人工智能技术驱动下建筑工程质量管理模式探索

摘要：人工智能日新月异的发展促使建筑项目质量控制从以“经验型”的传统模式向以“数据化”的新模式进行转型。本文阐述了人工智能技术在提升质量效率、精准管控、管理模式创新以及技术传承中的重要作用，并深入分析其在应用中存在数据基础薄弱、技术适配性不足、成本经济性限制、标准协同缺失等问题。本文以广航局烟台港项目、中建三局智能建造实操为例进行数据分析，并提出夯实数据基础、攻克技术壁垒、探索经营新模式、营造良好的协作环境等相关对策建议，为工程质控智能化发展提供一些思路及方法指导。

关键词：AI；建筑工程；质量管理；智慧建造；大数据

引言

建筑工程的质量好坏关系到人民生命财产安全，是建筑业生存发展的关键因素之一。传统工程质量管理是以人的经验为主导进行管理，存在管控面窄、滞后性和评价主观性等问题。以广航局烟台港为例发现，人工检验会漏掉一些小小的气泡，而且五万多个零部件仅凭人眼很难完全检查到位；另一方面，伴随着人工智能技术的进步，也给我们质量监控提供了新思路：AI视觉质检能发现低于0.1mm的缺陷，而且依托大模型设计能力可以将更新速度提升18倍之多。但现阶段人工智能应用于质量管理仍处于起步阶段，如CAD图像识别不成功、大模型本地部署成本过高等限制，难以普及推广。因此，对AI驱动的质量管理新模式的研究不仅有助于提高建设工程质量，也有助于推动行业转型升级，具有重要的理论价值与现实意义。

1在人工智能技术驱动下建筑工程质量管理价值

1.1从人工抽检到智能全检的效率革命价值

传统的人工质量检查模式是人工肉眼进行查验，效率低、覆盖面不全。最初，广航局烟台港项目部的3名质检员一天只能检查200多个扭王字块，受强光的影响还会漏检部分较小气泡。而采用AI图像识别技术后，24小时连续不间断全区域扫描，日均检出量轻松突破500个，同时裂纹检出率高达95%，表面缺陷比率从24.6%下降到不足5%；上海某汽车厂商亦采用AI自动生产产品测试用例的方法将产品质检工作效率提升至原来的四倍多。同时基本排除了可能发生的漏检事件。“人机替换”的技术革新将解放质检人员的大量重复性劳动，使其有时间去解决更多复杂的情况。这种效率提升不仅仅是体现在检测的速度上，也体现在提前发现隐患的能力——中建三局智慧工地监管系统通过设备健康度模型实现动态监测预警：可提前在事故发生前就开始采取对应处理方式，所产生的管理效率提升超过30%。

1.2从经验判断到数据驱动的精准管控价值

传统QC基于人的经验来判断，同样的问题不同的人给出的结果可能不一样；但是经过AI的处理后，这些标准就变成了可量化的数字，“比如在广航局的项目中设置了一个特殊的规则：当气泡大小大于等于3mm的时候报警”，此外，还可发现不足0.1mm的小裂缝；华陆工程科技有限公司还开发了管道AI数据库，借助大数据及人工智能技术进行专业化的知识分类、分享，极大提升了设计精准度。深圳某高楼项目中的工程师采用ChatGPT模型生成的3D模型对钢结构图纸进行了动态更新……由此缩短工期23%；以数据为基础的精确管控体现在辅助决策上———某高铁项目采用AIGC自动抽取技术文件关键信息后，需求确认周期由原来的45天缩短至7天。这意味着从以往的经验判断到如今的数据决策。它是对品管进行评价的一种客观的一致标准。

1.3从被动应对到主动预防的模式重构价值

传统质检方式为事后检查，在发现问题后已造成返工经济损失等问题；利用AI技术实现在线监测并产生智能预警，使质检工作向事前预防转变。如葛洲坝三公司采用AI+图像识别技术对作业人员行为以及机械运行状态进行全面感知，用来降低由于误操作引起的事故发生的概率。另外，中国铁路第一建设集团有限公司还研制了自主产权的“机智管家”软件，形成包括“采集-分析-判断-报警”的全流程监控体系，从而达到对设备实现事前防控的目的。

1.4从隐性知识到数字资产的传承价值

因为建筑业“隐性知识”的传承方式以师傅带徒弟为主，所以好的经验难以复制传播。但是通过AI技术的应用可以将隐性知识转化为可复制并持续迭代的数据资产。陕西现代设计研究院正在推广应用AI+设计平台，此平台利用学习算法以及生成对抗网络等手段快速获得多个优化方案；同时中建三局也搭建了“天工云智平台”，可让客户根据自身需求定制不同的AI智能体或定制专属工具，将现场经验快速转化为可用的智能App应用。

2人工智能技术驱动下建筑工程质量管理现状

2.1数据基础薄弱，高质量训练数据匮乏

大样本ML模型的能力依赖于训练数据量级和质量，而目前建筑工程领域积累的数据规模和质量远不能满足AI技术的应用需求。同济大学卢昱杰教授指出：目前建设领域的数据质量参差不齐，工程建设图片和文本信息标准也不统一，这就造成了信息准确真实度低的问题。因为一个建设工程项目可能涉及多个单位，各系统之间的数据往往是孤立存在的，并不能互联互通，造成信息采集难度大等问题。为了解决上述信息碎片化、不规范的问题，在重庆东站项目部需建立大量信息系统接口，为此耗时费力不少[1]。

2.2技术适配性不足，核心环节应用有限

然而现阶段人工智能技术在建筑领域的应用仍处于较低水平，应用范围有限，当前的应用仅限于安防监控、人员定位、环境监测等辅助工作，在绘图制图、方案解读及质量审查等方面影响有限。陕西现代设计研究院研发了人工智能辅助设计系统能提供一定的优化意见，但它依旧不能代替设计师的所有工作，在对南宁的城市改建项目的探讨中，何山提出了这样的问题：如粉刷机器人、砖块堆积机器人的智能工具只是针对某个情境才有效果，并不适合大部分项目或是全部的建造活动；同时段先航提出当前AI大模型不理解CAD图像，在建筑行业核心部分面临被替代风险；就技术而言，多元化模式AIGC的大规模工程背景下泛化适配能力有待提升，如三维建模隧道工程对突发性地质突变的辨识精准度仅达到68%。由于技术可及性的制约，人工智能的应用呈现出“花园式”的特点——即样板房很成功，在常规情况下则束手无策[2]。

2.3成本与性能双重制约，本地化部署困难

制约AI大规模使用有两个方面的问题：一是巨大的算力消耗以及性能瓶颈；二是企业对数据安全等问题的担心带来的关键施工数据泄漏的风险。就算投入巨资购买或者租赁大模型，在性能上也依然有欠缺，如在大型试验场进行自动驾驶测试的过程中，因缺少必要参数，AIGC极端生成的安全评估存在15%左右误差；另外，企业对所用大模型数据安全性及保密性也有所顾虑，其中BIM模型、合同文件等均属于保密数据[3]。

2.4标准与协同缺失，行业生态尚未形成

人工智能应用于工程管理要想真正推广普及，需要相应的标准体系及合作氛围支撑，而这两方面目前都不够成熟。从标准来看，行业缺乏统一的数据标准，导致不同接口不兼容，“信息孤岛”林立。在合作方面，据广西建设工程质量安全管理站吴静波表示，目前很多像“智能安全帽”这样的设备用得怎么样，很多时候都看监管员有没有能力驾驭这些工具，因为这方面的标准太全面了，很难说完全理解透彻。再者是道德层面的问题。若训练数据本身带有历史偏见，则可能造成算法歧视，如某基础设施AIGC的产出结果总是倾向于某一特定供应商，导致小企业中标率下降了29%；另外还涉及知识产权问题，AI创作成果的所有权尚存争议，这也是制约企业愿不愿意开放数据的原因之一。总体来看，尽管在医疗、金融等行业已经形成了行业大模型联盟，但建筑业尚缺乏这种以开放数据为前提、协同发展为目标的机制模式[4]。

3人工智能技术驱动下建筑工程质量管理对策

3.1夯实数据底座，构建高质量行业知识库

打破数据壁垒，构建完整的建筑业知识图谱体系和知识库。建立统一的工程建设信息标准，实现系统间的数据交互，重庆东站项目可形成通用标准解决不同数据的问题；建立全寿命周期的设计施工运维知识图谱库。最后，“一亿两千万条标准化的数据”的目标是一个值得期待的目标。另外，应该大力提倡大企业开放经过过去敏感化处理过的工程数据，如广州港务集团积累下来的两千种故障现象和提取出来的一百二十八步关键工序都是AI学习的一个宝贵样本。在数据质量上，基于区块链的技术确权可以避免知识产权纠纷，进而将设计的道德合法性提升至98%。最终构建出以人标机审的人工智能数据管理机制来确保学习数据的精准性和规模性。只有构建起大规模的高质量的行业数据库，才能满足大数据的要求，彻底解决大型模型在问题中难以获得足够数据的问题[5]。

3.2攻克技术瓶颈，深化核心环节应用

我们还要聚焦重点场景开展攻坚战来提升技术的适应性，在设计环节实现AI+BIM技术融合，已由陕西现代设计研究院验证成功的生成对抗网络路线可复制、可推广，实现多专业智能协同设计。在建造中以提升视觉辨识在质检中的准确性为目标，如广航局项目建立的“气泡直径大于三毫米报警”“对小于0.1mm裂缝的有效捕获”等均可作为行业标杆；在算法上建立了可溯源的算法解释器，实现了AI的决策可追溯性，在一定程度上消除了由于“算法黑箱”而产生的信任危机；对于大型模型无法识别CAD图纸的问题，则应增加对建筑方面的专业化调节学习，从而使模型意识到工程用词的意义。

3.3创新商业模式，破解成本性能困局

在降低使用难度这一块我们需要依靠技术和商业模式双方面的进步：一方面，随着模型压缩方法以及计算能力提升，大体量模型的成本呈下降趋势，因此让大模型本地化部署成为可行方案；另一方面，可以考虑采取“云端租赁”“按量计费”等形式提供灵活的服务。在宝安区建筑工务署看来，假设一个工地有300名工人，并配上智慧安全帽，平均每人的成本只需400~500元。另外，在行业组织层面，鼓励大企业开放AI能力平台，如中建三局推出的“天工云智平台”，已实现主要功能上线，客户可根据需求调用各类AI智能体，这样可以极大地降低其参与AI研究的门槛；第四是财政支持方面，可将AI应用纳入绿色信贷、科技创新企业补贴范围之内，降低中小企业使用的技术成本，使得更多项目能够落地并分摊AI技术的成本支出。

3.4构建协同生态，完善标准与治理体系

为了让AI质量管理得到广泛的应用，我们需要政府、行业、企业三方合力推动。从标准层面看，应加快建立建筑工程数据标准、AI使用的接口规范标准、质量判定算法标准，打破“信息孤岛”和接口连通壁垒。借鉴医疗、金融等行业经验，二是建立建筑业大模型联盟进行数据共享及联合攻关研发。建议段先航提出“构建建筑行业‘大模型’行业协会”。三是加强人才培养，培养既懂建筑又懂AI的复合型人才。据法国里昂商学院研究表明，经过培训的工程师能将AI工具的使用效率提升三至五倍；其次开发具有AI检测功能的“智能眼镜”等监管工具可以大幅提升监管的专业水平；第三是道德治理方面：建立算法偏见审查制度以确保公平、公正地使用人工智能技术。总之，“以标准引领合作，以平台支撑合作，以人才培养保障合作，以管理促进合作”，才能为人工智能质量管理工作提供良好的环境条件。

4结束语

人工智能正以前所未有的广度和深度变革着工程质量的管控模式：如广航局烟台港项目的AI视觉检测、中建三局的智慧工地平台、陕西建工的“AI+三年规划”，等等不胜枚举的例子表明，这一切已不再是纸上谈兵。而最终是落地应用。其中关键就是我们要把质量管理从以往的经验化管理转变为数字化管理；从事后管理转变为事前管理；从人工检测转变为机器全检。但同时也要认识到，目前，AI在建筑施工质量管控中的应用仍处于起步阶段，在数据基础薄弱、技术适配性不足、投入产出比低以及标准统筹缺失等方面仍然面临诸多挑战，唯有夯实数据基座、打通技术壁垒、创新商业模式并构建协同生态才能推动AI技术的发展与落地。才能让人工智能发挥最大价值，才能保证高水准建筑的诞生并推动建筑业高质量发展。当人工智能与工匠精神紧密结合在一起时，中国建筑事业将谱写出更加精彩的品质篇章。

参考文献

[1]柴程良，何林，蒋健敏。人工智能+数字技术:驱动艾滋病防治高质量发展的核心引擎[J].中国艾滋病性病,2025,31(8):829-832.

[2]刘珍珍,黄仁惠.智能化施工技术在装配式建筑工程施工管理中的应用研究[J].佛山陶瓷,2025,35(1):173-175.

[3]骈龙.探讨建筑工程管理中创新模式的应用及发展趋势[J].门窗,2025(24):31-33.

[4]孙先锋.大数据与人工智能驱动机构编制效能跃升的路径探索[J].信息系统工程,2025(8):150-153.

[5]任维,张雪葳,李霄鹤,黄河,林立.生成式人工智能技术下风景园林教育个性化人才培养研究[J].园林,2025,42(10):4-11.

作者简介：胡成名1989年6月19日 男 汉 湖北通城 本科研究方向为建筑工程