人工智能技术在建筑工程中的优势探析

袁晓萍

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摘要：近年来,随着数字技术的快速发展和传统建筑行业的大数据增长,人工智能技术引起了极大的关注。经研究发现,各种人工智能技术的应用,帮助建筑行业创造了巨大的价值。与传统的施工技术相比,人工智能技术在处理极大不确定性和密集性的数据方面更胜一筹,得到的结果更加准确且令人信服。

关键词：人工智能技术；建筑工程；优势

引言

人工智能在建筑工程领域发挥着不可替代的作用，逐步渗透到传统建筑工程生命周期的各个阶段，使建筑工程设计更加准确高效，节约人力成本，优化各种过程的对接程序，缩短工期，大大推进了工程的精细化、智能化道路的发展速度。

1现阶段人工智能技术发展情况

人工智能技术是一种基于计算机技术的新技术，因此人工智能技术的发展始终与计算机技术的发展密切相关。计算机技术支持的人工智能技术目前发展完善，成为一门系统学科，包括控制论、自动化、信息论、仿生学、心理学、生物学、数学逻辑、哲学、医学等专业理论知识在这些理论知识的支持下，人工智能领域的技术研究内容逐渐扩展，包括问题解决、模式识别、自然语言理解、机器学习、专家系统、自动化编程、智能决策、机器人等。人工智能技术不断克服发展中的困难，克服了技术瓶颈，取得了很大成就，特别是在模式识别和专家系统领域。在人工智能技术的支持下，传统的土建管理、自动化通信、智能办公开始逐步整合，现已形成一个更先进的智能管理中心，可以对建筑进行综合控制和管理，智能建筑的档次得到了很大提高。

2人工智能技术在建筑工程中的应用优势

2.1推动项目管理自动化

在建筑工程中,人工智能技术可以推动项目管理过程自动化。事实证明,应用人工智能技术有助于弥补传统施工管理依赖人工观察和操作的缺陷。例如,施工人员应用机器学习算法,可以及时收集建设项目的数据信息,并将其集成到项目管理软件中,以便进行自动数据分析和决策。这种高级分析有助于管理人员更好地了解建设项目,同时可以将项目中的隐性知识形式化,并以数据驱动的方式快速发现潜在的项目问题。另外,在现场施工监控过程中,施工人员可以利用无人机和传感器自动记录数据并拍摄现场施工人员的施工状态、施工环境和施工进度,以便全面了解项目各施工阶段的现场情况。

2.2提高项目管理效率

在建筑工程中,施工人员应用人工智能技术,可以更加高效地进行作业。其中,流程挖掘就是一种新的人工智能技术,它可以对复杂施工过程（如跟踪关键工作流、预测偏差、检测隐形瓶颈、提取协作模式等）的管理提供有价值的见解。这些见解是项目成功的关键,可以为项目管理人员提供指导。此外,人工智能技术运用于早期施工阶段,可以为项目管理人员排除机械故障提供助力,进而提高运营效率。在权衡时间、成本和质量之间的关系时,不同类型的优化算法也是制订更加合理的施工计划的有力工具。现在,人工智能驱动的机器人已被直接用于现场施工中,它可以接管重复性和常规性的施工任务,并且可以用相当于人工的速度连续工作而无须休息。

2.3缓解项目管理风险

在建筑工程中,施工人员应用人工智能技术可以有效缓解项目管理风险。施工人员应用人工智能技术,能够保证跨团队协作的施工质量和工作效率,确保工作区域的安全。如今,人工智能技术（如概率模型、模糊理论、机器学习、神经网络等）已被应用于收集施工现场数据,施工人员可通过数据来衡量故障发生的概率,进而从定性和定量的角度来评估风险的严重程度。此外,人工智能技术还可以有效解决传统风险分析的局限性,例如专家经验和主观判断的模糊性和脆弱性。而基于人工智能的风险分析,可以提供对关键问题的辅助性和预测性见解,以帮助项目经理针对潜在的风险制订针对性的解决方案,进而确保工程质量。

3人工智能技术在建筑工程中的具体应用

3.1人工智能在BIM中的应用

BIM技术目前正在逐步发展，并在建设中逐渐普及。人工智能技术在BIM中的应用是建筑工程的重要辅助技术，可以大大提高BIM技术的智能水平。以专家系统为基础对BIM图纸进行审查，通过强大的数据库和专家系统专业知识，人工智能可以提高BIM图纸的准确性和设计精度。基于人工神经网络技术，人工智能可以预测和分析BIM项目的成本，从而大大提高建筑工程的成本控制水平。此外，利用BIM智能技术可以检测施工管道碰撞，提出管道优化方案，为智能建筑施工提供可靠的技术支持。

3.2建筑工程信息视觉化

随着科技的发展,计算机视觉技术应运而生。当前,我国计算机视觉技术正处于不断发展中,技术人员可以通过端到端学习等深度学习方法来自动处理、分析和理解图像或视频中的数据,同时强化自身的技术应用水平；施工单位主要应用计算机视觉技术,可以实现建设项目智能化管理目标。计算机视觉技术在建筑工程中主要用于执行检查和监控,有助于技术人员全面、快速地了解复杂的建设任务或结构条件。也就是说,该技术可以充当监控应用程序（一种非接触式的检查方法,主要用于获取基础设施状态的定量变化,例如估计应变、位移、裂缝的长度和宽度等）,并可执行自动损坏检测、结构部件识别、不安全行为和状态识别等任务。由此可见,在建筑工程中应用计算机视觉技术,可以提升项目的成本效益,可以更加高效和准确地完成建设任务。

3.3运营过程

在建设项目运行阶段，可采用无人机技术、视觉算法、深度学习算法等智能方法对建设项目产品进行动态预测和全面维护。在建筑工程领域，基于5G衍生的无人机技术，对建筑项目进行视觉观察有着巨大的潜力和巨大的市场。无人机携带多种功能类型的智能传感器，可以在监控范围内获取非常清晰准确的视频图像，可以及时建立三维动态成像模型，实时获取物体周围的运动信息。迅速有效地为相关部门制定最佳急救方案，提供更准确的实时信息，提高紧急救援的效率和成功率。与激光雷达轻型无人机一样，使用激光测量技术可以快速有效地获取测量现场的三维点云，从而获得测量现场的低精度立体完整信息。在桥梁监测过程中，立体数字成像技术和无人机可以综合应用实时健康监测。计算机视觉——使用摄像机或计算机的特定功能而不是人眼功能，通过识别、跟踪、测量和恢复预定目标等操作充分利用所包含的有效信息，在裂纹识别、位移测量、模态参数识别等方面起着替代作用。

3.4建筑工程信息预测化

由于建筑工程周期往往较长,因此在施工过程中经常发生不可预料的情况。工程开工时的准备工作稍有不足,就有可能造成增加施工成本和延长工期,甚至会引发工程事故。以前,在依靠人工计算和现场监督管理的情形下,施工单位难以预测施工过程中的突发情况；如今,施工人员运用计算机技术和人工智能技术,可以模拟和跟踪从基础施工、主体施工、水电安装到装修等过程不同施工场景,以保障建筑工程的施工质量及安全,还可以为项目管理人员做出正确的决策提供数据支持。

3.5专家系统的应用

专家系统是重要成果，也是当前研究开发的重点之一。专家系统利用测试对象的专业知识和测试规则的经验来识别和解决实际问题。计算机程序具有不同专业领域的专业知识和经验，可以识别和解决相关的专业问题。专家系统存储专业知识模型和知识库，在处理问题时，可以利用积累的专业知识进行推理，达到智能操作的目的。

结束语

综上所述,人工智能技术可以提升项目管理过程的自动化水平,有效规避传统施工管理模式中存在的偏差,同时可以高效监控、识别、评估和预测风险,解决传统风险分析的局限性。因此,在建筑工程中,施工人员应根据不同环节的工程特点,合理使用人工智能技术,使建筑工程项目运行得更顺畅、更高效。

参考文献

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