针对传统土木工程施工管理效率低、风险预判滞后、能耗损耗偏高问题，人工智能技术可通过人员行为监测、设备故障预警夯实施工安全体系，配合材料智能管控、工序能耗优化实现节能降碳，助力建筑工程智慧化、绿色化转型发展。

□ 王春莉

土木工程现场施工的严格管控，是土木工程顺利建设最为关键的一环。为提高土木工程施工质量，应制定科学合理的安全及质量管理措施，提高施工现场的管控效率。然而，传统的人工驻场巡查与经验式管理方式，在处理大规模复杂工程时逐渐暴露出响应慢、覆盖面小、数据利用率低的缺点。如何在保障施工安全的同时实现资源节约、减排增效是工程管理领域亟须解决的现实问题。人工智能技术凭借强大的数据感知、智能化数据处理及自动化决策的能力，能够将施工现场异构数据转变为可操作的控制指令，推动安全管理由被动处置走向主动预防。本文主要针对人员在岗安全监测、设备运行诊断、材料损耗控制、工序能耗改善等关键应用展开分析，旨在为建筑施工的智能化、绿色化转型提供参考。

人工智能在土木工程施工安全管控中的应用实践

构建施工人员安全行为智能监测体系。施工人员的不安全行为是造成事故的主要原因，传统依靠安全员现场巡视的方式无法达到全天候、全覆盖的监督效果，且对于违规行为的发现存在滞后性。依托人工智能技术建立的智能监测系统，通过在重要的作业区域部署不间断运转的监控摄像头捕捉视频流，深度学习算法逐帧解析画面，精准识别未佩戴安全帽、未系安全带、随意横跨危险地带、违规操作机械设备等典型不安全行为。

人体关键点检测算法则能对头、肩、肘、膝等关节点的空间位置进行定位，判断人员姿势是否违反安全作业规范。当监测系统检测到违规行为时，立即在本地发出声光报警装置并对当事人进行现场提示，实时将违规截图和定位信息推送至项目管理人员的手机终端，便于管理人员及时赶到现场处理。智能视频监测仅作为安全管理辅助手段，监控布设、影像采集、数据存储全过程严格遵循《中华人民共和国个人信息保护法》等相关规定，划定规范采集范围，杜绝过度收集工人影像信息，企业安全生产主体责任、安全员现场监管职责不可弱化。此外，系统会对每天产生的违规数据进行工种、时间段、作业区域等多维度统计分析，生成可视化安全态势报告，为安全管理人员提供高发风险点的识别依据。

施工机械设备安全运行智能管控。塔吊、施工电梯、履带吊等大型机械设备在土木工程施工现场发挥着重要作用，这些设备的运行状况直接影响工程安全。传统设备安全管理依靠周期性的检修和操作人员经验判断，对轴承磨损、电机过热、结构疲劳等渐进性故障很难及时发现，一旦发生突发性失效，后果十分严重。人工智能技术介入后，设备安全管控可实现由“修”到“防”的转变。具体可在设备关键部位安装振动、温度、载荷、转速等多种类型传感器，对运行参数进行持续采集并传送至边缘计算节点，利用时间序列分析、异常检测等方法构建设备运行基线模型，将当前数据与历史正常数据进行比较。当检测到某一参数持续异常或多个参数间有异常联系时，算法能够识别出故障萌芽期特点，提前数小时或数天发出预警，给出故障部位和维修建议。

人工智能驱动土木工程施工低碳增效的实现路径

精准测算施工材料用量与损耗。施工材料浪费是建筑行业碳排放的主要来源之一，人工智能通过融合建筑信息模型、物联网感知和视觉识别技术，为材料全生命周期精准管控提供了技术支持。施工准备阶段，系统读取建筑信息模型各构件的尺寸、材质和数量等信息，根据施工进度计划及工序衔接情况，使用优化算法得到精确的材料需求量，自动生成采购清单及进场排程，从源头上控制采购余量。施工执行阶段，材料进场后使用射频识别标签或二维码进行数字化登记，库房领用记录和现场实际消耗数据通过物联网终端实时上传。同时，在现场部署摄像头配合图像识别算法对钢筋切割、混凝土浇筑、砌块砌筑等工序中出现的材料浪费情况进行量化统计，系统将实际消耗量、损耗量与理论用量展开自动对比分析，生成损耗热点报告，帮助管理者发现不合理下料、错误堆放、运输破碎等浪费问题，进而作出相应调整。对于施工产生的废旧材料，管理人员可利用人工智能视觉系统对材料种类、完整程度及污染程度进行评估，自动匹配最佳回收利用渠道或再生处理方式，将废弃物处置量降至最低，实现最大化资源循环利用。

动态优化施工工序与能耗配置。施工工序的安排与能源消耗存在直接联系，工序安排不合理或设备闲置运转都会引发额外的碳排放。传统工序安排依靠管理者个人经验和直觉完成，难以从全局角度协调工期、资源和能耗之间的关系。人工智能依靠历史项目数据、现场实时环境参数、施工规范约束，创建工序优化模型，经由仿真演算生成诸多备选工序方案，对每一个方案的工期、资源峰值、总能耗等重要指标进行评定，协助管理人员挑选出低碳高效的路径。以深基坑施工为例，模型可综合考虑土方开挖、降水、支护、防水等工序之间的衔接时间，调整交叉作业的先后次序，缩减大型机械频繁启动和空转时间。

施工现场水电消耗、塔吊、电焊机、空压机等设备的用能数据采用智能电表、水表实时采集，人工智能算法对能耗时序进行模式识别，找出高耗能时段、高耗能设备、异常用能峰点。根据系统运行情况对设备的启停控制进行调节，在非工作时间自动关闭照明和通风设备，在用电负荷低谷时安排高功率设备集中作业，实现供电容量平衡。通过智能控制器，系统可实现现场温度、光照等环境的变化对空调、电热等设备输出功率进行自动调节，推动施工效率和碳排放水平同步提高，实现低碳增效的目标。

人工智能能够推动土木工程施工安全管控和低碳增效由互相独立转变为互相融合。一方面，通过对人员行为实施智能监测、对设备实施预防性维护，提前阻断施工安全风险。另一方面，通过对材料用量进行准确计算、对工序能耗进行动态调整，实现资源节约和减排增效。推动智能技术落地，还要同步完善行业标准、企业管理制度与一线从业人员数字化培训体系，以体制机制配套保障技术效能充分释放。随着数字孪生、5G边缘计算和自主决策技术的不断发展，施工现场的实时感知和智能调控能力将持续增强，安全和低碳目标也将紧密耦合至工程全过程，持续赋能新型工业化、数字中国建设，推动土木工程行业向智慧建造和绿色建造更高层次发展。

【作者单位：泰山科技学院；本文系校级一流本科专业“土木工程”（Tk2023xjylzy001），校级一流课程“混凝土结构基本原理”（Tk2024xjylkc005）成果】