5G与AI技术助力建筑工程项目管理数字化转型

尚 超 （南京工业大学浦江学院，江苏 南京 211222）

在互联网技术普及以及行业监管部门的推动下，我国建筑工程项目管理已经进入了信息化阶段，各种项目管理系统大大提高了信息沟通效率与协同管理水平。但是，建筑工程项目管理的信息化还存在较大的局限性，例如信息系统开发各自为政、线上与线下信息交互不畅、缺乏准确及时的管理决策等，未能从根本上解决建筑工程项目管理的粗放、静态、滞后的问题。建筑工程项目管理数字化，以信息智能互联互通为基础，以信息应用为核心，打通线上与线下的数据交互关系，避免信息孤岛，通过数据分析提升管理能力，能够彻底解决当前我国建筑工程项目管理的面临的问题[1]。

5G作为新一代移动通信技术，具有高速率、低延时、海量连接等特征，为建筑工程项目管理的信息互联互通提供了基础；AI技术通过机器学习、图像识别等功能，能够对建筑工程项目管理的海量信息进行分析，并提供智能化的管理决策[2]。5G 与AI 技术在建筑行业的结合应用能够促进建筑工程项目管理数字化转型，从信息化向“实物+数字+智能”转变[3]。

1 5G与AI技术的发展

1.1 5G技术概况

5G技术是未来十年全球通信领域最重要的基础技术，各国都在加速布局5G市场。我国在2019年6月已经发放首批5G商用牌照，2020 年4 月发改委将5G 列为“新基建”的信息基础设施，预计到2020 年底5G 网络建设累计投资将达1.2 万亿元、5G基站数量将达60万个[4]。

5G技术具有虚拟网络功能、基于服务的架构（SBA）、微服务架构、网络切片等特性，与4G 技术的物理网元实体、点对点架构、单体式架构、单一网络具有显著不同。4G与5G的关键技术指标如表1 所示。5G 技术相比4G 具有更高速率、更低延时、更多连接，具有万物互联的属性，能够面向更广泛的场景、满足更多元的需求。

表1 4G网络与5G网络的关键技术指标比较

1.2 AI技术概况

2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升为国家战略，加速AI 技术的深度应用；2018年12月人工智能被中央列为七大“新基建”之一。在政策推动下，截止到2020 年4 月国内创立了1135 家人工智能企业、涉及16 个行业，形成了一批具有国际影响力的企业。根据IDC 统计，我国人工智能行业市场规模高速增长，2019年达到280亿元， 2020年接近400亿元，预计2022年达到694亿元。

人工智能（AI）是通过机器模拟人类智能的技术，主要目标是通过机器来获取和运用知识，涵盖了计算机科学、控制仿生学等多种学科，研究领域包括机器学习、计算机视觉、智能感知与推理等，在图像识别、智能控制、自动规划、语言处理、信息检索等领域有广泛的应用。其中，机器学习、计算机视觉是两大核心。机器学习（ML）包括神经网络、深度学习、其他机器学习等技术，能够让人工智能系统在无人干预或有人帮助的情况下自动学习，从中积累经验并改进算法。计算机视觉包括物体识别（字符、人体、物体）、属性识别（形状、方位）、行为识别（移动、动作），通过训练样本提取特征来训练系统，利用知识库缩小样本搜索空间，然后提取输入图像特征与训练样本进行比较，最终得到分类结果。

1.3 5G与AI技术的融合

5G 与AI 技术的融合是推动行业数字化发展的重要引擎。5G 是数据传输的桥梁，能够将海量数据瞬时准确地传输，形成物联网（IOT），为AI 技术应用提供了数据基础，让AI 无处不在。AI技术是数据分析的大脑，能够打破行业发展的瓶颈，通过数据赋能释放巨大能量。5G 与AI 技术的融合最终是形成智联网（AIOT），实现人机物互联互通、数据赋能智能大脑，如图1所示。

2 基于5G与AI技术的建筑工程项目管理数字化解决方案

基于5G 与AI 等先进技术搭建建筑工程项目管理的数字化平台，能够对施工现场“人机物法环”进行实时动态的采集、监控、预测及优化，彻底解决线上与线下信息交互不畅、缺乏准确及时的管理决策等问题，提供完善的智慧工地解决方案。

图1 5G与AI技术的融合形成AIOT

图2 基于5G与AI技术的建筑工程项目管理数字化平台架构

基于5G 与AI 技术的建筑工程项目管理数字化平台架构一般包括四层：感知层、网络层、数据层、应用层，如图2所示。

2.1 数字化平台的感知层

感知层主要由传感器、芯片模块、物联网系统、行业终端等组成，作用是自动实时采集施工现场的关键信息，统一接入到数字化平台中，为系统提供数据支撑。

在感知层中，物联网传感器技术是核心，MEMS（微机电系统）是技术变革的最新方向。MEMS 传感器以先进半导体制造为基础，与智能化芯片、机械、电子相结合，广泛应用于智能设备，具有体积小、精度高、功耗低、智能化等优势。在建筑工程中常用到的MEMS 传感器包括各种类型的智能可穿戴设备、环境传感器、智能摄像头、无人机、扫描仪等。

2.2 数字化平台的网络层

网络层的作用是将感知层采集到的数据信息传送到平台系统。传统的有线通信以及4G无线通信方式受到现场条件、传递速率和带宽的限制，很难满足项目管理数字化的需求，5G 通信网络与近距离通信相结合可以满足海量信息的高效及时传输。

在网络层中，5G组网和RFID（射频识别）技术是核心。由于施工现场情况复杂、危险因素众多，5G 组网需要做到安全、稳定、柔性，具体要求如下：5G网络应该能够自动匹配项目所处区域的变化，保证覆盖、带宽、时延等关键指标满足需求；配置备用电源，保证供电稳定性；重要设备通信采用“双路由”，通过5G与射频或WiFi接入。RFID是一种射频识别的无线通信技术，无须机械或者光学接触即可实现识别读写数据。很多通信终端已经将5G与DFID等技术集成在一起，如华为的5G工业模组。

2.3 数字化平台的数据层

数据层的作用是存储、归集、分析、应用数据，对项目管理决策提供支持。数据层包括三大基础平台：AI 大数据分析平台、BIM 平台、SaaS 平台，通过三大基础平台集成提供智慧决策系统。

在数据层中，AI大数据分析技术是核心。深度学习、神经网络算法、卷积神经网络等先进的机器算法已经在建筑施工信息系统中得到广泛应用，国内广联达等企业将BIM技术与AI技术相结合，能够提供建筑工程全生命周期的智能化与数字化解决方案。

2.4 应用层

应用层的作用是将数据层的数据分析结果及智能决策信息应用到项目的成本、进度、质量、安全、信息等的智能化管理中，并向各类用户提供综合全景的人机展示，如系统运营监控、成本-进度曲线、设备状态监视、移动APP施工界面等。

3 典型应用场景分析

3.1 基于视觉识别的智能安防

项目施工现场的风险因素众多，包括设备操作风险、防火防盗风险、环境污染风险等，基于视觉识别的工地智慧安防系统包括5G 边缘网络、监控平台、摄像头终端、传感器终端、其他扫描终端等，能够对风险因素进行智能预警、监控及报警，从传统的人工、被动监控转向智能、主动监控。智能安防系统主要应用的AI技术包括：人脸识别、图像识别、异常行为分析、特征提取等。智能安防系统根据应用对象的不同，包括智能安全帽、智能摄像头、智能塔吊、智能物料验收、智能识别闸机、周界入侵监控等，如图3所示。

图3 基于视觉识别的智能安防应用

3.2 基于深度学习的智能调度

建筑工程项目管理数字化平台拥有云端AI大脑，在动态感知施工现场的各种要素之后，AI大脑能够进行自主深度学习，对数据进行模拟仿真、预测、决策，让项目管理更加高效智能[5]。例如，AI大脑通过实时的进度信息与项目计划目标相比较，可以推演出最优施工方案及施工计划，调度现场的人员、机械设备、物料高效运作，并对预制组件生产工厂下达加工任务，对物流配送进行智能调度，动态持续优化项目组织方案，如图4所示。

图4 基于深度学习的智能调度应用过程

4 结束语

5G与AI技术是我国“新基建”的两大核心组成部分，已经上升为国家战略层面。建筑业是我国传统的支柱性产业，5G与AI技术在建筑业中的应用，能够促进建筑工程项目管理从信息化向数字化转变，解决项目管理的粗放、静态、滞后的问题，让这一传统行业焕发新的生机。