南通市精华建设工程造价咨询有限公司 崔斌逴

摘要：本文深入剖析了人工智能在工程造价咨询领域的应用现状，详细阐述其在工程量计算、造价预测、成本控制以及风险评估等核心方面的具体应用模式与显著优势，并结合实际具体案例加以佐证。同时，全面梳理了当前应用过程中面临的数据质量、专业人才适配及算法模型局限等关键问题。在此基础上，针对性地提出加强数据治理、培养复合型人才以及持续优化算法模型等切实可行的发展策略，旨在推动工程造价咨询行业借助人工智能实现高质量、高效能发展，提升整体服务水平，以更好地适应数字化时代的行业变革需求。

关键词：人工智能；工程造价咨询；应用现状；发展策略

一、引言

 在当今科技飞速发展的时代背景下，人工智能（AI）作为前沿技术正以前所未有的态势深度融入各个行业领域，工程造价咨询行业亦迎来了智能化变革的浪潮。人工智能所具备的强大数据处理、智能分析以及自主学习能力，为工程造价咨询工作带来了诸多创新机遇与挑战。深入探究其在该领域的应用实际情况，并探寻与之相契合的发展策略，对于推动工程造价咨询行业向现代化、智能化转型，提高行业竞争力具有不可忽视的重要意义。

二、人工智能在工程造价咨询中的应用现状

 （一）工程量计算方面

 传统的工程量计算方式主要依靠造价人员人工对照施工图纸，依据既定的工程量计算规则，逐一对各类建筑构件进行手动计量，这一过程不仅耗时费力，而且极易因人为疏忽、对图纸理解偏差等因素导致计算错误。而人工智能技术的引入，为工程量计算带来了革命性的改变。

 其中，图像识别与计算机视觉技术在这一环节发挥了关键作用。例如，广联达BIM安装算量软件GQI2015，在《广联达BIM安装算量软件应用教程》一书中，以其为基础引入实际工程案例详细介绍了BIM在安装算量上的应用。在某大型商业建筑的安装工程造价咨询项目中，造价人员利用该软件，通过准确绘制给排水、电气、消防等系统的三维模型，快速准确地计算出各部分的工程量，并结合市场价格信息，高效地完成了造价估算工作。与传统算量方法相比，工作效率提高了约40%，且算量精度更高，有效避免了漏算、错算等问题，为项目的成本控制和决策提供了有力支持。

 以北京大兴国际机场项目为例，其建筑规模宏大、结构极为复杂，涉及众多独特的异形构件以及复杂的空间布局。若采用传统人工计算工程量的方式，需要几十名经验丰富的造价工程师耗费数月时间，并且即便经过多轮复核，仍难以避免会出现各类计算误差。然而，在应用了BIM安装计量软件后，项目团队只需将详细的电子图纸导入系统，软件便能在短短两周左右的时间内完成工程量的精确计算。经过与人工抽样核对以及后期实际施工用量的对比验证，其计算准确率高达99%以上，极大地提高了工作效率，同时也显著降低了因人为失误带来的造价偏差风险，为整个机场项目的造价管控奠定了坚实基础。

（二）造价预测领域

 工程造价预测是项目前期投资决策阶段的重要工作内容，其准确性直接关系到项目的经济效益与可行性。人工智能中的机器学习算法，尤其是神经网络算法，在造价预测方面展现出了卓越的性能。

 通过收集整理大量过往已完工工程项目的详细数据，涵盖工程类型（如住宅、商业、工业等）、建设规模（建筑面积、层数等）、地理位置、材料价格波动区间、人工费用水平以及施工工艺特点等多维度关键信息，并将这些数据作为训练样本输入到神经网络模型中。模型基于深度学习机制，能够自动挖掘并学习不同因素之间复杂的非线性关系以及它们与工程造价之间的内在关联模式。

 比如，据《大数据赋能未来：固投项目建安投资智能测算的案例深度剖析》，在某地区超过100个固投项目的建安投资测算中，通过收集项目相关原始数据，如项目类型、建筑面积、层数等，进行数据清洗、分类等处理后，构建了建安投资测算模型。利用此模型结合机器学习算法与大数据分析技术，实现了对年度及季度投资数据的智能预测，预测准确度稳定在90%以上，大大提升了固投建安投资分析效率与准确性，为项目的标准化数据采集与处理提供了系统工具，推动了工程造价领域的数字化转型。

（三）成本控制环节

 在工程项目的实施过程中，成本控制是确保项目经济效益实现的关键环节。人工智能借助大数据分析技术以及实时监控手段，能够对项目成本进行全方位、动态化的管理与控制。

 在实际应用中，人工智能系统可实时收集来自施工现场各个环节的成本数据，包括材料采购与使用情况、人工工时消耗、机械设备租赁及使用费用等，并将这些数据与项目预算成本进行详细对比分析。通过大数据分析技术，对各项成本支出进行分类汇总，按照时间序列绘制成本变化趋势曲线，从而精准定位成本超支或节约的具体环节以及关键影响因素。

 以港珠澳大桥珠海连接线项目为例，该项目施工过程中，由于原材料市场价格波动（如钢材、水泥价格受国际市场供需关系及国内宏观政策影响出现多次较大幅度波动）以及部分施工工艺调整（海底隧道段的掘进施工工艺根据地质条件变化进行优化），导致成本出现不稳定变化。项目采用了一款集成人工智能成本控制功能的项目管理软件——同望科技的造价管理软件，软件通过实时监控成本数据，及时发现了钢材、水泥等主要材料费用支出超出了预设的预算范围，同时结合对市场价格波动趋势的分析以及项目剩余工程量的评估，迅速发出成本预警信息。随后，根据系统提供的优化建议，项目管理团队及时调整了材料采购计划，与多家供应商重新协商价格，并优化了施工工艺中部分材料的用量，最终成功将项目成本控制在了合理范围内，确保了项目的顺利完工并实现了预期的经济效益。

（四）风险评估工作

 工程项目在建设过程中面临着诸多不确定性因素，这些因素可能引发造价风险，进而影响项目的顺利推进和最终效益。人工智能基于大数据和机器学习算法，能够构建起科学有效的造价风险评估模型，为提前识别和应对风险提供有力保障。

 风险评估模型综合考虑项目的技术难度（如复杂的结构形式、新型施工技术应用等）、合同条款（如付款方式、变更条款等）、市场环境（如材料价格波动、人工市场供需变化等）以及项目管理水平（如进度控制、质量把控情况等）多方面因素，运用概率分析等手段对风险发生的可能性及影响程度进行量化评估。

三、人工智能在工程造价咨询应用中存在的问题

 （一）数据质量要求严苛

 人工智能模型的训练和准确运行依赖大量高质量的数据。然而，在工程造价领域，数据来源广泛且格式不一，部分历史数据存在记录不准确、不完整的情况。例如，一些早期工程的成本数据可能缺乏详细的材料规格、施工工艺等关键信息，这会影响人工智能算法学习的效果，进而降低其在造价预测、风险评估等方面的准确性。

（二）专业人才适配不足

工程造价咨询行业需要既懂专业知识又熟悉人工智能技术的复合型人才。目前，大部分工程造价从业人员对人工智能的掌握程度有限，而人工智能领域的专业人才又缺乏工程造价专业背景知识，导致在实际应用人工智能技术时，难以充分发挥其优势，进行有效的模型构建、参数调整以及结果解读等工作。

（三）算法模型存在局限性

 现有的人工智能算法模型虽然在很多方面展现出优势，但仍存在一定局限性。比如，在面对复杂多变的工程实际情况，如独特的建筑造型、新型施工工艺等，基于历史数据训练的模型可能无法准确适应，出现预测偏差或无法有效评估风险的情况。并且，部分算法的可解释性较差，难以让工程造价咨询人员直观理解模型决策的依据，影响其在实际业务中的信任度和推广应用。

四、人工智能在工程造价咨询中的发展策略

 （一）加强数据治理工作

 建立统一的数据标准和规范，对工程造价相关数据进行全面梳理和整合。完善数据收集机制，确保新产生的数据准确、完整，包含详细的工程特征信息。同时，运用数据清洗、数据标注等技术手段，对历史数据进行优化处理，提高数据质量，为人工智能模型提供可靠的“原料”，保障其训练效果和应用的精准性。

（二）培养复合型专业人才

 高校和职业教育机构应调整课程设置，增加工程造价专业中人工智能相关课程的比重，如开设人工智能基础、智能造价软件应用等课程，培养具备跨学科知识的毕业生。此外，行业内要积极开展继续教育和培训活动，通过线上线下相结合的方式，帮助在职工程造价人员学习人工智能技术，鼓励人工智能专业人才深入了解工程造价业务知识，打造一支高素质的复合型人才队伍，推动人工智能在行业内的深度应用。

（三）持续优化算法模型

 鼓励科研机构和企业加大在人工智能算法研发方面的投入，针对工程造价咨询的特点和需求，改进现有算法或探索新的算法架构。例如，结合工程实际情况，融入领域知识对模型进行约束和优化，增强其对复杂工程问题的处理能力。同时，注重提高算法的可解释性，开发可视化工具等辅助手段，让工程造价咨询人员能够清晰理解模型输出结果的依据，提高其对人工智能应用的接受度和认可度。

五、结论

 人工智能在工程造价咨询领域已经展现出了巨大的应用潜力，在工程量计算、造价预测、成本控制以及风险评估等多个环节发挥着积极作用。尽管目前存在数据质量、专业人才、算法模型等方面的问题，但通过加强数据治理、培养复合型人才以及持续优化算法模型等发展策略，能够更好地推动人工智能与工程造价咨询的融合发展，使工程造价咨询行业在智能化时代实现服务质量和效率的双提升，也为行业从业者在职称评定等职业发展道路上增添助力，更好地适应行业发展的新趋势。

参考文献

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