中国香港某大型基础设施项目现场（图片来源：Ping Yin Liu/Dreamstime.com）

项目总监无力筛选 TB 级海量原始数据来掌握现场实况，但人工智能可以做到。

每一项大型基础设施项目，开局都拥有一份完美的方案：工期紧凑，工序排布逻辑严谨，三维模型清晰展示成千上万项施工构件如何组合成型。但凡是管理过超大型工程的人都清楚后续会发生什么。第一铲土落地的那一刻，施工现场的实际进展，就会开始快于计划的更新速度。

如今施工现场的问题，不在于看不清现场情况。承包商动用无人机航拍、起重机搭载监控摄像头，激光扫描把每一处施工进度都记录下来。

真正的瓶颈在于时间。项目总监没有精力去筛选 TB 级别的海量原始数据，更耗不起等待耗时一周编制完成的人工进度报告。等数据处理完毕，施工现场早已发生新的变化。管理者只需要搞清楚一件核心事：昨天实际完成的施工，是否和计划应当完成的内容保持一致？
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让数据贴合现场实况

这正是人工智能在工程一线落地、发挥务实价值的地方。它不会充当自主决策的管理者，也不会取代项目团队的专业经验。它承担的是繁重、却不显眼的数据对齐工作：接收源源不断的现场照片与扫描数据，自动和原始项目方案比对，弥合施工计划与施工现场之间的偏差。

过去，要让施工进度计划与三维模型和现场实际保持同步，是一项专业性极强、耗费大量人力的工作。需要虚拟设计与施工（VDC）专家，手动把无人机采集的数据匹配到进度计划上。由于处理周期漫长，项目大部分团队很难拿到实时信息。此时三维模型沦为后视镜，而非指导前行的方向盘。

而人工智能正在消除这类痛点。依托实景采集平台，机器学习算法可以高效解析非结构化实景数据，例如混凝土浇筑现场照片、钢结构激光扫描点云，精准定位该部分施工对应到 4D 进度计划中的位置。技术会自动标记已完成施工内容、滞后项以及工序错乱的作业。
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规避代价高昂的现场施工失误

举个大型轨道交通项目中很常见的工况：进度计划显示某区段具备大规模混凝土浇筑条件。但现场实际情况是，机电管线套管尚未全部安装完毕，或是钢筋验收在前一天下午晚些时候被耽搁。 按照传统模式，驻场办公室的 VDC 团队可能要等到每周协调会才发现该问题。而此时混凝土罐车已经在工地门口待命，将造成成本极高的调度事故。

如果由人工智能在后台持续开展数据比对，现场主管早上喝咖啡时查看平板，就能看到昨日现场扫描数据和今日 4D 模型之间醒目的红色异常预警，在罐车驶出搅拌站前就叫停本次浇筑作业。

项目经理无需等待数日才能拿到更新，直接获取自动生成、精准可靠的进度反馈。这时，这套模型才称得上真正的数字孪生。它不再仅仅是施工前的规划工具，而是实时反映现场状况，可供项目团队信赖、用于日常管理的动态载体。
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赋能一线现场团队

这项技术真正的价值，不只是提升速度，更在于降低使用门槛。人工智能承担繁重的数据对齐工作之后，普通人员无需成为软件专家，就可以获取关键信息。

多家跨国大型承包商已经运用这套一体化工作流，让超大型项目的决策不再局限于少数专业人员。

借助人工智能，现场工程师可以即刻核验土方工程是否达成计划目标；商务总监在审批大额工程付款前，可直接核实实体施工进度。人工智能消除技术壁垒，把工具从专业部门交到真正在一线建设工程的人员手中。它如同副驾驶，帮助团队尽早做出判断，避免小延误演变成关键线路上的重大故障。
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小切口切入，做深做实

那么承包商该如何平稳完成转型，避免时间与资金浪费？企业最不可取的做法，是为了完成数字化考核指标，盲目大范围部署 AI。通用聊天机器人、流于形式的企业级 AI 部署，无法为数十亿美元级工程项目带来实质改善。

我给企业的建议十分简明：小切口切入，做深做实。挑选施工现场某一项具体、痛点突出的问题，例如短期进度跟踪，或是土方工程进度核验。将人工智能精准用于解决这单一问题，先验证投资回报。让一线团队切实感受到工具减轻工作负担，不用被迫去试用尚不成熟的软件，以此建立团队对新技术的信任。

归根结底，建筑业人工智能落地成功与否，并不取决于算法是否炫酷，而取决于谁能够最可靠地把现场数据转化为实际行动。

文章来源：CIOB旗下国际专业期刊《Global Construction Review（全球建筑回顾）》，未经授权请勿转载使用。
作者：摩根・海斯（Morgan Hays），奔特力系统（Bentley Systems）建筑行业高级产品管理总监