随着近年来各类AI软件的技术突破与工具迭代，现场监理工作从传统的经验依赖发展到如今的数据驱动，为监理现场监理服务工作方式提供了更加多元化的选择方式，在现场监理巡视检查、方案审查、文件编制等方面发挥了重要作用。本文重点分析了基于AI工具辅助监理人员的专项施工方案审查方法及效果，以供同行参考。

传统的监理模式在审核现场施工方案方面存在着较为明显的局限性，如效率瓶颈、人力依赖以及较为明显的“经验盲区”。另外，在人工审核较多规范条文和复杂技术标准对比方面，很难做到面面俱到，仅凭借个人的经验进行方案审核，往往会有疏漏。在设计计算书复核方面，人工审核的劣势更为明显，从业人员大部分不具备专业的施工方案计算书复核能力，对其中软件导出的计算过程中各类规范取值也无法准确复核。

施工方案审核的重点包括：方案的工程概况描述是否齐全准确，编制依据是否为最新标准；专项施工方案；施工工艺流程与可操作性；安全保障措施与应急管理措施；计划的合理性与资源配置；是否符合环境与职业健康及文明施工管理的要求；计算书的基础数据与参数选择及计算过程的全面性和完整性。以上施工方案审核的重点是目前施工方案易出现问题之处，现场监理人员基本以经验为主再参考各类规范、标准进行各项审查。

近年来，AI技术越来越深入地应用在建筑工程的各个方面，给传统的监理工作方式方法带来巨大的改变。

2.1 AI工具的部署

现有的AI技术在辅助方案审核的核心方向为合规性与规范性的自动核查、技术可操作性的量化分析、安全风险的智能判别、资源与进度的优化辅助、环保与文明施工的智能化管控、计算书的智能审查及优化建议等。笔者所在公司目前在项目部采用某AI软件进行辅助方案审查。该软件具有较强的可操作性：选取合适的方案审查模型并采用Key密钥部署CherryStudio使用，上传经过处理的项目某施工方案进行审查，导出审核意见书并进行人工二次复核，形成最终的方案审查意见，具有较强的实践意义。

在AI模型的选用方面，针对国内AI应用市场上不同的模型进行对比实验。主流AI模型应用对比，如表1所示。经过对比发现，在方案审核方面，DeepSeek-R1相较于其他模型输出的答案更具逻辑性和参考性。

在选定模型后，模型的稳定高效应用也是使用中的一大难题。项目部采取Key密钥部署在其他桌面端的方式完美解决DeepSeek官网时常存在卡顿、反应缓慢的问题。Key密钥在DeepSeek官网注册后即可申请。

在获取密钥后植入承接密钥的桌面客户端，如CherryStudio、Chatbox等。经过实践，植入密钥后即可完美使用DeepSeek-R1模型。

表1 主流AI模型应用对比

2.2 基于AI工具的专项施工方案审查方法

要让AI有效审核施工方案，输出的结果更加准确，设定的提示词就需要清晰、具体且结构化。以下是经过多次实践总结的提示词输入要素及示例。

（1）明确审核目标。说明需求：直接告知需要审核的内容（如安全、合规性、技术细节等）。示例：“请从建筑工程专家的角度出发，审核以下施工方案（附部分内容），重点检查其是否存在安全隐患、是否符合JGJ59—2011《建筑施工安全检查标准》。”

（2）提供背景信息。关键信息：项目类型（建筑/桥梁/道路）、规模、地理位置、特殊要求（如环保、抗震）。示例：“项目为某沿海城市30层商业综合体，须符合抗台风设计标准。请检查基坑支护方案和混凝土抗渗等级是否合理。”

（3）指定审核重点。分类列出需求：安全、技术、成本、法规等。示例：“请逐项审核以下内容。安全风险：高空作业防护措施是否完善。技术可行性：钢结构吊装时序是否合理。成本优化：混凝土用量是否有节省空间。合规性：是否符合JGJ80—2016《建筑施工高处作业安全技术规范》。”

（4）要求结构化输出。明确格式：问题描述＋风险等级＋改进建议。示例：“请用表格形式列出问题，包含问题点（如“模板支撑间距过大”），风险等级（高/中/低），依据标准（如JGJ162—2008《建筑施工模板安全技术规范》第5.2.3条），建议措施（如“间距应≤1.2m，增设水平剪刀撑”）。”

（5）附加材料（可选）。提供资料：方案文本、图纸片段、数据表格（可截图或者描述关键参数）等。示例：“附施工进度计划表（关键节点，地下结构60d，主体封顶120d），请评估工期是否合理，并且分析雨季施工影响。”

（6）完整示例提示语。请以资深施工管理专家的身份，审核某地铁站深基坑施工方案（附部分描述）。

背景：深度18m，周边有既有建筑物，土质为砂质黏土；审核重点为支护结构设计（是否满足变形控制≤30mm）、降水方案可行性（地下水位—2m）、应急预案完整性。

输出要求：分风险等级列出问题，并且引用GB50202—2018《建筑地基基础工程施工质量验收标准》中的部分条款提出改进意见。

（7）注意事项。精准提问：避免笼统的问题，如“这个方案好吗”，改为“检查混凝土养护周期是否符合冬季施工要求”。术语准确：提供专业词汇（如“后浇带设置”“塔吊附着验算”）。

互动修正：根据初次反馈补充信息，如“请进一步分析脚手架荷载计算部分”。

通过以上步骤，AI可针对性地提供风险预警、合规性验证及优化建议，大幅提升审核效率。

2.3 AI辅助专项施工方案审查结果的运用

由于AI对方案的审查结果可能受到训练数据时效性、规范理解深度或者工程场景复杂性的限制，所以其输出结果在运用前必须经过工程师人工复核。人工复核需要具体从以下方面进行：（1）法规与标准的匹配性，尤其是地方规范；（2）技术可行性验证，对工程所在地的情况需进行人工辨识；（3）风险等级合理性，根据现场实际情况进行评估；（4）计算数据校核，对AI验算参数取值进行复查；（5）逻辑完整性审查；（6）应急预案针对性复核；（7）输出结果是否适用于现场现状及工程所在地的实际情况，判别后方可提出最终意见。

人工复核不是简单的“二次检查”，而是结合工程实际对AI输出的再加工。建议将AI结论作为风险预警清单，再通过“法规对标—技术验算—场景推演”三阶过滤，最终形成可落地的优化方案。

3.1 应用背景

某产业园区项目（以下简称“本项目”），建设内容包含超高层商业办公、高层公寓住宅、单栋连廊商业综合体及健康体检中心等，紧邻地铁线路，总建筑面积43万m2，参建总承包单位6家。由于项目体量大、标段划分多，涉及的施工内

容需编制专项施工方案，部分项目施工方案文本长达数百页，审核每份方案平均耗时3～5d，复杂节点（如深基坑支护、钢结构焊接）的工艺冲突难以肉眼识别、经验依赖度高，审核质量受到工程师专业水平差异的影响显著。因此，尝试了某AI工具辅助进行施工方案审核，选择了大门及连廊钢结构专项施工方案、施工电梯基础设计与施工专项方案、挡土墙施工方案、地上落地式脚手架工程设计与施工方案等进行审核。

3.2 AI审查施工方案

从基于AI的大门及连廊钢结构专项施工方案审查结果（如表2所示）来看，AI软件在审核施工方案方面逻辑性非常强大，且对于施工方案的计算书能够提出更加专业的修改建议以及其中存在的缺项、漏项。

表2 基于AI的专项施工方案审查结果

3.3 基于AI审查专项施工方案的技术的优劣势

（1）技术优势。AI可以有效缩短复杂专项施工方案的审查周期，审查一份方案平均耗时3min（复杂方案仍需人工复核）；审核风险识别率及精细程度显著提升，如系统性风险检出数量提升数倍；对技术要求更强的方案计算书的内容，可以做到全面审查计算书的准确性及完整性；合理化建议展现专业水平，不仅从方案完整性和编制质量方面进行审核，还可以对方案中的具体措施进行优化，达到缩短工期或节省成本的目的。

（2）技术不足。①由于从业经验与情境判断的局限性，AI无法像工程师一样基于长期现场经验对复杂工况（如特殊地形、隐蔽工程、突发风险）进行灵活判断。②技术模型的局限性。AI的审查结果高度依赖于输入数据的完整性和准确性；若施工方案中参数错误（如荷载漏项、材料参数不匹配），则可能无法识别并导致误判。③图纸与非结构化数据的解析挑战。AI对CAD图纸、手绘草图的解析能力有限，可能遗漏关键细节；施工方案中的模糊描述，如“适当加固”“按规范执行”，可能被AI错误解读，导致审查结论偏差。④施工方案可能包含企业专利（如专利工法、BIM模型等）。AI平台若未严格加密，则存在数据泄露的风险。

从施工方案审核来看，AI技术不是替代监理工程师的“颠覆者”，而是提升其专业价值的“赋能者”。AI在监理重难点工作中应用的核心价值在于提升效率与标准化，但其本质仍是工具，需与人工经验、动态监测和法规体系紧密结合；在关键环节决策方面，必须由人来主导，避免过度依赖AI而导致系统性风险。未来，监理企业可以建立AI模型及私有数据库。这对监理现场管理及业务竞争等工作创新将具有更加深远的意义。