近年来，人工智能技术迅速发展，为基础设施建设领域带来了新的可能性与解决方案，能够有效应对安全事故发生率高、生产效率低下以及劳动力持续短缺等重大挑战。
随着人工智能在建筑行业中的应用不断深入，对当前发展状况进行系统性分析并明确未来研究方向显得尤为重要。近年来，人工智能技术已在多个领域展现出显著潜力与价值。
在工程图像语义分析方面，基于深度学习的技术已实现施工现场安全风险的识别与预警功能。通过采集和分析施工场地图片数据，能够快速发现潜在的安全隐患。与此同时，研究团队还在探索工程序列异常检测以及工程文本挖掘等技术方向。
在机器人技术领域，智能化施工设备正在从实验室阶段向实际应用推广过渡。例如，混凝土喷涂、钢筋绑扎、钢结构焊接等特种机器人已经在部分项目中得到验证性应用。这些设备主要承担重复性强、劳动强度大以及危险系数高的施工作业任务。
人工智能技术的应用不仅提高了建筑行业的数据处理与决策能力，还显著增强了项目实施的科学性和管理效率，为构建更加可靠的建造体系提供了重要支撑。
尽管如此，人工智能在基础设施建设中的实际应用仍面临一些关键挑战。首先，高质量的数据获取和标准化处理是模型训练的基础性难题。其次，复杂多变的施工现场环境对人工智能系统的适应性和实时响应能力提出了更高要求。此外，较高的技术门槛与部署成本也限制了中小型企业对相关技术的采用。
未来，随着技术进步和应用领域的拓展，人工智能将在基础设施建设中发挥更大作用。重点发展方向包括深化人机协作方法研究、推动数字孪生等新技术融合应用，并探索全生命周期智能建造解决方案的可能性。
