人工智能赋能建筑施工质量管理研究

AI 技术的引入为提升施工质量管理效能提供了新的解决方案。近年来，AI 在多个垂直领域已实现深度应用。2025 年，随着DeepSeek-R1 推理大模型及配套部署框架的“双开源”，金融、医疗、教育等行业的 AI 生态迅速成熟。在工程建设领域，AI 技术正加速渗透，通过“基因编辑”式优化，逐步应用于智能设计、质量- 成本-进度协同管控、企业级项目管理等核心场景。特别是在施工质量管理方面，AI 可依托计算机视觉、物联网（IoT）、大数据分析等技术，实现自动化质量检测、实时风险预警、智能决策支持，从而提升工程品质、降低质量事故风险 [1]。因此，本文对 AI 赋能建筑施工质量管理进行研究，具有重要意义。

1 实现对施工过程的实时监测与质量评估

在建筑施工现场，通过安装传感器网络和高清摄像头，结合AI 智能图像识别技术以及数据分析算法，可以实现对施工过程的实时监测与质量评估。这一策略具体涵盖以下几个方面。一是通过温度与强度传感器器，能够实时监测混凝土温度与强度，有效避免温度变形和收缩变形导致的裂缝问题，确保混凝土强度达标，防止建筑坍塌事故的发生。二是通过应力传感器能够实时监测应力状态和变形量，获取相应的应力谱，及时发现建筑结构中的安全隐患，从而保障施工安全，有效提高施工过程中的安全性，为后续的维护和管理提供了重要数据支持 [2]。施工单位可以将人工智能算法与传统工法深度融合，构建集数据感知、高速传输、智能分析于一体的混凝土灌注桩灌注界面智能监测系统，通过软硬件的协同创新能够实现对混凝土灌注界面的精准、自动、实时监测。集成在探头上的多参数传感器（如 PH 值、电导率、液位等）可以试试捕捉全方位、立体化关键数据，管理人员通过手机或电脑随时随地掌握施工动态，远程调用数据和功能。具体如图1 所示。

图1 混凝土灌注桩灌注界面智能监测系统

2 实现建筑施工质量管理智能化

建筑施工过程中会出现大量历史数据与实时监测数据，通过AI 的机器学习算法和深度学习模型，能够构建出精准评估建筑施工质量的模型，从而有效识别施工设计中的潜在漏洞与风险。例如，利用神经网络模型，可以学习施工过程中各种因素与施工质量的关系，迅速评估施工质量的优劣，确保施工过程的稳定性和可控性，实现施工质量的智能闭环管理。通过支持向量机模型能够分类并预测施工质量问题，为施工管理者提供科学的决策支持，提高评估的准确性和效率，降低人为因素导致的误差。同时，AI 还可以与增强现实（AR）技术和 IoT 技术结合，构建智能巡检系统，自动采集建筑运行数据、设备运行状态以及环境参数，为施工管理提供实时、准确的数据支持，使管理者可以及时发现并解决潜在的质量问题，确保施工质量的全面提升 [3]。施工单位可以利用基于“三维 GIS+视频AI”的EasyEarth智慧工地管理平台，利用视频AI智能识别系统，集成工地原有视频监控、智能安全帽等各类物联传感数据，实现对工地现场人员及车辆身份信息、违规行为、危险入侵行为、环境状况的全方位、实时智能化监控识别与管理预警。例如，厦金大桥融合 BIM 与 AI 技术，研发智能机器人集群（凿毛、清理、喷涂），通过机器视觉、类脑算法实现无人化作业，精准识别、自主规划施工路径，提升效率与安全，破解高空作业人力短缺难题。

3 实现建筑施工质量管理定制化

在建筑施工质量管理中，通过集成 AI 识别、物联网和远程视频技术，可以搭建一个全面的施工质量管理平台，实现施工现场作业环境的数字孪生，提供作业过程的可视对讲功能。数字孪生技术的应用，使得施工现场的虚拟模型能够实时反映真实情况，包括设备状态、人员分布、材料使用情况等；可视对讲功能使得项目经理能够与现场人员直接沟通，迅速传达指令，提高管理效率。而且，通过定制 AI+VR 技术，可以打造安全教育体验馆，让工人身临其境地感受到施工中的安全风险和质量问题，提高他们的安全质量管理意识。此外， AI+VR 技术还能够模拟施工冲突，帮助项目经理在虚拟环境中进行方案优化，减少现场变更，降低施工成本。施工单位可以应用广联达推出项目经理的专属工具——“PMSmart”（广联达项目数据决策系统），以算量为基础，以进度为主线，在不增加岗位工作量情况下，利用 AI 在数据采集、治理、连接、分析决策方面的能力，自动拉通项目的算量、进度、物资、劳务等各类业务数据，帮助项目经理基于实时、动态的数据进行经营分析和管理决策。例如，通过接入 DeepSeek，中南建院“GIANT AI”实现了技术能力的全面升级，提升设计效率与质量，GIANT AI 以 AI 解放设计师，AI 处理 80% 标准化工作，人类专注 20% 创意，实现设计-施工- 运维全链条协同，打造企业专属数字资产，构建技术护城河。

综上所述，随着我国城镇化进程加速推进和社会经济高速发展，建筑业作为国民经济支柱产业的作用日益凸显。然而，当前建筑施工质量管理仍面临诸多挑战，如质量管控水平不均衡、标准规范执行不到位、监管手段滞后等问题，严重制约了行业向现代化、智能化方向发展。为解决这些问题，应采取充分发挥 AI 技术的作用，实现对施工过程的实时监测与质量评估、实现建筑施工质量管理智能化、实现建筑施工质量管理定制化，提高施工管理效率和施工安全性，为建筑行业的可持续发展注入了新的活力。

参考文献：

[1] 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（6）：66-67.

[2] 余殷愿 . 工程质量管理中的人工智能应用与挑战 [J]. 中国科技期刊数据库工业 A，2023（12）：84-87.

[3] 陈宇龙 . 人工智能赋能山地建筑施工质量管理研究 [A] 智慧建筑与智能经济建设学术研讨会论文集（一）[C]. 重庆市大数据和人工智能产业协会、重庆建筑编辑部、重庆市建筑协会 ， 重庆市大数据和人工智能产业协会，2025：4.

作者简介：李明 1979 年 11 月 男 中国元江县白族 本科 工程管理工程师 研究方向：建筑工程专业（工程管理）、水利水电工程、政府采购（出让）、产权交易管理