人工智能技术在住宅工程造价中的应用

摘要：随着科技飞速的发展，各行各业都广泛应用工智能技术（ArtificialIntelligence，AI）。传统领域因此有了革命性变革，住宅工程造价领域也不例外，人工智能技术的应用正一点点改变造价管理的传统模式，从而提高造价预测的准确性、效率和智能化水平。本文旨在探讨人工智能技术在住宅工程造价中的应用，分析其优势与挑战并提出相应应用策略，为住宅工程造价行业的数字化转型提供参考。

关键词：人工智能；住宅工程造价；应用方法

1前言

人工智能技术是一种对人类智能行为和思维过程加以模拟的技术，其涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等诸多领域，算法和模型是其核心，能自主学习、推理、决策进而解决实际问题[1]。人工智能技术可应用于工程造价领域的许多环节，如数据收集与分析、造价预测、成本控制、风险管理等，给工程造价管理提供智能化支持。

2住宅工程造价的现状与挑战

住宅工程造价在建筑工程项目管理过程中是重要的组成部分，涉及材料、人工、设备、税费等多个方面，而传统造价管理方法大多依靠人工计算与经验判断，面临不少挑战[2]。

2.1数据收集与处理困难

住宅工程造价领域如今存在数据收集与处理困难的情况，由于数据来源广、格式多样，项目团队很难有效整合分析这些信息，这是一大挑战。并且住宅工程造价在收集数据时存在不准确、不完整的问题，致使后续处理工作受到极大困扰。所以，住宅工程造价部门处理这些数据时需投入大量人力和时间，进而项目整体成本必然增加[3]。

2.2造价预测准确性不足

住宅工程项目的预算控制和成本控制直接被造价预测的准确性所影响，不过多种因素像市场波动、材料价格变化、人工费用调整等都会产生影响使得造价预测难以特别精确，而且住宅工程造价预测模型和方法或许有局限性，导致预测结果和实际造价之间偏差较大，准确性不足既影响项目经济效益，又可能让投资者遭受不必要的经济损失[4]。

2.3决策效率低下

住宅工程工程造价管理过程里决策环节相当关键，但信息不对称、决策流程麻烦和决策者经验不足等情况，使得决策过程耗时多、效率低，这既拖慢项目进度又可能因决策出错让项目有潜在风险。所以，住宅工程造价部门想提高决策效率就需要优化决策流程、加强信息共享和提升决策者的专业素养[5]。

2.4风险管理能力有限

住宅工程项目实施时，政策变化、自然灾害、施工事故等风险因素常出现，然而住宅工程造价部门在风险管理上却常常有心无力，因为存在风险管理机制有毛病、风险评估方法不科学、风险应对措施不到位等情况，这导致风险管理能力不强，既增加项目的不确定性，，还可能给项目造成严重的经济损失和社会影响[6]。所以，住宅工程造价部门若要提高风险管理能力，就需要建立健全风险管理体系、加强风险评估和监控并制定对应的风险应对措施[7]。

3人工智能技术在住宅工程造价中的应用方法

3.1收集与处理数据

住宅工程造价领域，项目成功的关键在于数据准确又完整，而人工智能技术一应用，能够有效提升数据收集与处理的效率和质量[8]。

（1）自动化收集数据

人工智能技术能借助图像识别、自然语言处理等先进技术，自动化收集住宅工程造价所需的各种数据，其不但可快速解析设计图纸、施工合同、材料清单之类的非结构化数据，还能自动关联整合结构化数据库中的历史造价数据、市场价格库等信息。这种数据收集自动化的方式，不但大大提高了数据收集效率，还确保了数据的全面性和准确性，例如再住宅工程项目中，人工智能利用图像识别技术时，能快速识别图纸里的工程量信息，从而为后续成本估算提供基础数据。

（2）智能清洗与整合数据

住宅工程造价数据收集完后，人工智能就能对数据进行智能清洗和整合，因为有先进算法和模型，所以它能自动找出并修正数据里的错误、异常或者缺失值，使数据准确且一致，还能将不同来源、格式的数据整合在一起，形成统一、标准的数据集，而智能清洗和整合数据的能力为后面造价分析和决策提供了可靠的数据基础。

（3）实时监测与预警

在住宅工程造价管理过程中，人工智能技术可用于构建智能化监控系统来对项目施工进度、成本消耗以及对潜在风险因素进行实时监测与预警，一旦出现成本超支、进度延误等异常情况，人工智能会自动触发预警机制，及时提醒项目经理和相关人员调整优化，这一实时监测与预警能力能让项目管理更主动、更具前瞻性，有助于项目按计划和预算顺利推进。

人工智还能能深度学习和分析历史数据，进而对材料价格波动趋势与潜在超支风险点作出预测，这为项目经理提供了科学决策依据，利于制定更合理的成本控制策略和风险管理方案，例如建筑材料价格波动大时，人工智能依据历史数据与当前市场状况，能预测未来一段时间材料价格变化趋势，给项目经理采购决策提供建议。

3.2造价预测

（1）基于历史数据的预测模型

大量住宅工程造价的历史数据经人工智能系统分析后，能够构建出精准的预测模型，这些模型依靠数据挖掘和机器学习技术能迅速识别历史数据里的规律与趋势，人工智能系统自动提取有用信息，并对历史数据进行回归和拟合后生成可靠的造价预测结果，该方法提高了预测准确性且大大缩短预测周期，从而使工程造价咨询机构能更快为客户提供服务。

（2）深度学习预测模型

人工智能的分支深度学习技术在住宅工程造价预测方面有着很强的潜力，人工智能构建深度学习神经网络后就能智能模拟工程造价与诸多影响因素间的复杂关系，而且深度学习模型非线性拟合能力很强，能捕捉到工程造价变化的细微趋势。深度学习预测模型在实际应用中预测精度往往比传统线性回归模型更高，不过其训练和预测过程需要大量训练数据与计算资源来支撑，所以，住宅工程造价咨询机构采用深度学习预测模型时得确保有足够的数据支持和计算资源才行。

（3）多因素综合预测

住宅工程造价受到多种因素如材料价格、人工费用、设计方案、施工周期等的影响，人工智能系统能综合考量这些因素进行多因素综合预测，其利用集成学习等技术将多个预测模型的结果融合起来，以得到更全面准确的预测结果，并且可依据实时数据和市场动态动态调整优化预测结果，该方法提高了预测准确性，也增强了预测结果的鲁棒性和适用性。

工程造价咨询机构在实际操作中可将人工智能技术用于构建智能化造价预测系统，该系统能够自动处理分析大量工程造价数据并生成可靠预测结果，从而为工程师和决策者提供科学的数据支持，若人工智能技术不断优化升级，工程造价咨询机构的预测精度和效率将进一步提高，进而为住宅工程项目成本控制和风险管理提供更有力的支持。

3.3成本控制

（1）智能估算成本

人工智能技术有着强大的数据处理和分析能力，从而使住宅工程造价的成本智能估算得以实现，它利用数据挖掘、机器学习等技术，快速识别和提取工程数据里像材料价格、人工费用、设备成本等有用信息，进而自动生成准确的成本估算报告。这种智能估算意义重大，不但工作效率大幅提高，而且减少了人为因素造成的误差，使成本估算变得更精确可靠，并且人工智能系统还能依据历史项目数据和当下市场状况，预测材料价格的变化，为成本估算提供更科学的依据。

（2）动态控制成本

在住宅工程造价管理过程中，人工智能技术通过对项目成本数据实时监控、动态分析来实现成本的动态控制，其能对比实际成本和预算以便及时发现成本偏差，并提醒项目经理采取纠正措施，还能预测项目各阶段可能的资源和成本，从而为项目经理优化资源分配、减少浪费提供帮手。例如，项目经理运用智能预测系统能够精准预测材料需求，避免过量采购或者供应不足的情况以降低采购成本，并且智能预测系统能分析供应链数据来预测材料价格波动和供应风险从而为采购策略制定提供有力支撑。

（3）优化资源配置

在住宅工程造价管理过程中，人工智能技术在优化资源配置上也发挥着重要作用。人工智能技术分析公司人力资源、设备资源等使用情况后，能给出优化建议以提高整体运营效率。在住宅工程项目管理过程中，人工智能技术能够根据项目进度和实际需求，智能调度人力资源和高效利用设备资源使资源。并且，人工智能还能依据历史数据和当下市场状况还能预测未来资源需求走向，为资源采购和储备提供科学依据，降低项目成本且提高项目执行效率和成功率。

3.4风险管理

（1）识别与评估风险

在住宅工程造价风险管理过程中，人工智能技术能够高效识别与评估风险，其通过深度学习、分析历史工程造价数据能快速找出潜在风险因素。例如在挖掘大量住宅工程项目成本数据时，人工智能能发现材料价格波动、施工周期延长、设计方案变更等常见风险因素，之后利用先进算法模型量化评估这些风险因素，以明确其对项目造价的影响程度。咨询企业借助人工智能技术的风险识别与评估功能够更全面把握项目风险状况，从而为制定风险应对策略提供科学依据，并且人工智能技术会不断学习优化识别与评估模型，数据积累越多风险识别与评估就越准确，进而住宅工程造价管理能得到更可靠支持。

（2）预警与应对风险

人工智能技术在预警和应对风险上也起着重要作用，住宅工程造价各项指标能被人工智能系统实时监测，一旦检测到有异常数据或者潜在风险迹象就会马上触发预警机制，例如材料市场价格波动超出预设阈值时，人工智能系统会及时发出预警信号，以提醒项目管理人员关注并采取措施。人工智能技术在应对风险时除了预警，还能按照项目实际状况智能推荐风险应对策略，它能通过学习和分析历史风险案例，生成一套或多套风险应对方案以帮助项目管理人员快速决策。并且，人工智能技术还能模拟不同风险应对策略的实施效果，对比分析后为项目管理人员提供最优决策建议。在住宅工程造价管理过程中，人工智能技术的预警和应对风险功能可让项目管理人员提前发现潜在风险，并有效应对从而保障项目顺利进行。

（3）模拟与演练风险

风险模拟与演练环节中人工智能技术的能力很强，它能凭借历史数据和当下项目情形构建风险模拟模型，多次运行调试模型后便可模拟出多种潜在风险场景及其对项目造价的影响，这些模拟结果让项目管理人员能更直观地理解风险，且提供不少风险应对经验。人工智能技术在风险演练时，可模拟不同风险应对策略的实施过程和效果，项目管理人员通过观察分析模拟演练结果，就能评估各策略的有效性和可行性，从而制定出更科学合理的风险应对计划。并且，人工智能技术还能依据模拟演练的反馈结果，不断优化风险模拟模型以使模拟结果更准确可靠。在住宅工程造价管理过程中，项目管理人员借助人工智能技术的风险模拟与演练功能，能更全面地掌握项目风险情况并制定出更有效的风险应对策略，为项目顺利实施提供有力保障。

4结语

综上所述，人工智能技术的应用为住宅工程造价领域传统的造价管理带来了革命性变革，人工智能技术具有自动化数据收集与处理、精准造价预测、动态成本控制和风险管理等功能，这些功能使住宅工程造价的预测更准、决策效率更高、智能化水平也更高。然而，人工智能技术应用时会碰到一些挑战，例如数据质量与可用性、技术成熟度与适用性、人才短缺与培训需求、法律法规与伦理问题等。因此，为了让人工智能技术在住宅工程造价管理过程中广泛应用并发展起来，就需要相关技术人员在数据收集与处理能力上下功夫、选择合适的技术方案、加强人才培养与培训、完善法律法规与伦理规范。相信未来，人工智能技术不断发展完善的同时，在住宅工程造价领域的应用肯定会更广更深，从而为工程造价行业的数字化转型和高质量发展有力的支撑。

参考文献

[1]马聪. 大数据和人工智能在工程造价中的潜力[C]//2024工程技术应用与施工管理论坛论文集. 2024：1-3.

[2]王骋. 人工智能技术在工程造价管理过程中的应用研究[J]. 现代工程科技，2024，3（16）：9-12.

[3]王元鸷，蒋慧杰，吴海航. 人工智能技术背景下建筑机器人对工程造价影响的研究[J]. 工程造价管理，2024，35（1）：17-24.

[4]乐裕. 浅析人工智能技术在工程造价领域的应用前景[J]. 散装水泥，2024（4）：104-107.

[5]刘纯波. 人工智能在建筑工程造价估算中的应用研究[J]. 现代工程项目管理，2024，3（13）. DOI：10.37155/2811-0625-0313-63.

[6]黄飞雁，韦全优. 人工智能在工程造价管理过程中的应用与实践[J]. 现代装饰，2024，590（21）：130-132.

[7]林成龙，王举. 浅析工程造价管理和工程概预算[C]//2024人工智能与工程管理学术交流会论文集. 2024：1-4.

[8]张燕. 工程造价管理过程中的合同管理与索赔处理[C]//2024人工智能与工程管理学术交流会论文集. 2024：1-4.