摘要：工程造价管理是建筑行业中的核心环节，其准确性直接影响项目的经济效益。传统工程造价方法依赖于大量的人工计算和经验判断，耗时且容易出错。近年来，人工智能技术的引入为工程造价管理带来了新的变革。本文将探讨人工智能技术在工程造价中的应用要点，以期为行业提供参考和借鉴。

关键词：人工智能；工程造价；应用

1人工智能技术在工程造价中的应用意义

人工智能技术在工程造价中的应用意义不仅体现在提高计算效率和准确性上，还在于其能够为整个项目管理带来深远的影响。通过人工智能技术，工程造价人员可以更准确地预测项目成本，从而在项目初期就进行有效的成本控制。此外，人工智能还可以帮助识别潜在的风险因素，提前规避可能的经济损失。在工程造价的各个阶段，人工智能都能发挥重要作用。在项目前期，通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以对历史项目数据进行挖掘，找出影响成本的关键因素，从而为新项目的预算编制提供科学依据。在招投标阶段，人工智能可以自动筛选和评估投标文件，确保投标过程的公平性和透明度。在施工阶段，通过实时监控和数据分析，人工智能可以及时发现成本偏差，帮助项目团队进行动态调整，确保项目按预算执行。人工智能还可以通过自然语言处理技术，自动解析合同条款，提取关键信息，减少人工审核的工作量。这不仅提高了工作效率，还降低了因人为疏忽导致的错误。此外，人工智能还可以结合物联网技术，实时监控施工现场的各种资源使用情况，从而实现资源的优化配置和成本的精准控制。

2人工智能技术在工程造价中的应用要点

2.1数据处理与分析

人工智能技术在工程造价领域的首要应用之一是数据处理与分析。具体来说，人工智能技术在处理历史造价数据时，能够通过机器学习算法对数据进行分类、聚类和回归分析，从而找出数据之间的内在联系和规律。这不仅有助于预测未来的造价趋势，还能为决策者提供科学依据。深度学习算法则能够处理更为复杂的数据结构，通过神经网络模型提取深层次的特征，进一步提高数据处理的精度和深度。在自然语言处理技术的帮助下，人工智能可以自动识别合同文本中的关键条款、工程图纸中的关键信息以及其他非结构化数据中的重要元素。这不仅减少了人工处理数据的时间和成本，还大大降低了人为错误的可能性。通过这种方式，人工智能能够将大量的非结构化数据转化为结构化数据，为工程造价提供更为全面和准确的数据支持。此外，人工智能技术在工程造价领域还可以通过图像识别技术来分析工程现场的照片和视频，从而提取出有用的信息，如工程进度、材料使用情况等。这不仅提高了数据采集的效率，还确保了数据的客观性和准确性。人工智能还可以通过模拟和优化算法，对工程项目的成本进行优化，找出成本最低的实施方案。这不仅有助于降低工程造价，还能提高项目的经济效益。在项目管理方面，人工智能可以通过实时监控和预警系统，对工程项目的进度和成本进行实时监控，及时发现潜在的风险和问题，并提出相应的解决方案。这不仅提高了项目的管理效率，还降低了项目的风险。

2.2成本预测与控制

在进行工程造价管理的过程中，成本预测起着至关重要的作用。它不仅关系到项目的经济效益，还直接影响到项目的决策和实施。为了提高成本预测的准确性，我们可以通过应用人工智能技术，对历史项目数据进行深入的分析和挖掘。通过这些数据分析，我们可以构建出一个精准的成本预测模型，这个模型能够基于历史数据和当前项目情况，预测未来项目在各个阶段的成本变化趋势。这些人工智能构建的成本预测模型，通过不断的学习和优化，能够逐步提高预测的准确性。它们能够根据项目的实际进展和外部环境的变化，动态调整预测结果，从而为项目决策提供有力的科学依据。此外，人工智能技术还可以实现对项目进度和成本变化的实时监控功能。通过持续跟踪和分析项目数据，人工智能系统能够及时发现项目实施过程中出现的偏差和问题，并迅速提出相应的调整建议和解决方案。这样，项目管理者可以迅速采取措施，有效控制成本，确保项目在预算范围内顺利进行。通过这种方式，人工智能不仅提高了成本预测的准确性，还为项目管理提供了强大的支持，使得整个项目的实施更加高效和可控。人工智能技术的应用，使得项目管理从传统的经验驱动转变为数据驱动，大大提升了项目的管理水平和经济效益。

2.3风险评估与管理

在工程造价管理中，风险评估与管理是确保项目成功的关键环节。人工智能技术在这一领域的应用，可以显著提高风险识别和应对的效率和准确性。通过机器学习算法，人工智能系统可以对历史项目数据进行深入分析，识别出可能导致成本超支和进度延误的风险因素。这些风险因素包括但不限于设计变更、材料价格波动、施工质量缺陷等。利用大数据分析技术，人工智能可以对项目实施过程中可能出现的各种风险进行量化评估，从而为项目管理者提供科学的风险评估报告。此外，人工智能还可以结合实时监控系统，对施工现场的各种数据进行实时分析，及时发现潜在的风险信号。例如，通过分析施工进度数据，人工智能可以预测项目是否可能延期，并提前发出预警。在风险应对方面，人工智能可以提供多种解决方案供项目管理者选择。通过模拟不同应对措施的效果，人工智能可以帮助管理者制定出最优的风险应对策略。例如，在材料价格上涨的情况下，人工智能可以快速计算出不同采购策略的成本效益，从而帮助管理者做出最佳决策。

2.4实施策略

在工程造价管理中，人工智能技术的实施策略是确保其成功应用的关键。首先，需要建立一个跨学科的团队，包括工程造价专家、数据科学家和IT专业人员，以确保技术与业务需求的紧密结合。其次，应制定详细的技术实施计划，明确各个阶段的目标、任务和时间表。在实施过程中，应注重数据质量和数据治理，确保数据的准确性和完整性，为人工智能算法提供高质量的输入。此外，还需要对工程造价人员进行人工智能技术的培训，提高他们的技术应用能力。通过定期的培训和实践，使他们能够熟练掌握人工智能工具，更好地利用这些技术进行项目管理。同时，应建立一个持续改进机制，定期评估人工智能技术的应用效果，根据反馈进行调整和优化。在实施策略中，还应注重与现有系统的集成。人工智能技术应与现有的工程造价管理系统无缝对接，确保数据的互联互通和流程的顺畅。通过API接口或其他集成方式，可以实现人工智能技术与现有系统的无缝对接，提高整体工作效率。最后，应注重用户体验和人机交互设计。人工智能技术在工程造价中的应用应以用户为中心，提供直观、易用的操作界面和功能，确保用户能够轻松上手并高效使用这些技术。通过良好的用户体验设计，可以提高工程造价人员对人工智能技术的接受度和满意度，从而推动技术的广泛应用和持续发展。

3结语

综上所述，人工智能技术在工程造价中的应用为行业带来了新的发展机遇。通过高效的数据处理、精准的成本预测和科学的风险评估，人工智能技术有助于提高工程造价管理的效率和准确性。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，人工智能将在工程造价领域发挥更加重要的作用。

参考文献

[1]叶秋燕.人工智能技术在工程造价中的应用要点[J].工程技术研究，2023，8（19）：130-132.

[2]陶菁.人工智能技术在工程造价中的运用初探[J].居舍，2021，（16）：174-175.