价各阶段的常规应用外，人工智能还将在工程造价风险管理、合同管理、质量安全管理等方面发挥更大作用。例如，通过人工智能技术对合同条款进行智能分析，识别潜在风险点和漏洞；利用图像识别和机器学习技术对施工现场质量安全状况进行实时监测和预警等。

（三）行业标准与规范的逐步完善

为保障人工智能在工程造价信息化中的健康、有序应用，相关行业标准与规范将逐步完善。包括人工智能模型评估标准、数据质量标准、应用操作规范、安全隐私保护规范等。这些标准和规范的制定将为人工智能技术在工程造价行业的推广应用提供有力制度保障，促进行业规范化发展。

（四）人才培养体系的优化与创新

为满足行业对复合型人才的需求，高校和职业培训机构将优化和创新人才培养体系。在工程造价专业课程设置中增加人工智能相关课程，注重培养学生跨学科知识和实践能力。同时，行业内也将加强在职人员培训和继续教育，通过开展专业培训、技术讲座、实践案例分享等活动，提升现有从业人员人工智能技术应用水平，为人工智能在工程造价信息化中的广泛应用提供人才支撑。

七、结论

人工智能技术为工程造价信息化带来了前所未有的机遇，通过在工程造价各阶段的应用，能显著提高工作效率、提升造价准确性、实现精细化管理和提供科学决策支持。然而，目前人工智能在工程造价信息化应用中仍面临数据、技术、人才、法律与伦理等诸多挑战。为充分发挥人工智能优势，推动工程造价行业智能化发展，需政府、企业、高校和科研机构等各方协同努力，加强数据治理，突破技术瓶颈，培养复合型人才，完善法律规范。随着人工智能与其他新兴技术深度融合及应用场景不断拓展，未来工程造价信息化将迎来更广阔发展空间，为建筑行业可持续发展注入新动力。

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