杨刈奇

随着网络强国、数字中国战略的持续推进与建筑业数智化转型的持续加速，建设项目档案面临数据激增、类型复杂、传统分类低效及价值挖掘不充分的困境。现探索AI（人工智能）技术在建设项目档案分类中的应用场景，提出元数据提取、内容识别、自动分类与智能检索思路，推动档案分类实现从“人工规则驱动”向“数据智能驱动”的范式跃迁，提升档案管理效率和准确性，深度释放档案数据价值，为建设项目全生命周期管理、行业知识沉淀与智能决策提供核心支撑。

研究现状

建设项目档案是工程建设活动全过程的真实记录，是项目实施、运维、改建、审计及行业监管的重要依据，具有不可再生的凭证价值和信息价值。

传统建设项目档案分类依赖人工完成，依据国家及行业相关标准，以工程分部、分项按文件类型、阶段、专业等层级划分著录。现阶段大型复杂的建设项目将生成海量、多样、多源、异构数据（如航拍测绘、结构化报表、半结构化文件与非结构化音视频、BIM模型、物联网传感数据的文本及报告等），传统档案分类模式存在主观性强、标准不统一、著录信息遗漏、深度检索与知识关联度低等弊端，导致大量数据陷入“沉睡”状态，难以有效释放档案的潜在价值。

AI技术的深入推进和应用，必将成为摆脱传统模式困境的革新性工具。AI能模拟甚至超越人类在模式识别、语义理解和决策判断方面的能力，为档案管理的自动化与智能化转型注入强劲动力。探究AI赋能建设项目档案分类，不仅是档案学与信息技术交叉的前沿课题，也有助于推动项目高质量建设与企业高质量发展。

建设项目档案分类的传统困境与智能化转型动力

传统建设项目档案分类模式的主要困境

1.传统模式效率低下与成本压力

利用传统模式逐件鉴别、标注、著录数量庞大的建设项目档案，是一件重复性强的密集型工作，尤其在项目竣工阶段，多家参建单位集中移交档案，工作量激增，档案专业人员紧张，导致归档工作滞后、整理成本高昂。

2.档案分类标准执行不一与准确性完整性挑战

尽管有国家和行业规范作为分类依据，但多家参建单位（建设单位、设计单位、施工单位、监理单位、检测单位、科研单位等）对分类标准理解存在差异，导致分类结果不统一，进而影响检索查全率与查准率。

3.数据关联关系割裂与深度挖掘困难

建设项目档案数据关联非常重要，传统方法难以快速处理非结构化内容，如一份设计变更单涉及工程量签证、施工图修改、材料报验、验收记录等一系列文件，传统分类按文件类型独立组卷，全流程追溯困难，无法快速在体系中精确检索。

4.档案人员技术与经验不足

建设项目档案分类对从业人员的工程专业能力和档案业务能力要求较高，既要熟悉项目从立项到运维全过程涉及的工程分部、分项、分阶段内容，又需掌握档案业务中的组卷、编号、录入、归档等知识。目前，同时具备上述两种能力的复合型人才较为稀缺，现从业者多为行政兼职人员。

建设项目档案智能化转型的驱动力与必然性

1.国家政策与战略驱动

国家持续推进数字中国、智慧城市等战略，坚持智能化、数字化道路，档案管理也应同步跟进。《“十四五”全国档案事业发展规划》明确提出要提升档案管理的数字化、智能化水平，为AI在档案领域的应用提供了政策引导。

2.成熟技术驱动与降低成本

基于AI、BIM模型、物联网、云存储和大数据等信息技术，运用档案文本分析技术、图像识别技术及物联网实时数据采集技术，可避免人工记录的滞后及错漏，有效弥补库房面积不足、调阅不便、成本高昂的短板。

3.数智化转型的内在需求

传统建设项目档案分类面临的诸多困境，是推动档案管理智能化转型的内在动力；与各类企业管理系统无缝对接，可为AI的应用提供优质的“数据土壤”。智能化档案管理可构建建设项目全生命周期中各阶段的数据链条，实现数据孪生。

4.从“管理数据”到“经营数据”的范式转变需求

建筑业现处于行业细分的竞争阶段，智能化档案管理能凸显企业优势，促使智能化项目档案管理成为企业管理的核心要素。AI的智能分类和数据挖掘，能将散乱的项目文件转化为结构化的资源库，提升项目全生命周期价值，实现数据复用、风险防范与科学决策，直接创造社会价值和经济价值。

AI赋能建设项目档案分类的核心技术路径

AI赋能建设项目档案智能分类系统是以数据为基础、以算法为核心、以业务场景为平台的技术体系，其核心框架如图1所示。

构建基本框架

一是分类标准。明确档案数据的概念、属性、关系，建立统一的分类语义体系和分类标准，解决分类标准不统一、跨系统类目不一致的痛点。二是知识图谱体系。整合概念、关系、属性要素，构建各类档案数据间的知识网络，是分类与关联的核心，可实现从单档案分类到关联档案聚类的升级。三是AI深度学习体系。基于数据各要素，通过大量模型训练，让机器学习建设项目档案分类规律并形成记忆，逐步替代人工，这是智能分类的基础性工作，最终解决结构化、半结构化、非结构化数据的语义对齐问题，实现统一分类目标。四是合规性与信息检索体系。以用户需求与行业合规要求为双重约束，合理确认分类结果，既要符合档案管理规范与安全保密规定，又要满足快速入档与检索要求，这是AI分类体系的安全质量保证措施。

核心技术路径

AI赋能建设项目档案分类的核心技术路径，是从体系建设到落地实用的全流程，涵盖数据采集、预处理、建模、融合、应用各环节的自动处理，形成完整的闭环链条。

一是多源档案数据预处理。将预处理采集的异构数据转化为AI可处理的标准化数据，实现格式标准化、内容结构化、数据质量可控。二是构建适配的AI分类模型。构建适配的AI分类模型是智能分类体系的核心，通过多源数据抽取、数据融合与推理，构建档案数据网络，从而支撑关联分类。构建该模型，可实现文本类档案分类，如合同、报告、日志的文本分类；图像类档案分类，如设计图纸、现场影像图片分类；BIM模型分类则侧重参数提取和关联分类。三是模型优化与迭代。AI需通过机器学习（ML）提升分类模型的行业适配性与稳定性，完成自动化建模、增量增项学习、模型评估等工作。四是智能分类应用落地。将AI分类能力转化为实际档案管理能力，实现自动分类与标引、关联分类、合规性校验、风险分类等功能。

综上所述，针对建设项目档案多源、异构、关联紧密的行业特性，要求AI从分类标准、合规性、技术路径制定、模型训练调整到分类结果满足关联、高效、合规要求等功能。

智能分类在建设项目各阶段的应用

立项决策阶段

聚焦档案的合规性和决策支撑，筑牢项目启动的基础。

1.立项文件自动归类和合规校验

AI自动识别可研报告、项目建议书、批复文件等文本档案，重点识别项目规划选址、社会稳定性评价和土地预审等专题要件内容，校验文件是否盖章、编制报告是否有资质等，系统对缺失内容自动标红提醒。

2.投资相关档案智能聚类

AI自动识别项目投资估算报告、资金计划、造价咨询等文件，基于多源融合理论提取投资额、资金来源、成本分项、取费标准、工料机价格及编制办法等内容，聚类形成项目投资簇，推动决策层快速查阅，缩短项目立项审批周期。

设计阶段

聚焦设计图纸管理和变更追溯，提升设计协同效率。

一是设计图纸模型的自动分类与版本管理。基于CV算法引擎识别图纸的构件布局与专业标注，对比图像特征识别初步设计、施工图的图纸版次与专业迭代分类链，有效解决多专业图纸混乱、版本追溯难等问题，提升归档和检索效率。二是设计图纸变更关联数据自动聚类。运用自然语言处理（NLP）引擎提取设计变更原因、变更部位及影响范围，自动关联相应的原始施工图、交底记录、设计计算书，形成设计变更关联分类簇，快速定位变更的关联项，避免遗漏或返工。

施工阶段

聚焦过程管控和风险预警，适配项目建设动态管理，满足实时归档需求。

1.过程文件实时分类与标引

运用ASR转文本引擎和NLP引擎，对每日产生的交底记录、施工日志、监理通知、报审材料、检验批记录等内容，自动提取分部工程名称、日期、部位、责任人、事件类型等元数据，完成即时分类、现场调用和归档，避免后期集中整理。

2.合同关联分类簇的形成运用

运用NLP引擎提取合同中的核心内容，基于知识图谱构建生成关联分类簇，点击任意节点即可联动查看关联档案数据图谱，不仅能快速追溯材料设备合同中的参数、厂家、批次、价格、注意事项等，劳动合同中的人数、来源、薪资、劳动安全保障等，机械设备租赁合同中的设备状态、使用条件、维保情况、设备数量、租赁价格等内容，还能快速查询合同管理单位、相关部门权责边界与纠纷处理条款，支撑实施阶段的风险预判和应急处置，充分利用档案手段协助现场做好合同管理。

3.现场影像智能分类与安全分析

定期拍摄现场影像，按施工区域、时间分类，通过CV算法引擎分析进度生成报告。运用NLP引擎，按合规要求自动识别安全巡查照片和现场影像，依据安全隐患程度和类型，系统能及时提醒做好现场管控，触及安全风险项则发出预警信号。

4.BIM模型与设计图纸的联动分类

依据IFC数据标准分析BIM模型参数，运用多源融合技术将参数与施工图纸的构件形状、标注文字的语义对齐，实现BIM构件和图纸关联的双向检索，突破二者之间的分类壁垒，支撑设计施工的协同与衔接。

5.材料设备资料关联分类

运用知识图谱和多源融合技术提取材料供应商、进场时间、材料型号、技术参数、进场验收记录、检验报告、施工日志等对应的关联数据，形成材料全生命周期分类簇，实现材料质量和使用位置可追溯，避免不合格材料流入施工现场，保障工程质量。

竣工验收与运维阶段

聚焦归档合规和溯源高效，简化资料验收流程，支撑长效管理。

1.智能校验验收文件的完整性

在智能校验验收文件时，运用知识图谱的关联推理，自动识别验收记录的工程部位和验收结论，关联相应的设计文件、施工记录、隐蔽工程检测报告，重点核对隐蔽工程签证，自动列出缺失文件资料清单，及时补充缺失文件，确保验收工作顺利推进。

2.智能比对与编制竣工图

在合规要求和完整性校验算法中，对施工图的最终实施情况、现场影像、测量数据进行比对分析，自动识别差异点，最终形成准确的竣工图，并自动关联变更文件。

3.运维手册与资源库构建

在自动提取设备参数、安装位置、操作流程、保养要点、保修时间、土建工程状态等数据时，运用多源异构数据融合，构建结构化的可查询设施设备资源库，为智慧运维提供支撑。

4.项目完成后评估与资源沉淀

对项目从立项决策启动、开始设计施工建设到运营投产、维护保养全过程的成功经验、失误缺点、技术难点、处理措施、投资增减、经济效益、社会效益分析等数据进行结构化梳理，运用机器学习理论聚类和知识图谱模型，构建企业级项目知识图谱，为新项目决策提供智能参考。

AI赋能建设项目分类存在的问题与应对策略

AI赋能建设分类的问题

AI自动分类的准确性和效率受多重因素影响，如建设项目历史档案中数字化质量参差不齐、数据格式多样，不同来源数据的格式与标准不统一，数据存在错误，甚至涉及商业秘密和个人隐私。

AI模型的“黑箱”特性导致分类结果难以被档案管理人员理解和信任，且无法解释与验证。因此，应结合建设工程各专业特点，对通用模型进行深度优化，以提升AI模型在复杂和模糊场景下的分类准确率。

建设项目档案管理的智能化转型并非单纯的技术问题，当前缺乏既懂档案业务又懂AI技术的复合型人才，需对现有档案管理流程与组织架构进行重构。

AI算法分类错误导致利用失误时，责任界定难度较大，如训练数据存在偏见、过度依赖某类项目，导致对新项目档案的分类不公。

AI赋能建设分类的应对策略

为解决数据质量、标准与隐私问题，需制定高标准的数据采集与清洗流程，明确数据的准确性、完整性和一致性，推动行业数据接口与元数据标准的统一，并在算法中嵌入数据脱敏、隐私保护及访问控制机制。

为解决技术的准确性、可解释性与场景适配问题，需持续积累高质量的领域数据，采用领域预训练语言模型，发展可解释模型，并融入可解释机制，展示分类依据的关键文本片段或者图像区域。加强产学研融合，依托规则模型提供的可释放依据，建立模型的评估和验证机制，定期对智能分类的结果进行人工抽样验证，确保分类的准确性和可靠性。

为解决管理与人才的流程重构与能力升级问题，需系统进行业务流程再造，明确AI处分、人工复核等人机协作边界，建立培训体系，提升档案管理人员的AI素养，并引入数据专家与档案业务融合团队。

为解决标准与责任界定和算法偏见问题，在相关法规和标准中，应明确AI辅助定位与责任边界，建立AI模型审计评估机制，定期检测和修正算法偏见，确保其公平可靠。

AI赋能建设项目档案分类，将使档案工作告别烦琐的手工劳动，转向数据驱动、知识服务等高价值场景，使建设项目档案分类的准确性与效率逐步提升。构建档案语义关联簇、激活数据资产，为项目复盘、风险防控、企业决策及行业数据积累提供了强大支撑。借助AI算法、自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术，能实现建设项目档案管理的深度专业化、人机协同化、平台生态化与标准前沿化。构建贯穿建设项目全生命周期的智慧记忆系统，让每个项目的历史能被完整、智慧地保存与传承，并持续反哺行业，驱动工程项目产业向智能、绿色、可持续的方向发展。

（作者单位：中铁第五勘察设计院集团有限公司）