铁路工程是国家基础设施建设的重要组成部分，其工程造价管理直接影响到工程的效益和国家的经济发展。传统的工程造价管理方式往往依赖于人工计算和经验判断，存在效率低下、误差率高等问题。而人工智能技术的引入，为铁路工程造价管理提供了新的解决方案。

一、人工智能在铁路工程造价管理中的应用

人工智能（AI）在铁路工程造价管理中的运用，正在逐步改变传统的工程预算和成本控制方法。以下是AI在这一领域中应用的几个方面：

（一）预算预测与成本估算

通过深度学习和数据挖掘技术，AI能够处理和分析大量的历史项目数据，识别影响成本的关键因素^[1]。这些因素包括但不限于地质条件、工程设计复杂性、劳动力成本、材料价格波动、设备租赁费用等。训练出的预测模型可以为新的铁路工程项目提供高度准确的预算预测，从而减少成本估算的误差，提高资金使用的效率。

（二）资源优化配置

AI通过先进的算法，如遗传算法、模拟退火算法等，可以在项目资源规划中发挥重要作用^[2]。这些算法能够考虑到各种约束条件，如工人的工作时间、材料的供应限制、设备的运行状态等，从而实现资源的最优分配。此外，AI还可以预测市场趋势，帮助决策者合理安排采购时间，避免因价格波动导致的成本增加。

（三）风险管理

AI能够通过模式识别和预测分析，识别出可能影响铁路工程项目的潜在风险。例如，通过分析历史数据，AI可以预测工程变更的可能性，评估天气状况对工程进度的影响，或者预测政策变动对项目成本的影响。这些信息可以帮助决策者制定风险应对策略，减少不确定性带来的损失。

（四）变更成本控制

在铁路工程建设过程中，工程变更管理是一个关键环节。AI可以通过实时监控和分析工程变更，快速评估其对成本的影响，帮助项目团队控制预算外支出。例如，AI可以帮助评估设计变更对工程进度和成本的影响，从而做出更为合理的决策。

（五）数据分析与决策支持

铁路工程涉及大量的数据，包括设计数据、施工数据、财务数据等。AI能够高效处理这些数据，提供深入的洞察和分析，帮助管理层做出更为明智的决策。例如，通过分析历史工程数据，AI可以帮助预测工程进度，识别成本超支的原因，提出改进措施。

（六）自动化审计

AI可以在审计过程中自动执行许多重复性任务，如数据验证、异常检测等，提高审计的效率和准确性^[3]。例如，AI可以自动检查财务报表中的不一致之处，识别潜在的欺诈行为，确保资金的合理使用。

（七）智能合同管理

在合同管理方面，AI可以帮助自动化合同的审查和执行过程。通过自然语言处理技术，AI可以解读合同条款，监控合同的执行情况，确保合同条款的公正性和合规性。

（八）项目进度监控

AI结合物联网技术和大数据分析，可以实时监控铁路工程的进度。通过与预算的实时比对，AI可以帮助项目团队及时发现和纠正偏差，从而确保项目按时按预算完成^[4]。

总之，人工智能在铁路工程造价管理中的应用，有助于提高工程预算的准确性，优化资源配置，减少风险和成本，提高决策的质量和效率，最终实现铁路工程建设的高效、经济、安全。随着技术的进步和应用的深入，AI在铁路工程造价管理中的作用将更加重要。

二、人工智能在铁路工程造价管理中的优势与挑战

（一）优势

人工智能技术拥有处理和分析大规模数据的能力，这使得在工程造价计算过程中能够迅速得出精准结果，大幅提升了工作效率。通过对复杂算法和数据的快速处理，人工智能可以在短时间内完成对大量工程信息的汇总和分析，从而确保了工程造价计算结果的高效性和精确度。

过去工程造价的计算依赖于人工，容易因为操作失误、理解偏差或疲劳等因素导致误差。而人工智能技术的应用，可以有效规避这些人为的不足，通过标准化流程和精准的计算，显著降低了人为因素引起的错误率，保证了工程造价的准确性。

人工智能技术能够收集和整合多方面的数据资源，包括历史工程数据、市场价格动态、材料成本波动等信息，为工程造价管理提供全面、准确、客观的数据支撑。这些数据的深度分析和利用，有助于决策者从多个维度进行成本控制和风险评估，制定出更为科学合理的造价方案。

（二）挑战

尽管人工智能技术在许多领域都显示出了其强大的潜力和应用价值，但在铁路工程造价管理领域的应用仍然处于起步阶段。这意味着，相关技术需要经过更多的实践检验，不断优化和完善，以提高其在实际工程中的应用效果和成熟度。

铁路工程造价管理涉及到的数据不仅数量庞大，而且包含了大量的敏感信息，如成本细节、预算分配等，这些都可能成为黑客攻击的目标。因此，如何在确保数据开放性和共享性的同时，保护数据的安全性和个人隐私，成为了应用人工智能技术时必须严肃对待的问题。

当前，能够同时掌握铁路工程造价管理和人工智能技术的人才相对稀缺。这种复合型人才的短缺，不仅限制了人工智能技术在铁路工程造价管理中的深入应用，也影响了整个行业的创新和发展。因此，加强相关人才的培养，已经成为当务之急。

三、对策建议

加大对人工智能技术的研发投入，提高技术成熟度。需要不断强化对人工智能技术的深入研究，不断增加研发资金和人力资源的投入，以便在人工智能技术领域取得更多的突破和创新，从而推动铁路工程造价管理水平的提升。同时，也要注重技术的实际应用，确保研究成果能够真正地转化为实际生产力，为铁路工程造价管理提供强有力的技术支持。

加强人才培养，培养既懂铁路工程造价管理又懂人工智能技术的复合型人才。人才培养是推动技术进步和产业发展的重要基石^[5]。为此，需要加强对人才的培养和引进，特别是要注重培养既具备铁路工程造价管理专业知识，又具备人工智能技术背景的复合型人才。这样的人才能够将两者相互融合，发挥出人工智能技术在铁路工程造价管理中的最大价值。

建立完善的数据安全保障体系，确保铁路工程造价数据的安全性和隐私性。数据是人工智能技术的核心资源，保障数据的安全性和隐私性至关重要。需要建立完善的数据安全保障体系，采取一系列的技术和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。

推广应用示范项目，展示人工智能技术在铁路工程造价管理中的应用效果和价值，推动其在行业内的广泛应用。示范项目是推动新技术应用的重要手段。需要选择具有代表性的铁路工程造价管理场景，应用人工智能技术，展示其在实际应用中的效果和价值。通过这种方式，可以进一步提升行业对人工智能技术的认识和接受程度，推动其在铁路工程造价管理领域的广泛应用。

四、结论

人工智能技术在铁路工程造价管理中的应用具有广阔的前景和潜力。通过加强技术研发和人才培养、建立完善的数据安全保障体系以及推广应用示范项目等措施，可以推动人工智能技术在铁路工程造价管理中的应用和发展。

参考文献

[1]张莹,李春红,郭祥,等.人工智能在铁路工程档案管理中的应用[J].铁路技术创新,2023(4):84-87.

[2]董明.大数据和人工智能在铁路营业线施工过程中的应用研究[J].明日,2021(11):0433-0433.

[3]温博阁.人工智能在智慧铁路体系中的应用趋势研究[J].新一代信息技术,2021,4(11):5.

[4]杨凌睿.人工智能在铁路运营服务管理中的应用前景[J].企业改革与管理,2023(18):49-51.

[5]朱海燕,李曌宇,缪弼东.人工智能在高速铁路运维中的应用管理[J].电气化铁道,2023,34(S01):36-38.