基于人工智能的裝配式建筑工程快速估價模型研究

摘要：隨著建筑業的不斷發展，裝配式建筑因其高效、環保等優勢備受矚目。研究旨在探索人工智能在這一領域中的應用，以期提高工程估價的準確性和效率。通過對裝配式建筑的基本概念和特點進行梳理，強調其在建筑行業中的重要地位，回顧了人工智能在建筑工程中的廣泛應用，展示了其強大的數據處理和模式識別能力，為快速估價提供了新的可能。核心部分是研究并開發了一種基于人工智能的裝配式建筑工程快速估價模型。該模型利用機器學習算法，結合裝配式建筑的特性和工程造價數據，構建了一套能夠快速、準確評估工程成本的框架，模型通過學習歷史項目的造價數據，提取關鍵影響因素，形成預測模型，進而實現對新項目成本的預估。

關鍵詞：人工智能裝配式建筑快速估價模型智能建造

中圖分類號：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

隨著全球化與科技的不斷發展，建筑業作為國民經濟的重要支柱，正經歷著深刻變革。在這一變革中，裝配式建筑以其顯著的環保、高效和質量優勢，日益成為行業的新寵。然而，傳統的工程估價方法在面對日益復雜和龐大的項目時，其精度和效率的局限性日益凸顯。在這種背景下，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的崛起為建筑行業帶來了新的可能性，尤其是在工程估價領域，能夠處理大量數據，識別復雜模式，從而實現快速、準確的成本評估，有效提升行業生產力。聚焦于人工智能在裝配式建筑工程快速估價中的應用，旨在通過開發一種基于AI的創新估價模型，解決傳統估價方法的不足，為建筑業的智能化轉型提供新的工具。因此，首先，審視了裝配式建筑的興起背景，闡述在行業中的戰略地位，以及對于提升建筑效率和可持續性的重要意義。其次，筆者回顧了人工智能在建筑工程領域的廣泛應用，強調其在數據處理和模式識別方面的強大力量，展現其在工程估價中的潛在價值。

1裝配式建筑工程概述

1.1裝配式建筑技術發展歷程及現狀

進入21世紀，隨著科技的進步和環保理念的提升，裝配式建筑再次受到全球關注。以歐洲為例，丹麥、瑞典和德國等國家大力發展預制木結構，推動了綠色建筑的發展。2016年，我國發布了《中共中央國務院關于進一步加強城市規劃建設管理工作的若干意見》，使得裝配式建筑被正式確定為建筑業轉型升級的重要方向。2020年，我國更是發布了《關于推動智能建造與建筑工業化協同發展的指導意見》，明確了裝配式建筑在智能建造中的核心地位，推動了行業的快速發展。這一時期，建筑信息模型（BuildingInformationModeling）技術、物聯網、云計算和AI技術等方面的融合應用，極大地提升了裝配式建筑的設計、生產和施工效率[1]。

目前，裝配式建筑已經涵蓋了住宅、商業、公共設施等眾多領域，形成了包括設計、生產、施工、運維在內的一體化產業鏈。其中，智能化設計系統、自動化生產流水線、精確的物流配送和高效的現場裝配技術，都成為現代裝配式建筑不可或缺的組成部分。然而，盡管取得了顯著進步，裝配式建筑仍面臨標準化設計、供應鏈協同、數據集成以及法規政策完善等挑戰。這些挑戰的解決將推動裝配式建筑向集成化、精細化、智能化和最優化的方向邁進，從而實現“無人建造”的可能性，為建筑業帶來深度變革。

裝配式建筑的成功實施依賴于各個環節的緊密配合，包括設計、生產、運輸和現場裝配。傳統的供應鏈管理模式在面對快速變化的市場需求時顯得捉襟見肘，因此，亟需通過數字化手段提升供應鏈的靈活性和響應速度。例如，利用區塊鏈技術可以實現供應鏈各方信息的透明共享，確保材料來源的可追溯性，同時減少信息不對稱帶來的風險。數據集成問題同樣不可忽視。裝配式建筑涉及多種數據來源，包括設計數據、生產數據、施工數據和運維數據等。如何有效整合這些數據，并實現跨部門、跨環節的信息共享，是提升管理效率的關鍵。

1.2國內外裝配式建筑工程的應用案例分析

國內外的裝配式建筑工程應用案例豐富多樣，充分展示了這一技術在提高效率、降低成本和提升質量方面的顯著優勢。在歐洲，瑞典的BoKlok公司是預制木結構的代表，其采用模塊化設計和工業化生產，實現住宅的快速裝配，大大縮短了施工周期，同時也減少了建筑廢棄物[2]。在荷蘭，HabitatGroup的預制混凝土模塊化建筑技術，將設計、生產、運輸和安裝環節緊密結合，實現了建筑的高效建造，且能源效率顯著優于傳統建筑。在中國，上海的“綠建”工程是裝配式建筑的典范，其利用BIM技術進行設計優化，同時通過自動化生產線進行構件生產，實現了住宅的高效裝配。南京的“未來城”項目則是中國大型公共設施裝配化的成功案例，該建筑采用鋼結構裝配，通過精確的BIM模型指導施工，確保了項目按期完成，且工程質量穩定。此外，深圳市的保障性住房項目也廣泛采用了裝配式技術，大幅度減少了現場濕作業，提高了施工效率，有助于解決城市住房緊張問題。

2AI技術在建筑工程中的應用

2.1AI技術在建筑工程中應用的基本原理

AI技術在建筑工程中的應用，主要基于其強大的數據處理能力和模式識別優勢，為傳統建筑業帶來了革命性的變化。AI技術的核心原理主要涉及機器學習、深度學習和數據分析，這些技術共同驅動著工程估價的智能化進程[3]。機器學習是AI的一個重要分支，使計算機能夠在沒有明確編程的情況下，通過經驗學習來改善其性能。在建筑工程中，機器學習算法被用來處理歷史造價數據，識別影響成本的關鍵因素，如材料價格、工程復雜性、施工方法等。通過學習這些數據，模型能夠逐漸理解成本估算的規律，從而對新項目的成本進行預測。深度學習是機器學習的一個子集，它模擬人腦神經網絡的工作方式，通過多層非線性處理單元來解決復雜問題。在工程估價中，深度學習模型，如深度神經網絡（DeepNeuralNetworks，DNN）或卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），可以處理大量結構化和非結構化數據，進行模式識別，以更準確地估算成本[4]。例如：通過分析項目圖紙和設計參數，深度學習模型可以識別出可能影響成本的隱藏關系，如不同建筑模塊的組合方式對成本的影響。數據分析是AI技術在工程估價中的另一個關鍵環節。它涉及對大量的工程數據進行整理、清洗、統計分析，以及模式挖掘，以發現潛在的關聯性和趨勢。

2.2AI在建筑工程快速估價中的具體應用

在建筑工程快速估價中，AI的運用已經成為一種革新性的方法，它通過機器學習算法對歷史數據進行深度挖掘，以識別關鍵影響因素，并構建預測模型[5]。在裝配式建筑領域，這種技術的應用尤為顯著，能夠快速、準確地估算項目成本，顯著提升工程管理的效率和決策質量。傳統的工程估價方法通常依賴于人工經驗、規則庫或統計模型，這些方法在面對大量復雜數據時，往往效率低下且容易產生誤差。而AI則通過自動化處理數據，利用算法模型去揭示隱藏在數據背后的模式，從而提高估價的精度[6]。例如：基于機器學習的回歸分析可以找出歷史項目數據中與成本最相關的因素，如構件類型、預制程度、施工方法等，進而構建出一個預測新項目成本的數學模型。

基于機器學習的回歸分析能夠識別出與成本相關的重要因素。例如，構件類型、預制程度、施工方法以及材料的市場價格等都可能對最終成本產生顯著影響。通過構建一個預測模型，AI能夠在輸入相關數據后，快速生成新的成本估算。這種方法相比傳統的人工估算，不僅速度更快，而且準確性更高，能夠有效減少因人為因素導致的誤差。此外，AI在建筑工程快速估價中的應用還體現在其自我學習的能力上。隨著項目數據的不斷積累，AI模型能夠不斷優化自身的算法，提升預測的準確性和可靠性。這種自我迭代的特性使得AI能夠適應不同項目的需求，提供更加個性化的估算服務。AI在建筑工程快速估價中的應用，不僅提高了效率和準確性，還為工程管理提供了新的思路和方法。在未來的發展中，繼續探索和研究AI技術在建筑行業的深度應用，將為實現智慧建筑和可持續發展目標提供強有力的支持。

3結語

隨著建筑業的現代化進程加速，裝配式建筑作為一種高效、環保的建造方式，正在全球范圍內推動行業變革，聚焦于人工智能在裝配式建筑工程快速估價中的應用，通過開發一種基于機器學習的估價模型，旨在解決傳統估價方法的局限性，為建筑業智能化轉型提供創新工具。本文首先對裝配式建筑的基本概念、發展趨勢和國內外應用案例進行了詳盡探討，展示了其在提高建筑效率和可持續性上的重要性。深入分析了人工智能在工程估價領域的基本原理和具體應用，為構建快速估價模型提供了理論基礎。基于人工智能的裝配式建筑工程快速估價模型不僅將繼續提升工程估價的精度和效率，還將為建筑行業的決策者提供更全面、更精確的信息支持，有助于優化資源配置，降低工程風險。

隨著模型的不斷優化和集成，能夠更廣泛地應用于住宅、商業和公共設施等不同類型的項目，推動建筑業向更高效、更綠色的方向發展。隨著我國對智能建造和建筑工業化協同發展的推進，以及全球范圍內對可持續建筑的日益關注，本文提出的模型將在推動裝配式建筑領域的科技進步和工程管理現代化方面發揮重要作用。以此為契機，將繼續深化模型研究，探索其在更多復雜場景下的應用，同時強化模型在應對數據挑戰和政策變化中的適應性，以期為實現建筑業的智能化轉型做出更多貢獻。

參考文獻

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[3] 唐貝，崔溦，張寶增，等.膨潤土對塑性混凝土力學性能的影響及微觀機理[J].建筑材料學報，2023，26（12）：1254-1261.

[4] 陳彬彬，顧明巖，葉強，等.國標A級裝配式建筑預制構件施工安裝技術研究[J].中國建筑裝飾裝修，2023（6）：55-57.

[5] 陶佳能，龔旭成，唐源野，等.基于BIM技術的裝配式建筑施工階段安全與質量控制研究[J].安徽建筑，2022，29（10）：105-107.

[6] 高天琦，李可慧，孟洋，等.基于BIM技術的裝配式建筑施工質量管理研究[J].青年時代，2019（19）：108-109，111.