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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ETQM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Engineering Technology and Quality Management</journal-title></journal-title-group><issn>2995-3170</issn><eissn>2992-9806</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ETQM.2026030035</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>AI在建筑工程管理中的应用研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/ETQM/4/3/10.61369/ETQM.2026030035</url><author>邱小宝</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>4</volume><issue>3</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-03-20</published-time></date></history><abstract>随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）已成为推动建筑工程管理数字化转型的核心驱动力。传统工程管理模式面临着数据碎片化、决策滞后及风险管控难度大等挑战，难以满足现代工程项目精益化管理的需求。本文旨在研究AI技术在建筑工程管理全生命周期中的应用机制与实施路径。首先，文章分析了当前工程管理的现状及痛点；其次，重点探讨了机器学习、深度学习、知识图谱及BIM集成技术在进度预测、成本控制、安全风险识别与质量缺陷检测等关键环节的具体应用场景与算法模型；最后，结合实际案例阐述了AI赋能工程管理的优势，并指出了在数据标准化、人才培养及技术落地等方面存在的问题与对策。研究表明，AI技术的深度融合能够显著提升管理效率，实现工程决策的智能化与科学化，为未来智慧工地的建设提供理论依据与实践参考。</abstract><keywords>人工智能,工程管理,智慧工地</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 丁烈云. 数字技术为工程建造转型升级提供新机遇[J]. 施工企业管理, 2022(1):82-85.[2] 房霆宸, 左俊卿, 龚剑. 计算机视觉在建筑工程施工领域的研究与应用[J]. 建筑施工, 2021,43(11):2376-2379.[3] 刘向东. 基于人工智能的建筑工程进度管理系统设计与应用[J]. 江西建材, 2023(10):322-324.[4] 王元鸷, 蒋慧杰, 吴海航. 人工智能技术背景下建筑机器人对工程造价影响的研究[J]. 工程造价管理, 2024(1):17-24.[5] 王倩, 邹晔, 刘冰, 等. 人工智能时代面向企业需求的工程管理专业人才培养路径[J]. 山西建筑, 2024,50(24):196-198.[6] 孙啸天. 基于人工智能和大数据技术的建筑工程质量风险识别与评估研究[J]. 中国质量万里行, 2023(11):56-58.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
