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   摘 要：随着信息技术的飞速发展，人工智能技术（AI）在各个领域的应用日益广泛。其中建筑工程造价管理作为建筑工程领域的核心环节，其信息化、智能化水平直接关系到工程效率与成本控制。本文分析当前工程造价信息管理的现状，提出智能化工程造价咨询数字化平台的架构，并阐述其应用特点，以期实现工程造价信息的精准、高效、动态管理，推动建筑行业向智能化、信息化方向转型。

   关键词：人工智能技术；建筑工程造价；信息管理系统；应用；数据采集

   0 引言

   随着国内建筑行业进入下行阶段，行业竞争日趋白热化，工程造价管理作为项目成功的关键要素，其重要性日益凸显。传统工程造价管理模式依赖于人工计算和经验判断，在当前已难以满足现代建筑项目对高效、精准管理的需求。在此背景下，基于人工智能技术的建筑工程造价信息管理系统成为行业关注的焦点。人工智能技术以其强大的数据处理能力、深度学习能力及智能决策支持功能，为工程造价管理带来了革命性的变革[1]。本研究旨在探讨如何构建一套基于人工智能技术的建筑工程造价信息管理系统，通过智能化手段实现造价信息的实时更新、全面共享与精准预测，以提高工程造价管理的效率与准确性，推动建筑行业的数字化转型与智能化升级。通过本研究，期望能为建筑工程造价管理领域提供新的思路与方法，促进该领域的持续健康发展。

   1 工程造价信息管理现状分析

  （1）工程造价信息滞后。当前，我国工程造价信息的收集、整理、分析往往滞后于工程实际进展，导致决策缺乏及时性。此外，市场价格的波动也使得造价数据更新缓慢，难以准确反映实际成本。

  （2）工程造价信息相对孤立。我国目前的工程造价信息出自多源，多家机构分布在我国不同层级的不同部门、各类企业和多个数据平台之间，这些数据缺乏有效的共享机制，这就导致信息孤岛现象严重，难以形成统一、全面的造价管理体系。

  （3）工程造价信息“地域性”现象明显。由于我国各地区经济发展水平、市场状况、政策环境等差异，工程造价信息具有明显的地域性特征，这给跨区域工程造价管理带来了挑战。

  （4）传统工程造价管理依赖于人工计算和经验判断，效率低、易出错；而基于人工智能的工程造价管理则利用大数据、机器学习等技术，实现造价信息的自动化处理、智能预测与优化，显著提高了管理效率和准确性。

   2 智能化工程造价咨询数字化平台的架构分析

   2.1 总体设计架构分析

   智能化工程造价咨询数字化平台的总体架构设计如图1所示。

图1 智能化工程造价咨询数字化平台的总体架构

   如图1所示，智能化工程造价咨询数字化平台是一个集数据收集、处理、分析、评估、管理、决策支持、信息监管、诚信建设和社会反馈于一体的综合系统。该平台能够从数据库中获取关键数据，如要素价格和工程信息，然后通过数据处理平台进行整理、清洗和分析，并利用工具库中的工具手段支持数据的高效处理[2]。该平台运用造价管理软件进行精确计算，借助评估方法和方法库中的专业知识进行科学合理的评估。该平台集成了管理制度和监督与反馈机制，确保工程造价咨询过程的规范性和透明度，并通过技术经济分析和人工智能决策支持提供精准、智能的决策建议[3]。该平台还突出信息监管功能，确保信息的真实性和准确性，并通过促进行业诚信建设提升行业形象和公信力。该平台还能够关注社会反馈，不断优化和完善功能和服务，以满足市场需求和提升用户体验。

   2.2 造价数据挖掘与采集系统

   2.2.1 要素价格收集模块

   要素价格收集模块主要负责收集建筑市场中的各类要素价格信息，包括人工价格、材料价格、施工机械价格等。这些信息是工程造价的核心组成部分，直接影响工程的总造价。通过多渠道、实时化的数据采集，确保要素价格的准确性和时效性[3]。具体实现方式可以包括：

  （1）网络爬虫技术：利用爬虫技术从各类官方网站、行业网站和交易平台抓取最新的价格信息；

  （2）数据接口对接：与材料供应商、施工单位等建立数据接口，实现数据的实时同步；

  （3）人工录入与审核：对于无法自动采集的数据，通过人工录入的方式进行补充，并设置严格的审核机制确保数据的准确性。

   2.2.2 工程信息收集模块

   工程信息收集模块专注于收集工程项目的基础信息，包括项目概况、施工图纸、施工方案等，这些信息是造价核算和成本控制的重要依据。模块功能应包括：

  （1）项目档案建立：为每个工程项目建立独立的档案，存储项目的基本信息和相关文件；

  （2）图纸解析与提取：利用OCR（光学字符识别）和图像处理技术，自动解析和提取施工图纸中的关键信息；

  （3）数据整合与存储：将收集到的各类工程信息整合到统一的数据库中，为后续的数据处理和分析提供数据支持。

   2.2.3 行业动态收集模块

   行业动态收集模块主要关注行业政策的变动、市场趋势的分析以及新技术、新材料的应用等信息，这些信息对于工程造价的预测和决策具有重要参考价值[4]。模块功能应包括：

  （1）政策法规追踪：定期跟踪国家和地方政府发布的政策法规，分析其对工程造价的影响；

  （2）市场趋势分析：利用大数据分析技术，对市场价格、供需关系等进行预测和分析；

  （3）新技术新材料推广：关注行业内新技术、新材料的应用情况，评估其对工程造价的影响。

   2.3 智能数据处理与列项系统

   2.3.1 人工智能数据库模块

   人工智能数据库模块是整个系统的数据存储和处理中心，该模块采用先进的数据库技术和人工智能算法，实现数据的快速查询、分析和处理[6]。具体功能包括：

  （1）数据清洗与整合：对采集到的原始数据进行清洗，去除冗余和错误数据，实现数据的标准化和整合；

  （2）数据挖掘与分析：利用人工智能算法对数据进行深度挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势；

  （3）数据安全管理：建立严格的数据安全管理体系，确保数据的安全性和隐私保护。

   2.3.2 智能列项模块

   智能列项模块根据工程项目的具体需求和设计规范，自动生成详细的造价清单。通过结合人工智能算法和造价规范，实现清单项目的自动识别和列项。具体功能包括：

  （1）智能识别：利用图像识别和自然语言处理技术，自动识别施工图纸中的工程量清单项目；

  （2）智能报价：根据工程造价数据库中的价格信息和计价依据，自动计算各项目的造价；

  （3）清单调整与优化：根据项目的实际情况和客户需求，对生成的清单进行调整和优化。

   2.4 工程造价全过程核算系统

   工程造价全过程核算系统以建筑信息模型（BIM）为核心，贯穿工程项目的决策、设计、招标、投标、施工、结算等各大阶段。通过结合人工智能数据库，实现不同阶段BIM模型与工程计价依据和工程造价大数据的集成，进行智能算量组价[7]。主要功能有：

  （1）决策阶段：利用BIM模型进行成本估算和投资分析，为项目决策提供科学依据；

  （2）设计阶段：结合BIM模型和工程造价数据库，进行设计方案的成本优化和比较；

  （3）招标投标阶段：自动生成招标文件中的工程量清单和投标报价；

  （4）施工阶段：实时监控施工进度和成本变动，实现成本的动态控制；

  （5）结算阶段：根据实际施工情况和合同条款，进行最终的造价结算和审核。

   2.5 技术经济分析与决策系统

   技术经济分析与决策系统通过整合项目全过程的造价数据和市场信息，利用先进的经济分析方法和人工智能算法，对工程项目的经济合理性进行计算、分析和论证[8]。具体功能包括：

  （1）经济评价：对项目的经济效益、投资回报率和风险进行综合评价；

  （2）敏感性分析：分析不同因素对工程造价和项目效益的影响程度；

  （3）方案优化：通过对比不同设计方案的经济效果，选择最优方案；

  （4）决策支持：提供可视化的决策支持工具，帮助决策者更直观地理解项目经济效果并做出科学决策。

   3 人工智能工程造价信息系统的应用与特点

   3.1 数据监督管理模块

   数据监督管理模块是人工智能工程造价信息系统的基石，它通过先进的数据处理技术和算法，实现了对工程造价全过程数据的实时监控、分析和预警[9]。该模块的特点如下：

  （1）实时性：系统能够实时收集、处理并展示工程造价相关数据，确保信息的时效性和准确性；

  （2）全面性：覆盖从项目立项、设计、施工到结算的全过程数据，为管理者提供全面的数据支持

  （3）智能分析：利用AI算法对数据进行深度挖掘和分析，识别异常波动和潜在风险，为决策提供科学依据；

  （4）可视化展示：通过图表、仪表盘等形式直观展示数据，便于管理者快速理解项目状态和问题所在。

   3.2 造价咨询企业诚信管理模块

   造价咨询企业作为工程造价领域的重要参与者，其诚信状况直接影响到行业的健康发展。人工智能工程造价信息系统中的造价咨询企业诚信管理模块的主要功能有：

  （1）信用评级：根据企业历史项目表现、合同履行情况、投诉记录等多维度信息，自动生成企业信用评级，为委托方提供参考；

  （2）动态监控：实时跟踪企业运营状态，对违规行为进行预警和记录，确保企业行为的合规性；

  （3）信息共享：建立行业信用信息共享平台，实现跨企业、跨地区的信息互通，共同维护行业秩序；

  （4）激励机制：对诚信表现优异的企业给予表彰和奖励，激励更多企业注重诚信建设。

   3.3 造价从业人员诚信管理模块

   造价从业人员是工程造价工作的直接执行者，其专业素养和诚信品质对工程造价的准确性和公正性至关重要。人工智能工程造价信息系统中的造价从业人员诚信管理模块，通过以下方式提升从业人员诚信水平：

  （1）个人档案：为每位从业人员建立详细的个人档案，记录其从业经历、培训情况、考核成绩及诚信记录等信息；

  （2）资质认证：结合AI技术，对从业人员的资质进行自动审核和认证，确保从业人员具备相应的专业素养；

  （3）行为监管：对从业人员的日常工作行为进行实时监控，对违规行为进行记录和处罚，维护行业纪律；

  （4）继续教育：提供在线学习和培训资源，鼓励从业人员不断提升自身专业素养和诚信意识。

   3.4 智能预测与优化决策支持模块

   智能预测与优化决策支持模块能运用大数据分析和机器学习算法，对历史项目数据、市场趋势、政策变动等多维度信息进行深度挖掘和分析，实现对工程造价未来趋势的智能预测。该模块还能够结合项目实际情况和客户需求，自动生成多种优化方案，为决策者提供科学的决策支持。基于人工智能支持的优化方案不仅考虑成本效益，还能够兼顾工程质量、工期和安全等多方面因素，帮助企业在复杂多变的市场环境中做出更加合理和高效的决策。

   4 结论和展望

   本文分析了当前工程造价信息管理的现状，并提出了智能化工程造价咨询数字化平台的架构，阐述了其应用特点与优势。通过构建集数据挖掘、智能处理、全过程核算及技术经济分析于一体的综合系统，不仅提高了工程造价管理的效率和准确性，还推动了建筑行业的数字化转型与智能化升级。

   随着人工智能技术的不断发展和应用，建筑工程造价信息管理系统将更加智能化、精细化。今后，该系统通过不断优化算法和扩展功能，可以更准确地预测市场趋势，提供更科学的决策支持。随着BIM技术的普及和物联网技术的融入，工程造价管理将实现更全面的信息集成和更高效的协同作业。这些改进工作都将为建筑工程造价管理领域带来更大的变革和发展机遇，从而推动建筑行业向更加智能化、信息化、绿色化的方向迈进。

   参考文献：

   [1]熊燕.基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究[D].华东交通大学,2024.

   [2]叶秋燕.人工智能技术在工程造价中的应用要点[J].工程技术研究, 2023, 8(19):130-132.

   [3]刘辰.当代前沿技术在工程造价管理中的应用探析[J].冶金丛刊, 2019(4):4.

   [4]陶菁.人工智能技术在工程造价中的运用初探[J].居舍, 2021(16):174-175.

   [5]翟冰洁.工程造价信息化管理发展的问题及趋势探究[J].建筑技术研究, 2023, 6(3):43-45.

   [6]栾蓉.基坑支护结构造价的智能分析系统的研究[D].同济大学,2021.

   [7]李丹.基于案例推理的工程造价估算研究[D].武汉理工大学，2024,.

   [8]朱莉.基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究分析[J].四川水泥, 2022(8):1.

   [9]赵子怡.人工智能技术对工程造价过程的影响因素研究[J].科技风, 2022(4):84-86.