人工智能技术与工程造价的融合应用研究

引言

AI 技术的引入不仅能提升造价工作的自动化水平，更能重构传统工作模式，将专业人员从重复劳动中解放，专注于高价值分析工作。本文将从技术基础、应用场景、挑战及趋势等维度，系统探讨AI 与工程造价的融合路径，以期为行业的数字化转型升级提供理论参考和实践路径。

1 AI 赋能工程造价的技术基石

人工智能是一个庞大的技术集合体，其在工程造价中的应用主要依托以下几项核心技术：

1.1 机器学习（ML）与深度学习（DL）

ML 以及DL 技术处于AI 应用的关键位置。借助对算法模型加以训练，使其学习数量庞大的历史造价相关数据，包括材料价格、工时消耗、项目具备的特征以及最终成本等，如此一来，机器能够自主察觉变量之间复杂且呈非线性的关系，进而将其运用在成本预测、偏差分析、风险的识别以及异常的检测等方面。例如，利用回归模型预估未来材料价格的发展趋向，凭借分类模型来判定投标报价是否合理，或者是否存在成本超支方面的风险[1]。

1.2 自然语言处理（NLP）

工程造价往往会牵涉诸多的非结构化文本数据，如招标文件、合同条款、设计变更通知以及技术规范等。NLP 技术能够自动对这些文本中的关键信息予以提取并理解，比如项目的特征、材料的规格以及特殊条款等，随后将它们转变成结构化数据，以便在后续用来分析和计算，这在很大程度上提升了文档审查以及信息提取的效率与精准程度。

1.3 计算机视觉（CV）

将图像识别技术与之相结合，AI 能够自动对二维 CAD 图纸或者三维 BIM 模型予以识别和分析。凭借 CV算法，系统可自动实现构件识别，还能对工程量展开自动算量操作，包括自动算出混凝土方量、钢筋长度以及装饰面积等。如此一来，便彻底改变了以往人工依据计算规则手动测量的模式，从源头上减少算量错误，同时提升工作效率。

2 人工智能在工程造价中的核心应用场景

2.1 智能造价估算

智能造价估是AI 应用中直接且效益显著的场景。借助CV 以及BIM 技术，AI 算量软件具备自动辨认模型中构件属性的能力，包括几何尺寸、材质类型等这些属性均能被识别，然后依据其内置的计算规则，快速完成工程量的计算以及统计方面的工作，其误差率与人工相比要低。在此基础上，系统还能够自动把识别出来的构件和清单定额库做匹配，以较快的速度完成组价操作，进而生成初步的预算文件。

2.2 成本预测与动态控制

在项目的起始阶段，凭借ML 算法，将项目的各类特征，如结构类型、建筑面积、所处地理位置、开工的具体时间等输入后，模型便能与历史数据库中与之相似的项目作比对，从而实现更为精确的投资估算以及设计概算。在项目施工期间，系统能够实时地整合进度、人材机的消耗情况、采购价格、市场指数等多种来源的数据，以此动态地预测项目最终成本，并针对有可能出现的成本超支情况开展早期预警[2]。

2.3 智能决策支持

人工智能在工程造价领域，智能决策支持是其核心应用场景之一。在投标报价优化、资源调度优化以及争议解决辅助这几个主要方面有所体现。就投标报价方面，AI 会对历史投标数据加以剖析，同时也会研究竞争对手的策略，并且还会考量项目自身的特征，再与机器学习算法相结合，如此一来，便能较为精准地推荐出最优报价区间，进而让中标率获得明显提升。在资源调度方面，AI 运用像遗传算法、蚁群算法这类多目标优化技术，在工期、成本以及资源等诸多约束条件下，自动生成最为合适的施工计划，以此达成资源的高效配置。而到了争议解决环节，自然语言处理技术能够对合同条款、往来函件等各类文本数据展开智能化分析，客观且全面地评估各方的立场以及证据的强度，并依据案例库来对争议解决结果做出预测，从而给决策者提供颇具价值的参考依据。这些智能决策方面的应用，一方面提高了造价工作的科学性与精准程度，另一方面也极大地提升了工程管理的整体效率水平。

3 面临的挑战与对策

尽管AI 与工程造价的深度融合前景广阔，但在实际推进过程中，仍面临诸多挑战，需要采取有效对策加以应对。

3.1 数据质量与标准化问题

AI 模型依靠高质量的数据，然而当下行业内的数据标准并不统 历史数据存在诸多缺失、错误以及格式不一致等状况，且不少数据属于 接对其进行读取。如此一来，AI模型便难以获取精确、有效的数据 要解决该问题，需要推动行业数据朝着标准化和结构化的方向发展， 据的准确性与一致性。与此同时，借助AI 技术（比如OCR、NLP）反向清理 化数据转变为结构化数据，进而提升数据的可用性与可读性[3]。

3.2 复合型人才短缺

当下阶段，既对工程造价业务十分精通， 同时又能很好掌握AI 技术的复合型人才极为稀缺。这样的状况对AI 在工程造价领域的进一步应用以及创 决存在的这一问题，高校方面需要对人才培养的相关方案做出调整， 方面的建设工作，从而培养出拥有跨学科知识以及技能的复合型人才。 化技能培训的力度，以此提高他们应用 AI 技术的能力，并且还要积极地引进数据科 组建起跨职能的团队，进而推动 AI和工程造价实现更为深入的融合。

3.3 初始投入与成本效益权衡

在 AI 融合应用推进期间，开发以及部署AI 系统往往有较高的初始投入，这其中涉及到技术研发、设备购置、人员培训等方面所产生的费用。面对这样的情况，企业需要依据自身业务的实际规模和具体需求，从痛点表现最为显著、投资回报率能够达到最高的场景，如智能算量的场景开始着手，一步一步地推进AI 应用，切不可盲目地追逐“大而全”的解决方案。借助分阶段来实施并持续不断加以优化的方式，注浆降低AI 系统的应用成本，进而提升它的成本效益比，达成AI 和工程造价能够实现可持续发展的目标。

4 结语

人工智能与工程造价的融合正深刻重塑行业生态，将从业人员从繁琐计算中解放，转向更具创造性的成本优化与风险管理。未来，随着BIM、IoT 等技术普及，AI 将获得更实时、精准的数据支持，推动造价管理向 ⁴#U 字孪生”演进，实现成本动态模拟与自主优化。这 变革需要行业协同推进——打破数据壁垒、培育复合人才、共建技术标准。唯有主动拥抱数字化，才能把握先机，推动工程建设行业的高质量发展。

参考文献：

[1]郝同金.人工智能技术与工程造价的融合应用[J].中国建筑金属结构,2025,24(12):193-195.

[2]陈亚渲.人工智能技术在建筑工程造价风险控制中的应用与展望[J].住宅与房地产,2025,(17):101-103.

[3]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,(04):104-107.