数字化技术与人工智能在工程造价咨询中的应用研究

前言

新一轮科技革命深入推进，人工智能大模型与数字化技术作为前沿科技代表备受关注。人工智能大模型依托海量数据训练，可实现复杂任务自动化处理与智能决策，有效提升工作效率及智能化水平。数字孪生技术通过构建物理实体虚拟映射，能够精准模拟现实世界并实施实时监测，为各行业数字化转型提供有力支撑。这两大技术的迅猛发展，标志着科技领域进入了一个全新的发展阶段，必将深刻影响社会生产生活的方方面面，工程造价咨询行业也不例外。

一、工程造价咨询行业的发展演进与技术需求变迁工程造价行业可划分为以下三个发展阶段：

起初是手工算量阶段，该阶段依赖纸质图纸、定额，使用比例尺等工具计算工程量、翻定额进行组价，效率低、容易出错、修改起来麻烦；随着计算机的普及，工程造价进入电算化阶段，造价人员利用各种算量软件，计价软件，算量、组价效率明显提高，同时方便随时进行修改；

如今，随着技术的不断进步，各类人工智能软件不断涌现，并且在工程造价领域的应用越来越广泛，对传统的工作方式和流程产生了巨大的冲击。

该冲击主要表现在以下方面：

人工智能技术的广泛应用，显著提升了工程造价咨询行业的整体工作效率。传统的工程造价工作需要大量的人工计算和数据处理，而人工智能可以通过自动化的方式完成这些工作，大大节省了时间和人力成本。

应用场景一：

例如，计算 K9 级球墨铸铁管每米单价时需要知道理论重量，AI 软件可以立刻给出相应结果，并提供计算公式方便验证。

球墨铸铁管DN250理论重量是多少球墨铸铁管的理论重量可通过公式计算得出，计算公式为：

每米重量（kg/m） σ=σ （外径-壁厚） × 壁厚×0.02466×1.01 （球墨铸铁材质系数）

DN250球墨铸铁管的参数与重量计算

1.公称直径（DN250）对应的外径：

。球墨铸铁管的公称直径（DN）与外径（De）对应关系通常为：DN250→外径De=273mm（与钢管标准一致）。

2.不同壁厚的重量计算：

球墨铸铁管的壁厚根据压力等级（如K9、K10等）不同而变化。以常见的K9级为例，其壁厚计算公式为：

。壁厚8=（公称直径×0.0011+0.5）mm（适用于DN100～DN600）

。代入DN250： δ= （250×0.0011+0.5） Σ=Σ 0.775mm+0.5mm=1.275mm（实际工程中，K9级壁厚通常□ed1□ed8.8mm ，此处可能存在公式简化差异，以下按实际常用壁厚计算）。

示例计算（以K9级，壁厚 8.8mm 为例）：

·外径 （De） =273mm=0.273m

·壁厚 （δ） =8.8mm=0.0088m

该使用场景中，AI 软件完成的是非常基础的工作，相当于一款搜索引擎，但提供信息的完整性和可靠度要大大超过传统搜索引擎；那如果复杂一点的工作，AI 软件是否能够完成呢？

应用场景二：某电力工程中需要计算电缆排管混凝土包封的工程量，我们同样可以利用AI 软件完成。将图纸上传AI 软件，提供相应的需求和条件后，AI 软件同样快速给出了计算过程、以及结果；

图示为电力工程排管横断面图，尺寸单位为mm，扣除管道所占面积，计算垫层C15混凝土和包封C20混凝土的截面面积是多少

步骤2：计算管道所占的总面积

ϕ200 管道的数量为 4×4=16 根，单根面积 ，16根总面积：16×10000π=160000πmm². ϕ150 管道的数量为2根，单根面积 ，2根总面积：2×5625π=11250πmm²∘ ·管道总占地面积：

步骤3：计算包封 C20 混凝土的截面面积

包封面积 Σ=Σ 整体矩形面积-管道占地面积：S_C20=2931200-537725=2393475mm²≈2.39m²

最终结果

垫层C15 混凝土的截面面积为 ·包封C20混凝土的截面面积约为 □ed2.39m² （若保留 π. ，则为2931200－171250πmm2）。

以上的两个场景，AI 软件相当于完成了造价工程师要做的计量工作，那组价工作AI 软件是否还依然能够完成呢？

应用场景三：

某项目需要完成混凝土垫层清单的综合单价，我们在AI 软件中输入相关条件以及需求后，AI 软件还是快速的完成了相应工作。除了给出组价成果以外，计算规则、项目特征描述等要点也全都提供了。

根据2013清单计价规范和四川2020房屋与建筑工程定额，提供混凝土垫层的清单和组价

以下是根据2013清单计价规范和四川2020房屋与建筑工程定额，提供的混凝土垫层清单和组价的相关内容：

一、混凝土垫层清单编制

根据《建设工程工程量清单计价规范》（GB5013-2013），混凝土垫层一般可列在“混凝土及钢筋混凝土工程章节下，以下是清单示例：

项目编码：010501001001 （注：前九位为全国统一编码，后三位根据实际情况自行编制）

项目名称：混凝土垫层

项目特征描述：

1.混凝土种类：C15混凝土（根据实际情况填写，如商品混凝土、现场搅拌混凝土等）

2.混凝土强度等级：C15

3.垫层部位：[明确具体部位，如基础垫层、地面垫层等]

4.垫层厚度：[根据设计图纸填写，如100mm]

计量单位： m³

工程量计算规则：按设计图示尺寸以体积计算，不扣除构件内钢筋、预埋铁件和伸入承台基础的桩头所占体积。

二、混凝土垫层组价 （以四川2020房屋与建筑工程定额为例）

1.确定定额子目：

。四川2020房屋与建筑工程定额中，混凝土垫层相关子目可参考“混凝土及钢筋混凝土工程"章节。如果采用商品混凝土，可能涉及的定额子目为"AA0001混凝土垫层 （商品混凝土） " （具体以当地定额为准）。

2. 分析定额组成：

。人工费：包含混凝土浇筑过程中工人的基本用工、超运距用工等费用。定额中会规定每立方米混凝土垫层所需的人工工日数量以及人工单价。假设每立方米混凝土垫层人工工日含量为[X]工日，人工单价为[Y]元/工日，那么人工费 

0 材料费：主要是商品混凝土的费用，还可能包含一些辅助材料如外加剂等（如果有）。商品混凝土单价可根据当地市场信息价或者实际采购价确定，假设商品混凝土单价为[Z]元 /m³ ，则材料费 Σ=Σ [Z]元 /m³ （如果有辅助材料，需按实际用量和单价计入材料费中）。

0 机械费：虽然混凝土采用商品混凝土，但在浇筑过程中可能会使用一些小型机械，如振捣棒等。定额中会给出每立方米混凝土垫层的机械台班含量及机械台班单价，假设机械费每立方米为[M]元。

3. 计算综合单价：

综合单价 Σ=Σ 人工费 + 材料费 + 机械费 + 管理费 + 利润

。管理费：管理费一般以人工费、材料费、机械费之和为基数，乘以一定的管理费率计算。假设管理费率为[α]%，则管理费 Σ=Σ （人工费+材料费 + 机械费）×[α]%。

。利润：利润通常以人工费、材料费、机械费、管理费之和为基数，乘以一定的利润率计算。假设利润率为[β]%，则利润 Ψ=Ψ （人工费+材料费 + 机械费 + 管理费）×[β]%。

以上三个场景是造价人员日常的工作内容，而AI 软件都能够快速的完成，这样一来，就会大大减少造价人员花在基础工作上的时间，而将有更多时间来进行检验和复核，提高了工作效率的同时、质量也有了保证。

二、工程造价咨询行业的数字化与人工智能的应用现状

在工程造价行业发展进程中，人工智能技术应用虽具有广阔前景，但仍存在若干亟待解决的突出问题与挑战。

首先，尽管人工智能在其他众多领域已经取得了令人瞩目的成就，但在工程造价领域的应用还远远不够，仍处于起步阶段。AI 算量，是将当前大数据 + 人工智能技术，与建筑行业相结合，通过引入 AI 技术，提供含建模、计算、提量为一体的最终成果。

从技术上来说，AI 算量主要是基于开源框架，建立可识别的逻辑体系；基于自然语言沉淀来积累知识库；基于计算机视觉等算法来进行简单的神经网络预测，逐步探索智能算量的系统搭建。AI 识别图纸、建模提量的场景是这样，通过 AI 识别图纸，进行图纸信息处理，包括识别楼层表信息等等，整理信息为建模提供准备。例如对“柱大样”的识别，通过“提取边线、提取标注、提取钢筋线和识别柱大样”的操作步骤，完成该部分内容的识别，识别结果可以直观展示，最后基于造价业务信息数据库，将识别的信息进行进行整理，最终提供需要的最终数据。由此可见，AI 计算的过程中，图纸完整性、识别算法的稳定性和准确性、造价数据库的规模对于人工智能模型的训练和应用至关重要，都直接影响最终数据的准确性，因此，需要行业上下游各单位密切配合，构建标准化、共享化的新模式，然后才能在实际应用中发挥出应有的效果。

再者，专业人才的匮乏也是人工智能在工程造价领域应用的一个难题。目前大量建设项目中，绝大多数造价人员仍在使用传统建模和计价软件进行算量、组价，甚至有些专业仍然依靠手算工程量，兼具人工智能技术与跨领域知识的复合型人才供给不足，导致企业在推进人工智能技术应用过程中面临人才短缺问题，制约了项目落地实施成效。

此外，行业标准和规范的缺失也是人工智能在工程造价领域应用的一个问题。目前，尚未形成统一的人工智能应用标准和规范，这使得企业在应用人工智能技术时缺乏明确的指导，容易造成应用效果的差异和混乱。

最后，成本投入较高亦是人工智能于工程造价领域应用的一项阻碍。人工智能技术的研发与应用需投入大量资金，这对于众多中小型工程造价企业而言，无疑构成巨大的经济压力，从而制约了人工智能技术的普及与应用。

总的来说，上述几个问题共同制约了人工智能在工程造价行业中的深入发展和广泛应用，需要行业各方共同努力，稳步推进问题整改落实，深化人工智能技术在工程造价领域的创新应用。

三、解决对策与方法的探讨

首先，图纸、识别算法以及数据库，整合、利用这些关键要素的过程，不仅涉及技术层面的精细打磨，更需要工程造价行业上下游的各单位进行密切的配合与协作。每一个环节的顺畅衔接和高效运作，都是确保整体系统稳定运行的基础。只有通过各方的共同努力，打破信息孤岛，构建起标准化、共享化的新型合作模式，才能在数据流通、资源共享等方面实现质的飞跃。这样，人工智能技术在工程造价领域的实际应用中，才能够真正地、全面地发挥出其应有的效果，不仅大幅提升行业整体的作业效率，还能显著提高造价数据的精准度，从而推动整个行业的健康、可持续发展。

其次，培养既具备扎实的工程造价专业知识，又掌握人工智能技术的复合型人才，已经成为工程造价行业发展的新要求。这种复合型人才不仅需要熟悉工程造价的基本原理和方法，还需要了解人工智能的计算模型和算法，能够将人工智能技术应用于工程造价的实际工作中，提高工作效率和准确性。因此，在工程造价专业的培养过程中，需要注重培养学生的跨学科知识和技能，加强人工智能技术在工程造价领域的应用研究，为学生提供更多的实践机会和平台，培养出适应未来发展趋势的工程造价专业人才。

第三，由于缺乏统一、明确的行业标准和规范，人工智能技术在工程造价中的应用效果受到显著影响，导致数据整合困难、算法模型适用性差等一系列问题。因此，必须采取有效措施加以解决，只有建立健全相关行业标准和规范体系，才能推动人工智能在工程造价领域高效、规范的应用。

最后，通过降低人工智能技术的使用成本，使其能够在小规模企业中得到应用。例如成都每年发放不超过 1 亿元算力券，支持算力服务机构为需求方提供服务；深圳每年会发放额度最高达5 亿元的“训力券”、上限为5000 万元的“语料券”以及最多1 亿元的“模型券”，借此减轻企业在模型研发、训练和应用等环节所需承担的成本。同时，还通过构建体系标准、开展联合攻关等手段推动国产软硬件产品的融合与兼容，激励不同厂商之间进行技术研发协作和市场资源共享。建立健全自主创新产品认证体系，优先采购国产关键软硬件产品，以市场需求带动国产技术进步，降低对国外产品的依赖和成本。

结语

在当今时代，数字化和人工智能化已成为工程造价咨询行业不可逆转的必然发展趋势。从政策导向来看，住建部发布的《工程造价改革工作方案》明确提出，建立全国统一的工程量计算规则，这一举措极大地推动了行业标准化进程，为数字化和人工智能化奠定了坚实基础。在技术革新的大环境下，工程造价咨询行业正经历从传统算量计价向全周期智能管控的深刻转型。

新型城镇化与“双碳”目标对工程造价咨询行业提出了新的要求，传统模式难以满足项目全生命周期管理的需求。而数字化技术能够实现项目决策、设计、施工、运维等各个阶段的数据贯通。以设计阶段为例，BIM 技术通过参数化建模，能够实现“设计方案-成本动态-碳排放”三联动。某三甲医院项目在设计过程中，借助相关数字化手段，通过指标库比对及时发现单方造价超标问题，经调整后成功将成本控制在预算内。这不仅提升了成本管理的精准度，还符合“双碳”目标下对项目绿色环保的要求。

人工智能技术的应用更是为行业带来了质的飞跃。永州市财政投资评审中心首次将深度学习、大数据分析与AI 核算技术融合，开启了工程造价评估的全新局面。借助DeepSeek AI 平台，该中心的工程造价评审时间大幅缩短 30% 以上，误差率降低至行业平均的 1.5% 。AI 技术在数据处理方面具有强大优势，能够快速识别和提取工程数据中的有用信息，减少人工处理的时间和误差。它还能实现工程预结算的自动化，依据工程图纸、施工方案、材料及设备价格等信息，迅速且精准地计算出预算和结算数据。

从市场发展趋势来看，采用AI 解决方案的企业增长速度将高出行业平均水平 30% 以上。在全球范围内，2024 年至 2030 年，造价咨询市场的复合增长率预计将达 12% ，AI 的深度学习和大数据分析能力，将持续优化造价预测模型，提升项目全过程的精细化管理水平。例如，通过对历史数据以及市场动态的深度分析，人工智能可以精准预测材料价格变化，帮助企业制定更为科学合理的造价管理方案，有效规避因价格波动带来的成本风险。

数字化和人工智能化还促进了行业服务模式的创新。全过程咨询模式渗透率显著提升，数字化服务占比超六成。（Software as a Service，软件即服务，是一种基于云计算的软件交付模式，用户无需购买、安装、维护本地软件或硬件基础设施，而是通过 “互联网订阅” 的方式，直接使用云端服务器上的软件功能，按使用时长、用户数量或功能模块付费）SaaS 化平台按项目收费降低了使用门槛，某智慧工地通过造价数据云平台实时接入物联网传感器，自动生成成本预警报告，实现了对项目成本的实时监控与动态管理。

综上所述，面对这一必然趋势，工程造价咨询行业若想在激烈的市场竞争中占据优势，就必须积极拥抱数字化和人工智能化。企业应加大在相关技术研发与应用方面的投入，加强专业人才培养，提升员工对新技术的掌握和运用能力，以适应行业变革带来的挑战与机遇，实现可持续发展。

参考文献：

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[2] 潘雯.数字化转型下工程造价专业人才培养的难点与对策.学周刊.2025（10）：111-114

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