摘　要：本研究扎根于工程投资领域，全力探寻大数据与人工智能技术融合下的风险全周期防控之道。开篇详述技术架构，剖析大数据采集整合及人工智能算法模型；深入挖掘各阶段防控应用，从规划期精准洞察、建设期实时把控到运营期持续优化；结合港珠澳大桥、北京大兴国际机场等经典案例实证成效；直面数据、模型、人才难题，给出治理、定制、培养破局之策；展望未来技术升级愿景，旨在为工程投资铸就全方位、智能化风险“防火墙”，实现稳健、高效发展。

关键词：大数据；人工智能；工程投资风险；全周期防控；案例分析

引言

在习总书记“新质生产力”的发展指引下，人工智能在国家战略中被明确定位为重要领域[1]。当今数字化浪潮汹涌，大数据与人工智能技术脱颖而出，宛如精准导航卫星与智能航海助手，革新工程投资风险防控范式。大数据是超出传统软件采集、存储、控制和分析能力的数据集合，其核心价值不是收集大量的数据，而是采用一种新的技术活方法来专业地处理这些基础数据，并用于未来的决策与管理[2]。

一、大数据与人工智能协同赋能底层逻辑

工程领域数据浩如烟海，源起地质勘探细节、设计蓝图笔触、施工全程日志，延展至材料价格实时波动、设备工况动态监测、气象地理即时资讯。以港珠澳大桥为例，超3000个传感器星罗棋布于桥梁关键结构，24小时不间断捕捉应力应变、振动频率、温度湿度；施工船队、重型机械装备物联网模块，精准回传作业轨迹、燃油消耗、负载工况；同步整合海洋生态监测、三地政策动态、国际航运信息，构建超大规模结构化与非结构化数据库。原始数据常裹挟噪声、偏差与缺失片段，运用智能清洗算法，剔除异常值、纠正记录偏差、补全关键信息，经标准化、归一化处理，令数据整齐划一，为深度分析筑牢根基。

二、全周期防控策略解构

项目规划期利用大数据舆情监测系统，扫描全网新闻、政策文件、行业报告，精准锁定政策风向转变节点、市场需求微妙波动。项目建设期通过高清摄像头、传感器矩阵全方位覆盖施工现场，AI图像识别、数据分析双引擎实时监测混凝土密实度、钢结构焊缝完整性、大型设备安全运行参数。项目运营期运营数据实时汇入分析平台，结合市场供需调研、竞争对手动态监测，AI助力运营策略调整。商业综合体项目依客流量、店铺营业额大数据，灵活调配业态布局，引入热门品牌、淘汰滞销商户，增强市场竞争力。

三、技术应用“拦路虎”与破局之思

（一）数据质量欠佳与安全隐患

工程项目数据库在将项目与国家政策相关联后还可以提供项目匹配的政策建议[3]。近年来的老旧小区改造项目的前期数据缺失，那成本估算难度会增大，会产生一定的偏差，通过数字化转换，可以消除人为因素对数据信息的影响，保证数据信息的完整性和一致性[4]；若企业数据共享未加密，被黑客攻击后图纸、报价外泄，损失惨重。

（二）复合型人才稀缺与团队协作壁垒

既懂工程原理、施工实操，又精通大数据挖掘、AI算法开发复合型人才供不应求；企业内部工程、技术团队“各自为政”，沟通不畅、协作迟滞，技术方案难落地。传统工程企业引入新技术时，技术人员不懂现场难题，施工人员对算法望而却步，项目推进磕绊不断。

四、攻克难关，扫清技术落地障碍

（一）夯实数据治理根基，筑牢安全防线

2019年，国务院出台《政府投资条例》明确要求，“投资主管部门和依法对政府投资项目负有监督管理职责的其他部门应当建立政府投资项目信息共享机制，通过在线平台实现信息共享[5]。大型工程集团设立数据管理中心，专职管控数据全生命周期，为风险防控提供坚实数据基础。以工程为中心，将与工程投资有关的设计信息关联起来，实现对工程投资、分部分项工程、单位工程、单价分析表、基础资料价格查阅和在线浏览[6]。

（二）定制专属AI模型，提升适配精度

在“新基建”与“大数据”推动项目管理信息化发展的背景下，越来越多企业开始注重信息化平台的搭建，但也忽视了数据信息的支撑作用。结合细分工程领域，邀请行业资深专家深度参与模型训练，融入专业知识经验；运用迁移学习技术，快速迁移已有模型优势至新项目，微调适配项目特性。

（三）培育复合型人才队伍，融合团队力量

在实践教学改革方面，引入案例教学、互动协作式实验、实习指导、探究式实验及虚拟实验等创新方式，充分利用“工程地质”实验在线开放课程资源，融合计算机模拟、数字化资源、地理信息系统、大数据分析等信息技术，引导学生理论与实践相结合，主动进行实践探索和学习，以培养学生的实践能力和创新精神[7]。

五、结论与展望

本研究系统梳理大数据与人工智能赋能工程投资风险全周期防控策略，借经典案例彰显技术变革力量。虽当下荆棘满途，面临数据、技术、人才多重挑战，但破局之策已明晰。工程界同仁当勇立潮头，拥抱“数智变革”，以技术为利刃，精细雕琢风险防控体系，为工程投资稳健前行保驾护航，续写基建领域传奇篇章。对投资数据进行清洗提炼，形成数据知识库，建立大数据平台。通过大数据平台的计算分析，对未来项目投资起到积极的指引作用[8]。

参考文献

[1]李树明.人工智能技术在铁路工程投资控制中的应用研究[J].铁路工程技术与经济，2024，39（03）：5-9.

[2]曾开发.浅谈大数据在工程造价管理中的应用[J].房地产世界，2021，（17）：65-66.

[3]李维浩.大数据背景下公共工程投资审计思路方法创新研究[J].市场周刊，2020，（04）：78-80.

[4]彭云.基于大数据提高工程造价预结算审核价值[J]. 居舍，2023，（31）：156-159.

[5]王文学.基于信息化的地铁全过程投资管控研究[J]. 交通科技与管理，2023，4（15）：159-161.

[6]李斌，吴洁.水电工程造价一体化云平台建设[J].四川水力发电，2024，43（S1）： 42-45+72 .

[7]王加辉，丁嘉浩，文嘉意.新工科背景下土木工程专业“工程地质”课程教学改革探索——以南京林业大学为例 [J]. 科技风，2024，（32）：128-130.

[8]张计宏.大数据在工程建设项目全过程投资管控中的应用研究 [J]. 建筑经济，2022，43（S1）：38-42.