工程项目在施工过程中控制手段尤为重要，特别对于市政工程这种涉及专业项目多、工种多、范围大、人员流动性大、外界干扰多的工程，对资源的利用和成本控制、进度控制、安全控制、质量控制等过程控制要求高。传统的工程控制中，面对这种复杂多变的工程项目，单靠人力不仅难以有效应对其中存在的不确定性和各类风险因素，也大大增加工作量及工作强度。而在AI技术的加持下可以弥补传统技术的不足，开展智能化和精准化的控制工作。因此，项目管理人员可以构建智能化项目进度控制模型，提高工作效率，根据现场情况及AI反馈数据精准调节，不仅能够控制成本，有效规避各类风险因素，也能实现经济效益的最大化。

1.AI技术在工程控制中的运用优势

将AI技术应用于工程控制中，具有增强实时性的应用优势。在具体的工程项目中，可以利用传感器和监控设备收集现场的信息，开展实时监测工作，分析数据可以及时发现存在的偏差并预警，有效强化管理的实时性^[1]。AI技术可以通过分析大量的历史数据和实时监测数据，精准地预测工程进度和潜在的风险。可以提高管理的准确性，降低隐患，规避风险，实现管理工作的目标。使用自动化代替人工，可以提升整体的工作效率，例如，GPT-4、DeepSeek工程语义模型自动生成各类标准报表，编制效率提升了98%，提高工作效率。

2.AI技术在工程控制中的运用场景

2.1现场监控

在工程技术控制中，应用AI技术，可以完善施工现场智能监控系统的设计。在具体应用中发挥计算机视觉和传感器技术的优势，开展实时监控工作，打造多模态感知系统^[2]。加入无人机航拍，拍摄整个施工现场，了解整体情况，利用图像识别算法，与BIM技术结合搭建现场模型，利用传感器捕捉施工设备的运行情况。可以预测分析现场情况，也可以实时识别各类风险因素，智能预警，提高管理人员和施工人员的重视，采取恰当措施，解决隐患，保障施工的安全性和合规性。例如，可以通过无人机、摄像机及各类传感器对施工全过程进行智能监控，通过监控系统及时做出预警，可以及时发现安全事故（如深基坑坍塌、中毒、违章作业、违章指挥等）和各类质量问题（如机械超挖、钢筋配置错误、地基基础不均匀沉降等），减少因人员疏忽引起的各类事故发生，且大大降低管理人员工作难度，减少作业人员的危险作业量。其应用于市政工程控制中，可以保障人员安全，提高工作效率。

2.2智能进度预测

AI技术应用于工程控制中，能够充分发挥数据挖掘与模式识别技术优势。数据挖掘技术主要是深入分析大量的历史项目，借助数据揭示出影响工程的关键因素^[3]。挖掘出其中的隐藏信息，构建模型，开展智能建筑预测工作。模式识别技术可以帮助系统识别、理解项目进度中常见的一些模式和趋势。更好地把握项目进度的规律，制定出更加科学合理的进度计划。两者综合应用，有效提高工程进度控制的效率。在AI技术的支持下，运用学习算法生成更加精准的市政工程进度计划，合理地安排工程任务的排序和时间，选择最短工期或者最低成本的方案，实现进度控制的目标要求。

2.3资源调动管理

 AI技术可以通过工程进度计划、实时的施工情况合理地调配资源，加强资源管理，提高资源利用率，有效控制成本。通过与现场监控系统相结合，了解现场施工情况，分析工程进度计划整合现阶段的人力、物力、财力等各种资源，提出配置资源的优化方案，以供决策人员参考。管理人员可以根据情况开展智能调度，合理地安排施工人员任务，调度施工设备，确保各类资源得到充分地利用。

2.4风险预警预测

市政工程项目在施工的过程中存在很多影响因素，因此开展实时监控工作，优化调整，可以有效规避应对潜在的风险。在具体的项目中，通过机器学习模型和实时数据分析，监控项目进度，识别其中的潜在风险。同时根据进度情况，可以分析计划的科学性与合理性，做好调整工作，选择最优解，自动地调整现阶段的进度计划，有效规避风险，减少隐患，提高进度控制的效率^[4]。例如，在施工过程中，开展进度监控工作，及时分析偏差产生的原因，对于施工工艺问题、人员变动等及时做出调整。根据偏差分析的结果，自动生成调整方案，为相关人员提供重要的依据，优化进度计划，使其尽快回到正常的轨道中，避免延误工期。

3. AI技术在工程项目进度控制中的优化应用

3.1构建优化模型

市政工程项目中，为了充分发挥AI技术的优势，相关人员可以构建优化模型，开展实时监控工作。例如，基于大量的历史工程进度数据和先进的机器学习算法等，开展数据深入分析，识别、提取其中的关键因素。应用交叉验证、网络搜索等手段进行模型验证，构建进度优化模型，使其具备出色的泛化能力和预测精度。在具体应用中，该模型可以预测未来的趋势，自动地进行资源的分配，调整工程进度计划，为管理人员提供技术上的支持，顺利开展工程建筑的控制工作。

3.2利用智能算法优化计算

在工程进度控制工作中，利用智能算法优化计算，可以实现对工程进度的精准控制。可以通过结合数据进行计算，得出最优解空间，找出最佳的进度安排以及资源分配方案。在具体应用中，管理人员可以借助智能算法提供的相关方案，合理编制进度方案，分析其中存在的影响因素，制定备选方案，可以为项目进度管理提供一定的保障。

3.3优化系统建构

针对市政工程的智能监督控制工作，需要完善其数据基础，建立市政工程特征库，同时部署边缘计算节点，完善基础建设，满足智能控制的要求。其次，开展系统集成架构，设计微服务架构，并与政务云平台对接。智能终端能够实时采集传感器数据；使用无人机集群，每日巡检获取三维点云。数据的处理层中建设完善数据库，并应用特征工程，开展详细分析，挖掘其中特征。应用服务层可以提供预测服务、可视化服务和报表服务，满足进度控制的各项要求。此外，还要注重人员培养。提高管理人员的综合素养，能够熟练使用AI技术，开展智能控制工作。

4.结束语

综上所述，将AI技术应用于市政工程控制工作中，可以增强管理的实时性，有效规避风险，提高控制的效率。而在具体应用中，主要开展施工现场管理、智能技术预测、资源管理调度和风险识别预测。构建优化模型，利用智能算法优化计算，并完善系统架构。充分发挥AI技术的优势，强化AI进度控制建设，提高进度管理的效率，为市政工程的项目管理提供一定的支持。

参考文献

[1] 吕刚. 基于人工智能技术的工程项目进度控制与优化方法研究[J]. 工程设计与施工,2024,6(4).

[2] 刘向东. 基于人工智能的建筑工程进度管理系统设计与应用[J]. 江西建材,2023(10):322-324.

[3] 李惠君. 市政工程施工进度的管理与控制策略研究[J]. 居业,2024(7):190-192.

[4] 叶梦林. 市政工程项目进度控制要点探析[J]. 四川建材,2024,50(12):210-212.