基于人工智能的装配式建筑工程快速估价模型研究

摘要：随着建筑业的不断发展，装配式建筑因其高效、环保等优势备受瞩目。研究旨在探索人工智能在这一领域中的应用，以期提高工程估价的准确性和效率。通过对装配式建筑的基本概念和特点进行梳理，强调其在建筑行业中的重要地位，回顾了人工智能在建筑工程中的广泛应用，展示了其强大的数据处理和模式识别能力，为快速估价提供了新的可能。核心部分是研究并开发了一种基于人工智能的装配式建筑工程快速估价模型。该模型利用机器学习算法，结合装配式建筑的特性和工程造价数据，构建了一套能够快速、准确评估工程成本的框架，模型通过学习历史项目的造价数据，提取关键影响因素，形成预测模型，进而实现对新项目成本的预估。

关键词：人工智能装配式建筑快速估价模型智能建造

中图分类号：TU723.3

ResearchonaRapidValuationModelforPrefabricatedBuildingEngineeringBasedonArtificialIntelligence

TIANXinni

HunanVocationalCollegeofEngineering，Changsha，Hu’nanProvince，410000China

Abstract：Withthecontinuousdevelopmentoftheconstructionindustry，prefabricatedbuildingshaveattractedmuchattentionduetotheir ;advantagessuchashighefficiencyandenvironmentalprotection.TheresearchaimstoexploretheapplicationofArtificialIntelligence（AI）inthisfield，inordertoimprovetheaccuracyandefficiencyofengineeringvaluation.Bysortingoutthebasicconceptsandcharacteristicsofprefabricatedbuildings，thearticleemphasizestheirimportantpositionintheconstructionindustry，reviewsthewidespreadapplicationofAIinconstructionengineering，demonstratesitspowerfuldataprocessingandpatternrecognitioncapabilities，andprovidesnewpossibilitiesforrapidvaluation.ThecorepartistheresearchanddevelopmentofanAI-basedrapidvaluationmodelforprefabricatedconstructionprojects.Thismodelutilizesmachinelearningalgorithms，combinedwiththecharacteristicsofprefabricatedbuildingsandengineeringcostdata，toconstructaframeworkthatcanquicklyandaccuratelyevaluateengineeringcosts.Bylearningcostdatafromhistoricalprojects，themodelextractskeyinfluencingfactors，formsapredictivemodel，andachievescostestimationfornewprojects.

KeyWords：ArtificialIntelligence;Prefabricatedbuildings;Rapidvaluationmodel;Intelligentconstruction

随着全球化与科技的不断发展，建筑业作为国民经济的重要支柱，正经历着深刻变革。在这一变革中，装配式建筑以其显著的环保、高效和质量优势，日益成为行业的新宠。然而，传统的工程估价方法在面对日益复杂和庞大的项目时，其精度和效率的局限性日益凸显。在这种背景下，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的崛起为建筑行业带来了新的可能性，尤其是在工程估价领域，能够处理大量数据，识别复杂模式，从而实现快速、准确的成本评估，有效提升行业生产力。聚焦于人工智能在装配式建筑工程快速估价中的应用，旨在通过开发一种基于AI的创新估价模型，解决传统估价方法的不足，为建筑业的智能化转型提供新的工具。因此，首先，审视了装配式建筑的兴起背景，阐述在行业中的战略地位，以及对于提升建筑效率和可持续性的重要意义。其次，笔者回顾了人工智能在建筑工程领域的广泛应用，强调其在数据处理和模式识别方面的强大力量，展现其在工程估价中的潜在价值。

1装配式建筑工程概述

1.1装配式建筑技术发展历程及现状

进入21世纪，随着科技的进步和环保理念的提升，装配式建筑再次受到全球关注。以欧洲为例，丹麦、瑞典和德国等国家大力发展预制木结构，推动了绿色建筑的发展。2016年，我国发布了《中共中央国务院关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》，使得装配式建筑被正式确定为建筑业转型升级的重要方向。2020年，我国更是发布了《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》，明确了装配式建筑在智能建造中的核心地位，推动了行业的快速发展。这一时期，建筑信息模型（BuildingInformationModeling）技术、物联网、云计算和AI技术等方面的融合应用，极大地提升了装配式建筑的设计、生产和施工效率[1]。

目前，装配式建筑已经涵盖了住宅、商业、公共设施等众多领域，形成了包括设计、生产、施工、运维在内的一体化产业链。其中，智能化设计系统、自动化生产流水线、精确的物流配送和高效的现场装配技术，都成为现代装配式建筑不可或缺的组成部分。然而，尽管取得了显著进步，装配式建筑仍面临标准化设计、供应链协同、数据集成以及法规政策完善等挑战。这些挑战的解决将推动装配式建筑向集成化、精细化、智能化和最优化的方向迈进，从而实现“无人建造”的可能性，为建筑业带来深度变革。

装配式建筑的成功实施依赖于各个环节的紧密配合，包括设计、生产、运输和现场装配。传统的供应链管理模式在面对快速变化的市场需求时显得捉襟见肘，因此，亟需通过数字化手段提升供应链的灵活性和响应速度。例如，利用区块链技术可以实现供应链各方信息的透明共享，确保材料来源的可追溯性，同时减少信息不对称带来的风险。数据集成问题同样不可忽视。装配式建筑涉及多种数据来源，包括设计数据、生产数据、施工数据和运维数据等。如何有效整合这些数据，并实现跨部门、跨环节的信息共享，是提升管理效率的关键。

1.2国内外装配式建筑工程的应用案例分析

国内外的装配式建筑工程应用案例丰富多样，充分展示了这一技术在提高效率、降低成本和提升质量方面的显著优势。在欧洲，瑞典的BoKlok公司是预制木结构的代表，其采用模块化设计和工业化生产，实现住宅的快速装配，大大缩短了施工周期，同时也减少了建筑废弃物[2]。在荷兰，HabitatGroup的预制混凝土模块化建筑技术，将设计、生产、运输和安装环节紧密结合，实现了建筑的高效建造，且能源效率显著优于传统建筑。在中国，上海的“绿建”工程是装配式建筑的典范，其利用BIM技术进行设计优化，同时通过自动化生产线进行构件生产，实现了住宅的高效装配。南京的“未来城”项目则是中国大型公共设施装配化的成功案例，该建筑采用钢结构装配，通过精确的BIM模型指导施工，确保了项目按期完成，且工程质量稳定。此外，深圳市的保障性住房项目也广泛采用了装配式技术，大幅度减少了现场湿作业，提高了施工效率，有助于解决城市住房紧张问题。

2AI技术在建筑工程中的应用

2.1AI技术在建筑工程中应用的基本原理

AI技术在建筑工程中的应用，主要基于其强大的数据处理能力和模式识别优势，为传统建筑业带来了革命性的变化。AI技术的核心原理主要涉及机器学习、深度学习和数据分析，这些技术共同驱动着工程估价的智能化进程[3]。机器学习是AI的一个重要分支，使计算机能够在没有明确编程的情况下，通过经验学习来改善其性能。在建筑工程中，机器学习算法被用来处理历史造价数据，识别影响成本的关键因素，如材料价格、工程复杂性、施工方法等。通过学习这些数据，模型能够逐渐理解成本估算的规律，从而对新项目的成本进行预测。深度学习是机器学习的一个子集，它模拟人脑神经网络的工作方式，通过多层非线性处理单元来解决复杂问题。在工程估价中，深度学习模型，如深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNN）或卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），可以处理大量结构化和非结构化数据，进行模式识别，以更准确地估算成本[4]。例如：通过分析项目图纸和设计参数，深度学习模型可以识别出可能影响成本的隐藏关系，如不同建筑模块的组合方式对成本的影响。数据分析是AI技术在工程估价中的另一个关键环节。它涉及对大量的工程数据进行整理、清洗、统计分析，以及模式挖掘，以发现潜在的关联性和趋势。

2.2AI在建筑工程快速估价中的具体应用

在建筑工程快速估价中，AI的运用已经成为一种革新性的方法，它通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘，以识别关键影响因素，并构建预测模型[5]。在装配式建筑领域，这种技术的应用尤为显著，能够快速、准确地估算项目成本，显著提升工程管理的效率和决策质量。传统的工程估价方法通常依赖于人工经验、规则库或统计模型，这些方法在面对大量复杂数据时，往往效率低下且容易产生误差。而AI则通过自动化处理数据，利用算法模型去揭示隐藏在数据背后的模式，从而提高估价的精度[6]。例如：基于机器学习的回归分析可以找出历史项目数据中与成本最相关的因素，如构件类型、预制程度、施工方法等，进而构建出一个预测新项目成本的数学模型。

基于机器学习的回归分析能够识别出与成本相关的重要因素。例如，构件类型、预制程度、施工方法以及材料的市场价格等都可能对最终成本产生显著影响。通过构建一个预测模型，AI能够在输入相关数据后，快速生成新的成本估算。这种方法相比传统的人工估算，不仅速度更快，而且准确性更高，能够有效减少因人为因素导致的误差。此外，AI在建筑工程快速估价中的应用还体现在其自我学习的能力上。随着项目数据的不断积累，AI模型能够不断优化自身的算法，提升预测的准确性和可靠性。这种自我迭代的特性使得AI能够适应不同项目的需求，提供更加个性化的估算服务。AI在建筑工程快速估价中的应用，不仅提高了效率和准确性，还为工程管理提供了新的思路和方法。在未来的发展中，继续探索和研究AI技术在建筑行业的深度应用，将为实现智慧建筑和可持续发展目标提供强有力的支持。

3结语

随着建筑业的现代化进程加速，装配式建筑作为一种高效、环保的建造方式，正在全球范围内推动行业变革，聚焦于人工智能在装配式建筑工程快速估价中的应用，通过开发一种基于机器学习的估价模型，旨在解决传统估价方法的局限性，为建筑业智能化转型提供创新工具。本文首先对装配式建筑的基本概念、发展趋势和国内外应用案例进行了详尽探讨，展示了其在提高建筑效率和可持续性上的重要性。深入分析了人工智能在工程估价领域的基本原理和具体应用，为构建快速估价模型提供了理论基础。基于人工智能的装配式建筑工程快速估价模型不仅将继续提升工程估价的精度和效率，还将为建筑行业的决策者提供更全面、更精确的信息支持，有助于优化资源配置，降低工程风险。

随着模型的不断优化和集成，能够更广泛地应用于住宅、商业和公共设施等不同类型的项目，推动建筑业向更高效、更绿色的方向发展。随着我国对智能建造和建筑工业化协同发展的推进，以及全球范围内对可持续建筑的日益关注，本文提出的模型将在推动装配式建筑领域的科技进步和工程管理现代化方面发挥重要作用。以此为契机，将继续深化模型研究，探索其在更多复杂场景下的应用，同时强化模型在应对数据挑战和政策变化中的适应性，以期为实现建筑业的智能化转型做出更多贡献。

参考文献

[1] 吕钊斌.装配式建筑全生命周期信息化管理技术研究[J].城市建设理论研究（电子版），2024（12）：52-54.

[2] 朱建平，张素娟，王祚麟，等.陈化对建筑石膏力学性能及微观结构的影响[J].建筑材料学报，2023，26（12）：1247-1253，1261.

[3] 唐贝，崔溦，张宝增，等.膨润土对塑性混凝土力学性能的影响及微观机理[J].建筑材料学报，2023，26（12）：1254-1261.

[4] 陈彬彬，顾明岩，叶强，等.国标A级装配式建筑预制构件施工安装技术研究[J].中国建筑装饰装修，2023（6）：55-57.

[5] 陶佳能，龚旭成，唐源野，等.基于BIM技术的装配式建筑施工阶段安全与质量控制研究[J].安徽建筑，2022，29（10）：105-107.

[6] 高天琦，李可慧，孟洋，等.基于BIM技术的装配式建筑施工质量管理研究[J].青年时代，2019（19）：108-109，111.