人工智能赋能施工管理的实现路径与机制研究

1 引言

1.1 研究背景

建筑施工管理的核心是对“人、机、料、法、环”全要素的动态协同与精准控制，但传统模式存在三大本质性缺陷，（1）信息断层：多参与方数据孤岛导致工序衔接延迟（占工期偏差 4 0 % ），人工数据处理耗时占管理工作 60 % 以上；（2）经验依赖：质量验收、风险评估等决策高度依赖管理人员经验，误判率达 20 % ，返工整改成本占项目总成本 5 % ～ 8 % ；（3）响应滞后：安全隐患平均发现时间超2 小时，应急处置缺乏数据支撑，导致事故损失扩大化。

1.2 人工智能的赋能本质

人工智能的赋能本质，在于通过数据资产化、决策算法化、管控自动化，将施工管理从“基于经验的定性判断”升级为“基于数据的定量推演”，实现“精准感知、智能分析、敏捷行动”的闭环管理[1]。

2 AI 赋能施工管理的三大维度

2.1 现场数据“全感知”

通过各类设备采集施工全要素数据，让 AI“看见”现场状态。如借助智能穿戴设备（如安全帽、工牌）、传感器（荷载、倾角、能耗），实时记录施工人员及施工机械的位置、动作、运行状态；通过摄像头、环境监测设备、电子标签（如 RFID），捕捉天气、扬尘、材料库存等环境与材料信息；进而打破“数据孤岛”，形成覆盖施工全流程的“数字镜像”。

2.2 智能分析“懂规矩”

基于采集的数据，让 AI“学会”施工管理的规则与经验。一是植入行业知识：将施工规范（如钢筋间距标准、混凝土养护温度要求）、企业经验（如雨季施工工序调整）转化为 AI 可执行的规则。二是挖掘数据规律：通过算法分析历史项目数据，总结工序耗时、资源消耗、风险发生的概率与关联关系。核心就是让 AI 从“被动记录”升级为“主动预判”，提前识别进度延误风险、预测设备故障等。

2.3 管理决策“自动化”

将 AI 分析结果转化为具体管理动作，实现“监测—分析—处置”闭环。一是安全管理方面：实时预警人员违规（如未戴安全帽）、设备异常（如塔吊荷载超限），联动现场声光提醒与整改工单；二是进度管理方面：动态对比计划与实际进度，自动调整工序安排（如调配人力、提前采购材料）；三是资源管理方面：根据施工需求与库存数据，智能优化材料采购、机械调度，减少浪费与闲置。核心就是让重复性、标准化的管理动作（如数据统计、任务派发）由AI 自动完成，管理人员聚焦复杂决策。

3 实施原则：从“单点突破”到“系统整合”

3.1 聚焦核心痛点优先落地

不必追求“大而全”，可以先从安全隐患高频、成本浪费突出、人工耗时多的场景入手。例如中小工地可先部署“安全帽识别 + 设备运行监测”，解决安全漏检问题；大型项目可同步推进“进度动态优化 + 材料智能管控”，降低工期与成本风险。

3.2 人机协同而非“机器替代”

AI 的定位是“辅助工具”，而非取代人类。AI 擅长：24 小时数据监测、海量数据计算、历史规律总结；人类擅长：复杂问题决策（如跨部门协调、突发情况处理）、经验传承与策略制定；人机协同才能实现高效管理，AI提供“建议清单”，管理人员最终决策并推动执行。

3.3 轻量化起步，逐步迭代让施工管理更“聪明”

实施路径可分为三个阶段：第一阶段是试点期：部署基础数据采集设备（如摄像头、智能安全帽），实现单一场景（如安全预警）自动化，解决 1 ～ 2 个高频痛点。第二阶段是扩展期：打通数据接口，整合多场景应用（如安全 + 进度 + 材料联动）形成跨部门协同管理流程。第三阶段是深化期：植入企业专属经验，实现 A I 决策与管理策略深度融合，构建企业级“智能管理大脑”。最终实现效率提升，解决工序衔接延迟、机械闲置等问题，降低安全质量风险，节约成本，确保进度可控。

4 总结：AI 赋能的本质是“工具升级”

人工智能并非“颠覆”施工管理，而是通过“数据 + 算法”强化管理能力，让现场状态更透明、决策依据更科学、执行流程更高效。对于建筑企业而言，无需纠结“用什么软件、什么模型”，核心是把握“数据先行、场景优先、协同为要”的原则，从解决实际问题出发，逐步让 AI 成为提升管理效能的“得力助手”。

参考文献：

[1] 陈刚 . 基于 AI 技术的建筑施工安全管理策略研究 [J]. 新城建科技 ，2025，34（04）：178-180.

作者简介：西志远（1997 年 1 月），男，汉族，北京市人，硕士，助理工程师。