當前，人工智能技術發展跑出“加速度”，已成為一種前景廣闊的技術方案，可用於解決基礎設施建設面臨的重大挑戰，如安全事故率高、生產率低下和勞動力持續短缺等。

2025年3月，中國工程院院刊《工程管理前沿》（英文刊）第12卷第1期刊發《人工智能在基礎設施建設中的應用：批判性綜述》。該文系統總結了人工智能在基礎設施建設中的應用現狀，並強調未來研究的重點方向，為推動基礎設施建設的高質量發展提供了思路。

隨著人工智能在建筑行業應用的興趣和進展不斷增加，審視當前狀況並指出進一步研究的領域至關重要。

“我國正處於從‘建得快’向‘建得好’轉型的關鍵時期，人工智能在基礎設施建設中的深入應用，不僅是產業結構優化的技術支點，更是搶佔未來行業發展制高點的戰略選擇。”國家數字建造技術創新中心陳珂副教授介紹，一些人工智能技術已經得到很普遍的應用，比如基於卷積神經網絡（CNN）的工程圖片語義分析，通過分析基礎設施建設現場拍攝的圖片，識別和預警現場安全風險。同時，基於循環神經網絡（RNN）的工程序列異常數據和基於BERT的工程文本挖掘等技術也在不斷探索中。

AI視頻監控儀。受訪者供圖

對於機器人技術，其正逐步從實驗驗証與示范應用階段向工程化落地與規模推廣階段過渡。例如，混凝土噴涂、鋼筋綁扎、鋼結構焊接、砌筑作業、高空噴涂等專用機器人，已經在部分試點項目中得到了應用驗証。這些機器人主要應用於重復性強、勞動強度大、危險性高的作業任務。此外，當前新一代“造樓機”“架橋機”等智能化施工集成平台的研發與部署，將多工序、多設備融合於統一作業空間，正在推動施工現場由“單點智能”向“集成智能”轉變。

鋼結構焊接機器人。受訪者供圖

“人工智能是建筑行業實現智能建造的關鍵支撐技術。”陳珂表示，人工智能提升了建筑行業的數據驅動與智能決策水平，減少了僅憑經驗決策的低效與不准確性，顯著提升了項目實施與管理的科學性，有助於構建更加可靠和可持續的建造體系。

然而，人工智能在基礎設施建設實際應用中仍面臨許多問題。首先，人工智能模型訓練需要大量高質量的數據，但是工程建造項目中的各類數據往往分散且標准化不足。其次，施工現場環境復雜、工況多變，對人工智能系統的泛化能力與實時響應提出了更高要求。此外，人工智能系統的初期部署成本較高，對資金與技術儲備有限的中小型建筑企業構成較大的使用門檻。

展望未來，可以進一步擴展人工智能在基礎設施建設中的應用領域，例如碳排放管理等。突破人機協作方法與技術，尤其是在高風險施工場景中，進一步將人類的直覺和判斷能力與機器的感知和算法決策能力相結合。與數字孿生、多智能體系統等結合，打造貫穿設計、施工、運維的全生命期智能建造解決方案。（張沛、王郭驥）

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