珠海电力建设工程有限公司广东省珠海市519000
摘要：建筑工程造价的估算在建筑工程管理中占有重要的地位。在建筑工程的早期阶段，建筑工程项目成本的估算是关键的部分。由于建设项目受多种因素制约，施工项目成本估算的准确性也会受到影响。人工智能技术在建筑工程造价估算中的应用可以提高建筑工程造价估算的精确度。本文分析了建设工程造价估算的研究现状，研究了人工智能技术的发展，进一步阐述基于人工智能技术的建设工程造价估算。
关键词：人工智能；建筑工程；工程造价估算
随着“智能建筑”的深入变革，其数据规模急剧增长。据初步统计，“智慧城市”产生的数据可达250PB/d，“智慧工地”的数据量是1TB/d，“智能家居”的数据量是10GB/d。日益增长的数据值和多样化的应用场景，对建筑云的能力提出了更高层次的要求。产业发展和企业需求呼唤工程造价专业转型升级，面对困难和挑战，工程造价专业唯有顺势而为，打破传统，引入智能化理念与技术，推动工程造价专业向智能化转型升级。
“智能造价管理”把智能技术与工程造价管理有效的融合在一起，既是造价管理达成目标的关键因素，又是工程造价领域的创新科技，也是实现工程造价管理智能化的重要奠基石。“智能造价管理”已然成为工程造价管理转型升级的核心引擎。
1建筑工程造价的研究现状
1.1建筑工程造价概述
在建筑项目的前期准备中，施工项目造价估算是必备的内容，项目建筑成本是建筑工程项目预算的建筑价格，项目的建造价格是包括整个建筑工程项目的成本预算在内及耗费建设工程造价预算资源等的综合。建筑工程造价项目的资金成本较高，项目建设是一个规模大周期长的项目，在包括设备材料采购、施工及管理人员职位安排等在内的系统工程和整个建筑工程项目设计等，我们需要对所有这些工程材料资源进行估算规划，成本可高达数亿元。建设项目的主要制约因素是巨大的材料设备成本。由于建设项目的目标效益不同，建设项目在不同领域不同阶段具有不同的特点，建设项目的成本差异很大。在建设工程项目需要投入大量资金、时间及人力成本的过程中，建设工程造价的隐性影响因素是项目时间成本，如果建设工程建设时间越长，在建设工程项目中耗费的工期越长，就将导致工程在各种包括价格、政策、人员变动及现场环境等动态因素的影响下变得更加复杂，所以工程造价都是由多个子造价系统组成，使得工程项目的造价系统层次感更加突出。
1.2影响工程造价估算的因素
建筑工程造价估算会受多种因素的影响，建筑工程项目的设计因素和建筑工程建设工人的技能水平都是影响建设工程造价估算的人为因素。工程项目变动、国家政策管控以及自然条件等因素都是影响建筑工程造价的客观因素。在建设工程造价中，预算编制过程中对任何一个影响因素都是不可忽略的，如果在造价估算中某一因素的影响未被考虑进去，则项目成本的估算的准确性会下降。在建设过程中，建筑的面积和层数的增加会影响工程造价的大小，而在施工过程中材料采购和施工人员变动会影响工程造价估算的准确性。因此，在工程造价估算过程中应考虑动态影响因素的变化。将包括劳动生产率等因素考虑到项目造价的估算变量中，使建设项目的估算在技术层面和管理层面得到更好的利用。在人工智能建筑工程造价估算系统中，需要将影响工程造价的人为因素和客观因素以及各因素的动态变化变量作为系统的输入参数，最大限度确保最终工程估算的精确度及后期的可调整性。
2智能造价管理的技术手段
2.1BIM+图形处理技术
BIM技术是一种应用于工程设计建造管理的数据化工具，结合图像处理技术及计价依据，形成包含造价全要素的造价BIM模型。在项目全寿命周期过程中进行共享和传递，使施工技术人员和造价管理人员对各种建筑信息作出正确理解和高效应对，为项目管理的各参与方提供协同合作的基础，提高造价管理过程沟通协调及管理决策效率。通过BIM技术、图形处理技术集成模型及要素信息，可有效支撑智能造价管理的结构化特征。
2.2云+网(物联网)+端(智能终端)+区块链
通过云+网(物联网)+端(智能终端)等信息技术，可以随时随地获取工程项目生产过程、工程造价管理过程、计价依据和各参与方等方面的信息，提升工程造价管理数据的及时性和准确率，云技术作为核心平台，它的应用可提升管理效率，有效支撑了智能造价管理的在线化特征。
区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链能保证数据的安全性，为智能造价管理的在线化提供了数据跟踪以及安全保障。
2.3大数据+AI(人工智能/算法)
利用大数据和人工智能算法，通过对历史数据的分析，建立影响造价的要素模型，形成关联性分析报告，结合分析结果进行智能组价、智慧预测、实时反馈。以此提升工程造价管理工作效率及决策分析能力，有效支撑了智能造价管理的智能化特征。
3智能造价管理的应用与前景
未来智能化变革策略除IT，DT思维帮助预测行业趋势形成决策外，智能造价管理体系也一定是未来的发展方向。从路径角度来讲，智能造价管理是行业内共同落地的结果;从企业角度来讲，是共建生态平台，实现生态互促;从岗位角度来讲，应树立管理理念，应用智能平台，实现智能管理;从行业角度来讲，一定是完善行业标准，归集行业数据，实现精准服务。
某建筑类软件公司曾在广州造价协会针对岗位设计一个智能平台，明显降低了清单开项难度，提升了企业经营决策能力。另外在广东省定额动态管理系统上，针对行业提升了行业监管服务能力。
目前智能造价管理已经在项目、企业、行业开始实践并初见成效，但工程造价领域的智能化变革还需要建筑行业共同努力。
从一带一路沿线基础设施建设，BIM招投标，工程计价改革，PPP，EPC，全过程咨询，场外发包等的智能计价、全过程管理、精准化服务，智能时代人才培养机制的创新，BIM建造、智慧工地、智能企业的进度、安全、效率、效益，供应商的精准推广、精准营销以及建设方的综合材料价值指数、成本精细化管理，智能装饰领域的装配式装修、互联网家装、EPC一站式服务、智能家居以及基于智能企业、智慧工地、智能管理、智能家的“智能筑居”投资等建筑行业各细分领域的新业态，为建设行业人士拉开了建筑业智能未来的大幕。
4结语
综上所述，随着我国经济逐渐快速发展，很多人工智能技术被人们逐渐重视起来，通过产业结构化调整，由于人员技术提高，对人工智能技术了解深度不断加强，技术手段快速发展，而使其成为生产领域当中逐渐被广泛使用，逐渐成为当代社会上主流技术手段之一，也逐渐成为人们关注焦点。由于计算机技术和信息技术的飞速发展，在建筑工程中应用人工智能技术是建筑工程发展的大势所趋。在人工智能技术中的一项重要的技术支撑就是计算机技术，因此也要不遗余力的发展计算机技术。在建筑工程造价估算的基础上，推广人工智能技术的研究具有不可估量的应用价值，人工智能技术对于提高数据估算的准确性和合理性都有很大帮助，提高了建筑工程的经济效益。
参考文献
[1]曲安澜，刘志斌，朱克红，等.提高施工管理和企业竞争力的人工智能技术的价值研究[J].机械设计与制造，2010（10）：23~28.
[2]牛晓东，齐建华，醒面华，等.建筑工程造价估算中的变结构神经网络算法研究[J].河北省科学院学报，2014（23）：11~15.
[3]程红艳，李平明，刘志贵，等.基于神经网络模型和改进的最优保留遗传算法的非线性系统多步预测与控制[J].华北电力大学学报，2015（33）：20~23.