□张秀青

工程建设项目是国家基础设施建设的重要组成部分，也是推动社会经济发展的关键力量。随着工程建设项目规模和复杂程度的日益攀升，其质量问题成为行业发展的重大挑战。传统的工程质量管理方法主要依赖人工经验和常规检测手段，难以实现对大规模、复杂工程项目的全过程、全方位实时监测，可能引发严重的安全事故，给人民生命财产安全和企业声誉带来巨大威胁。工程管理企业引入现代化人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术，可以采取构建数据采集网络、保障数据稳定性、建立数据管理体系、提供质量优化方案、推动人机协同等措施，进行实时监测与质量优化，及时发现施工过程中的质量问题，为工程质量优化提供科学依据，推动工程质量管理变革和创新，增强工程企业的市场竞争力，充分保障人民生命财产安全。

构建数据采集网络。施工单位应在地基、大型机械设备等关键点位广泛布设检测温度、压力的传感器，实时捕捉工程环境参数与施工关键指标的动态变化：利用温度传感器实时监测混凝土内部温度，防止因水化热过大导致裂缝产生；使用应力传感器实时监测建筑结构关键部位的受力情况，及时检查出结构安全隐患，确保施工安全性。施工单位应在施工现场安装高清摄像头，进行全方位图像采集，借助人工智能图像识别技术，对施工工艺的标准性、建筑材料的合格性等状况进行精准判断，实现对工程实体质量的直观把控；布设无人机航拍辅助监测系统，定期对大型工程场地进行整体巡查，获取全局图像数据，便于发现宏观层面的工程质量问题。

保障数据稳定性。施工企业不仅要全方位、多角度采集工程数据，还要保证所采集数据的安全性与稳定性。工程承办主体应采用LoRa先进通信技术，搭建专属物联网通信网络，用于布线困难区域的传感器数据传输，确保数据及时送达数据分析中心，保障整个施工现场数据传输的全面覆盖；部署边缘计算设备，实时存储采集数据，网络恢复正常后即可自动将缓存数据上传至云端服务器，防止数据在传输过程中因信号中断而丢失，保障数据的稳定性；构建完善的云端数据备份系统，每周对工程数据进行一次全量备份，异地备份实时监测数据，保障数据的完整性。

建立数据管理体系。施工方应加强对传感器和数据采集设备的校准和维护，定期对传感器进行校准，确保其测量精度符合要求；建立数据审核机制，实时审核、验证采集数据，及时发现、纠正错误数据，确保数据的准确性；采用高级加密标准（Advanced Encryption Standard，简称AES）算法等加密技术存储敏感数据，防止数据在存储过程中被窃取或篡改；制定严格的用户权限管理策略，分配不同的数据访问权限，工程管理人员可以查看和修改所有工程数据，普通施工人员只能查看权限范围内的数据；采用基于角色的访问控制（Role-Base Access Control，简称RBAC）等身份认证和授权技术，要求登录时输入用户名、密码，验证通过方能确保被授权用户访问数据，有效保障工程数据的质量和安全。

提供质量优化方案。施工主体应引入激光扫描仪等AI驱动的检测设备，进行图像分析和声波检测，自动完成混凝土强度测试、焊接质量评估等高精度任务，检测焊缝内部缺陷，提高检测效率和评估准确性，减少人工检测的主观性和误差；采用AI技术量化生物基材料等绿色建材的全生命周期性能，辅助工程团队选择低碳、环保的建材方案，获得优异的保温性能，降低建筑过程的环境负荷；安装碳排放监测设备，依靠人工智能根据数据动态调整施工计划，优化施工流程，提高再生材料利用率，减少碳排放和资源浪费，实现资源高效利用。

推动人机协同。施工单位应引入AI技术，促进人机协同合作，提升工程管理质量：要求施工工人进行复杂作业时佩戴增强现实技术（Augmented Reality，简称AR）头盔，实时接收操作步骤、技术要点，减少操作失误；采用虚拟现实技术（Virtual Reality，简称VR）定期模拟事故场景，进行应急演练，提升工人的应急处理能力、质量意识、安全意识。质检员是保证工程质量的重要主体。施工单位应协同高端智能化企业定期开展针对质检员的系统培训，帮助质检员了解AI技术的本质及其工程应用场景，鼓励质检员参与AI模型的训练和优化工作，将自己在长期工作中积累的质量缺陷案例和数据提供给AI模型进行学习，帮助模型更准确地识别和预测质量问题，验证AI分析结果，不断提高模型的可靠性和实用性，为工程质量管理提供更专业的支持。

（作者系广西城市职业大学智能建筑工程院校高级工程师）