信息化背景下智慧工地科學探索與實踐

摘" 要：為提高建筑施工項目的管理水平，將人工智能、云計算、物聯網、數據挖掘、虛擬現實和信息感知等先進技術整合到施工項目建設中，提出智慧工地概念，設計體系框架，提升施工項目的質量、效率、安全性與可持續性，闡述各項技術的應用場景、協同工作方式，提供實施案例，綜述1990—2024年期間發表的國內外智慧工地領域文獻，從研究主題、發展趨勢進行多角度分析。研究表明，智慧工地體系框架包含硬件設備層、感知層、接入層、網絡層、數據層、應用層與用戶層，具有更高效的協同性、智能化、安全性等多方面優勢，可有效提升施工管理效率與水平，為建筑行業帶來更多的增益與改善；與傳統工地相比，項目建立的智慧工地體系框架，通過將現有先進技術進行整合實現智慧工地建設，可有效提升施工項目管理水平、效率和安全性，推動建筑行業向智能化、數字化方向發展。

關鍵詞：智慧工地；數字化；智能化；施工項目管理；信息化

中圖分類號：TU71" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）05-0031-12

Abstract： For improving the management of construction project， advanced techniques such as artificial intelligence， cloud computing， Internet of Things， data mining， virtual reality， information perception are integrated into the construction of the project. The concept of smart construction site was proposed， the system framework was designed， and the construction project was improved. The quality， efficiency， safety and sustainability of the project were elaborated on the application scenarios and collaborative working methods of various technologies， and examples were provided. This paper reviews the domestic and foreign literature in the field of smart construction sites published during the period from 1990 to 2024， and analyzes it from multiple perspectives. Research shows that： The smart construction site system framework includes hardware device layer， sensing layer， access layer， network layer， data layer， application layer and user layer. It has many advantages such as more efficient collaboration， intelligence， and security， effectively improving construction management efficiency and level， bringing more gains and improvements to the construction industry. Compared with traditional construction sites， the smart construction site system framework established by the project realizes the construction of smart construction sites by integrating existing advanced technologies， effectively improving the management level， efficiency and safety of construction projects， and promoting the construction industry to become intelligent and digital development.

Keywords： smart construction site; digitalization; intelligence; construction project management; informatization

目前，建筑行業正趨向數字化、智能化方向發展，智慧工地建設已成為提升工地管理效率、安全水平、優化資源利用的主流技術之一，并被視為建筑行業領域的研究熱點。隨著物聯網、大數據、人工智能等技術的不斷成熟，如何通過整合不同現有信息化技術實現智慧工地建設，已成為當前前瞻性的研究熱點之一。

智慧工地通過利用物聯網[1-5]、云計算[6-7]、大數據[8-9]和人工智能[10-12]等先進技術，實現對工地設備、人員等方面進行實時監控與管理，提升施工管理效率與水平，其中，物聯網技術主要應用于環境管理[13-14]方面；云計算主要應用于數據處理分析[15-16]方面；大數據技術主要應用于視頻監控[17-18]方面；人工智能技術主要應用于安全領域[19-21]、人臉識別[22-23]等方面。

本文旨在探討如何在施工過程中通過整合現有技術，如人工智能、物聯網、大數據等，實現全方位智能化管理，提高施工質量與生產效率，并結合實際案例與經驗，深入探討智慧工地建設所面臨的挑戰，例如技術整合的復雜性、安全隱患管理等方面，并提出相應的解決方案。

本文第1節詳細闡述了1990—2024年間國內外智慧工地研究文獻；第2節詳細介紹了項目智慧工地體系建設，分析智慧工地建設對提升施工效率、優化資源利用和提高安全水平的作用；第3節詳細介紹了項目智慧工地系統架構，討論了人工智能、物聯網等現有技術在智慧工地中的應用，以及這些技術如何實現相互整合與智能化管理；第4節結合松崗人民醫院擴建（二期）項目與寶安區檔案服務中心建設工程項目案例，介紹如何將現有技術應用于施工監測、人員管理、安全管理等方面，提升生產效率與施工質量；第5節對全文進行總結。

1" 相關研究

本節綜述了1990—2024年間國內外智慧工地領域論文，從研究主題、發展趨勢等多個維度，闡述了智慧工地的現狀與發展趨勢，為智慧工地的學術脈絡提供了全景視角，同時為未來研究方向和實踐提供了重要的參考依據。

1.1" 國外智慧工地研究現狀

文獻[24]結合光纖與其他儀器技術，提出了“智能”建筑。文獻[25]討論了自動化與機器人技術在建筑領域的應用前景。文獻[26]提出了一種將光纖傳感器嵌入大型土木結構中的方法。文獻[27]通過介紹SMART系統的操作流程與實驗結果，證明了自動化技術在建筑領域中的可行性。文獻[28]討論了光纖傳感器在建筑設計中的應用和如何通過光纖傳感器獲取建筑結構中的重要信息。文獻[29]討論了施工現場用于監測腳手架的傳感器技術，降低施工過程中坍塌事故的發生率。

文獻[30]通過引入超媒體、無線通信等技術，提出了一種分階段實施方法，實現施工過程中的信息高效管理與快速流通。文獻[31]討論了從20世紀80年代初到90年代中期，機器人技術在土木工程領域的發展情況。文獻[32]提出了一種計算機輔助系統SEMANTIC，用于評估、分析施工過程中的成本與代價。文獻[33]討論了光纖傳感器在檢測混凝土結構方面的運用。文獻[34]提出了一種交通管理系統，通過無線通信技術實現向交通控制中心提供工作區的視頻和交通數據。

文獻[35]討論了操作建筑機器人傳感器陣列架構的方法。文獻[36]描述了美國國家標準與技術研究所在建筑工地集成與自動化領域的工作。文獻[37]通過建造2座橋梁證明了智能化技術在建筑工程中的應用潛力。文獻[38]提出了一種建筑勞動力智能卡（CLSC），實現降低成本、提高管理效率的目的。文獻[39]提出了解決傳統電氣監測系統在防噪音、防水等方面不足的監測系統。文獻[40]闡述了在高速公路建設中部署智能化技術的研究案例。文獻[41]提出了一種智能傳感器，用于檢測建筑工地腳手架等結構的安全性。文獻[42]提出了一種基于RFID標簽的自動識別與跟蹤建筑工地上材料的方法。文獻[43]提出了一種實時三維建模技術，用于檢測施工領域內的靜態與動態物體。文獻[44]提出了一種基于移動計算模型的建筑工地管理方法。

文獻[45]提出了一種按使用量付費的設備租賃模型，該模型通過在物理設備上集成傳感器與通信設備測量設備的使用情況。文獻[46]提出了一種基于ZigBee的追蹤系統架構，該架構采用射頻與超聲波混合技術，來提高建筑行業物料管理的效率和精度。文獻[47]提出了一種基于智能手機查看建筑信息建模軟件中圖像的方法。文獻[48]提出了一種能嵌入混凝土的智能溫度信息材料，實現對室內長期溫度變化的監控。文獻[49]提出了一種基于三維無線傳感器網絡的建筑監測系統。文獻[50]提出了TRUSS系統，通過融合穿戴設備、分布式傳感技術、視頻數據，實現對施工環境進行安全探測。文獻[51]提出了一種安全管理指導應用程序，提升了建筑施工管理效率與安全性。文獻[52]探討了如何利用信息技術提升施工效率、生產力、質量和安全等問題。文獻[53]提出了一種基于傳感器技術的施工管理系統，該系統結合了3D空間信息與傳感器網絡，實現實時監測施工進度與環境信息。文獻[54]提出了一種通過3D重建技術捕獲施工進度信息，結合AR技術實現可視化的方法。文獻[55]提出了一種基于射頻識別（RFID）技術與建筑信息模型（BIM）的預警系統，用于監測施工現場不安全行為。

文獻[56]提出了一種基于Android的智能工地檢查器，簡化了現場檢查和記錄工作，提高了工作效率。文獻[57]提出了一種基于視覺技術的自動監測系統，用于監測現場施工人員是否佩戴安全帽。文獻[58]提出了一種基于云計算平臺的智慧工地架構。文獻[59]提出了一種可穿戴傳感器系統，提升了安全率與工作效率。文獻[60]提出了一種基于Android的移動辦公程序，提升了施工管理效率。文獻[61]提出了一種由智能模塊、中繼器、網關和監控系統組成的建筑工地安全管理系統，實時監測現場施工狀態。文獻[62]提出了一種基于智能建筑對象的數據管理系統。文獻[63]討論了智能建筑對象的應用場景。文獻[64]討論了物聯網在建筑工地安全管理中的應用。文獻[65]提出了一種基于“互聯網+”模式的智慧工地系統，該系統運用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，大幅度提升了施工效率。文獻[66]討論了智能傳感器系統在提高建筑工地安全管理方面的應用潛力與價值。

文獻[67]提出了一種智慧工地安全管理框架。文獻[68]提出了一種基于5G技術的智慧工地方案，結合了人工智能、大數據、視頻識別技術，解決了施工安全、質量和進度等問題。文獻[69]提出了一種基于深度學習的檢測識別模型。文獻[70]提出了一種基于卷積神經網絡檢測現場工人是否遵守個人墜落防護系統安全標準的算法，為建筑工地的安全監控提供有效的技術支持，提高了工人生命的安全保障。

文獻[71]提出了一種基于邊緣計算的數據算法，有效解決了智慧工地中視頻監控的延遲問題。文獻[72]討論了智慧工地在高質量發展建設中的重要性。文獻[73]提出了一種包含感知層、數據層、傳輸層、表示層與應用層的智慧工地框架。文獻[74]提出了一種智慧工地安全管理評價體系標準。文獻[75]討論了智慧工地系統對施工管理的深遠影響，強調了人工智能技術在提升效率、優化資源方面起到的關鍵作用。文獻[76]闡述了智慧工地系統的構建、智慧工地評價因素及其相互影響關系，為未來智慧工地發展提供了參考。文獻[77]提出了一種基于大數據的安全行為分析框架，有效提升了施工現場安全率。文獻[78]在傳統BIM技術的基礎上引入AR技術，提升了現場施工管理水平。

國外智慧工地領域研究主要呈現出技術融合與創新的特點，主要致力于將人工智能、大數據、物聯網和BIM等先進技術應用于建筑工地，以提高施工效率、安全性和可持續性，不僅關注技術實施，更側重于對技術的提升與對安全建設的保障。

1.2" 國內智慧工地研究現狀

文獻[79]選取了廣州某大型安置區項目為實施主體，論述了建筑工業化與智慧建造協同發展的必要性。文獻[80]提出了一種基于BIM智慧管理平臺，實現了施工項目信息化管理。文獻[81]提出了一種基于BIM和物聯網技術的智慧工地管理平臺，有效解決了數據信息源集成多、施工過程管控難、勞務人員現場管理難等問題。文獻[82]闡述了地鐵施工人員安全管理系統的搭建方案。文獻[83]提出了一種基于數字例會驅動的智慧工地應用管理制度，在提升項目管理人員的智慧工地平臺應用能力等方面取得了良好效果。文獻[84]闡述了BIM5D+智慧工地系統的構建及應用情況。文獻[85]提出了一種基于BIM+智慧工地的高速鐵路四電工程管理平臺，實現了高效數字化協同管理模式。文獻[86]提出了一種基于智慧協同的復雜形體建筑建造體系，通過工程信息實體和虛擬數字模型間的雙向映射，實現復雜形體建筑設計、生產、施工到驗收階段的協同管理。文獻[87]討論了BIM+智慧工地技術的發展趨勢。

文獻[88]提出一種基于構件級的施工進度精細化管理，提升了智慧化監管水平。文獻[89]提出了一種基于管道特征及項目全生命周期的智慧工地概念，創建了管道智慧工地模塊化構建方法，有效提升了施工管理效能。文獻[90]討論了如何利用BIM軟件與Dynamo軟件創建樁基模型、樁基編碼和生成樁基放樣數據。文獻[91]提出了一種基于智慧工地管理平臺系統框架，主要包括特種安全管理、設備管理、項目信息、人員管理、環境管理和物料管理等模塊。文獻[92]提出了一種基于深度學習的低分辨率安全帽狀態識別算法。文獻[93]提出了一種基于物聯網技術的智慧工地框架體系。

國內智慧工地領域主要聚焦在探索云計算、人工智能、物聯網和5G等先進技術構建智慧工地管理系統，實現施工現場實時監控、風險預警等，從而提高安全管理水平與工程質量。隨著政策的推動與行業需求的增長，智慧工地建設正逐步從理論研究走向實際應用。

1.3" 對比分析

目前，國內智慧工地研究正處于快速發展階段，不斷吸收國際先進經驗，同時也在探索適合當前政策環境和國內市場的發展路徑。

國內與國外智慧工地均重視技術的融合與創新，如人工智能、物聯網、大數據等在工地管理中的運用，以提升施工效率與安全性。與國內智慧工地相比，國外智慧工地在技術與系統集成方面較為先進，更側重于探索前沿技術，如自動化與機器人技術、人工智能技術等，主要聚焦在如何通過智慧工地實現建筑行業的可持續發展。國內研究在政策驅動和市場需求的雙重影響下，更注重技術的快速落地與標準化建設。

2" 智慧工地體系的構建

2.1" 工程概況

2.1.1" 松崗人民醫院擴建（二期）項目

松崗人民醫院擴建（二期）項目是深圳市衛生健康委員會督辦的重點項目，位于寶安區松崗人民醫院西北角，地處松崗街道與燕羅街道的交界處，建設用地面積2 142.59 m2，總建筑面積53 590.3 m2，其中地上建筑面積43 273.3 m2，地下建筑面積10 317 m2，總高度99.9 m，總層數23層。主要建設內容為在醫院原有的600張床位規模上增加200張，達到800張床位規模，并完善醫院配套設施，新建一棟集急診、醫技、住院、教研、科研和行政為一體的綜合住院樓，項目建成后將滿足松崗、燕羅片區醫療需求，成為粵港澳大灣區中深圳西北部乃至莞深毗鄰區域性中心醫院，效果圖如圖1所示。

2.1.2" 深圳市寶安區檔案服務中心建設工程項目

寶安區檔案服務中心建設工程項目是深圳市寶安區重點民生工程，位于廣東省深圳市寶安區新安街道翻身路與新安一路交匯處，建設用地面積為9 090.34 m2，總建筑面積為100 086 m2，包含3層裙房、3層地下室、1棟10層綜合服務樓（高48.75 m）和1棟24層檔案服務樓（高99.8 m），項目采用新型建筑工業化的建造方式，集檔案管理、教育、辦公、展覽和科研等多功能于一體，建成后有利于滿足寶安區未來30年的檔案管理需求，效果圖如圖2所示。

2.2" 構建目標

項目智慧工地建設結合物聯網、人工智能、大數據等先進技術，實現數字化與智能化管理，實時監測現場情況、設備狀態、材料運輸等工地各項指標情況，及時發現并解決問題，從而提升施工生產效率與管理水平。例如，施工人員可以通過智慧工地系統對現場作業情況、機械設備運行狀態進行監測與管理，提高施工管理效率。項目智慧工地體系建設注重安全管理，通過智能化監測和預警系統，及時發現應對潛在安全風險，比如，AI智能監測系統能夠實時監測工人佩戴安全帽情況，一旦發現異常將會立即觸發預警，大幅度降低了安全隱患。同時，項目智慧工地在設計上側重于環境保護，采用TSP噪音與環境監測設備，通過實時監測施工現場的揚塵、噪音等環境指標，根據實際情況及時調整施工方案，營造綠色文明施工環境。

通過以上措施，項目智慧工地不僅可以提升施工管理效率，同時可以為工程建設行業的可持續發展作出積極貢獻，通過實時監測施工現場各項指標并采取相應措施，實現最大程度減少環境污染與安全隱患，推動項目建設朝著更環保、更高效的方向發展。項目智慧工地建設不僅是對傳統施工管理模式的革命性突破，更是一項技術革新，通過數字化、智能化管理手段，提高工地的安全性和穩定性，為工程建設行業走向更高水平的發展提供堅實的基礎與保障。

2.3" 功能規劃

項目智慧工地功能主要包含實時監測與數據管理、綠色施工與環境監測、安全管理與預警、AR輔助、智能化施工與管理5個方面，其中，項目智慧工地采用實名制管理系統、數字工地管理平臺、塔吊智慧監測系統，實現對現場各項數據進行實時監測與管理，包括人員考勤、設備狀態、施工進度和安全教育情況等，為管理人員提供數據支持，實時了解工地運行情況，發現并及時解決問題，同時，現場利用AI安全監測與預警系統、智慧安監平臺等技術平臺實現對工地安全情況全方位監控與管理，通過實時監測危險區域、施工行為等，及時發現潛在安全隱患并提供解決方案，保障現場施工安全。

項目智慧工地采用TSP噪音與環境監測設備實現對工地周圍環境參數進行實時監測，包括空氣質量、噪音等，通過所得數據及時采取相應措施減少對周圍環境的影響，保護生態環境，提升綠色施工水平，并通過AI智能地磅系統、智慧車輛識別系統實現施工材料與進出車輛的智能監測與管理，通過AI智能地磅系統可以實現自動感知貨物重量，與人工稱重相比，大幅度減少了人為因素帶來的誤差，同時，通過智慧車輛識別系統實現自動登記車輛信息、進出時間等相關數據，有效解決了傳統手工記錄的繁瑣，提升了施工管理效率與準確性，為工程建設與安全管理帶來便利和提升，期間，采用了AR鷹眼技術幫助管理人員更好地了解工地情況，指導施工作業，提高工作效率與安全性。與無人機相比，AR鷹眼技術能夠實時監測施工現場查看施工情況，同時，AR鷹眼無須飛行，不僅避免了無人機可能存在的安全隱患，同時更適合復雜多變的施工環境。

3" 智慧工地技術系統

3.1" 系統架構概述

項目智慧工地建設主要遵循可維護性、層級化、安全性、可靠性、可擴展性與交互性，通過物聯網（IoT）、人工智能（AI）、大數據等信息化技術，實現智能化管理，其中，整體架構分為硬件設備層、感知層、接入層、網絡層、數據層、應用層與用戶層，共7個層次，如圖3所示，其中每一層負責不同功能與任務，各層間相互協調與配合，支撐起項目整體智慧工地的運作，打造更加高效、和諧、安全的工作環境。

硬件設備層是項目智慧工地的基礎，主要包括各種傳感器、監控攝像機、RFID標簽和機械設備等。這些設備主要負責收集工地現場的原始數據，如環境參數、人員位置、設備狀態等。

感知層是硬件設備層與其他層之間的橋梁，通過監控攝像機、各類傳感器、視頻與圖像識別等智能傳感設備對施工機械、工作人員、施工環境與危險源等進行實時監測、數據采集與預處理。

接入層負責接入住建局、環保所等第三方平臺，實現施工過程的數字化監管和信息共享，如安全監控、環境監測等，監管部門能夠遠程監控施工活動，確保其符合國家法律法規和行業標準，有效預防和減少安全事故和環境污染事件的發生。

網絡層是數據傳輸的橋梁，主要包括有線網絡、無線網絡（Wi-Fi、4G/5G），負責將數據傳輸到數據層。

數據層是智慧工地系統的核心層，主要負責存儲、處理來自施工現場的各類數據，如人員、設備、環境等數據信息。

應用層負責提供各種應用服務，如實時監控、安全生產情況、工人情況、車輛情況和施工環境等，為施工人員提供智能化應用，實現智能化管理，對危險與違規情況進行預警與監督，提高工地安全性、施工質量與環保水平。

用戶層負責提供與智慧工地系統的交互界面，使操作人員能夠查詢、分析和管理工地數據。

3.2" 技術整合與智能化管理

項目智慧工地建設的核心在于整合了各種先進信息化技術，如云計算、物聯網、數據挖掘、虛擬現實、人工智能與信息感知。其中，云計算提高了數據處理的高效性；物聯網提供了數據采集的基礎；數據挖掘闡述了數據背后的價值；虛擬現實帶來了沉浸式體驗；人工智能提供了智能決策；信息感知確保了實時監控。這些技術相互協調與配合，共同實現了項目建設過程中的智能化管理。

在智慧工地感知層，通過監控設備與傳感器，實時收集施工現場環境數據，如施工狀態、設備狀態、施工情況等關鍵信息，確保施工現場的實時監控與快速響應，提升了施工管理的實時性與準確性。

感知層獲得的數據通過網絡層傳輸至數據層，為現場數據分析與決策支持提供基礎，通過云平臺，實現數據管理與共享，提高利用率，降低成本，為數據挖掘和AI分析提供支持，利用數據挖掘與分析技術，對海量數據進行深入分析，揭示施工過程中的規律與潛在問題，預測施工進度、成本控制、質量管理與施工安全，提升施工管理的整體水平。在應用層，對施工現場實時監控、自動識別安全隱患、預測施工風險，同時結合虛擬現實技術，進行安全培訓，提高施工效率與安全性。

4" 智慧工地技術的應用

本節以廣東省深圳市松崗人民醫院擴建（二期）項目部和寶安區檔案服務中心建設工程項目部為例，探討了智慧工地技術在施工監測、人員管理等方面的運用，以及如何提升安全效率、生產效率與施工質量。

項目施工現場引入了實名制管理系統、數字工地管理平臺、塔吊智慧監測系統、環境監測設備（TSP噪音與環境監測系統）、AI智能地磅系統、智慧安監平臺、AI安全監測與預警系統、AR鷹眼和智慧車輛識別系統，實現了施工現場的精細化管理，在確保工程質量與進度的同時，大幅度提升了安全性與可持續性。

4.1" 實名制管理系統

施工現場要求所有參建者（包含臨時訪客），在進入施工現場前均需掃碼注冊項目實名制管理系統進行身份登記，記錄現場內所有參建者的身份信息，以便于考勤統計與工資發放，為項目管理提供決策支持，同時，引入實名制管理系統減少了人為誤差，實現更加規范、透明與高效的施工管理。

4.2" 數字工地管理平臺

項目數字工地管理平臺采用了先進的信息化技術為建筑施工現場提供了一個高效、透明且可追溯的施工管理平臺，該平臺通過結合物聯網（IoT）、大數據、云計算和人工智能（AI）等先進技術，對工地的人、機、料、法和環等各個環節進行智能化管理與優化，提高施工質量和效率，降低施工成本和風險，數字工地管理平臺如圖4所示。

項目數字工地管理平臺的主要功能包括6個方面，具體如下：①人員管理，對施工現場人員進行考勤管理、安全教育管理等；②設備管理，對施工設備進行實時監測，確保設備正常運行，提高施工效率；③環境監測，對施工現場環境指標進行實時監測和數據分析，為綠色施工提供數據支持； ④視頻監控，對施工現場進行不間斷的視頻監控，保障施工現場的安全和秩序； ⑤安全管理，對施工現場的安全隱患進行實時監測和預警，提高施工現場的安全管理水平；⑥進度管理，對施工進度進行實時監控和數據分析，為施工進度計劃和調整提供依據。采用數字工地管理平臺通過實時監測和管理，有效提高了建筑工地的管理水平和施工效率，為智慧工地建設提供了有力支持。

4.3" 塔吊智慧監測系統

項目采用塔吊智慧監測系統以其集成的高科技傳感器、精確的數據采集和智能分析能力，實現了對塔吊運行狀態的全面實時監控，該系統通過在塔吊上安裝高精度的傳感器、攝像頭和數據傳輸設備，實時收集并分析設備的運行參數，如載重、高度、幅度和力矩等，通過網絡將數據傳輸到控制臺，使施工員能夠監控塔吊設備的狀態，及時發現并預防潛在的安全風險，塔吊監測平臺和駕駛艙塔吊智慧監測系統如圖5和圖6所示。

4.4" TSP噪音與環境監測系統

項目采用TSP（Total Suspended Particulate）噪音與環境監測設備用于實時監測和記錄現場噪音水平、顆粒物濃度等關鍵環境指標，幫助施工員及時了解現場施工環境狀況，并采取相應的解決措施，打造綠色模范工地。

4.5" AI智能地磅系統

項目AI智能地磅系統采用人工智能算法與傳感器技術，實現自動感知貨物重量，與傳統手動稱重相比，消除了人為因素帶來的誤差，確保了數量的準確性和可靠性，并通過數據管理與分析生成報表，幫助管理人員進行決策和優化運營，AI智能地磅系統如圖7所示。

4.6" 智慧安監平臺

項目智慧安監平臺通過集成物聯網傳感器、視頻監控、大數據分析等技術手段，實現對施工現場的實時監控和隱患排查，提供了多元化施工現場信息，并根據設定的閾值進行預警，使施工人員能夠發現潛在風險并采取相應措施，避免事故發生，有效提升了現場施工安全生產水平，智慧安監平臺如圖8所示。

4.7" AI安全監測與預警系統

項目AI安全監測與預警系統采用人工智能與計算機視覺技術，利用計算機視覺算法對攝像頭拍攝到的圖像進行分析，通過邊緣檢測、顏色分割、形狀匹配等AI算法，對拍攝到的圖像進行分析與識別，實時監測現場工人是否佩戴安全帽、是否存在違章行為等，并及時發出預警信息，AI安全監測與預警系統如圖9所示。

4.8" AR鷹眼

項目采用AR鷹眼系統實現對施工區域全面監控，它是一種具有高分辨率、廣角視野和強大成像能力的監控系統設備，結合了人工智能、物聯網、云計算等先進技術，能夠實時采集目標聲音、圖像、位置等信息，并通過網絡傳輸至云端進行分析和處理，能夠有效提高目標管理的效率和質量，為項目提供強有力的決策支撐，AR鷹眼平臺如圖10所示。

4.9" 智慧車輛識別系統

項目采用智慧車輛識別系統對進出工地車輛進行自動記錄和管理，利用圖像識別算法捕捉車輛經過時的車牌圖像，實現自動登記車輛信息、進出時間等相關數據，有效解決了傳統手工記錄的繁瑣，提高了工地管理的效率與準確性，智慧車輛識別系統如圖11所示。

5" 結論

本文設計了包含硬件設備層、感知層、接入層、網絡層、數據層、應用層與用戶層的智慧工地體系框架，探討了物聯網、人工智能、大數據分析等現有技術在智慧工地中的應用，闡述了這些技術如何相互整合，實現施工過程的智能化管理，并對1990—2024年期間國內外智慧工地領域文獻進行綜述與分析，結合實際案例，展示了現有技術在施工監測、人員管理等方面的應用，與傳統工地相比，本文智慧工地體系框架通過技術整合，實現了施工項目管理水平的顯著提升，推動了建筑行業向智能化、數字化方向的轉型。

參考文獻：

[1] MUSARAT M A， ALALOUL W S， KHAN A M， et al. A survey-based approach of framework development for improving the application of internet of things in the construction industry of Malaysia[J]. Results in Engineering，2024： 101823.

[2] RATH K C， KHANG A， ROY D. The role of Internet of Things （IoT） technology in Industry 4.0 economy[M]//Advanced IoT technologies and applications in the industry 4.0 digital economy. CRC Press，2024：1-28.

[3] RODRIGO N， OMRANY H， CHANG R， et al. Leveraging digital technologies for circular economy in construction industry： a way forward[J]. Smart and Sustainable Built Environment，2024，13（1）：85-116.

[4] KHURSHID K， DANISH A， SALIM M U， et al. An in-depth survey demystifying the Internet of Things （IoT） in the construction industry： Unfolding new dimensions[J]. Sustainability，2023，15（2）：1275.

[5] MAQBOOL R， SAIBA M R， ASHFAQ S. Emerging industry 4.0 and Internet of Things （IoT） technologies in the Ghanaian construction industry： sustainability， implementation challenges， and benefits[J]. Environmental Science and Pollution Research，2023，30（13）：37076-37091.

[6] MUSARAT M A， ALALOUL W S， KHAN M H F， et al. Evaluating cloud computing in construction projects to avoid project delay[J]. Journal of Open Innovation： Technology， Market， and Complexity，2024，10（2）：100296.

[7] PACHOURI V， SINGH R， GEHLOT A， et al. Empowering sustainability in the built environment： A technological Lens on industry 4.0 Enablers[J]. Technology in Society， 2024 （76）：102427.

[8] KOPEINIG J， WOSCHANK M， OLIPP N. Industry 4.0 Technologies and their Implications for Environmental Sustainability in the Manufacturing Industry[J]. Procedia Computer Science，2024（232）：2777-2789.

[9] TALLA A， MCILWAINE S. Industry 4.0 and the circular economy： using design-stage digital technology to reduce construction waste[J]. Smart and Sustainable Built Environment，2024，13（1）：179-198.

[10] ZENG Y， HUANG X. Smart building fire safety design driven by artificial intelligence[M]//Interpretable Machine Learning for the Analysis Design Assessment and Informed Decision Making for Civil Infrastructure. Woodhead Publishing，2024：111-133.

[11] SUEN C W K， LIU Z， SHI Y， et al. ICON-Pose： Toward Egocentric Action Recognition for Intelligent Construction[M]//Computing in Civil Engineering，2023：682-689.

[12] ZENG Y， HUANG X. Artificial intelligence powered building fire safety design analysis[J]. Intelligent Building Fire Safety and Smart Firefighting，2024：101-124.

[13] POPESCU S M， MANSOOR S， WANI O A， et al. Artificial intelligence and IoT driven technologies for environmental pollution monitoring and management[J]. Frontiers in Environmental Science，2024（12）：1336088.

[14] NASUTION S F， HARMADI H， SURYADI S， et al. Development of River Flow and Water Quality Using IOT-based Smart Buoys Environment Monitoring System[J]. Jurnal Ilmu Fisika，2024，16（1）：1-12.

[15] CHOU J S， NGO N T， CHONG W K， et al. Big data analytics and cloud computing for sustainable building energy efficiency[M]//Start-up creation. Woodhead Publishing， 2016：397-412.

[16] BEACH T， RANA O， REZGUI Y， et al. Governance model for cloud computing in building information management[J]. IEEE Transactions on Services Computing，2013， 8（2）：314-327.

[17] LIN Z， ZHEN L， YINGMEI C， et al. The video monitoring system based on big data processing[C]//2014 7th International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation. IEEE，2014：865-868.

[18] SUBUDHI B N， ROUT D K， GHOSH A. Big data analytics for video surveillance[J]. Multimedia Tools and Applications，2019，78（18）：26129-26162.

[19] YANG G， RIDGEWAY C， MILLER A， et al. Comprehensive assessment of artificial intelligence tools for driver monitoring and analyzing safety critical events in vehicles[J]. Sensors，2024，24（8）：2478.

[20] PEREZ-CERROLAZA J， ABELLA J， BORG M， et al. Artificial intelligence for safety-critical systems in industrial and transportation domains： A survey[J]. ACM Computing Surveys，2024，56（7）：1-40.

[21] LEE J， LEE S. Construction site safety management： a computer vision and deep learning approach[J]. Sensors， 2023，23（2）：944.

[22] LIAO C， CHEN H， LIU C， et al. Computer vision-based monitoring method of non-wearing helmet events using face recognition[J].2023.

[23] WANG H， HU Z， GUO Y， et al. A Combined Method for Face and Helmet Detection in Intelligent Construction Site Application[C]//Recent Featured Applications of Artificial Intelligence Methods. LSMS 2020 and ICSEE 2020 Workshops： Workshops of the 6th International Conference on Life System Modeling and Simulation， LSMS 2020， and 6th International Conference on Intelligent Computing for Sustainable Energy and Environment， ICSEE 2020， Shanghai， China， October 25， 2020， Proceedings 6. Springer Singapore，2020：401-415.

[24] ROBISON R. Smart structures[J]. Civil Engineering， 1992， 62（11）：66.

[25] BRADLEY D A ， SEWARD D W .Artificial intelligence and robotic construction plant-the `smart artisan'[C]//IEE Colloquium on Artificial Intelligence in Ｃｉｖｉｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ． ＩＥＴ，１９９２：８/１－８/４．

[26] FUHR P L ， HUSTON D R ， AMBROSE T P .Prefabricated sensor panels for smart-civil-structures instrumentation[C]//Smart Structures and Materialｓ １９９３：Ｓｍａｒｔ Ｓｅｎｓｉｎｇ，Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ａｎｄ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｔｉｏｎ．ＳＰＩＥ，１９９３（１９１８）：４３５－４３９．

[27] MAEDA J. Development and application of an all-weather automated building construction system'the SMART system'. Zentenkogata biru jido seko （sumato system） no kaihatsu to tekiyo[J]. Yosetsu Gijutsu （Welding Technique）;（Japan）， 1993，41（12）.

[28] AMBROSE T P， HUSTON D R， FUHR P L .Lessons learned in embedding fiber sensors into large civil structures[C]//Fiber Optic Smart Structures and Skins Ｖ． ＳＰＩＥ， １９９３（１７９８）：１９４－１９９．

[29] AMBROSE T P， HOUSTON D R， FUHR P L， et al. Shoring systems for construction load monitoring[J]. Smart Materials and Structures，1994，3（1）：26.

[30] WILLIAMS T P. Applying portable computing and hypermedia to construction[J]. Journal of Management in Engineering，1994，10（3）：41-45.

[31] HAAS C， SKIBNIEWSKI M， BUDNY E. Robotics in civil engineering[J]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering，1995，10（5）：371-381.

[32] LAMBROPOULOS S， MANOLOPOULOS N， PANTOUVAKIS J P. SEMANTIC： smart EarthMoving analysis and estimation of cost[J]. Construction Management amp; Economics，1996，14（2）：79-92.

[33] MERZBACHER C I， KERSEY A D， FRIEBELE E J. Fiber optic sensors in concrete structures： a review[J]. Smart materials and structures，1996（2）：196.

[34] NOOKALA M ， DILLINGHAM J ， MELBY G ，et al.SMART WORK ZONE. ITS OPERATIONAL TEST RESULTS[J].1997.

[35] STONE W C ， PFEFFER L E .Automation Infrastructure System for a Robotic 30-Ton Bridge Crane[C]//Asce Specialty Conference on Robotics for Challenging Environments，1998：195-201.

[36] STONE W， REED K， CHANG P， et al. NIST research toward construction site integration and automation[J]. Journal of aerospace engineering，1999，12（2）：50-57.

[37] DUNN K A ， LOUTHAN M R ， IYER N C ，et al.Application of Smart Materials/Technology at the Savannah River Site[J].Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering， 2000（3671）：64-75.

[38] ELGAFY H .Framework for smart card use in the construction industry[J].GaQ， 2001.

[39] YOSHIDA Y， KASHIWAI Y， MURAKAMI E， et al. Development of the monitoring system for slope deformations with fiber Bragg grating arrays[C]//Smart structures and materials 2002： Smart sensor technology and measurement systems. SPIE，2002：296-303.

[40] KUENNEN T. Smart construction： using cutting-edge technology to maximize public investment in america's transportation network[J]. Transportation Builder，2003，15（7）.

[41] CHEN Y F ， LIU S C ， WU W J ，et al.Design and implementation of smart sensor nodes for wireless disaster monitoring systems[J].Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering，2004（5391）：610-614.

[42] SONG J， HAAS C T， CALDAS C H. Tracking the location of materials on construction job sites[J]. Journal of construction engineering and management，2006，132（9）： 911-918.

[43] CALDAS C H， HAAS C T， LIAPI K A， et al. Modeling job sites in real time to improve safety during equipment operation[C]//Smart Structures and Materials 2006： Sensors and Smart Structures Technologies for Civil， Mechanical， and Aerospace Systems. SPIE，2006：1148-1155.

[44] CHEN Y， KAMARA J M. Using mobile computing for construction site information management[J]. Engineering， construction and architectural management，2008，15（1）： 7-20.

[45] FITTON D ， SUNDRAMOORTHY V ， KORTUEM G ，et al.Exploring the Design of Pay-Per-Use Objects in the Construction Domain[C]//Smart Sensing aｎｄ Ｃｏｎｔｅｘｔ： Ｔｈｉｒｄ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ， ＥｕｒｏＳＳＣ ２００８， Ｚｕｒｉｃｈ， Ｓｗｉｔｚｅｒｌａｎｄ， Ｏｃｔｏｂｅｒ ２９－３１，２００８． Ｐｒｏceedings 3. Springer Berlin Heidelberg，2008：192-205.

[46] JANG W S， SKIBNIEWSKI M J. A wireless network system for automated tracking of construction materials on project sites[J]. Journal of civil engineering and management， 2008，14（1）：11-19.

[47] LAINE R， IKONEN J. A construction plan image service for smart phones[C]//Proceedings of the 12th International Conference on Computer Systems and Technologies，2011： 292-297.

[48] CHANG C Y， HUNG S S， CHANG Y C， et al. Research and Development of RFIC Technology in Smart Temperature Information Material[J]. Journal of construction engineering and project management，2011，1（1）：18-23.

[49] WEI X， JUN Y， AODONG W. Design of wireless sensor networks for monitoring at construction sites[J]. Intelligent Automation amp; Soft Computing，2012，18（6）：635-646.

[50] DUBLON G ， PARADISO J A ， MAYTON B D ，et al.TRUSS： Tracking Risk with Ubiquitous Smart Sensing[J].IEEE Sensors Proceedings，2012，3（11）：1-4.

[51] PARK M S ， KIM E J ， LEE H S ，et al.Real Time Safety Management Framework at Construction Site based on Smart Mobile[J].Korean Journal of Construction Engineering amp; Management，2013，2（3）：3-14.

[52] KIVRAK S， ARSLAN G， AKGUN A， et al. Augmented reality system applications in construction project activities[J].ISARC Proceedings，2013：1560-1571.

[53] YEON S， LEE Y. Implementation of ubiquitous-based construction site management system[J]. The Journal of the Institute of Internet， Broadcasting and Communication，2013， 13（2）：239-244.

[54] ZOLLMANN S， HOPPE C， KLUCKNER S， et al. Augmented reality for construction site monitoring and documentation[J].Proceedings of the IEEE，2014，102（2）：137-154.

[55] GUO H ， LIU W ， ZHANG W ，et al.A BIM-RFID Unsafe On-Site Behavior Warning System[C]//2014 International Conference on Construction and Real Estate Management，2014.

[56] NGUYEN L D， KOUFAKOU A， MITCHELL C. A smart mobile app for site inspection and documentation[C]//Proceedings of ICSC15 5th International/11th Construction Specialty Conference，2015.

[57] PARK M W， ELSAFTY N， ZHU Z. Hardhat-wearing detection for enhancing on-site safety of construction workers[J]. Journal of Construction Engineering and Management， 2015，141（9）：04015024.

[58] LIU T Z ， HOU J ， XIONG G ，et al.Smart cloud-based platform for construction sites[C]//International Conference on Service Operations and Logistics， and Informatics.IEEE， 2016.

[59] PIRKL G， HEVESI P， AMARISLANOV O， et al. Smart helmet for construction site documentation and work support[C]//Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing： Adjunct，2016： 349-352.

[60] KIM S J， OK H， KIM T H. Mobile app development for smart construction site work processing[C]//Proceedings of the 9th International Conference on Information Management and Engineering，2017：24-28.

[61] LEE C H， KIM K H， KIM J W， et al. Construction site safety management system using zigbee communication[J]. Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers，2017，54（3）：39-51.

[62] NIU Y， LU W， LIU D， et al. A smart construction object （SCO）-Enabled proactive data management system for construction equipment management[M]//Computing in Civil Engineering 2017，2017：130-138.

[63] NIU Y， LU W， LIU D. The application scenarios of smart construction objects （SCOs） in Construction[C]//Proceedings of the 20th International Symposium on Advancement of Construction Management and Real Estate. Springer Singapore，2017：969-980.

[64] LI R Y M. Smart working environments using the Internet of Things and construction site safety[J]. An Economic Analysis on Automated Construction Safety： Internet of Things， Artificial Intelligence and 3D Printing，2018：137-153.

[65] CHEN H， TANG J， FANG S， et al. Research on the Architecture and Technologies of the “Internet+” Smart Site[C]//2018 12th International Conference on Software， Knowledge， Information Management amp; Applications （SKIMA）. IEEE， 2018： 1-4.

[66] KAMARUDIN S S， ＰＡＮＧ Ｃ Ｓ， ＯＳＭAN N A .Smart sensor system in enhancing construction site safety management[J].INTI Jｏｕｒｎａｌ，２０２０（１）：1-6.

[67] JIANG W， DING L ， ZHOU C .Cyber physical system for safety management in smart construction site[J].Engineering Construction amp; Architectural Management，2021，28（3）：788-808.

[68] XIONG Z ， GAN X ， LI Y ，et al. Application of smart substation site management system based on 3D digitization[C]//Journal of Physics： Conference Series. IOP Publishing， 2021，1983（1）：012086.

[69] WANG Y. Research on a Safety Helmet Detection Method Based on Smart Construction Site[C]//2021 IEEE International Conference on Advances in Electrical Engineering and Computer Applications （AEECA）.IEEE，2021：341-343.

[70] SHANTI M Z， CHO C S， BYON Y J， et al. A novel implementation of an ai-based smart construction safety inspection protocol in the uae[J]. IEEE Access，2021（9）： 166603-166616.

[71] MING Z， CHEN J， CUI L， et al. Edge-based video surveillance with graph-assisted reinforcement learning in smart construction[J]. IEEE Internet of Things Journal， 2021，9（12）：9249-9265.

[72] GUO F， PENG X， GU J. Promotion Strategy of Smart Construction Site Based on Stakeholder： An Evolutionary Game Analysis[J]. Buildings，2022，12（5）：585.

[73] XUE H ， ZHANG T ， WANG Q ，et al.Developing a Unified Framework for Data Sharing in the Smart Construction Using Text Analysis[J].KSCE Journal of Civil Engineering，2022，26（11）：4359-4379.

[74] QIAN Y， LIU H， MAO P， et al. Evaluation of safety management of smart construction sites from the perspective of resilience[J]. Buildings， 2023，13（9）：2205.

[75] WANG C. The Role of Artificial Intelligence in Construction Management： A Case Study of Smart Worksite Systems[J]. Journal of Artificial Intelligence Practice，2023，6（9）：13-19.

[76] LIU N， PANG Y， CAO S， et al. Research on Digital Construction Process of Smart Site[C]//Proceedings of the 3rd International Conference on Big Data Economy and Information Management， BDEIM 2022， December 2-3， 2022， Zhengzhou， China，2023.

[77] FANG Q， CASTRO-LACOUTURE D， LI C. Smart safety： big data-enabled system for analysis and management of unsafe behavior by construction workers[J]. Journal of Management in Engineering，2024，40（1）：04023053.

[78] LIU L. The application of BIM+AR smart construction technology in municipal engineering[M]//Water Conservancy and Civil Construction Volume 2. CRC Press，2024：319-324.

[79] 徐光苗，紀波，鐘啟恩，等.智能建造與建筑工業化協同發展綜合策劃——以廣州某大型安置區項目為例[J].建筑結構，2023，53（S1）：1148-1155.

[80] 劉美霞，卞光華，陳偉，等.超高層公共建筑智能建造技術體系探索實踐[J].建筑結構，2023，53（10）：10-14.

[81] 李家華，黃黎明，陳良志.基于BIM和物聯網技術的智慧工地平臺在LNG碼頭施工中的應用[J].水運工程，2024（2）：169-174.

[82] 代永雙，張志偉.基于建筑信息模型技術與智慧工地理念的地鐵施工人員安全管理系統[J].城市軌道交通研究，2024，27（1）：229-233.

[83] 李偉，王小斌，張碩英，等.基于數字例會驅動的智慧工地落地應用研究[J].建筑經濟，2023，44（11）：53-57.

[84] 楊漢寧，沈建增，陸峰.BIM5D+智慧工地系統構建研究與應用——以中國移動成都研究院科研樞紐工程項目為例[J].建筑經濟，2023，44（5）：46-52.

[85] 安蕾.BIM+智慧工地在高速鐵路四電工程管理中的應用[J].建筑經濟，2023，44（4）：70-78.

[86] 費騰，陳玉婷.基于智慧協同的復雜形體建筑建造體系研究——以鄭州市博物館新館項目為例[J].建筑學報，2022（S2）：227-232.

[87] 邱昌，康文創，鄧運生，等.BIM+智慧工地應用價值與發展趨勢探討[J].建筑經濟，2022，43（S2）：275-278.

[88] 王穎，鄧祥文.智慧工地管理平臺研究與應用——以白龍灣引黃涵閘項目為例[J].建筑經濟，2022，43（12）：48-55.

[89] 施寧，庚琳，馬云賓，等.管道智慧工地模塊化構建及評價方法[J].油氣儲運，2022，41（8）：908-915.

[90] 張志偉，曹伍富，苑露莎，等.基于BIM+智慧工地平臺的樁基施工進度管理方式[J].城市軌道交通研究，2022，25（1）：180-185.

[91] 黃建城，徐昆，董湛波.智慧工地管理平臺系統架構研究與實現[J].建筑經濟，2021，42（11）：25-30.

[92] 王秋茗，孫廣玲，陸小鋒，等.智慧工地中低分辨率的安全帽狀態識別[J].電子測量技術，2020，43（15）：63-67.

[93] 徐友全，賈美珊.物聯網在智慧工地安全管控中的應用[J].建筑經濟，2019，40（12）：101-106.