摘要：土建工程造价结算审核中，工程量计算误差和成本核算偏差影响预算合理性与资金配置效率。人工智能与BIM技术的结合，为精准化造价审核提供了有效途径。深度学习算法可优化BIM构件分类与数据清理，提高工程量提取的准确性；知识图谱技术能建立施工成本关联网络，实现动态匹配与精准核算；时间序列预测模型可基于市场数据调整造价参数，增强核算的前瞻性。区块链技术的应用提升了造价审核数据的透明度和可信度，确保成本管理的公正性。多技术协同的智能审核体系将有效提升工程造价结算审核的精度，为建筑行业的数字化发展奠定技术基础。

关键词：建筑信息模型（BIM）；人工智能（AI）；工程量计算；成本核算；造价审核

1. 引言

当代土建工程项目日益复杂化的背景下，造价结算审核的精准性直接影响项目的经济效益与资源配置的合理性[1]。传统的审核方式依赖于人工经验，虽具有一定的灵活性，但面对海量数据时，易出现计算误差、标准执行偏差及人为主观判断影响等问题，从而降低审核的公正性与准确性[2]。人工智能技术的兴起为土建工程造价管理提供了新的变革路径，通过机器学习、大数据分析与智能算法优化，能够精准识别工程量偏差、自动核验预算与合同条款，并高效筛查异常数据。基于此，本文将聚焦于人工智能技术在土建工程造价结算审核中的精准度提升策略，探讨其核心技术路径、优化措施及实践应用，以推动行业审核体系向智能化、精准化方向发展。

2. 基于人工智能的精准度提升策略

2.1 应用机器学习与大数据分析优化造价审核算法

土建工程造价结算审核领域，传统审核方式主要依赖造价工程师的经验判断和手工计算，但面对日益庞大的工程数据和复杂的合同条款，这种方法在精准性和效率方面存在明显局限[3]。机器学习与大数据分析技术的引入，为造价审核算法的优化提供了全新的路径。通过构建智能数据处理系统，利用监督学习、无监督学习及深度学习模型，可以有效识别审核过程中潜在的错误模式，提高造价数据的精准度与一致性。结合自然语言处理（NLP）技术，能够对工程合同、预算清单及结算报告中的非结构化数据进行自动解析，从而减少因人为理解偏差导致的审核错误[4]。

针对土建工程造价结算审核中的数据复杂性，构建基于集成学习（Ensemble Learning）的审核算法能够显著提升预测精度。集成学习方法，如随机森林（Random Forest）、梯度提升决策树（GBDT）和XGBoost等，可以结合多个弱学习器的预测结果，从而增强模型的稳定性和抗干扰能力。例如，在审核工程量清单时，XGBoost可以基于历史审核数据训练出最优特征组合，识别异常报价或成本偏差点，为审核人员提供辅助决策支持。相比单一算法，集成学习能够有效降低误报率，并在面对复杂多变的工程造价数据时表现出更强的适应性。

造价审核过程中，数据来源广泛，包括施工日志、预算清单、合同条款及市场价格波动等，如何有效整合这些数据是提高审核精准度的关键。基于大数据分析的特征工程优化是提升审核算法表现的重要环节。通过主成分分析（PCA）和自编码器（Autoencoder）等降维技术，可以提取对审核结果影响较大的核心特征，减少冗余信息的干扰。例如，在分析人工费用时，特征工程可以筛选出影响成本波动的关键因子，如施工工艺、气候条件、项目规模等，从而提升成本预测的精准性。利用时间序列分析（Time Series Analysis）方法，可以对材料价格变动趋势进行预测，确保造价审核能够动态适应市场波动，减少因价格更新滞后导致的审核偏差。

自然语言处理（NLP）在合同解析与智能对账中的应用，能够有效提升结算审核的自动化水平。在造价审核过程中，大量的合同文本、技术标准和规范需要人工查阅和比对，这不仅耗时耗力，而且容易产生理解偏差。通过BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等预训练语言模型，可以自动提取合同关键条款，并与工程预算清单进行自动匹配，以识别不合理条款或违约情况。例如，在对比施工合同与实际支付金额时，NLP模型可以基于语义匹配算法自动发现支付超出合同约定的情况，并发出审核警报，减少因合同解读误差导致的审核漏洞。

自适应学习（Adaptive Learning）机制在审核优化中的作用，能够确保审核算法的持续优化与动态适应性。传统的审核规则通常是静态的，而基于自适应学习的造价审核系统可以随着新项目的数据积累，不断调整审核参数，提高模型的泛化能力。例如，强化学习（Reinforcement Learning， RL）可以用于优化审核决策路径，通过试错机制不断优化审核规则，使系统能够更精准地判断异常数据，并提供更符合行业标准的审核建议。

2.2 融合BIM与AI技术提升工程量计算与成本核算精度

土建工程造价管理体系中，工程量计算和成本核算的精准性直接决定了项目预算的合理性与执行效率[5]。传统的工程量计算方式主要依赖二维图纸与人工测算，不仅数据提取过程繁琐，且极易因人为误差、信息遗漏或设计变更滞后导致计算偏差，进而影响成本核算的准确性。近年来，建筑信息模型（Building Information Modeling， BIM）与人工智能（Artificial Intelligence， AI）技术的深度融合，为工程造价审核带来了革命性的变革，使工程量计算更加自动化、智能化，同时显著提升了成本核算的精度与效率。

2.2.1 基于BIM数据模型的精准工程量计算

（1）深度学习驱动的BIM构件识别与分类优化

BIM模型中，不同类型的建筑构件具有不同的计算规则，若构件分类不准确，则可能导致工程量提取的误差。例如，相似但属性不同的构件，如承重墙与非承重墙、现浇梁与预制梁，往往难以在BIM数据中直接区分。通过计算机视觉（Computer Vision）与深度学习（Deep Learning）结合的方式，可以对BIM模型中的构件进行智能分类，提高工程量计算的精准度。具体而言，采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）对BIM模型中的三维构件进行特征提取，并结合图神经网络（Graph Neural Network， GNN）分析构件之间的空间关系，能够有效区分相似构件，从而确保工程量计算的准确性。

（2）强化学习优化BIM数据清洗与自动修正

BIM模型在实际应用过程中，由于人为建模操作或数据源兼容性问题，可能会出现构件参数缺失、数据格式不匹配等问题，导致工程量计算结果失真。利用强化学习（Reinforcement Learning， RL）技术构建自适应数据修正模型，可以实现对BIM数据的自动清理与优化。该方法通过定义“奖励机制”，使模型在不断调整参数、修正错误的过程中，提高数据的完整性与准确性。例如，在BIM模型数据与实际施工数据对比时，若发现某些构件的尺寸或数量存在显著偏差，强化学习算法可基于历史工程数据的统计规律，自动修正错误数据，确保工程量计算的精度。

（3）BIM+AI的多维工程量自动核验

传统的工程量审核依赖于人工对比施工图纸、设计清单及现场测量数据，审核效率较低且易受主观因素影响。结合AI技术，可以构建多维数据交叉验证模型，对BIM工程量计算结果进行自动校核。例如，基于异常检测算法（Anomaly Detection Algorithm），可以利用历史项目数据建立“合理工程量范围”，若BIM计算结果超出该范围，系统可自动标记异常项，提示审核人员进一步复核。结合点云扫描（LiDAR Scanning）技术，可以将施工现场的实测数据与BIM模型比对，通过AI算法自动分析误差来源，确保工程量数据的真实性与精准性。

2.2.2 AI赋能的BIM成本核算精准化

工程造价管理过程中，成本核算的精准度受多种因素影响，包括材料单价波动、人工费用调整、施工进度变化等。仅依靠BIM模型进行成本测算，可能难以实时反映市场价格动态及施工变更影响。通过深度学习、知识图谱及智能预测算法的融合，可以进一步优化BIM在成本核算中的应用，提高造价测算的精准度和可预测性。

（1）知识图谱驱动的施工成本动态匹配

工程造价核算中，材料、人工、机械设备等成本因子具有复杂的相互依赖关系。利用知识图谱（Knowledge Graph）技术，可以构建工程造价要素之间的关联网络，提高成本匹配的智能化水平。具体而言，基于历史项目数据及市场行情，建立包含施工工艺、材料规格、人工费用标准等信息的知识图谱，当BIM模型生成工程量清单后，AI系统可以自动匹配最优造价方案。例如，在不同地区，混凝土的市场单价可能存在差异，知识图谱可以结合实时材料报价数据，自动调整成本核算参数，确保预算计算符合市场行情。

（2）时间序列预测优化成本核算精准度

工程造价核算并非静态过程，而是受到时间因素的动态影响。例如，某些建筑材料的价格可能因供需关系、季节性变化等因素出现波动。结合时间序列预测（Time Series Forecasting）技术，可以对未来成本趋势进行预测，提高BIM成本核算的前瞻性。采用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）或Transformer模型，可以基于历史市场数据训练成本预测模型，并结合实时经济数据，动态调整BIM造价计算参数。例如，若模型预测某类建筑钢材在未来六个月内价格上涨5%，系统可自动调整材料预算，使造价核算更具前瞻性和灵活性。

（3）BIM+区块链的成本核算透明化

在传统造价审核过程中，成本数据的真实性和可信度往往难以保证，可能受到人为篡改或信息不对称的影响。引入区块链技术（Blockchain Technology），可以提升BIM成本核算的透明度和可信度。通过智能合约（Smart Contract）机制，可以将工程量计算结果、市场价格数据、施工进度信息等内容加密存储在区块链上，确保数据不可篡改。

3. 结语

人工智能与BIM技术的深度融合，正在推动土建工程造价结算审核向精准化、智能化方向发展。通过深度学习优化BIM工程量计算、强化学习驱动数据修正、知识图谱匹配施工成本，以及时间序列预测动态调整造价参数，造价核算的精度和实时性得到了显著提升。区块链技术的引入增强了数据透明度和可追溯性，为造价管理提供了可信的技术保障。未来，随着技术的持续迭代与行业标准化的推进，智能化造价审核体系将在建筑工程管理领域发挥更重要的作用。

参考文献

[1]刘瑞婷.建筑工程造价预结算审核工作的难点与优化策略分析[J].房地产世界，2024，（21）：128-130.

[2]贺启明.人工智能及高科技材料在建设工程项目造价管理中的应用[J].居舍，2024，（31）：26-28+71.

[3]齐中新.人工智能在财务报表分析中的精准度提升策略[J].吉林金融研究，2024，（07）：60-63.

[4]冯川川，聂永明，冯川，等.探索人工智能在施工图审查的应用[J].中国建设信息化，2023，（19）：122-127.

[5]倪秉良.基于人工智能的建筑施工计划优化方法研究[J].中国建筑装饰装修，2023，（18）：63-65.