《房屋建筑智能建造AI质量溯源施工规范》编制说明

1《房屋建筑智能建造AI质量溯源施工规范》标准编制说明一、任务来源2026年1月，中国西部开发促进会发布《房屋建筑智能建造AI质量溯源施工规范》团体标准立项通知,开展团体标准的编制工作。二、项目背景本标准编写目的是统一房屋建筑智能建造领域AI质量溯源的技术要求，明确系统建设、数据采集、施工全过程溯源、验收评价及资料归档等关键环节的统一标准，规范质量溯源行为，解决当前行业内智能建造质量溯源技术应用不统一、数据管理不规范、责任追溯缺乏依据等问题，确保施工全过程质量可追溯、可管控，保障房屋建筑工程施工质量，为工程施工、监理及验收提供可直接依据的技术准则。2.意义本标准的制定与实施，有助于提升房屋建筑智能建造质量溯源的标准化、规范化水平，减少因技术差异和管理缺失导致的工程质量隐患，降低后期运维成本和安全风险。其不仅能推动AI技术在房屋建筑施工质量管控中的深度应用，充分发挥该技术高效、精准、全程追溯的技术优势，还能促进建筑行业数字化、智能化转型，助力提升房屋建筑工程质量与安全管理水平，为建筑业高质量发展提供技术支撑。3.必要性随着建筑业智能化转型加速，物联网、大数据、人工智能等技术在房屋建筑施工中的应用日益广泛，质量溯源作为工程质量管控的关键环节，智能化、数字化需求持续扩大。但目前行业内缺乏针对房屋建筑智能建造AI质量溯源的统一施工标准，不同项目在系统选型、数据采集范围、溯源流程、验收标准等方面存在较大差异，导致质量溯源数据碎片化、可信度不足、追溯效率低下，难以有效支撑工程质量责任认定和问题整改。因此，制定统一、科学、可操作的AI质量溯源施工规范，是规范市场秩序、保障工程质量、推动智能建造技术推广应用的迫切需求，具有显著的现实必要性。综上，AI质量溯源技术凭借实时性、精准性、全程性的特点，已成为房屋建筑智能建造项目质量管控的重要手段，广泛应用于高层住宅、商业综合体、工业厂房等各类房屋建筑工程。该技术通过集成AI算法、物联网设备、BIM技术等，实现施工全过程质量数据的自动采集、智能分析和追溯管理，可有效提升质量管控效率，明确质量责任。然而，当前行业内缺乏统一的施工技术规范，导致系统应用混乱、溯源流程不规范、数据安全缺乏保障等问题频发，制约了技术的规模化、高质量应用。本标准立足行业实际需求，整合现有成熟技术与实践经验，明确了从系统要求、施工阶段溯源到验收评价、资料归档的全流程技术要求，旨在填补行业标准空白，规范施工行为，保障工程质量，推动AI质量溯源技术在房屋建筑智能建造中的科学应用，为建筑业提质增效提供有力支撑。三、起草单位和主要工作成员及其所作工作1.起草单位本文件由中国西部开发促进会提出并归口。本文件由中建八局湾区建设发展有限公司等共同起草。2.主要工作成员及其所做工作2本文件主要工作及工作职责见表1。表1主要起草人及工作职责起草单位工作职责中建八局湾区建设发展有限公司项目主编单位主编人员，负责标准制定的统筹规划与安排，标准内容和试验方案编制与确定，标准水平的把握及标准编制运行的组织协调。人员中包括了本项标准行业的专业技术人员、管理人员。四、标准的编制原则标准编制小组在编制标准过程中，以国家、行业现有的标准为制订基础，结合我国目前的行业现状，按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定及相关要求编制。五、标准编制过程5.1标准调研系统梳理国内外房屋建筑、智能建造、质量溯源相关国家标准、行业标准及团体标准，调研行业内智能建造项目施工管理与质量溯源现状、AI技术应用情况及实际需求，形成调研分析报告。5.2.标准立项基于调研结果明确标准编制范围、核心技术内容及预期目标，提交立项申请及相关材料，经团体标准管理机构审核通过后正式立项。5.3形成标准草案组建标准起草工作组，结合调研成果与行业实践，按照GB/T1.1要求搭建标准框架，细化各章节技术指标与操作规范，完成标准草案初稿并内部研讨修改。5.4征求意见阶段通过行业协会、线上平台等渠道向建设、施工、监理、设计等相关单位及专家征求意见，梳理汇总反馈建议，对草案进行修改完善，形成征求意见稿。5.5标准送审将征求意见稿及编制说明、意见汇总处理表等材料报送团体标准审查委员会，组织专家进行会议审查或函审，根据审查意见进一步修改形成送审稿。5.6标准报批完善送审稿相关材料，按规定流程报送团体标准管理机构，经审核确认符合发布要求后，办理报批手续，确定标准发布编号、实施日期并正式发布。六、试验验证的分析、综述报告，技术经济论证，预期的经济效益、社会效益和生态效益1.试验验证分析、分析报告本标准的试验验证涵盖实验室测试与实体工程试点两方面，实验室通过对AI质量溯源系统的核心算法性能（缺陷识别准确率、响应时间等）、硬件设备兼容性、数据安全防护能力等进行测试，确定最优系统配置参数；实体工程选取3个不同类型房屋建筑智能建造项目（高层住宅、商业综合体、工业厂房），设置试验区域，系统监测施工全过程中数据采集的完整性、AI分析的准确性、溯源流程的顺畅性等关键指标，完工后开展为期12个月的跟踪检测，验证溯源数据的有效性和可追溯性。试验结果表明，本标准规定的技术要求科学可行，所推荐的系统配置、溯源流程及质量控制指标能有效保障房屋建筑智能建造质量溯源工作的有序开展，各项性能指标均优于行业平均水平，为标准条文的制定提供了充分的试验数据支撑。2.技术经济论证3从技术层面，本标准整合了当前房屋建筑智能建造AI质量溯源的成熟技术成果，明确的系统要求、溯源流程及验收标准，可有效降低技术应用难度，减少因操作不规范导致的溯源数据失效，提升质量管控效率与准确性，技术先进性与可操作性达到行业领先水平。从经济层面，通过标准化系统选型与溯源流程，可降低系统部署与运维成本10%~15%，减少质量问题返工率8%~12%，缩短质量问题排查与整改时间40%以上；同时通过精准溯源明确质量责任，减少合同纠纷带来的经济损失，经测算，采用本标准实施的项目综合成本较传统质量管控模式降低15%~20%，技术经济性显著，具备广泛推广应用的经济基础。3.预期的经济效益本标准实施后，将通过规范溯源流程、优化系统配置，降低AI质量溯源技术应用的试错成本与运维成本；其提升的质量管控效率可减少因质量问题导致的返工、停工损失，缩短项目建设周期。长期来看，标准化的质量溯源体系能大幅降低后期运维阶段的质量隐患排查成本，延长建筑使用寿命，为建设单位、施工单位节省长期投入；此外还能带动AI检测设备、溯源软件等相关产业的规范化发展，形成良性产业生态，产生显著的直接与间接经济效益。4.社会效益和生态效益本标准的实施将有效提升房屋建筑工程的施工质量与安全管控水平，降低因质量问题引发的安全事故发生率，保障人民群众生命财产安全。标准化的溯源流程可明确各参与方质量责任，规范行业市场秩序，减少因质量争议引发的纠纷，促进建筑业的规范化、高质量发展。同时，AI技术的规模化应用可减少人工质量检测的工作量，降低人为因素对质量判定的影响，提升行业整体质量管控水平；此外，通过减少返工浪费、优化资源配置，助力建筑行业绿色低碳发展，为新型建筑工业化与智能建造协同发展提供支撑，推动建筑业转型升级与社会可持续发展。七、与国际、国外同类标准技术内容的对比情况。八、以国际标准为基础的起草情况，以及是否合规引用或者采用国际国外标准，并说明未采用国际标准的无。本文件自主制定。九、标准主要内容1.范围本文件规定了房屋建筑智能建造AI质量溯源施工规范的术语和定义、基本规定、AI质量溯源系统要求、各施工阶段溯源要求、验收与评价及资料归档等内容。本文件适用于新建、扩建和改建的各类房屋建筑智能建造项目（包括但不限于高层住宅、商业综合体、工业厂房等）在施工全过程中的质量溯源管理。其他土木工程项目可参照执行。2.规范性引用文件GB/T22239-2019信息安全技术网络安全等级保护基本要求GB/T35273-2020信息安全技术个人信息安全规范GB50300-2013建筑工程施工质量验收统一标准GB/T51212-2016建筑信息模型应用统一标准3.术语和定义明确智能建造、质量溯源、AI质量溯源、数字孪生等核心术语的定义。4.基本规定规定房屋建筑智能建造AI质量溯源工作的总体原则、闭环管控流程及建设单位、施工单位、监理单位、系统供应商等各方职责。5.AI质量溯源系统要求明确系统架构、硬件要求、软件要求及数据安全要求，包括核心AI算法性能指标、系统功能模块、数据加密、访问控制、防篡改机制等内容。6.各施工阶段溯源要求规范原材料进场、工序施工、隐蔽工程验收、竣工验收等各阶段的溯源流程、数据采集内容、判定标准及AI监控重点。7.验收与评价4明确AI质量溯源系统的验收内容及施工质量溯源评价指标，包括系统功能符合性、性能测试、数据完整性验证、溯源覆盖率、AI识别准确率等。8.资料归档规定AI质量溯源相关资料的归档原则、范围与分类、归档要求及存储与移交要求，明确归档资料的责任主体、时