摘要：本文探讨了人工智能技术在建筑施工领域的应用现状、问题及未来发展方向。通过梳理人工智能的概念内涵和关键技术，分析了其在建筑施工各环节中的应用潜力。基于案例分析，总结了人工智能在建筑施工中的应用现状，本文重点探讨了人工智能在建筑施工五大领域的应用情况，包括设计优化中的参数化设计和方案比选、施工管理中的进度仿真和资源配置、质量控制中的缺陷识别和质检自动化、安全监督中的行为分析和预警预报、运维管理中的性能诊断和设备巡检，并结合工程实际案例进行了分析。

关键词：人工智能；建筑施工；智能建造；施工管理

引言：

随着人工智能技术的飞速发展，其在各行各业中的应用日益广泛。建筑业作为国民经济的支柱产业，面临着提质增效、转型升级的迫切需求。将人工智能技术引入建筑施工领域，对于提高建设效率、保障工程质量、降低安全风险具有重要意义。当前，我国在智能建造方面已取得了一定进展，但与发达国家相比仍存在一定差距。如何进一步发挥人工智能技术在建筑施工中的潜力，突破关键核心技术，实现建筑业的智能化转型，是摆在建筑企业和行业管理部门面前的重要课题。

一、人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。人工智能的核心是机器学习和深度学习，通过对大量数据的训练，使计算机具备感知、认知、决策等智能行为能力。当前，人工智能技术已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等领域，并在工业制造、金融、医疗、教育等行业取得了显著成效[1]。随着5G、物联网、大数据等新一代信息技术的发展，人工智能迎来了新的发展机遇，正在向更广阔的应用场景延伸拓展，成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。

二、人工智能在建筑施工中的应用现状及问题

1.个案式应用，缺乏整体规划

近年来，我国建筑业积极探索人工智能技术的应用，在工程设计、施工管理、质量安全监督等环节取得了一定进展。一些大型建筑企业通过与科研院所、技术供应商合作，开展了人工智能关键技术的研发和应用实践，形成了一批示范性项目。利用BIM、物联网、人工智能等技术，实现了智能建造，大幅提高了施工效率和管理水平。但从行业整体来看，目前人工智能在建筑施工中的应用还处于起步探索阶段，多为个案式、局部化应用，缺乏顶层设计和整体规划，尚未形成规模化、体系化的应用格局。

2.技术瓶颈，人才匮乏

人工智能在建筑施工中的应用面临着技术和人才两大瓶颈。在技术方面，建筑施工涉及工种繁多、环节复杂，人工智能算法在识别建筑构件、理解施工语义、优化资源配置等方面还有待突破。同时，建筑行业缺乏标准化的数据采集、传输、存储和交换协议，数据孤岛问题突出，难以为人工智能应用提供高质量的数据支撑[2]。在人才方面，建筑施工一线从业人员多为农民工，文化程度偏低，对人工智能技术了解和接受程度有限，应用推广难度较大。而高端复合型人才如算法工程师、数据科学家等在建筑领域十分匮乏，专业人才培养机制亟待建立健全。

三、人工智能在建筑施工中的应用

1.设计优化：参数化设计，方案比选

人工智能技术在建筑设计优化中的应用主要体现在参数化设计和方案比选两个方面。参数化设计是指利用计算机算法，根据设计规则和约束条件自动生成多个满足要求的设计方案。设计人员通过调整参数，可快速迭代优化设计方案，大幅提高设计效率。同时，人工智能算法如遗传算法、粒子群算法等可用于设计方案的智能比选，通过优化目标函数找出综合性能最优的设计方案，并进行可视化展示和分析。此外，基于深度学习的计算机视觉技术可对设计图纸进行智能审查，自动识别设计缺陷和规范冲突，提高设计质量和合规性。

2.施工管理：进度仿真，资源配置

人工智能技术可广泛应用于建筑施工管理，优化施工进度控制和资源配置。通过机器学习算法对历史施工数据和实时采集数据进行挖掘分析，建立施工进度智能预测模型，实现对施工进度的动态仿真和预警。管理人员可根据预警信息，及时协调和调整施工计划，优化资源配置，确保项目进度受控。在资源管理方面，人工智能算法可分析施工进度计划和实际完成情况，智能预测未来一段时间的人力、材料、设备等资源需求，提前进行资源优化配置，减少资源冲突和闲置浪费。同时，智能调度算法可结合施工现场实时状态数据，对人员、机械设备等进行动态优化配置，提高生产效率。

3.质量控制：缺陷识别，质检自动化

人工智能技术在建筑施工质量控制中的应用日益广泛，通过图像识别、深度学习等技术手段，可实现常见施工缺陷的自动化识别和质量检测过程的自动化。基于计算机视觉的智能算法可对施工现场图像和视频数据进行语义分割和目标检测，准确識别钢筋绑扎、混凝土浇筑、砌筑等关键工序的常见质量缺陷，如裂缝、空鼓、位移、保护层不足等，实现质量问题的早期自动发现和预警，减少人工检查的漏检误判。在智慧工地建设中，可利用物联网传感器实时采集现场质量数据，通过大数据分析和机器学习算法建立质量预测模型，对关键工序质量和材料质量进行提前预判和预警，实现质量管控过程的自动化和可视化[3]。基于BIM和机器视觉的智能质量检查系统，融合了三维激光扫描、深度学习等技术，可全过程、全方位、高精度地对建筑构件进行缺陷检测和质量评估，大幅提升质量管控效率和效果。

4.安全监督：行为分析，预警预报

人工智能技术为建筑施工安全监管插上了翅膀，通过对施工现场视频监控数据的智能分析，可自动识别工人的高危行为，并进行实时预警和行为矫正，从而最大限度地预防和减少安全事故。例如，基于人体姿态识别和行为分析的智能算法可准确检测工人的未佩戴安全帽、高空未系安全带、烟火明电作业等违章行为，结合智能语音广播、警示灯等设备进行现场实时预警和提示。同时，智能穿戴设备如智能安全帽可集成定位、跌倒检测、SOS求助等功能，实时采集人员位置、生命体征等数据，进行危险区域预警和应急救援。在安全风险管理方面，机器学习算法可挖掘分析历史事故数据，建立多因子事故风险预测模型，提前对施工现场的各类安全风险进行量化评估和等级预警，动态推送给管理人员和作业人员，并提供针对性的安全防范措施，从而将安全隐患消灭在萌芽状态。

5.运维管理：性能诊断，设备巡检

人工智能技术与物联网、大数据分析等技术的融合，为建筑运维管理赋能升级，实现了建筑全生命周期的智慧化管理。在建筑性能监测诊断方面，利用结构健康监测传感器实时采集建筑物结构应变、振动、位移等性能参数，通过机器学习算法分析建筑结构的安全性、耐久性，及早发现病损和性能退化问题。同时，智能算法可分析建筑能耗数据，对建筑的节能性、舒适性进行智能评估优化，提供节能改造决策方案。在设备设施管理方面，人工智能可应用于关键设备的预测性维护和故障诊断，通过大数据分析掌握设备的健康状态，提前预判设备的剩余寿命和故障风险，制定最优检修策略。

结束语：

人工智能技术在建筑施工领域的应用前景广阔，必将成为推动建筑业转型升级的重要驱动力。面向未来，建筑企业应积极拥抱人工智能，加大技术创新投入，突破图像识别、知识图谱、大数据分析等关键核心技术，构建人工智能与建筑全生命周期深度融合的应用场景。

参考文献：

[1]孙伟俊，李鑫.人工智能在建筑施工安全领域的应用及分析 [J].建设科技，2023，（24）： 22-25+29.

[2]崔自强，杨淑娟，于德湖.人工智能在建筑施工领域应用研究进展 [J].山东建筑大学学报，2023，38 （04）： 117-125+134.

[3]高伟锋.人工智能技术在建筑施工中的运用 [J].建筑科学，2022，38 （11）： 177.