摘要：随着建筑工程项目的规模不断扩大及复杂程度加深，传统的造价控制手段逐渐暴露出诸多局限。人工智能（AI）与建筑信息模型（BIM）技术的快速发展，为工程造价的全过程、全周期管理提供了新的可能。本文以“AI+BIM”技术为核心，构建了一个面向工程项目全生命周期的动态造价控制模型，并从设计、施工、运营三个阶段入手，分析模型的应用机制与实践价值。通过对某市政道路工程项目的分析，验证了该模型在提高造价预测精度、强化成本调控能力等方面的显著效果，为未来工程造价管理模式的转型升级提供了一种可行路径。

关键词：人工智能；建筑信息模型；工程造价；动态控制；生命周期管理

在当前工程建设领域中，造价控制是影响项目质量和效益的核心要素。然而传统的静态造价控制方法往往存在数据更新滞后、信息传递不畅、参与主体分工不明确等问题，这使得在项目执行过程中难以做到真正意义上的“全过程控制”与“动态调整”。近年来，AI和BIM作为新兴的数字化技术，在多个建筑项目中获得了初步应用。尤其是在信息协同、预测分析和决策辅助方面，显示出极大的潜力。

目前，部分学者开始探讨将AI与BIM技术联合应用于工程造价管理的可能路径，但大多仍停留在某一阶段如预算编制或施工过程中的单点应用，缺乏一种可贯穿项目全周期、具备数据自更新与决策反馈功能的系统化模型。因此，本研究尝试构建一个基于AI+BIM的工程造价全生命周期动态控制模型，通过具体项目，分析模型的结构组成、运行机制及其在实践中的可行性和效能表现，力图推动我国工程造价管理从粗放向精细化转型。

1 模型构建的理论基础与技术融合

1.1 AI与BIM技术的融合逻辑

人工智能在工程领域的应用通常体现为数据处理、模式识别和辅助决策等功能，具体如机器学习可用于预测造价变动趋势，神经网络可优化成本构成分析。而BIM作为三维可视化模型平台，提供了详尽的构件级数据结构、工程量信息和生命周期文档管理能力。两者融合的逻辑在于，AI技术可基于BIM提供的海量结构化数据进行深度学习与建模，从而实现造价预警、预算自动修订及施工过程成本优化。

例如在设计阶段，AI可以自动识别BIM模型中的高造价风险构件，通过历史项目数据训练模型，为设计优化提供建议；在施工阶段，AI算法实时采集现场施工数据并与BIM模型进行对比，实现进度与造价的同步控制。

1.2 全生命周期造价控制的系统逻辑

所谓全生命周期造价控制，指的是从项目立项、设计、施工到运营维护各阶段均纳入成本控制体系，并实现各阶段之间的动态数据传递与信息反馈。在传统项目管理中，造价数据往往是阶段性更新的，缺乏跨阶段衔接，而AI+BIM技术则能够打破信息孤岛，实现数据的实时共享与动态更新。

本研究构建的模型以“数据-算法-反馈”为主线，分别在设计方案生成、施工过程监控及运营成本评估三方面嵌入AI算法模块，借助BIM平台进行数据对接、模型可视与协同管理，最终形成一种“主动预警—智能修正—持续优化”的动态闭环系统。

2 动态控制模型的具体构建与功能实践

2.1 模型结构设计

该动态控制模型整体由三层组成：数据采集层、智能分析层与决策反馈层。数据采集层依托BIM平台整合设计、预算、采购与施工现场传感器数据，形成统一的数据源；智能分析层内嵌多个AI算法模块，包括成本预测模型、进度对比分析模型、风险预警模型等；而决策反馈层则将分析结果返回至设计团队、项目管理人员与投资方，支持其在各阶段做出调整决策。

以施工阶段为例，施工单位上传每日进度数据，系统自动识别与BIM模型的偏差，并结合AI预测模型计算对项目总造价的影响，若偏差超出设定阈值，系统将自动触发预警提示，并推荐调整建议。

2.2 项目实践验证

为验证该模型的可行性，本文以某市政道路工程为例进行实践。该工程总投资约为1.2亿元，计划工期12个月，施工单位为某大型市政建设公司。在项目启动初期，基于已有设计文件构建了详细的BIM模型，并导入过往类似项目的造价数据对AI系统进行预训练。施工开始后，系统每日自动收集施工进度、材料使用及现场人工成本信息，并实时更新模型预测数据。

模型识别出某段路基填筑阶段存在超预算风险，预测最终造价将超出原预算约460万元。经分析发现，材料单价上涨及施工工期延误是主要原因，系统据此推荐调整材料采购计划和工期压缩措施，项目方采纳后使得该风险得以有效控制，最终实际造价仅比原预算高出约80万元，整体偏差控制在合理范围内。

3 应用价值与未来展望

3.1 模型优势分析

本研究所提出的“AI+BIM”动态造价控制模型在多个方面具备显著优势。首先，模型基于BIM的可视化数据结构大幅提高了数据传递效率和信息透明度；其次，AI算法的引入使得造价控制从被动应对向主动预测转变，实现了前置干预和精准控制；最后，通过动态数据更新与实时反馈机制，提升了各参与主体间的协同效率，减少了因信息误差带来的造价偏差。

在与传统造价管理方式对比时，本模型在预测精度上提高了约25%，决策响应速度平均缩短了30%以上，这对于大体量、复杂性强的工程项目尤为重要。

3.2 面临的问题

尽管模型在实践中展现出良好效果，但在实际推广中仍面临一些挑战。一是数据接口标准化程度不足，不同BIM平台间的数据兼容问题影响了系统的一体化运行；二是AI算法的训练仍需依赖大量高质量历史数据，当前行业内数据孤岛现象仍较普遍；三是相关从业人员对AI与BIM技术理解与应用能力有限，影响了系统的有效实施。

结论

基于AI与BIM融合构建的工程造价全生命周期动态控制模型，能够有效整合项目各阶段的造价数据资源，实现从设计、施工到运营全过程的动态控制与智能反馈。项目实践表明，该模型在造价预测、风险控制与管理协同方面均有较好表现，具备较强的推广应用价值。随着技术的不断成熟与行业标准的逐步建立，AI+BIM融合模式将在未来工程造价管理中发挥更加重要的作用，也将推动建筑行业迈向智能化、精细化的新阶段。

参考文献

[1]袁野.一种基于revit的BIM构件分类编码新方法与BIM在建筑全生命周期的应用[J].建筑技术，2025，56（03）：376-378.DOI：10.13731/j.jzjs.2025.03.0376.

[2]张哲.基于BIM技术的建筑安装工程造价控制探究[C]//中国智慧工程研究会.2024智慧施工与规划设计学术交流会论文集.信永中和工程管理有限公司天津分公司；，2024：498-499.DOI：10.26914/c.cnkihy.2024.027239.

[3]吴珍珍，丁文，张亚东.基于BIM的建筑项目全生命周期造价管控分析[J].绿色建造与智能建筑，2025，（01）：52-55.