BIM 与AI 技术在建筑施工安全管理中的应用分析

1BIM 与 AI 技术概述

1.1BIM 技术解析

BIM 技术即建筑信息模型技术，是基于数字化平台构建、涵盖建筑全生命周期信息的参数化模型技术。其核心原理是通过三维数字化模型，整合建筑设计、施工、运维各阶段的几何信息、材料属性、性能参数、进度数据等，形成可共享、可更新的信息数据库，打破传统建筑行业信息割裂的局限，为项目全流程管理提供数据支撑。

BIM 技术具备可视化、协同性、参数化、模拟性四大核心特点。可视化使建筑结构、空间关系以三维形式直观呈现，解决传统二维图纸解读难度大的问题，减少施工偏差；协同性支持设计、施工、监理等多方基于同一模型实时交互，提升沟通效率；参数化让构件参数联动更新，保障模型数据一致性；模拟性可实现4D 进度模拟（三维模型 + 时间）、5D 成本模拟（三维模型 + 时间 + 成本），提前发现进度冲突与成本风险，为施工规划提供依据。

在建筑行业应用中，BIM 技术已覆盖全生命周期。设计阶段可通过碰撞检测提前排查结构与管线冲突；施工阶段能优化现场布置、模拟复杂工艺；运维阶段则集成设备数据，辅助故障排查与维护计划制定，全方位提升建筑项目管理效率。

1.2AI 技术解析

AI 技术即人工智能技术，是通过计算机程序模拟人类智能，实现学习、推理、决策的技术体系，核心算法包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等。机器学习通过数据训练模型，无需人工编程即可实现预测与分类，分为监督学习（标注数据训练，适用于分类任务）、无监督学习（无标注数据挖掘数据结构，适用于聚类）、强化学习（通过环境交互优化决策，适用于动态场景）三类。

深度学习作为机器学习分支，基于深度神经网络处理复杂数据，常见模型如卷积神经网络（CNN，擅长图像识别）、循环神经网络（RNN，适用于序列数据）、Transformer（捕捉长距离数据关联，用于自然语言处理）。AI 技术架构分为数据层（采集、预处理数据）、算法层（核心算法设计与训练）、应用层（结合场景开发系统），三层协同保障技术落地。

在建筑领域，AI 技术应用已初见成效。智能设计阶段可基于案例数据自动生成优化方案；施工监控阶段通过计算机视觉识别人员违规（如未戴安全帽）、设备异常（如塔吊倾斜）；安全管理阶段则通过大数据分析构建风险评估模型，预测事故概率，同时结合 VR/AR 技术开展沉浸式安全培训，提升施工人员安全意识。

2BIM 与AI 技术在建筑施工安全管理中的应用机制

2.1 安全风险识别与评估

安全风险识别与评估是施工安全管理的核心，BIM 与 AI 的融合通过“数据集成- 智能识别- 量化评估”实现高效管控。BIM 模型构建阶段，需整合设计图纸、地质报告、施工方案等资料，搭建包含建筑结构、设备、人员动线的三维模型，同时关联安全规范、历史事故案例、物联网实时数据（人员位置、设备参数、环境指标），形成多维度数据基础。

AI 算法在此环节承担风险识别核心作用。针对结构化数据（构件参数、设备运行数据），采用决策树、随机森林等算法，通过学习历史事故数据，挖掘风险因素与事故的关联（如脚手架立杆间距超标与坍塌风险的相关性），实时监测模型数据，超出安全阈值即标记风险；针对非结构化数据（现场图像、施工日志），利用 CNN 识别图像中人员违规与设备异常，通过自然语言处理提取日志中的隐患信息（如“模板支撑松动”），实现风险全面识别。

风险评估阶段，结合BIM 可视化特性，构建“发生概率- 影响程度-可控性”三维指标体系，通过 AI 算法量化风险等级（低、中、高），并在模型中以颜色标注（红色为高风险、黄色为中风险、绿色为低风险），直观展示风险分布，为管控提供明确方向。

2.2 安全预警与实时监控

安全预警与实时监控依托“BIM 可视化体系 +AI 智能预警”实现动态管控。BIM 可视化监控体系以三维模型为核心，整合物联网传感器与高清摄像头，在深基坑、高支模、起重机械等关键区域布置位移传感器、应力传感器、倾角传感器，实时采集结构变形、设备运行、环境数据，同时通过摄像头捕捉现场图像，数据经 5G/LoRa 传输至平台后，与BIM 模型构件绑定，实现“模型- 数据- 视频”联动查看，管理人员点击模型点位即可获取实时数据与视频画面。

AI 驱动的智能预警系统通过算法实现隐患预警。针对传感器采集的结构化数据，采用 ARIMA、LSTM 等时间序列算法，学习正常数据规律，当数据超出范围或趋势异常（如基坑边坡位移速率突增），自动判定风险等级并预警；针对视频数据，通过目标跟踪、行为识别算法，实时监测人员进入危险区域、设备异常启动等情况，触发声光预警并推送信息至管理人员终端。此外，系统具备预警分级响应机制：一般预警仅通知安全员核实，重要预警启动班组排查，紧急预警则触发应急响应，在BIM 模型中标注救援路线与物资位置，最大限度降低事故损失。

2.3 安全管理决策支持

BIM 与 AI 通过“数据深度分析 - 决策优化建议”为安全管理提供科学支撑。数据整合阶段，依托 BIM 模型汇集静态数据（设计参数、安全规范、设备台账）与动态数据（实时监控数据、隐患整改记录、事故案例），形成统一安全管理数据库，为AI 分析奠定基础。

AI 算法从多维度挖掘数据价值：关联分析明确风险因素关联（如大风天气与高空作业事故的相关性）；聚类分析识别隐患高发类型（如高支模坍塌、临边防护缺失）与区域（如深基坑周边、高层施工面）；绩效分析则对比管控措施实施前后的事故率、整改率，评估措施有效性，同时分析班组安全绩效（如违规率、隐患排查量），为考核提供依据。

基于数据分析结果，BIM 模型以可视化形式呈现决策建议，如在高风险区域标注管控重点、在模型中模拟不同管控方案的效果，帮助管理人员制定精准策略，优化安全管理流程，提升整体管控效率。

结语

BIM 与 AI 技术在建筑施工安全管理中的应用，改变传统安全管理模式，实现从“被动应对”到“主动预防”的转变。通过 BIM 技术的数据集成与可视化优势，结合 AI 技术的智能分析与预警能力，有效提升安全风险识别的精准度、实时监控的覆盖面及管理决策的科学性，为施工安全提供有力保障。然而，技术融合过程中仍面临数据协同、人才适配等挑战，需进一步优化技术体系与管理机制。未来，随着技术不断发展，二者与物联网、大数据等技术的深度融合，将推动建筑施工安全管理向更智能、更高效的方向发展，为建筑行业高质量、安全化发展注入新动力。

参考文献

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[2] 冯亮 .AI 技术在建筑施工安全管理中的应用与伦理分析 [J].张江科技评论 ,2025,(04):23-25.

[3] 徐林涛 .BIM 技术在建筑施工安全管理工作中的应用 [J]. 居业 ,2025,(04):34-36.