摘要：近年来，随着人工智能技术的快速发展和应用范围的不断扩大，其在工程管理领域中的作用逐渐显著。特别是在危大工程管理这一领域，人工智能既能提高效率和决策的质量，又能有效降低工程风险，保障施工安全。本文着重探讨了人工智能在危大工程管理中的应用，分析了其在提高管理效率、强化决策支持、减少项目风险等方面的作用，并具体展开了关于智能决策支持系统、风险管理与预测、进度和资源优化、自动化监测与检查等应用场景的讨论。通过这些分析，本文旨在为相关领域的专业人士和研究者提供有价值的见解和参考。

关键词：人工智能；危大工程；管理；应用

危大工程，如大型基础设施建设和重要工业项目，因其规模巨大、结构复杂、影响范围广泛，管理难度较大。传统的工程管理方法在处理这些复杂项目时往往面临效率低下和决策风险高的问题。随着人工智能技术的迅速发展，其在数据处理、风险评估、决策支持等方面的优势，为解决传统危大工程管理中的瓶颈问题提供了新的思路。因此，深入研究人工智能在危大工程管理中的应用，对于提升工程项目的管理水平和推动行业发展具有重要的理论和实践价值。

一、人工智能及危大工程管理概念

1.人工智能的概念

人工智能在多个定义中被描述为一门新兴交叉学科。该定义将人工智能定位于试图了解智能的本质，并在计算机中对其进行再现。通过这种方式，计算机系统得以在某些功能上实现对智能行为的模拟。近年来，在算法、计算力和数据积累等多方面取得突破，人工智能相关技术进一步得到飞速发展，并在诸多领域中获得应用拓展。

2.危大工程管理的概念

危大工程管理所针对的对象主要集中在规模较大、投资高、风险系数高的复杂工程建设。作为复杂系统工程，它们在规划、设计、施工、运维等全生命周期中，都面临较高的不确定性。这要求项目管理方需构建科学的风险管理体系，并运用数字化、智能化、精细化的现代化手段加以控制。近年来，在项目管理理论和技术方法方面也取得长足进展，相关领域的研究者提出了精益施工、六西格玛、绿色施工等全新管理模式。总体而言，危大工程管理的内涵在不断丰富，但核心目标依然是有效降低复杂工程项目的风险水平[1]。

二、人工智能在危大工程管理中的优势

1.提高管理效率

人工智能技术在提高危大工程管理效率方面发挥着重要作用。基于大数据和预测分析算法，可以实现对项目计划、资源分配、工序安排等方面的优化，找出管理过程中的薄弱环节和潜在风险，辅助项目管理者制定决策。例如，通过机器学习算法分析历史项目数据，预测项目延期的可能性；运用仿真建模评估资源调配对总体计划的影响，有助于管理者对项目计划进行调整，制定应对方案，避免在实施阶段出现偏差累积风险。此外，利用传感器和无人机等设备收集项目现场数据，应用图像识别和数据分析技术，可以实现对工地材料流转、区域进度等的跟踪监测。这为优化调度计划、平衡资源配置提供依据。总体上看，人工智能手段可有效压缩传统管理工作量，实现精细化和动态化管理，大幅提升监管效率。

2.强化决策支持

人工智能技术可发挥重要作用，辅助和优化危大工程管理中相对复杂的决策过程。一方面，现代信息技术可对多来源数据进行高效整合，构建项目各子系统数字孪生模型，并辅之以大量历史数据－驱动仿真。通过模型预测、情景对比和多方案评测，为决策者提供整体化的参考建议。另一方面，人工智能算法训练出的知识图谱和推理机制，可基于项目当前进展状况和未来趋势判断，主动发现潜在决策需求点，并快速锁定最优方案。这类自动化决策支持工具与流程，可辅助项目管理团队节约大量时间精力，将更多注意力投入与人工智能系统共同完善和选择最高收益决策结果上。因此，人工智能在提升了危大工程管理流程效率的同时，也使危大工程决策具备更高的全局优化性。

3.减少项目风险

人工智能技术可应用于危大工程管理的风险识别和防控，有效减少项目风险。基于大数据挖掘和机器学习模型，人工智能系统能识别出历史类似项目在实施过程中的高发风险因素和模式。将这些模型应用于当前项目风险管理，有助管理者更精准地判断重点防控对象。与此同时，复杂系统仿真为评估各种应急预案的效能提供了可能。管理团队可以在数字环境中多次模拟风险情境以及不同响应对策，评估控制效果。这为选择和调整最佳风险应对计划提供参考。在实践过程中，实时监控和预警机制也可发挥关键作用，这有赖实时数据聚合与智能分析算法技术的应用与共同推进。因此，人工智能可使得风险管理更具前瞻性，风险应对也更加细致与到位，减少管理失误机会，是强化危大工程管理的重要技术途径[2]。

三、人工智能在危大工程管理中的具体应用

1.智能决策支持系统

（1）多源数据挖掘支持决策

对危大工程项目的管理决策而言，综合分析多源异构数据以发现问题和趋势至关重要。基于云计算与大数据存储技术，可以构建涵盖机制模型、历史数据、实时监测等在内的多源信息集成平台。例如物联网和RFID技术采集的项目进度和设备运行数据、视频监控和图像分析等手段。将这些分布式数据汇聚后，可依托机器学习和深度学习等算法进行训练，建立各类知识图谱、隐变量关系模型、故障预测机制等，实现对决策要点的深入理解。在此基础上，可以对新出现的管理风险、设备故障、材料缺陷等情况实现快速匹配和识别，辅助决策者迅速制定应对措施，极大减少管理决策的潜在失误。

（2）智能建议优化方案选择

危大工程系统复杂多变，相关决策常面临多方案可选的情况。为支持决策者选择最优方案，人工智能技术展现巨大应用潜力。比如利用知识图谱表示项目多层次信息，配以进化算法、强化学习等方法建立智能决策优化系统，实现决策空间的智能化搜索。该系统以决策要素为输入，在解空间内搜索全局最优方案。此外，基于多情景仿真对可选方案的效果及风险进行预测分析。上述人工智能技术协同运作，既保证决策空间充分考量，又提供决策效果预测。最终，系统向决策者展示经优化的方案列表，以及各方案的业绩指标和潜在风险。在此框架下，管理团队可以高效确定最佳决策方案，最大限度规避失误风险[3]。

2.风险管理与预测

（1）分析历史数据发现风险规律

针对危大工程项目中无法适时总结的海量历史数据，人工智能技术实现了高效挖掘数据。其实现关键在于使用自然语言处理与知识图谱技术，对非结构化文本类风险报告和故障信息实现进一步结构化。这使得算法有可能从事件的概念要素、影响因素、历史规律等层面建立关联理解。经由机器学习与关联规则挖掘，发现事件间的因果联系，并构建项目风险知识网络模型。基于此，可针对项目新增风险事件，以最快速度将其归类识别，挖掘可能的上下游影响，同时参考历史应对性的预案予以持续优化。这为项目管理团队提供了风险分析的高效思路。在不同工程阶段和风险管理子系统中，均可充分发挥该类技术与应用方式的优势，使危大工程风险管理体系更加精细化、智能化与持续完善。

（2）模拟不同应对措施效果

对于危大工程面临的重大风险事件，人工智能技术可支持管理团队评估不同应对措施的效果。关键在于利用机器学习和仿真算法，构建高精度的数字孪生模型，实现对实际系统的“映射－预测－优化”。以事故风险为例，该模型无缝重建设备与周边环境，基于此开展多次并行仿真，测试团队制定的各应急方案，获得定量效应预测。进而，团队可识别方案中的风险干扰因素，逐步优化决策的可行性。在整个过程中，人工智能技术发挥着领航作用，使管理团队能依据算法驱动的定量分析，科学确定最优的应对决策[4]。

3.进度和资源优化

（1）关联分析预测项目节点进度

面对危大工程复杂的进度计划管理，人工智能相关技术可发挥诸多优势。其中，基于先进的时序建模算法，能在最大程度上拟合项目节点的进展规律与逻辑，发现历史进度数据间的关联模式。这些关联模式可见性很强，代表了不同节点工序之间相互制约与影响的内在机理。将生成的关联知识应用到进度跟踪的模型预测中，算法能累积更新、快速适应节点工序的变化情况。最终形成项目整体进度网络的“数字孪生”，实现对关键路径及其上各节点工期的高精度预测。与此同时，管理者也可针对特定情景，评估进度计划的敏感性，并相应调整资源分配方案。这在很大程度上减轻了项目管理者对进度预测与优化的依赖，显著增强管理效能。

（2）资源重复利用减少垃圾堆积

危大工程项目的资源管理与循环利用是一个持续性优化过程。人工智能技术可在多个层面发挥促进作用。首先，通过图像识别与物联网传感追踪材料流转与状态变化，实现项目全生命周期资源数据集中化管理，明确各类资源的供给与再生循环需求。其次，基于优化算法和强化学习，建立资源分配与使用策略模拟环境。算法可在模拟中尝试更优方案，追求资源配置效率最大化和材料重复利用比例最大化。再者，语音交互和自然语言处理技术可充分融入资源管理过程，实现人机混合智能协作，简化传统管理操作，降低资源信息管理与优化决策的时间成本。上述人工智能技术协同应用，可持续降低危大工程项目的资源消耗强度，推动资源优化利用与项目管理环节的深度协同。

4.自动化监测与检查

（1）无人机与传感器监测

人工智能技术在实施危大工程项目自动监测与检查中发挥着至关重要的作用。该技术主要通过数字化建模和计算机视觉算法的应用，赋予无人机与传感器网络智能检查的能力。首先，监测网络中的传感器单元与无人机协同工作，互相传递信息，以实现对空间的全面覆盖采集。其次，传感器和无人机装备的目标识别与3D扫描模块，确保获取高精度的图像数据。然后，云计算平台驱动的算法自动解析这些图像内容，并利用知识图谱映射出实体与缺陷之间的关系，实现在线实时的图像语义解析。最终，系统生成的可视化报告中，将识别出监测区域内的重要实体、新增变化、潜在缺陷及风险点等信息。这一整套流程完全由人工智能算法控制，实现了检测过程的自动化，显著降低了监测成本，并为危大工程项目的管理提供了全方位的支持。

（2）语音及图像识别

在危大工程管理领域，语音及图像识别技术的应用为自动化监测与检查提供了强有力的支持。语音识别技术实时转录现场工作人员的通讯和指令，便于快速响应和记录。图像识别技术分析由无人机和监控设备采集的视觉数据，通过高级算法从图像中识别潜在的安全隐患、工程进度和质量问题。例如，算法能够识别结构上的裂缝、变形或异常热点，这些是结构稳定性问题的早期迹象。这些技术的综合应用显著提升了危大工程项目的监控能力，确保项目按计划安全、高效地推进，体现了人工智能在危大工程管理中的重要作用和改善潜力[5]。

结语

综上所述，在危大工程管理领域，人工智能展现出其重要性和有效性。通过智能决策支持系统、风险管理与预测、进度和资源的优化，以及自动化监测与检查，人工智能技术不断提高项目管理的效率，增强决策的支持力度，并显著减少了项目风险。特别是在多源数据挖掘、智能建议优化方案选择、历史数据的风险规律分析以及不同应对措施效果的模拟方面，人工智能的应用为危大工程管理带来了突破性的进展。未来，随着人工智能技术的持续进步和创新，其在危大工程管理中的应用将更加广泛和深入。预计人工智能将在智能化建设、数据分析、风险预测和资源管理等方面发挥更加关键的作用，进而为工程管理的效率和安全性提供更强的保障。

参考文献

[1]朱帆，张科攀. 智能技术支持下危大工程的安全管理系统构建及应用 [J]. 中国建筑金属结构， 2023， 22 （10）： 145-147.

[2]赵凯霞. 危大工程施工安全管理的问题与优化策略 [J]. 住宅与房地产， 2023， （08）： 26-28.

[3]吴芊凝. 人工智能在智慧工地中的应用研究[D]. 东南大学， 2022.

[4]孔祥帅，崔安芹. 浅谈科技创新在危大工程施工中的应用分析 [J]. 地产， 2019， （18）： 32.

[5]张并锐. 基于物联网人工智能技术的智慧安监应用探索 [J]. 中国建设信息化， 2019， （05）： 75-76.