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人工智能技术在工程造价中的有效运用

引言：

面对不断变化的外界环境，工程造价管理需要贯穿项目开展的全过程。项目工程涉及的造价项目较多，数据复杂。传统的工程造价管理方式难以应对庞大的数据量，单机预算软件、手工算量的也难以满足各个行业的发展步伐。工程造价迫切需要新的手段来进行更有效的管理。在信息技术时代，人工智能技术的发展在项目建设全周期中起到了重要作用，它能够在一定程度上优化造价管理的工作流程，提高造价管理的计算效率，提升造价预估的准确性，使建设成本、维护成本、运营成本都在良好的控制范围内。

1.人工智能技术的基本理论

人工智能研究如何制造智能机器或智能系统来延伸人类的智慧，模拟人类的智能。人工智能系统拥有极强的环境适应能力，能够应对并解决各类实际问题。广义上的人工智能，包括专家系统、人工神经网络、模式识别智能机器人等。

人工智能拥有极强的感知能力，能够模拟人类的感官感知外部世界，从外界获取信息。其强大的记忆和思维功能，能够模拟人脑，对信息进行推理、联想、判断、分析、计算、决策，人工智能思维的过程便是将其记忆中的信息进行工作人工智能的学习能力和自适应能力让他能够不断学习、增长知识，适应环境，不自觉地接收新的信息，主动反映外部世界。当面对外部刺激时，人工智能能够及时做出反应并解决问题。

对人工智能的研究主要包括专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动程序设计机器人学、人工神经网络、智能决策支持系统等。专家系统拥有特定领域的庞大知识量和专家经验，能够模拟专家对事物进行分析和判断，专家的师傅，求解某个领域内的各种问题。由于融合了领域内的多名专家经验，专家系统的水平甚至可以超过人类专家的水平。机器学习是指计算机学习能力，让计算机能够主动向教师和书本进行学习，在实践中不断总结经验，完善自我。模式识别主要研究机器感知，通过机器进行自动的模式识别，在人类不干预的情况下，将模式自动归类于计算机中对应的模式中。

2.影响工程造价的因素

2.1工程造价的影响因素

2.1.1设计及业主方

工程造价的控制受到设计及业主方、宏观经济政策、施工方、第三方因素等多方面因素的影响。

施工阶段会遇到各种临时事故，施工设计需要变更设计，对部分设计计划进行修改，而修改工作必定会造成额外成本的增加。设计阶段出现失误会在施工阶段体现，需要再次变更结构符合工程需要，也因此会造成额外成本的增加。项目实施过程中，业主方的投资规划不到位、建设手续不全，或是未能及时向施工方付款等情况，有可能延误施工进程，使工程造价的增加。在施工过程中，业主的目标变化导致工期提前，在招标过程中未能设定明确的质量标准，过程中却额外要求需要工程达到省级或国家级优质工程标准等情况，也会导致项目取费标准提高，增加工程造价。

2.1.2宏观经济政策

宏观经济因素对施工材料造成影响，直接影响工程造价材料价格的大幅度变化，导致实际造价和预算相差较远。有的项目工期较长相关税率和汇率的波动也会影响进口材料和设备购入时的成本。政策的影响，导致工程行业及上下游相关行业的市场波动，引起造价的偏差。除此之外，突发因素例如自然灾害等，会使工程陷入瘫痪，不仅延误工期，还有可能造成不可挽回的损失。

2.1.3施工方

对于施工方来说，同一个施工项目可能有多个单位承包，而施工单位之间的配合问题、衔接问题等都有可能导致额外工程量的增加，工程量增加本身会增加造价，而该环节的额外工程量也会积累到下一工程环节，同样对造价产生影响。

施工过程中许多施工单位在组织设计时安排不当，对各项资源的应用不合理，资源没能得到合理规划而造成大量的浪费，人员管理协调不到，劳务分包人数过多或不足，都有可能对工程进度和造价产生影响；工程材料的不当管理容易导致材料损耗和丢失，增加工程的额外损失，需要增加材料收尾支出来添置和更换新的材料设备；材料的缺失还会导致工期延误，这些都会造成造价的增加；质量控制和安全控制不足，出现质量或安全事故都需支付额外成本翻修或赔偿。

2.2传统工程造价的劣势

工程造价管理需要伴随工程的全过程。传统控制模式是对工程预期支付或实际支付的全部固定资产投资费用进行计算和管理，在工程造价管理过程中跟随项目进展，进行成本估算、信息收集与反馈、偏差分析和矫正等管理与控制，保障工程项目经济高效开展。工程造价管理需要，在项目实施前确定造价的控制目标和造价控制计划，在项目实施过程中对计划进行实时监控，判断实际数据和计划值之间的偏差，分析偏差存在的原因，及时修正工程造价目标，提出针对性的解决措施，对下一阶段进行更好的控制和管理[1]。

传统的工程造价管理模式，采用定额计价的模式作为依据，而定额的编制速度无法满足市场价格的实时变化，定额计价有较大的滞后性，难以反映真实状况。对造价的分析同样滞后，属于事后控制，难以及时针对工程开展过程中造价的变