当前，我国住房发展正在进入一个新阶段，从“有没有”转向“好不好”，人民群众对住房品质有了更高要求，希望住上更好的房子，获得更好的服务。

今年全国两会，“好房子”首次被写入政府工作报告——适应人民群众高品质居住需要，完善标准规范，推动建设安全、舒适、绿色、智慧的“好房子”。

特别是“好的施工”，直接决定了房屋交付后的质量。当前，中国房屋建造市场面临庞大规模和传统管理模式的矛盾，在这个矛盾之下，一场由AI技术引领的变革悄然而至。随着AI在工程管理领域的快速渗透，整个行业管理范式发生着从靠经验到用数据、从事后处理到提前预警的根本性转变。可以说，技术创新将成为“好房子”建设的核心驱动力。

在这场变革中，四个关键场景将成为的突破口：

基坑监测如何从定期巡查升级为实时预警？

工程验收怎样从抽样检测转向全量覆盖？

质量安全巡检能否从人工排查进化为智能识别？

方案审核是否可以从经验判"演进为标准校验？

千丁数科资深智慧建造专家张伟伟撰写了本文章，将深入这些变革前沿，探讨AI技术如何重新定义工程管理的边界，为建筑业的数智化转型提供实践指引。

 

 

基坑监测

从"事后补救"到"事前预警"

传统监测模式：隐藏在数字背后的安全危机

基坑坍塌事故的代价是惨重的——每起事故往往会造成巨大的经济损失。更令人警醒的是，基坑坍塌事故往往发生迅速，从异常出现到事故发生通常只有数小时的窗口期，而传统监测模式从发现问题到采取措施往往需要更长时间。

这暴露了传统监测模式的三大软肋：监测频次低（通常以日为周期）、精度不足（误差在2mm以上）、响应迟滞（处理周期超24小时）。特别是在软土地区，看似微不足道的毫米级变形往往正是坍塌事故的前兆，但传统手段却极难捕捉。

 

智能监测系统：毫米级精度构筑安全防线

 

千丁数科深基坑分析预警系统构建了一套"永不休息"的智能监测网络体系。这套系统实现了三个关键突破：

从定期检查到实时监控

系统通过植入智能传感芯片，能够24小时不间断地采集基坑状态数据，监测精度达到毫米级。这意味着任何微小的异常变化都能被即时捕获，而不必等到下一次人工巡检。

 

从经验判断到数据预警

基于深度学习算法，系统能够分析72小时内的数据趋势，预测可能的风险演化路径。当监测到异常信号时，系统会自动触发分级预警，让管理者有充足时间采取应对措施。

从单点监测到协同防护

系统不仅监测基坑本身，还能同步关注周边50米范围内的建筑、管线状况，形成区域性安全防护网络。当发现潜在风险时，系统会自动协调相关区域的防护措施。

这一技术革新的价值显而易见：据了解，在实际应用中，智能监测系统的应用，能够重大风险处置时效从天级压缩至小时级，平均降低基坑事故率70%左右，为工程安全提供可靠保障。

更深层次的意义在于，智能基坑监测代表了安全管理理念的根本转变。从"出了问题再解决"到"防止问题发生"，从"依靠经验判断"到"基于数据决策"，重新定义工程安全管理的标准。

实测实量机器人

让工程质量"看得见、摸得着"

 

传统验收困境：效率与精度的双重挑战

在传统作业场景下，一栋30层住宅楼的工程验收，通常需要3个班组连续作业5天，每平方米验收成本近4元，而且还可能遗漏大量的质量缺陷。这就是传统人工验收面临的现实困境。

问题的根源在于传统模式的先天局限：人工测量不仅效率低下，而且受到体力和注意力的制约，很难实现全覆盖检测。更重要的是，不同测量人员的操作差异可能导致同一墙面出现3mm的测量偏差，严重影响验收结果的可信度。

机器人技术：重新定义验收标准

实测实量机器人技术的应用将改变这一局面。"机器人"背后，集成了激光雷达、视觉识别、人工智能等多项前沿技术，能够在10分钟内完成1000平方米空间的三维建模，测量精度达到毫米级。

从抽样检测到全量覆盖

传统模式下，一面墙通常只测5-8个点，而机器人能够采集1200万个数据点，实现真正的全覆盖检测。这意味着任何微小的质量问题都无法逃脱"法眼"。

 

从经验判断到数据预警

基于深度学习算法，系统能够分析72小时内的数据趋势，预测可能的风险演化路径。当监测到异常信号时，系统会自动触发分级预警，让管理者有充足时间采取应对措施。

从数据孤岛到信息整合

系统自动生成标准化验收报告，所有数据都可以追溯和查询，为后续的质量管理和责任追究提供可靠依据。

 

实测实量机器人的价值不仅在于提高效率和精度，更在于推动质量管理的数字化转型。通过全量数据的采集和分析，管理者能够更准确地掌握工程质量状况，为后续的运维管理奠定数据基础。

目前，这一技术目前已经进入项目实践，可显著降低验收成本，同时提升了质量管控水平。

AI质量安全巡检

让专家经验变成智能算法

 

巡检难题：覆盖不全、判断不准、协同不力

大型工地每天产生5000平方米的作业面，而人工巡检覆盖率不足2/3。更严峻的是，即使是经验丰富的质量安全员，也需要熟记500多条施工规范，对复杂问题的判断准确率往往不足半数。

这种覆盖难、判断难、协同难的"三难"困境不仅影响了巡检效率，更可能导致安全隐患的遗漏。传统的"拍照-记录-反馈-整改"流程冗长，且整改闭环率仅约70%，大量问题在传递过程中被延误。

AR巡检系统：让每个巡检员都成为"专家"

AR巡检系统融合增强现实、人工智能等技术，实现质量安全巡检的智能化升级。

专家经验的数字化传承

系统将资深专家的经验转化为AI算法，能够自动识别50多类常见问题，识别准确率持续提升。这相当于让每个巡检员都随身携带了一位经验丰富的专家。

 

实时指导和远程协助

通过AR眼镜，巡检员能够实时获得系统提示和专家指导。遇到复杂问题时，还可以一键连接后台专家，获得远程技术支持。

智能化问题处理

发现问题后，系统自动生成结构化报告，包括问题位置、违反的规范条款、整改建议等，大大提高了问题处理的效率和准确性。

 

AR巡检系统应用效果显著，在部分项目实践中，平均提升巡检效率近3倍，安全事故率下降约七成。更重要的是，系统积累的海量缺陷数据为施工工艺优化提供了宝贵的参考依据。

这一转变代表了质量安全管理从"人海战术"向"智能防控"的根本性升级，让有限的专家资源能够服务更多的项目现场。

 

AI方案审核

让合规性检查更加精准高效

传统审核模式：效率低、准确率低、标准化程度低

施工方案审核是工程前期的关键环节，但传统模式存在明显的"三低"问题。通常，一个危大工程专项方案需要3名工程师审核3天，大型项目的审核周期可达2周。更严重的是，由于法规更新与工程师知识更新存在时间差，存在安全性合规隐患。

AI审核系统：标准化、智能化、高效化

AI方案审核系统通过构建包含800部国家和行业规范的知识库，将复杂的规范条文转化为结构化规则，实现了方案审核的智能化。

标准统一，结果可信

系统按照统一的标准进行审核，避免了人为因素造成的判断差异，确保审核结果的客观性和一致性。

 

效率提升，周期缩短

原本需要数天的审核工作，现在几小时就能完成，大大缩短了项目前期准备时间。

全面覆盖，风险可控

系统能够对方案的各个方面进行全面检查，包括合规性、完整性、合理性等，有效降低方案风险。

 

目前，AI方案审核系统已付诸行业应用，据部分项目数据统计，能够降低方案返工率约四成，为项目的顺利推进提供了有力保障。

 

 智能建造的未来图景 

 

千丁数科智慧工程管理平台通过整合四大核心技术，从基坑监测的毫米级精准感知，到实测实量的全量数据覆盖；从AI巡检的智能识别，到方案审核的标准化校验——每一项技术创新都在推动工程管理向数字化、智能化转型，驱动“好房子”建设步入精准智控时代。

展望未来，随着5G、物联网、数字孪生等技术的深度融合，智慧建造将迎来更加广阔的发展空间。在这个数字化转型的关键时期，拥抱新技术、探索新模式、培育新动能，已成为建筑企业实现高质量发展的必由之路。

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