摘要

随着数字化浪潮席卷建筑行业，人工智能（AI）技术在工程建设领域的应用逐渐深化，尤其在工程监理环节表现出较强的融合潜力。AI赋能下的工程监理不仅提升了监管效率和数据精准度，也推动了传统监理模式向智能化、平台化方向转型。本文从AI技术在监理工作中的价值出发，分析其典型应用模式，探讨当前实践中存在的主要问题，并提出切实可行的实施路径，为工程项目高质量、高效率运行提供技术支撑与管理参考。

关键词

人工智能；工程监理；智能识别；施工管理；平台建设

引言

工程监理是建筑项目质量、安全与进度控制的核心环节，承担着“监督”与“服务”的双重职能。但随着工程项目体量扩大、施工技术复杂化，传统监理手段在效率、准确性和响应速度上逐渐暴露短板。与此同时，人工智能技术在图像识别、语音识别、数据分析和行为预测等方面取得重大突破，为工程监理模式创新提供了有力支撑。通过将AI应用于施工现场的数据采集、自动识别、异常预警与趋势分析，不仅可以提升监理工作效率，也有助于降低人为错误率，实现施工过程的实时动态管理。

本文围绕“AI如何有效赋能工程监理”这一核心问题展开，从典型应用模式入手，结合现实痛点与技术局限，提出适应我国工程监理行业发展的实施建议，探索人工智能在该领域的落地路径与发展趋势。

一、AI技术在工程监理中的价值与优势

人工智能最显著的价值体现在信息处理的高效与准确。工程项目中涉及大量数据，包括图纸资料、现场图像、检测记录、施工日志等，传统监理方式往往难以实现全面管理。而AI可通过深度学习算法，对图像、文本与数值信息进行自动化分析，及时识别违规行为与施工偏差，为监理工作提供实时反馈。

在施工质量监管方面，AI可以辅助识别钢筋间距、模板拼缝、混凝土裂缝等问题。借助高清摄像头与图像识别技术，系统可自动判断施工是否符合设计标准，准确率高、反应快，避免因人工疏漏造成后期返工。在安全管理中，AI系统可实时监测现场人员是否佩戴安全帽、是否存在高空作业未系安全带等行为，构建智能视频监控体系，大幅减少人为巡查压力。

AI还能结合施工计划与BIM模型数据，对实际进度与计划偏差进行比对，提供进度预警与优化建议。在环境监测方面，AI与传感器系统结合，可实现对粉尘、噪音、振动、温湿度等指标的智能感知，为绿色施工与作业安全提供基础保障。

二、AI赋能工程监理的典型应用模式

目前AI在工程监理中的应用主要可归纳为三种模式：辅助型、替代型与集成型。每种模式在技术成熟度、落地难度与适用范围上有所差异，适用于不同类型与规模的建设项目。

辅助型模式是目前最常见也是最成熟的应用方式。AI在该模式中作为辅助工具介入监理工作，通过自动识别现场情况、初步分析施工数据、生成预警信息，由监理人员进行复核与判断。这种“人机协同”方式既保留了监理人员的专业判断，又提高了工作效率与覆盖范围。在实际工程中，如桥梁钢构焊接节点、隧道衬砌厚度等重复性强的检测任务，AI可有效承担基础识别工作，减少人力压力。

替代型模式更多应用于流程固定、标准化程度高的环节，如材料进出场验收、设备清点、标准构造节点拍照记录等。AI系统在这些环节中可实现高度自动化，减少人力投入与人为误差，提升数据采集质量。部分企业已通过部署二维码追溯系统与图像识别算法，将“进场即验收”转化为系统自动抓取与后台对比，提升了现场流转效率。

集成型模式则代表未来发展方向。它将AI与BIM、物联网、云计算等技术融合，形成全流程、全场景、全数据的智能化监理平台。通过构建“智慧工地”系统，AI可以实现多维信息的实时交互、综合判断与闭环管理，为项目全过程提供智能支持。

三、AI技术在监理实践中存在的主要问题

尽管AI在工程监理中具有诸多优势，但在实践层面仍面临多重挑战，主要表现在技术、管理、制度与人员等方面。

首先是技术层面的问题。目前AI图像识别技术仍受限于现场光照、遮挡、灰尘等环境因素，导致识别结果稳定性不足，存在误报和漏报现象，影响监理判断的准确性。系统对不规则结构、特殊构件识别能力弱，也限制了其在复杂工程中的普适性。

其次是数据孤岛问题严重。AI系统往往难以与现有监理业务系统、施工管理平台实现无缝对接，造成信息割裂与重复输入，不利于形成统一的监理数据库，也影响协同效率。

人员层面，不少监理从业者对AI技术缺乏了解与操作能力，存在“不会用、不敢用、不想用”的现象。同时也担心AI替代人工，引发岗位不稳定，对新技术存在一定抵触情绪。

制度方面，目前尚未明确AI辅助识别结果在法律责任、监理职责中的地位。一旦系统误判导致施工问题，责任归属不清，使得项目方、监理单位在应用时普遍较为谨慎。

四、AI赋能监理的实施路径与优化策略

要推动AI技术在工程监理中的有效落地，需从平台建设、标准制定、人才培养与机制创新等多个层面入手，构建协同推进体系。

首先，应加快行业统一平台建设。打造集数据采集、图像识别、智能分析、问题预警于一体的智能监理平台，实现AI系统与监理业务全流程对接，提升数据共享与分析效率。鼓励在重点工程中建立试点项目，探索适用标准与最佳实践路径。

在标准制定方面，应由行业主管部门牵头，结合AI实际应用场景，制定相关技术标准、验收规范与操作流程，明确AI识别结果的使用边界与责任归属，推动AI成果合法合规应用。

人才是系统落地的关键。应通过培训、引导与考核机制，提升监理人员的信息化操作能力和AI系统理解水平，鼓励建立“AI+监理”复合型岗位，推动传统监理向技术监理转型升级。

机制上，建议探索责任共担与数据留痕制度。对AI辅助识别结果实行“复核确认+风险共担”的方式，确保技术可用又不转嫁风险，同时建立数据可追溯、问题可定位的管理链条，为项目质量安全提供有力保障。此外，应推动监理成果数字化归档，将AI生成的图像记录、风险预警数据、处理日志等统一纳入项目竣工资料体系，为项目全生命周期管理打下数据基础。

同时，应探索AI平台与政府监管系统的衔接机制，实现监理数据的上链管理、监管可视化，提高工程建设过程的公开性与透明度，形成对施工单位和监理单位的正向激励。

结论

AI技术正在加速改变工程监理的管理模式与技术手段。从辅助识别到智能预警，从单点替代到系统集成，AI为工程监理提供了提质增效的新路径。尽管目前在落地应用中仍存在技术、管理与制度等方面的挑战，但AI赋能已成为推动监理智能化发展的必然趋势。

未来，随着人工智能、BIM、物联网等技术的融合发展，监理工作将不再是“单兵作战”，而将依托数据驱动与系统协同实现全过程、全要素、全生命周期的智能监管。工程监理单位应积极拥抱技术变革，探索适应自身发展的AI应用路径，推动监理工作向数字化、智能化、高质量发展方向持续迈进。

参考文献

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原文链接：https://www.qikanchina.com/thesis/view/9135552