引言

人工智能（AI）涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉及自然语言处理等技术。其发展历经起步、盛行至深度学习三阶段。AI已成为推动社会与经济进步的关键力量，并在建筑工程项目管理中展现出巨大潜力和应用价值。由于建筑工程管理涉及众多环节和多方利益主体，整个过程充满不确定性、多变性和高风险性。诸多学者和专家，从不同角度及不同方法对人工智能技术在建筑工程管理中的应用进行了丰富的理论与实践应用性研究。

1人工智能和智能建筑概述

1.1人工智能技术范畴

人工智能（AI）是一门融合计算机科学、统计学、控制论等多学科的前沿技术，通过模拟人类智能，让机器实现诸如学习、推理、解决问题等复杂任务。机器学习作为 AI 核心领域，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习，像建筑图像识别中监督学习算法，可对建筑缺陷图像分类标注，助力质量检测。深度学习则基于人工神经网络，利用深度架构自动从大量数据提取特征，在建筑能耗预测上，依据历史能耗数据与环境参数，预测未来能耗，辅助节能决策。

1.2智能建筑概念与构成

智能建筑是将建筑结构、系统、服务和管理依据用户需求优化组合，为用户打造高效、舒适、便利环境的建筑。它以建筑物为平台，集成信息设施、信息化应用、建筑设备管理、公共安全等系统。通信网络系统确保语音、数据、图像传输，像 5G 技术融入让建筑内信息交互更流畅；建筑设备监控系统实现对空调、照明等设备集中管控，依据室内外环境自动调节，提升能源利用效率；安全防范系统运用视频监控、入侵检测等技术保障建筑安全。

2人工智能在智能建筑中的具体应用

2.1深度融合与集成应用

未来，人工智能技术将与建筑信息模型（BIM）、物联网、大数据、云计算等技术实现更深度的融合与集成应用。通过构建一体化的智能建筑工程管理平台，实现项目全生命周期各环节数据的实时共享与交互，充分发挥人工智能技术的优势，提高建筑工程管理的智能化水平。例如，将人工智能与 BIM 技术相结合，实现基于三维模型的智能设计、施工模拟、质量检测等功能，为建筑工程管理提供更加直观、高效的解决方案。

2.2科学选择智能模型，强化模型训练力度

在建筑工程质量检测过程中，应当根据具体的质量检测任务以及采集数据的特点，科学选择人工智能模型，包括但不限于神经网络、深度学习、决策树、支持向量机等模型。一般情况下，在进行建筑结构表面质量缺陷的检测时，会选择应用卷积神经网络智能模型，能够自动提取采集图像的特征，从而实现对各种类型缺陷问题的准确识别。支持向量机智能模型多用于建筑材料的质量检测，可以通过对最优分类超平面的构建，准确预测材料的质量性能。在人工智能模型的实际应用过程中，需要结合实际情况与质量检测需求对各种模型类型进行评估，从中选择性能最优的模型类型。在选择模型后，应强化模型训练力度，借助大量的标注数据，优化调整智能模型的参数，确保其能够准确地进行建筑工程质量数据的预测与分析处理。为保证人工智能模型的应用性能，应合理设置迭代次数、学习率、数据批量等训练参数，采取合适的训练方法，以提高训练效率。为防止发生模型的过拟合现象，还可以利用正则化技术限制模型复杂度，经过多次优化训练，提高模型对建筑工程质量问题的识别精准度。

2.3技术创新深度应用

随着生成式AI和大型语言模型的广泛采用，整个建筑工程全生命周期的效率都将得到提升，从规划设计、到施工环节的管控，都将迎来颠覆性的优化升级。机器学习与计算机视觉技术的深度融合，将极大简化繁复的手工流程，提升施工现场作业的安全系数与整体效能。同时，AI有可能成为日常工作的辅助工具，缓解新员工入职培训等难题，以应对持续存在的技能人才缺口问题。预制和工业化建筑模式正迎来崭新的发展机遇。越来越多的企业和项目倾向于采用经济、环保的预制组件和工业建筑方法，通过制造业与自动化的深度融合，推动建筑行业的结构性转型升级。

2.4成本控制与优化

在设备采购环节，要进行多方比较。例如选择智能照明系统时，对不同品牌、质量相近的产品比价格和能耗，选择性价比高的，而非只看品牌。对于系统集成，避免过度复杂设计。像在小型商业建筑中，根据实际需求选择合适功能的安防系统，而非配置大型建筑才需要的高成本全方位安防。施工过程中，合理安排工期，减少人力和设备的闲置成本。如安排好智能布线和设备安装的先后顺序，紧凑施工。同时，做好运维规划，采用预防性维护策略。像对智能空调系统定期检测，及时处理小问题，避免大故障维修带来的高额成本，确保建筑智能化的成本效益。

2.5人机协作模式深化发展

在建筑工程管理中，人机协作模式将得到进一步深化发展。人工智能系统将作为管理人员的得力助手，承担数据处理、分析预测、风险预警等工作，而管理人员则专注于发挥其创造力、判断力和沟通协调能力，负责复杂问题的决策和团队管理。通过人机之间的高效协作，充分发挥人与机器各自的优势，提高建筑工程管理的整体效能。例如，在项目规划阶段，设计师与人工智能系统共同合作，设计师提出创意和设计理念，人工智能系统提供数据支持和方案优化建议，双方相互协作，打造出更具创新性和可行性的设计方案。

2.6结合传统检测方法，实现两者优势互补

虽然人工智能技术在建筑工程质量检测中的应用效果显著，但不可否认其仍存在一定的局限性问题，限制着人工智能技术优势的发挥，如上文提到的数据质量问题、模型可解释性问题、技术标准规范问题等等。传统的建筑工程质量检测方法主要依赖于人工，与人工智能检测方法对数据的极强依赖性不同，超声法、钻芯法、回弹法等质量检测方法不仅操作简单，且检测结果直观。将人工智能质量检测方法与传统检测方法进行结合，能够实现两者的优势互补，规避任何影响质量检测结果可靠性的因素。以混凝土强度检测为例，可以先利用人工智能算法分析混凝土的配合比等基础数据，自动收集混凝土养护情况等相关数据，初步预测混凝土的强度范围，随后利用传统的钻芯法验证人工智能混凝土强度检测结果。实践表明，人工智能技术与传统检测方法的结合，不仅能够显著提高质量检测效率，又能保证检测结果的全面性与准确性。

结语

综上所述，智能化技术确实为建筑工程管理领域拓宽了高质量发展的新途径。尽管如此，智能化应用的实施仍遭遇多重技术障碍与风险考验，包括技术尚待成熟、数据保密性与个人隐私防护的严峻挑战，以及专业人才供应紧张等关键问题。应重视人工智能技术的健康安全发展，将人工智能技术与建筑领域相结合，才能实现建筑行业的健康转型和高质量发展。

参考文献

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