近年来，人工智能技术呈现迅猛发展趋势，作为一种极具前景的技术解决方案，在基础设施建设领域发挥着越来越重要的作用。该技术能够有效应对行业面临的诸多挑战，如安全事故频发、生产效率低下以及劳动力持续短缺等问题。

2025年3月，《工程管理前沿》期刊第12卷第1期发表了《人工智能在基础设施建设中的应用：批判性综述》一文。该研究系统梳理了人工智能在这一领域的应用现状，并指明未来研究的重点方向，为推动高质量基础设施建设提供了重要参考。

随着人工智能技术在建筑行业的兴趣和应用不断增长，深入分析当前状况并明确未来研究领域显得尤为重要。

"我国正处于从'速度优先'向'品质优先'转型的关键时期，人工智能在基础设施建设中的深度应用，既是推动产业结构优化的重要技术支撑，也是抢抓未来发展制高点的战略选择。"据国家数字建造技术创新中心的陈珂副教授介绍，目前一些人工智能技术已得到广泛应用。例如，基于卷积神经网络（CNN）的工程图像分析技术，能够通过解析施工现场图片，识别并预警潜在的安全风险。此外，循环神经网络（RNN）在处理施工数据序列异常以及BERT模型在工程文本挖掘等方面的研究也在持续深入。

AI视频监控仪展示了实时监测施工现场安全的应用场景。

在机器人技术方面，正逐步从试验验证与示范应用阶段迈向工程化落地和规模推广。例如，混凝土喷涂、钢筋绑扎、钢结构焊接等专用机器人已在部分试点项目中得到实际应用，主要承担重复性高、劳动强度大以及危险系数高的作业任务。同时，新一代智能化施工集成平台如"造楼机"和"架桥机"的研发与部署，实现了多工序和多设备的协同作业，推动施工现场从"单点智能"向"系统智能"转变。

钢结构焊接机器人展示了智能化施工技术的应用。

陈珂指出，人工智能是建筑行业实现智能建造的核心支撑技术。它显著提升了行业的数据驱动与智能决策水平，减少了单纯依赖经验的低效和不确定性，从而提高了项目实施与管理的科学性，有助于构建更加可靠和可持续的建造体系。

尽管人工智能在基础设施建设中的应用取得了一定进展，但仍面临诸多挑战。例如，技术落地过程中存在数据获取困难、模型泛化能力不足等问题。此外，还需要解决技术标准化和规范化的问题，以提升应用场景的普适性和兼容性。

展望未来，人工智能在基础设施建设中的应用前景广阔。通过持续的技术创新和场景拓展，将进一步推动行业的智能化转型，助力实现更高效、安全和可持续的现代化建设目标。