地铁工程项目监理 AI 智能化应用实施方案

原创重庆智能建造联盟重庆BIM联盟官微

一、方案概述

（一）应用背景

地铁工程具有施工周期长、地质条件复杂、多专业交叉作业、安全质量管控难度大等特点，传统监理模式依赖人工巡检、纸质记录，存在效率低、隐患排查不及时、数据追溯难等痛点。AI 技术可通过智能感知、数据分析、实时预警实现监理工作数字化升级，精准破解地铁监理核心难题。

（二）核心目标

以 “提质增效、控险减负” 为核心，通过 AI 技术赋能质量管控、安全监理、进度管理等全流程，实现隐患自动识别、进度智能预警、资料高效归档，降低人工工作强度，提升监理决策科学性与及时性，保障地铁工程建设安全有序推进。

二、核心 AI 应用模块（适配地铁监理关键场景）

（一）AI 安全监理智能管控模块

现场违规行为实时识别 部署高清摄像头 + AI 视觉算法，自动识别未戴安全帽 / 未穿防护服、高空抛物、违规动火、临边防护缺失等 15 + 类违规行为，实时抓拍预警并推送至监理端，联动现场声光报警，做到违规行为 “秒发现、快处置”。 重大危险源智能监测 针对深基坑、盾构施工、脚手架搭设等高危工序，结合传感器 + AI 预测模型，实时采集基坑沉降、围护结构位移、盾构机掘进参数、脚手架应力等数据，通过算法分析预判坍塌、涌水等风险，提前 24 小时发出预警。 夜间施工智能监管 搭载红外 AI 摄像头，夜间自动监测违规施工、人员擅自进入危险区域等情况，无需人工值守，填补夜间监理空白。

（二）AI 质量监理精准把控模块

施工工序 AI 视觉质检 针对钢筋绑扎、模板安装、混凝土浇筑等关键工序，通过 AI 图像比对技术，自动检测钢筋间距 / 数量 / 保护层厚度、模板垂直度 / 平整度、混凝土表面裂缝 / 蜂窝麻面等质量问题，比对国家标准自动打分，生成质检报告，避免人工漏检误判。 隐蔽工程 AI 存档追溯 采用 AI 全景扫描 + OCR 识别技术，对隐蔽工程施工过程全景记录，自动提取施工部位、时间、人员等信息，生成带水印的数字化档案，可一键检索追溯，解决隐蔽工程 “难核查、无凭证” 问题。 材料进场智能核验 通过 AI 图像识别 + RFID 技术，扫描进场钢筋、水泥、防水材料等建材的铭牌、合格证，自动比对采购清单与国家标准，识别假冒伪劣材料，杜绝不合格建材入场。

（三）AI 进度管理动态预警模块

BIM+AI 进度对比分析 将施工进度计划导入 BIM 模型，结合现场摄像头、人员设备定位数据，AI 自动比对实际进度与计划进度，识别盾构掘进滞后、车站主体施工延期等问题，生成进度偏差报告，智能分析延误原因并给出调整建议。 资源配置智能优化 通过 AI 算法分析施工现场人员、机械、材料的实时调配数据，预判资源短缺或闲置情况，比如盾构机配件库存不足预警、劳动力配置失衡提醒，助力监理协调施工单位优化资源分配。

（四）AI 资料管理高效自动化模块

监理文档 AI 自动生成 对接施工现场数据，AI 自动生成监理日志、旁站记录、整改通知书等文书，支持一键套用地铁监理标准模板，自动填充施工部位、检测数据等信息，减少 80% 文书撰写工作量。 资料 AI 归档与检索 采用 OCR+NLP 技术，自动识别扫描版资料、手写记录的文字内容，按 “质量 / 安全 / 进度” 分类归档至云端数据库，支持关键词快速检索，解决传统资料 “归档乱、查找难” 问题。 整改闭环 AI 追踪 对施工单位的整改项，AI 自动记录整改时间、措施、结果，跟踪整改进度，未按时整改自动提醒监理复查，形成 “发现 - 整改 - 复查 - 销项” 全闭环管理。

（五）AI 环境监理绿色管控模块

针对地铁施工扬尘、噪音污染，通过 AI 扬尘噪音监测设备，实时采集数据并与环保标准比对，超标时自动联动喷淋系统降尘，同时生成环保监测报告，助力监理落实绿色施工要求。

三、技术架构设计（分层落地，适配地铁工程场景）

（一）感知层 整合高清摄像头、红外相机、位移 / 应力传感器、RFID 读卡器、扬尘监测设备等，全面采集现场数据。 （二）AI 算法层 部署视觉识别算法（违规检测 / 质量质检）、预测分析算法（危险源预警 / 进度偏差）、NLP 算法（资料处理），核心算法针对地铁施工场景专项优化。 （三）应用层 监理端 APP/PC 平台，集成预警中心、质检中心、进度中心、资料中心，实现数据可视化与一键操作。 （四）数据层 云端数据库 + BIM 模型库，存储现场数据、监理文档、标准规范，支持数据追溯与多端同步。

四、分阶段实施计划（稳妥落地，降低适配成本）

（一）试点导入期（1-2 个月）

选取地铁项目 1-2 个关键工点（如车站主体施工区、盾构掘进段），部署 AI 安全巡检（安全帽识别 + 深基坑监测）、钢筋质检 2 类核心功能，组建专项小组调试设备算法，培训监理人员操作，验证应用效果。

（二）全面推广期（3-4 个月）

在试点成功基础上，将 AI 应用覆盖全项目各工序，开通进度管理、资料自动化、环保监测模块，对接施工单位管理系统，实现数据互通，形成全流程智能监理体系。

（三）优化迭代期（长期）

根据项目施工进度（如进入轨道铺设、机电安装阶段），迭代算法模型，新增轨道平整度 AI 检测、机电安装管线碰撞预警等功能，定期分析应用数据，优化监理流程。

五、保障体系

（一）技术保障

与建筑 AI 服务商共建专项技术团队，提供 7×24 小时设备故障排查与算法优化服务，确保系统适配地铁复杂施工环境。

（二）人员保障

开展分层培训，对监理人员进行 AI 设备操作、数据解读、预警处置培训，考核通过后方可上岗，同步培养 AI + 监理复合型人才。

（三）数据安全保障

采用加密传输 + 权限分级管理，严格保护工程数据与监理信息，符合住建部工程数据安全管理规范，防止数据泄露。

（四）制度保障

制定《地铁项目 AI 监理工作规范》，明确 AI 预警处置流程、数据归档标准、责任分工，确保 AI 应用与传统监理流程无缝衔接。

六、预期应用成效

（一）效率提升 现场巡检效率提升 60%，文书撰写时间减少 80%，隐患排查响应时间从小时级压缩至分钟级； （二）质量严控 关键工序质量问题检出率提升至 95%，隐蔽工程追溯率 100%，减少质量返工成本； （三）安全降险 安全隐患预警准确率达 90% 以上，重大安全事故发生率降低 70%，实现风险超前防控； （四）成本节约 减少人工巡检人员配置，降低人工成本 30%，同时避免因隐患延误工期造成的经济损失。