葛洲坝集团如何用AI解决超高建筑施工质量管控难、矿山调度效率低、安全监管覆盖不足问题的案例

中国能建葛洲坝集团有限公司（简称"葛洲坝集团"）是中国能源建设集团的骨干企业，是国内水利水电工程建设领域的领军企业，业务覆盖水利水电、公路、铁路、市政、房建等多个工程领域。集团足迹遍布全国及全球40多个国家和地区，承建了包括三峡水电站、白鹤滩水电站在内的一系列大国重器。

建筑业是典型的劳动密集型行业，施工质量管控难、安全监管覆盖不足、机械调度效率低是行业痼疾。葛洲坝集团自2023年起全域推进"人工智能+"专项行动，累计研发上线60余款AI智能体，覆盖智慧办公、智能装备、智能施工、智能检测等全场景，为传统工程装上"数字大脑"。

葛洲坝集团在大型工程施工中，面临三大共性挑战：

超高建筑施工质量管控高度依赖人工，精度难以保证。 以新疆大石峡水利枢纽工程为例，坝高247米（相当于80层楼），大坝碾压施工质量控制要求极高——压实不均匀可能导致渗漏甚至结构性风险。传统方式依赖人工操作压路机和控制碾压遍数，漏碾、过碾问题时有发生，且人工难以对施工质量进行实时评估。

矿山调度依赖人工经验，多台设备协调效率低。 在海南大岭建筑用花岗岩矿等项目中，多台无人矿卡需要协同作业，涉及装料、运输、卸料多个环节。传统调度依赖经验丰富的调度员，面对多台设备同时运行时的路径冲突和等待时间，调度效率低下，矿卡有效作业时长受限。

施工现场安全监管靠人工巡查，覆盖面窄、响应慢。 建筑施工现场作业面广、安全风险点众多，安全员数量有限，传统人工巡查方式难以实现全覆盖。违规操作（不戴安全帽、高空作业不系安全带等）发现滞后，处置往往不及时。

工程资料检索效率低，技术传承断层。 工程建设涉及大量标准规范、施工图纸、技术档案，工程师需要花费大量时间查找文件。资深工程师的经验难以系统化传承，年轻工程师遇到问题往往需要翻阅大量资料。

葛洲坝集团系统性推进"AI+"专项行动，构建了两大核心技术体系：

无人碾压与智能施工系统： 在新疆大石峡水电站大坝施工中，自研智能碾压系统，融合北斗定位、多模态感知与智能算法。系统可自主规划碾压路径、调节激振参数、实时监控压实质量，碾压循迹误差不超过10厘米，超碾/欠碾/漏碾范围控制在5%以内，碾压遍数达标率100%，大坝压实均匀合格率突破98%，施工效率提升20%。

无人矿卡智能调度系统： 在海南大岭矿项目中，部署无人矿卡+机器视觉+云端调度系统。矿卡可自主完成装料、运输、卸料全套流程，全程无人值守；云端调度系统实时计算最优路径和多车协同方案，矿卡有效作业时长提升12.5%。

智慧钢筋加工厂： 在引江补汉、和襄高速等项目中投建智慧钢筋加工厂，实现钢材加工的自动化和智能化：人力减半，钢筋加工成本每吨节省180元，钢筋损耗率严控在0.5%至1%。

无人机智能巡检系统： 在内遂高速、巴万高速等项目中部署无人机巡检，可自动识别边坡裂缝、道路故障等十余种隐患，巡检效率翻3倍，人工巡检成本直接减半。

智慧管理智能体矩阵： 累计研发60余款AI智能体，包括金融保函审核、投标资质智能检索、招标文件解析等管理智能体，大幅提升管理效率。AI研发投入已达1.83亿元，是同类央企的2倍以上。

葛洲坝集团AI智能体矩阵的规模化应用，带来了显著的量化效益：

葛洲坝集团还计划2027年前完成核心施工设备智能化改造全覆盖，打造166个应用场景和28个高质量数据集。

葛洲坝集团AI智能体矩阵的技术架构分为三层：

感知层： 综合运用北斗定位（精度厘米级）、激光雷达、工业相机、无人机等多源感知设备，实时采集施工现场的地理位置、物体形状、施工参数等数据。

平台层： 基于中国能建"融光"大模型框架，构建覆盖水利水电和建筑两大领域的AI能力中台。平台搭载深度求索（DeepSeek）、千问（Qwen）等17款主流大模型，累计提供超过100亿次智能词元服务。同时建立20P高性能算力平台，支撑AI模型的训练和推理。

应用层： 将AI能力封装为60余款标准化智能体，通过API和Web界面供各项目部调用。核心智能体包括：无人碾压控制智能体、矿卡调度智能体、无人机巡检智能体、安全行为识别智能体、文档解析智能体等。

葛洲坝集团的实践，为大型施工企业AI应用提供了三点核心启示：

第一，"重器"先行，大型央企有责任为行业打造AI样板。 葛洲坝集团投入1.83亿元研发AI智能体，不是为了炫技，而是为了解决真实工程痛点。大国重器的建设，倒逼了AI技术的落地——没有最高的质量要求，就没有最精准的AI应用场景。

第二，"AI+装备"是智能建造的必由之路。 建筑业的人工成本持续上涨、"用工荒"问题日益突出，AI赋能施工装备（无人碾压机、无人矿卡、智能钢筋加工机器人）不是"未来愿景"，而是"当务之急"。

第三，平台化思维让AI价值最大化。 葛洲坝没有每个项目单独研发AI系统，而是建立了统一的AI能力中台，60余款智能体可以跨项目复用。这种"平台+应用"的模式，大幅降低了单项目的AI应用成本。