□龚露露

智能建造是推动建筑业高质量发展的关键。本文探讨智能建造技术在建筑工程质量管理中的应用效果与实施路径。研究基于江苏省智能建造产业基地项目的实践，系统分析了BIM、物联网、人工智能及无人机等关键技术在设计、施工、验收等环节的具体应用。结果表明，智能建造能显著提升质量管控的精细化、可追溯性和效率，实现从“被动检查”到“主动预控”的转变。文章最后针对当前推广中面临的成本、人才与数据集成挑战，提出了相应建议。

关键词：智能建造；质量管理；BIM；物联网；数字化

质量是建筑工程的根本。传统质量管理模式依赖人工经验与事后检查，存在信息滞后、管理粗放、难以追溯等问题，已难以适应现代工程规模化、复杂化、精密化的建设需求。以数字化、网络化、智能化为特征的智能建造技术，为工程质量管控带来了革新性解决方案。其通过信息技术与工程实践的深度融合，实现对“人、机、料、法、环”全要素的实时感知、协同分析与精准控制，推动质量管理从“被动应对”向“主动预控”转型。本文基于典型工程实践，重点剖析智能建造技术在提升工程质量方面的实施路径与应用成效。

智能建造关键技术及其质量管理价值

智能建造是一个多技术融合的体系，各项技术在质量管理中发挥着协同增效的作用。

一、建筑信息模型（BIM）技术

BIM作为工程的数字孪生体，是智能建造的数据基础。在质量管理中，其价值主要体现在：

碰撞检查与设计优化：通过多专业三维协同设计，提前发现并解决管线冲突等问题，从源头上减少返工与质量隐患。可视化技术交底：将二维图纸转化为三维模型，辅助施工人员直观理解复杂节点与工艺要求，降低误读图纸风险。虚拟样板引路：创建关键工序的数字化工艺样板，为现场施工与质量验收提供统一、精确的参照标准。

二、物联网（IoT）技术

物联网通过部署各类传感器，实现对施工要素的实时状态监控与数据采集：

材料溯源管理：利用RFID或二维码标识关键建材，实现从生产、运输到使用全过程的可追溯，杜绝不合格材料误用。设备安全监控：实时监测大型机械的运行参数与环境数据，超限即时报警，防范设备相关质量安全事故。环境智能调控：在大体积混凝土养护等环节布设温湿度传感器，自动维持规范要求的养护条件，保障实体质量。

三、人工智能（AI）与图像识别

AI为质量管控赋予智能化分析能力：

智能安全质量巡检：基于AI算法的摄像头或无人机可自动识别现场人员防护、脚手架搭设等是否符合规范，并生成整改通知。缺陷自动识别：通过图像识别技术高效检测混凝土表观缺陷（如裂缝、蜂窝），实现缺陷的数字化记录与统计管理。

四、无人机与实景建模技术

通过无人机倾斜摄影快速生成施工现场实景三维模型，用于土方工程精准计量，避免超挖欠挖；进度与质量可视化对比，将实景模型与BIM设计模型叠加分析，直观检查施工偏差。

实践应用案例：江苏省智能建造产业基地项目

以江苏省智能建造产业基地项目为例。该项目作为中施企协2025年智能建造观摩项目及省级智能建造试点项目，系统集成了多项智能建造技术，实现了质量管理模式的整体升级。

一、项目概况与目标

“新建相城区智能建造装备项目”体量大、工期紧、质量目标高（确保“扬子杯”，争创“国优奖”）。项目确立了以“BIM+智慧管理平台+智能装备”为核心的新型质量管理模式，旨在打造智能建造质量标杆，培育专业人才，推广先进技术。

二、各阶段智能技术应用与成效

勘察与设计阶段。采用无人机航拍、三维激光扫描获取高精度地形地质数据，建立三维地质模型，直观分析不良地质分布，优化基础与支护方案，从源头防控风险。同时，勘察数据形成统一的数字资产，无缝传递到设计和施工环节，各方基于同一份透明的地质资料协同工作，减少了信息误判，使决策更科学、高效，从根本上为整个项目的质量管控奠定了坚实的数据基石，显著提升工程前期地质勘察工作的质量管控水平。基于BIM的深度预控，向项目搭建了全专业的BIM模型，从线上沟交流到线下管综深化会议，解决了约400余项管综优化问题，预计减少返工损失超110万元，优化排布顺序、吊顶净高等布置方案，提升了业主满意度。利用BIM+AR进行专项交底、实模复核，效率提升60%，一线作业人员理解错误率下降超80%。对于一期异形幕墙，常规的设计手段无法准备定位这些异形的点位，而BIM平台可以完美的解决这个问题，采用数字化平台来描述异形建筑各个细部的衔接。同时，模型与信息的无缝传递确保设计意图准确、无误的交付给施工和运营阶段，为预制加工、精准施工和后期管理提供唯一、可信的数据源，奠定全生命周期质量管理的坚实基础。

施工阶段。智能施工与装备应用：推广应用各类机器人超过27款。例如，地面整平机器人实现混凝土浇筑、刮平、收面自动化作业，累计施工面积超12万平方米，地面平整度一次验收合格率提升近20%。墙面喷涂、打磨机器人实现涂料自动化施工，累计作业面积超6万平方米，施工质量整体提升约30%。使用小型智能工具（如智能钢筋绑扎枪、电动穿线机等）超过25款，在提高工效的同时保障了工序质量。智能测量与监测：采用测量机器人、智能放样机器人等进行精准放样与实测实量，测量效率大幅提升，综合成本降低约50%。对高支模、大体积混凝土等关键部位实施实时监测。例如，通过传感器在一次混凝土浇筑中及时预警立杆压力异常，避免了一起可能的安全质量事故；利用智能测温系统成功控制大体积混凝土内外温差，未产生温度裂缝。

运维准备阶段。数字化质量档案：为每户建立关联BIM模型的“数字质量档案”，集成隐蔽工程影像、材料报告等，实现质量信息可追溯、交付透明化。AI辅助缺陷排查：应用图像识别系统对地下室剪力墙进行表观质量普查，10分钟内完成原需2人日的工作量，并自动生成缺陷定位图，极大提升整改效率。

面临的挑战与未来展望

智能建造的推广仍面临三大挑战：初期投入成本较高、复合型人才短缺、各系统数据标准不统一形成“信息孤岛”。

为应对这些挑战，未来应聚焦：强化政策引导与效益示范：通过补贴政策与标杆项目证明其长期经济效益，降低企业采纳门槛。加快复合型人才培养：深化产教融合，在企业内部加强数字化培训，构建适配智能建造的人才梯队。推动数据标准与平台整合：行业层面应致力于建立基于BIM的统一数据交换标准，鼓励开发集成化项目管理平台，打破数据壁垒。

结论

智能建造通过BIM、物联网、人工智能等技术与质量管理流程的深度融合，构建了覆盖工程全生命周期的数字化质量管控生态系统。实践表明，该模式能有效实现质量问题的事前预防、事中控制与事后追溯，显著提升工程质量的可靠性与一致性，并带来明显的经济效益与管理提升。尽管面临成本、人才与数据融合的挑战，但随着技术不断进步与行业协同推进，智能建造必将成为推动建筑业高质量发展的核心力量。施工企业应主动拥抱变革，持续提升质量管理的智能化水平，以增强核心竞争力。

参考文献：

[1]李小冬,张智慧.智能建造理论与技术体系框架研究[J].土木工程学报,2020.

[2]王广斌,冯妍.基于BIM的建筑施工质量主动控制研究[J].工程管理学报,2019.

[3]刘占省,赵雪锋.物联网技术在建筑施工质量管理中的应用研究[J].图学学报,2018.

[4]中国建筑业协会.中国智能建造发展报告2022[R].2022.

[5]许璟琳,杨璐.人工智能在建筑工程质量检测中的应用与展望[J].施工技术,2022.

（作者单位：中亿丰建设集团股份有限公司，江苏 苏州215131）