［摘要］传统工程造价预测方法在处理复杂的非线性关系和多维特征数据时存在局限性，已难以满足现代工程造价精准预测的需求。人工智能技术的介入，使工程造价的预测与决策环节逐步向以算法驱动为核心的数智化方向转型。文章围绕人工智能在工程造价预测与决策中的应用展开系统性研究，首先阐述人工智能在工程造价预测与决策中的应用现状，其次揭示人工智能应用过程中所面临的挑战，最后提出构建多层级标签体系、设计造价语义词库与引入工程节点感知机制三项应用措施，以推动人工智能在工程造价预测与决策中的有效应用。

　　［关键词］人工智能；工程造价；预测；决策

　　0引言

　　工程造价是指在建设工程中，业主（投资者）为完成一项工程所预期支付或实际支付的全部固定资产投资费用。它不仅包括土建工程的造价，还涵盖公路、铁路、水利、电力等各类工程的造价。工程造价管理贯穿于工程项目全生命周期，其核心职能不仅在于静态成本的精准测算，更在于动态过程中的判断、评估与响应。长期以来，工程造价工作依赖定额体系与专业经验完成，从数据获取到决策生成高度依赖主观判断，难以满足当下工程项目在体量、复杂度与数据密度方面的要求。与此同时，人工智能技术逐步由试验性演示阶段迈入工程应用领域。以此为契机，工程造价预测与决策开始呈现出结构化建模、算法分析与系统辅助的综合趋势。

　　1人工智能在工程造价预测与决策中的应用现状

　　1.1工程造价预测中的人工智能应用现状

　　近年来，人工智能技术已逐步嵌入工程造价预测流程，构建出以数据驱动为核心的新型估算框架。传统基于人工经验和定额体系的静态估算模式逐渐被智能化算法取代［1］。在实际项目中，算法模型已具备处理高维变量、识别非线性规律的能力。以云栖小镇国际会展中心二期工程为例，项目团队引入反向传播（Back Propagation,BP）神经网络、XGBoost和随机森林三类模型，配合建筑信息模型（Building Information Modeling,BIM）平台构建完整数据体系。工程各阶段数据经由物联网设备实时采集，导入算法模型进行特征提取与动态修正，进而实现施工成本的连续预测与滚动更新。实验数据表明，BP模型在总造价层面预测误差率为2.81%，XGBoost模型在结构成本控制中偏差率降至1.68%，而随机森林对复杂特征变量的识别率达98.3%。同时，某工程造价动态预测模型通过BIM-5D技术，打破了三维几何模型（3D）、施工进度（4D）、成本数据（5D）间的信息壁垒，创新性地引入跨平台接口协议（IFC标准）实现系统的数据互通，解决了传统“数据孤岛”问题。这些结果反映出人工智能已从试验性阶段迈向工程实用阶段。

　　1.2工程造价决策中的人工智能应用现状

　　在造价决策领域，人工智能逐渐渗透到各类场景的分析判断流程中，尤其在招标控制价制定、设计优化选择、变更调整评估等节点中应用频繁。不同于预测模型的数值输出，造价决策更强调推理逻辑与条件约束的协同处理。目前，典型实践多采用知识图谱、专家规则编码与多目标优化模型嵌套的组合架构，通过将历史项目的成本分布、工艺路径、工期信息等要素以图数据形式进行建模，系统可对给定的设计方案进行代价推演与风险评估［2］。部分大型建设单位已部署基于自然语言处理技术的辅助决策系统，用于分析合同条款、提取关键造价条文、标引风险费用边界。而在动态造价管控环节，强化学习算法被用于识别成本控制路径的最优策略，配合BIM和地理信息系统（Geographic Information System,GIS）技术，提供区域资源调配建议。与传统模式相比，现有人工智能系统在知识积累速度、多方案并行计算与指标权重自适应等方面体现出技术适配优势，使其在面对不确定性较强的投资判断、变更管理及方案迭代中实现体系性应用。
       2人工智能在工程造价预测与决策中的应用挑战

　　2.1造价预测样本结构异质性限制算法有效训练

　　当前，工程造价预测实践中所使用的工程数据样本呈现出高度异质性，尤其在不同项目类型、地域造价水平与建设模式之间，数据结构差异显著。以公共建筑、市政工程与工业厂房为例，其工程量组成、清单编码标准与成本构成逻辑存在系统性偏移。在实际模型训练中，即便样本数量充足，算法仍存在输入特征不稳定的问题，难以形成统一预测策略。另外，现行数据源多来自项目后评估文档、投标控制价资料及施工过程报表，这些信息在格式、粒度和语义表述方面差异较大，导致数据清洗与特征工程难以标准化［3］。即使应用了归一化、标准差缩放等处理技术，不同样本间的特征仍存在不可控变异风险，从而严重影响预测模型的泛化能力。

　　2.2造价决策中工程语义难以被算法准确识别

　　在造价决策过程中，输入信息往往包含大量工程语义表达，如施工组织方案、合同条款、工艺节点描述与预算调整依据等。这类信息通常以自然语言形式嵌入文本，语义多义性强，句式复杂，且包含专业术语与模糊性判断表达。在现有模型处理逻辑中，自然语言处理算法虽能完成基础关键词提取与语义标注，但难以有效捕捉行业语境下的决策逻辑。例如，在分析施工合同文本中，关于“总价包干但遇设计变更可申请调整”类表述时，模型无法判断变更是否构成成本边界重估的依据，也无法从技术参数中推导其成本影响强度。此外，不同项目管理团队对语句结构的使用偏好不一，同义表达方式多样，增加了文本结构解析的复杂性。即使引入大模型与词向量编码机制，在处理造价决策信息时仍存在语义偏移与逻辑断裂问题。

　　2.3预测模型对清单数据变化响应滞后

　　工程造价预测高度依赖清单计量与价格动态两个维度的联动建模。当前，人工智能模型在处理静态清单数据集时表现稳定，但对施工阶段发生的清单调整响应迟缓。在实际工程推进过程中，因设计图纸深化、现场技术优化或政策调整引发的清单项目变动频繁。此类变化往往未能及时反映在原始数据集中，导致模型继续基于过时特征进行预测，输出结果偏差显著。现有系统大多以施工图预算为基础构建输入变量，忽视了设计动态调整对工程量与费用构成的实际影响。另外，人工智能模型的训练周期普遍较长，一旦输入特征体系更新，只有重新训练才能保持预测准确性，这使得系统在快节奏项目推进中很难维持稳定运行［4］。

　　3人工智能在工程造价预测与决策中的应用策略

　　3.1建立多层级标签体系

　　要破解工程造价预测模型训练中样本结构异质性的根源性问题，必须先从数据标注体系入手，建立一套跨项目、跨地域、跨工程的多层级特征标签框架。同时，建立工程造价数据库，工程造价数据库中的每一条样本记录应包含图1所示的基础标签。在此基础上，再进一步细化结构体系、外立面类型、功能分区、造价构成比等衍生特征，构建样本间的多维属性关联。这一标注体系需要在数据录入阶段统一执行，而非依赖模型端自动归类，从根源上约束特征离散度。

　　实施层面，可依托区域造价信息平台与行业协会，推动样本归集标准向统一结构靠拢。例如，针对南方湿热地区与北方寒冷地区建筑材料价格季节波动的差异，应设立“气候区段”字段，并与预算时点联动标注，避免在模型训练中被误判为异常值。项目建设单位在数据整理环节应配置独立的特征工程小组，专责完成字段规整、类型编码、缺失补全等清洗任务。模型设计阶段，应采用分层建模策略，先由主模型进行样本初筛，再由子模型针对同一标签集群数据建立局部预测算法，减小预测偏差。同时，定期对标签体系进行动态调整，以适应造价行业口径变更及新型建设技术的引入，确保标签体系具有可持续更新能力和适应性。

　　3.2构建造价语义词库与多语境语料引擎

　　人工智能系统应用于工程造价决策环节时，为精准处理合约文件、设计说明、预算说明等自然语言文本，建议优先构建一套基于造价语义的专有词库与语境判别机制。词库构建不能局限于词面收集，而应由人工抽取行业专家长期使用的惯用语、缩略表达、隐性指令句等语义单元，结合语料文本形成语义标签数据库。同时，模型训练所使用的文本语料库应覆盖多类型项目、多角色输出、多时间阶段文档，包括设计院说明、施工单位会议纪要、监理审批意见、审计整改建议等，形成语境多样性。在预处理阶段，引入句法关系图与上下文位置编码机制，对关键信息进行结构化提取。

　　在系统架构中，可设置双通道解析流程，一条路径处理规范性表述，另一条路径针对非正式表达进行相似句型聚类与含义归类。上述过程不能完全依赖通用自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）工具，应专门开发造价行业子模型。在模型推理阶段，应叠加逻辑推断模块，将语义片段与历史决策逻辑进行比对，实现近似匹配判断，增强系统对实际业务规则的理解能力［5］。另外，可定期邀请工程造价从业者进行判读误差标注，形成反向反馈数据，不断增强模型的语言适应性。

　　3.3构建工程节点感知机制

　　工程造价预测模型中普遍存在对清单变更反应迟缓的问题，其根源在于模型结构与数据来源之间缺乏即时联动机制。为解决此问题，应从源头引入工程节点感知机制，使模型具备自动识别清单变更信号并更新参数的能力。该机制要以施工进度节点、设计变更通知、现场技术方案审批为触发源，设定多级联动事件，实时同步至模型输入端。

　　具体做法：在施工BIM系统中设定数据同步接口，一旦构件规格、工程量、施工方式等关键字段发生调整，即自动生成清单变更通知并转化为结构化数据，推送至造价预测平台［6］。同时，设定变更类型识别模板，对不同来源的变更分类建库，分为结构类、材料类、工序类、临设类等，设置不同处理优先级。为提升系统响应的整体稳定性，需要构建一套清晰的感知流程体系，对各节点任务进行模块化配置。工程节点感知机制的系统响应流程如表1所示。

　　模型接收变更数据后，调用对应子模块进行局部参数调整，避免整体模型重新训练导致资源损耗。为保证机制的稳定运行，还应配套建设动态清单基准库，收录项目执行期间所有历史清单版本及其对应造价结果，作为模型评估与修正的底层参考。在此基础上，设立阈值控制机制，当某类变更造成预测偏差超过设定比例时，系统将标记该类变更为高敏感事件，优先引入人工校核流程。在平台功能层，考虑配置变更事件记录面板与可视化修正日志，便于预测人员追溯模型调整路径，以提升系统的可审计性与操作透明度。

　　4结束语

　　人工智能已成为推动工程造价工作变革的重要力量。本文在分析人工智能在工程造价预测与决策中的应用现状基础上，揭示人工智能应用过程中所面临的挑战，并据此提出构建多层级标签体系、构建造价语义词库与多语境语料引擎以及构建工程节点感知机制三项可操作性强的应用建议。后续研究宜进一步聚焦多模型协同机制的实现方式、语义推理能力的定量评估路径以及清单变更触发下的局部参数重构逻辑，同时，应构建覆盖工程项目全生命周期的造价数据管理系统，以增加人工智能介入的深度，实现造价预测与决策的双向耦合。

主要参考文献

　　［1］郝同金.人工智能技术与工程造价的融合应用［J］.中国建筑金属结构,2025(12):193-195.

　　［2］王景,程浩.BIM与人工智能融合的工程造价动态预测模型研究［J］.长江工程职业技术学院学报,2025(2):16-19.

　　［3］李喜梅.基于人工智能技术的建筑工程造价估算研究［J］.城市建筑,2021(5):146-148.

　　［4］张羽洋.基于人工智能的工程造价自动计算系统设计［J］.信息记录材料,2025(5):41-43,46.

　　［5］乐裕.浅析人工智能技术在工程造价领域的应用前景［J］.散装水泥,2024(4):104-107.

　　［6］巩雪峰.基于数据挖掘的公共建筑工程造价预测研究［J］.建筑监督检测与造价,2023,16(增刊1):15-19.