摘要：本论文针对通信工程建设的复杂性与管理需求，设计基于AI 智能管控的质量保障与成本控制一体化方案。通过剖析通信工程建设特点与管理需求，构建包含感知层、网络层、平台层与应用层的系统架构，分别设计质量保障模块、成本控制模块及质量-成本协同优化机制。详细阐述数据采集与处理、AI 算法部署与应用、系统集成与平台搭建等实施关键技术。该方案旨在利用AI 技术实现通信工程建设质量与成本的精准管控，提升工程建设的综合效益与管理水平。

关键词：AI 智能管控；通信工程建设；质量保障；成本控制

一、引言

随着5G、物联网、大数据等信息技术的迅速发展，通信工程建设规模扩大，复杂度提升。通信工程涉及基站建设、光缆敷设、核心网搭建等多个领域，要求更高的质量与成本控制。传统的人工管理模式存在效率低、成本核算不准确、决策科学性差等问题，难以满足高效、高质量的建设需求。AI 技术凭借强大的数据分析与决策能力，为通信工程建设带来突破，提升管理水平，降低资源浪费，增强企业竞争力，推动通信行业的可持续发展。

二、通信工程建设特点与管理需求

（一）通信工程建设特点

通信工程技术密集、环境复杂、时效性强，涉及通信原理、电子技术、计算机技术等多学科应用，施工技术要求高。工程建设环境多样，面对复杂地形和电磁环境，施工难度加大。同时，通信行业技术更新迅速，建设需紧跟行业发展，在有限工期内完成任务，以满足市场需求。

（二）通信工程建设管理需求

通信工程建设管理需关注质量、成本、进度等方面。质量管理需确保设备安装规范、线路准确、系统稳定，保障通信网络性能。成本管理要求精准核算设备、施工、运维等费用，避免超支，最大化经济效益。进度管理需合理安排施工计划，确保按时交付。此外，管理还需具备应对突发事件的能力，快速调整方案，保障施工顺利进行。

三、AI 智能管控一体化方案研究和探索

（⟶） AI 智能管控系统框架

目前，AI 技术在工程建设领域的应用仍处于起步阶段，但已有一些探索性实践，例如通过移动设备和智能摄像头实现施工现场的实时监控。基于当前的技术现状，AI 智能管控一体化方案应首先从整体系统框架设计入手，涵盖数据采集、处理、分析及反馈等核心环节。系统框架的设计应确保施工现场数据的全面采集，利用物联网（IoT）技术，实时监控施工过程中的关键数据，如人员活动、施工进度、质量问题及安全隐患等[2]。数据通过智能感知设备收集后，将传输至中台进行处理与分析，AI 算法根据既定规则进行自动识别和预警。

（二）数据采集与实时监控技术的应用

在工程建设中，精准的数据采集与实时监 智能管控系统成功实施的基础。目前，现有的一些智慧工程平台已经能够通过施工人员携带 时录像， 并将画面传输至中央处理系统，便于对施工过程进行远程监控。然 场的各种因素，尤其是在质量和成本控制方面尚显薄弱。AI 智 如温度传感器、湿度传感器、位移传感器等，结合建筑物的结构数据和 个全方位的监控网络。基于这些实时数据，系统可以及时分析施工进度、检测施工偏差、识别质量隐患和安全风险。

（三）质量与成本管控一体化方案的研究方向

在现阶段，质量控制和成本控制在工程项目中往往是两个相对独立的环节，但随着AI 技术的逐步应用，未来有可能实现两者的有机结合。当前的技术手段主要集中在质量监控领域，如利用视频监控和传感器实时检测建筑施工中的质量问题。然而，在成本管控方面，AI 的应用尚显不足。为此，未来的 AI 智能管控一体化方案需要探索将质量控制与成本控制进行统一管理的方法。通过数据建模，AI 可以实时分析施工过程中的原材料消耗、人工成本、施工时间等因素，并与预设的预算模型进行对比，自动识别超支和浪费的现象。同时，AI 系统可以基于质量检测数据和历史项目经验，优化施工方案，提高资源利用效率，减少无效或低效投入。

（四）人工智能在施工管理中的决策支持应用

AI 在施工管理中的应用，除了对现场数据进行采集和监控外，更重要的是如何通过智能分析提供决策支持。施工管理的核心在于协调各项资源的合理配置，确保施工计划的顺利推进，而AI 的应用能够提供基于大数据的智能决策支持。具体来说，AI 系统可以通过对历时项目的历史数据进行学习，识别出资源配置、施工进度和质量控制等方面的潜在问题。通过构建施工项目的仿真模型，AI 可以模拟不同施工方案的执行效果，评估不同决策对项目质量和成本的影响，从而为项目管理者提供科学的决策依据。此外，AI 系统还应具备项目调度优化功能，自动生成施工任务的最优排期，提高施工效率并减少因资源调度不当导致的成本浪费。未来，随着AI 技术的不断进步，施工管理中的智能决策支持将不仅仅依赖于数据分析，更可以实现全过程的智能化管控，提高工程项目的管理效率和执行效果。

四、方案实施与关键技术（一）数据采集与处理

数据采集与处理是AI 智能管控方案实施的基础。在数据采集环节，根据通信工程建设管理需求，合理部署各类传感器与智能终端，确保采集数据的全面性与准确性[3]。采用标准化的数据采集协议，实现不同类型设备数据的统一采集与格式转换。在数据处理方面，运用数据清洗技术去除噪声数据、异常值，通过数据集成将分散在不同数据源的数据进行整合，构建完整的工程建设数据集。利用数据挖掘技术对采集数据进行深度分析，提取与质量、成本相关的关键特征信息，为 AI 算法训练与应用提供高质量的数据支持。

（二）AI 算法部署与应用

AI 算法的有效部署与应用是实现智能管控的核心。在质量保障模块，将训练好的 CNN、行为识别等算法部署到边缘计算设备或云端服务器，实现对工程质量数据的实时分析与处理。通过不断优化算法模型结构与参数，提高质量检测的准确率与效率。在成本控制模块，运用深度学习、强化学习等算法进行成本预测与优化决策，根据工程实际进展情况，动态调整算法模型，提升成本控制的精准性。建立AI 算法的更新与维护机制，定期收集新的工程数据对算法进行训练与优化，确保算法的适应性与有效性。

（三）系统集成与平台搭建

系统集成与平台搭建是将各功能模块整合为有机整体的关键步骤。在系统集成方面，采用微服务架构，将质量保障模块、成本控制模块等设计为 微服务，通过 API 接口实现各模块之间的数据交互与功能协同。在平台搭建过程中，基于云计算技术构建弹性可扩展的平台架构，根据工程建设规模与数据处理需求，动态调整计算资源与存储资源。运用可视化技术开发友好的用户界面，方便管理人员进行操作与管理。

五、结语

本论文设计的 AI 智能管控在通信工程建设中的质量保障与成本控制一体化方案，通过对通信工程建设特点与管理需求的分析，构建了科学合理的系统架构与功能模块，并阐述了方案实施的关键技术。该方案能够有效利用AI 技术实现对通信工程建设质量与成本的智能化、精准化管理，提升工程建设的综合效益。然而，方案在实际应用中仍面临数据隐私保护、算法可靠性等挑战。未来研究可进一步加强数据安全技术研究，优化AI 算法模型，提高方案的实用性与可靠性，推动 AI 智能管控在通信工程建设中的广泛应用与发展。

参考文献

[1] 屈定春.基于视觉识别的通信工程 AI 巡检技术研究[J].科技资讯，2024，22（23）：58-60.

[2] 李莹妮.AI 中通信工程技术的发展策略探析[J].中国新通信，2024，26（09）：1-4.

[3] 王明宇.AI 智慧云呼在通信企业的应用场景及成效[J].活力，2022，（01）：178-180.