AI在装配式建筑工程技术中的应用

2026/05/08AI在装配式建筑工程技术中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

行业背景与发展趋势02

设计阶段的AI创新应用03

生产制造阶段的AI技术应用04

施工阶段的AI技术应用05

运维阶段的AI技术应用CONTENTS目录06

关键技术与系统架构07

典型案例与实践成效08

挑战与对策09

未来展望行业背景与发展趋势01行业定义与核心特征装配式建筑是指在工厂预制标准化构件，再运输至施工现场组装的建筑方式，具有高效、环保、质量可控等核心特征，其本质是“工业化生产+现场装配”。行业发展现状与规模2023年全国装配式建筑新开工面积已突破8亿平方米，增速远超传统建筑领域；2020年中国装配式建筑市场规模达1.2万亿元，占全球市场三分之一，预计2025年将达到3.5万亿元。产业链构成与关键环节涵盖建筑设计、材料研发、构件生产、施工安装等环节，核心在于构件的预制和现场装配，各环节正逐步实现AI等先进技术赋能，推动全链条智能化协同。政策环境与发展驱动国家出台《关于大力发展装配式建筑的若干意见》等政策，地方政府提供财政补贴、税收减免，金融机构加大信贷支持，政策红利与市场需求共同驱动行业快速发展。装配式建筑行业概述政策环境与市场规模国家政策支持国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》及住建部相关指导意见，明确推动智能建造与建筑工业化协同发展，为AI在装配式建筑领域应用提供政策保障。地方政策实践浙江省公布28个“人工智能+建筑业”创新应用案例，杭州市着力打造AI与建筑行业深度融合的“杭州模式”，在智能设计、生产、施工等方面提供实践经验。市场规模现状2020年中国装配式建筑市场规模达1.2万亿元，预计2025年将增长至3.5万亿元；全球装配式建筑AI市场规模2020年超10亿美元，2025年预计达40亿美元。发展趋势预测政策驱动下，2026年全国新建建筑智能建造技术应用比例不低于30%，装配式建筑应用领域向公共建筑、工业建筑延伸，绿色建材营收将突破3000亿元。AI技术赋能行业转型设计模式革新：从经验驱动到数据智能生成式AI与BIM深度融合，实现从参数输入到三维模型输出的全流程自动化设计，如中建八局PSS-GAN系统，设计周期缩短30%，错误率下降40%，推动设计从传统人工经验向数据驱动决策转型。生产方式升级：自动化与质量追溯闭环AI驱动的智能生产线通过机器视觉实时检测构件瑕疵，数字孪生技术全程模拟优化生产流程，某装配式部件生产企业实现“每块构件数据身份证”管理，产品合格率提升，生产效率提高25%，构建智能制造新范式。施工管理变革：精准调度与风险智能管控物联网设备与AI模型实时采集施工数据，实现人员、设备、进度全流程数字化管理。如某智慧工地项目应用AI调度与风险预警，项目周期缩短15%，安全事故率下降50%，传统粗放式管理向精细化、智能化转变。运维体系重构：从被动响应到主动预测AI结合数字孪生构建建筑“感知-分析-决策”智能调控闭环，实现设备故障提前预警、能源动态优化。某商业综合体应用AI运维系统，故障处理效率提升50%，能耗降低15%，推动运维从被动维修向主动预防升级。设计阶段的AI创新应用02智能设计与方案优化01生成式AI驱动方案创新基于生成式AI技术，可根据输入的设计需求（如功能、风格、参数等）快速生成多样化的装配式建筑设计方案，支持多方案实时对比与智能择优，激发设计创意性。例如，通过文本提示或草图，AI能快速生成建筑创意概念图和室内外效果图。02BIM与AI协同建模优化AI技术与BIM深度融合，实现从CAD图纸一键提取数据自动建立三维BIM模型，有效解决管线碰撞等问题。如灵基智城大模型能智能化破译图纸，全自动构建三维模型，效率提高超千倍、成本降低超80%。03结构与构件智能优化AI算法可对装配式建筑结构方案进行优化，自动生成符合力学性能与成本要求的结构方案，实现预制构件深化图纸智能输出。中建八局研发的PSS-GAN系统，实现装配式钢结构从参数输入到三维模型的全流程自动化设计。04绿色指标与合规性校验AI融入绿色建筑指标优化模块，在设计阶段同步实现低碳目标，如能耗、碳排放分析与优化。同时，可进行跨专业碰撞检测和规范合规性审查，从源头保障工程质量与安全，大幅提升设计效率。生成式AI与BIM集成

01设计方案智能生成与优化生成式AI结合BIM技术，可根据输入的设计需求、规范参数等，自动生成多种装配式建筑设计方案，并进行多目标优化。如中建八局PSS-GAN系统实现从参数输入到三维模型输出的全流程自动化设计，大幅提升设计效率。

02多专业协同与碰撞检测生成式AI与BIM集成能有效打破设计信息孤岛，实现建筑、结构、机电等多专业协同设计。AI可自动进行跨专业碰撞检测，提前发现并规避管线冲突等问题，如某项目应用后返工率下降60%。

03工程量精准计算与成本分析基于生成式AI生成的BIM模型，可快速、精准提取工程量数据，结合市场信息进行成本分析与预测。例如CubeAI大模型能实现“20分钟智能建模、2分钟精准算量”，效率较传统方式提升超100倍。

04绿色建筑指标与低碳设计融合生成式AI可在BIM设计过程中融入绿色建筑指标，如能耗、碳排放等优化模块，辅助设计师在方案阶段同步实现低碳目标，助力装配式建筑绿色化发展，响应“双碳”政策要求。AI驱动的结构框架智能生成中建八局研发的PSS-GAN系统，采用MCTS+FNN融合算法，将荷载条件、几何约束等转化为参数化输入，自动生成满足力学约束的三维空间关键点，实现强度、刚度与经济性的智能平衡，解决传统拓扑优化搜索效率低的难题。节点模型高精生成与优化针对钢结构节点构造复杂的痛点，研发专用PSS-GAN网络架构，通过有限元分析识别高应力集中节点，融合多尺度残差学习与多模态特征嵌入技术，还原螺栓、焊缝等细节，保障结构与节点的力学一致性，输出IFC/BIM文件。多目标评估与材料用量优化构建基于图神经网络（GNN）的评估体系，涵盖创新性、成本、强度刚度、可施工性等五大维度，评估效率较传统有限元分析提升数十倍。结合NSGA-III非支配排序算法输出Pareto最优方案集，实现材料用量的精准控制与优化。工程案例：钢结构设计材料节约成效中国建筑在深圳某超高层项目中，AI自动优化核心筒结构方案，减少钢材用量8%，规避37处管线碰撞隐患，返工率下降60%，显著降低材料浪费与施工成本。结构优化与材料用量控制典型案例：PSS-GAN智能设计系统

系统研发背景与目标针对装配式钢结构设计中建模工具独立、工作任务割裂、数据孤岛突出、多专业协同困难等痛点，中建八局启动该项目，旨在构建国内首个“结构-节点”协同优化的智能设计系统，实现从参数输入到三维模型输出的全流程自动化设计，标志着我国建筑工业化智能设计迈入国际领先水平。

核心技术架构创新性构建“全局结构层-局部构造层-系统评价层”三层协同架构，形成“结构框架智能生成-节点模型高精生成-多目标评估与输出优化”闭环流程。结构框架智能生成模块采用MCTS+FNN融合算法；节点模型高精生成模块研发专用PSS-GAN网络架构；多目标评估与输出模块构建基于图神经网络（GNN）的评估体系。

关键技术突破首创分阶段协同生成设计新范式，解决构件与节点孤立建模弊端；首次将MCTS与FNN联合应用于拓扑优化，提升搜索效率与优化效果；专项研发节点三维生成网络，兼顾精度与适配性；构建全流程闭环优化机制，解决“生成—评估”割裂问题。

应用价值与前景系统全面落地后，将大幅提升装配式钢结构设计智能化水平，降低成本、缩短周期、提高质量。目前已完成核心算法框架搭建与初步测试，为建筑工业化高质量发展提供核心支撑，助力我国建筑业在国际智能建造领域占据领先地位。生产制造阶段的AI技术应用03AI驱动的自动化排产与工艺优化AI算法根据订单需求、原材料供应和设备状态动态调整生产计划，实现智能排产。如浙江东南网架股份有限公司钢结构MES智能生产建造系统，通过AI算法对原材料额度进行智能化控制，提升生产的高效性和智能性。机器视觉与在线质量检测利用机器视觉技术实时检测构件表面瑕疵、尺寸偏差等质量问题，替代传统人工抽检。某混凝土构件生产企业应用AI视觉识别后，废品率降低30%，生产周期缩短20%，实现每块构件的质量追溯。数字孪生与生产过程仿真构建生产线数字孪生模型，模拟生产流程并优化参数。汉尔姆建筑科技有限公司将BIM、AI与ERP、MES等平台融合，打通设计、生产、施工全环节数据，实现生产过程的可视化监控与优化。智能设备联动与协同作业通过IoT技术实现生产设备间的在线联动与数据共享，如智能焊接机器人、自动吊装设备等协同作业。德国某预制构件企业引入AI驱动的智能生产管理系统后，生产效率提高25%，产品合格率达99.8%。智能生产线与自动化控制质量检测与缺陷识别机器视觉实时检测

在预制构件生产中，AI通过机器视觉技术实时采集图像，自动识别构件表面的裂缝、孔洞、平整度偏差等缺陷，检测精度可达毫米级，较传统人工检测效率提升5倍以上，如某混凝土构件生产企业应用后废品率降低30%。基于深度学习的缺陷分类

利用深度学习算法对大量质量数据进行训练，可实现常见缺陷的自动分类与严重程度评估，例如对钢筋绑扎间距不合格、预埋件位置偏差等问题进行智能判断，为质量追溯提供数据支持，某智慧工地项目隐患识别准确率达96%。三维激光扫描与点云分析

采用三维激光扫描技术获取构件点云数据，结合AI算法进行比对分析，可精确检测构件几何尺寸、空间位置等关键指标，替代传统人工靠尺测量，实现全覆盖、高精度检测，测量结果异常时能自动触发整改流程，形成闭环管理。施工过程中的智能监测

在装配式建筑施工安装阶段，AI结合物联网传感器与红外检测技术，实时监测构件拼接质量、结构应力变化等，如对钢桁架提升过程中的变形进行动态监测，提前预警潜在风险，保障施工安全与质量，某项目结构安全隐患减少近40%。生产数据采集与分析

多源数据实时采集集成物联网传感器、智能终端等设备，实时采集原材料信息、生产参数、环境数据（如温度、湿度）、设备运行状态等。例如，浙江东南网架股份有限公司钢结构MES智能生产建造系统采用智能终端采集生产物流信息。

数据预处理与标准化对采集数据进行清洗、转换、去噪等预处理，统一数据格式与标准，建立标准化数据模型，如设备状态主题库、能源主题库，为后续分析提供高质量数据。

大数据分析与质量风险挖掘运用大数据分析技术处理海量生产数据，挖掘潜在质量问题与关键影响因素。结合机器学习算法构建质量预测模型，识别生产过程中的质量风险点，实现从被动检测到主动预防的转变。

可视化呈现与决策支持采用可视化技术将分析结果以直观图表形式展示，如生产进度、质量指标、能耗分析等。为管理人员提供清晰的数据洞察，辅助制定优化生产流程、调整工艺参数的决策。系统核心功能：原材料智能管控浙江东南网架股份有限公司钢结构MES智能生产建造系统运用AI算法对原材料额度进行智能化控制，通过智能终端实时采集生产物流信息，实现原材料使用的精准化管理，保障生产的高效性和智能性。系统核心功能：生产流程优化该系统通过对生产数据的实时分析与AI算法的应用，实现生产流程的自动化排产与标准化生产，有效衔接设计、施工与生产环节，提升生产效率，减少人为干预导致的误差，确保产品质量的稳定性。系统集成与协同：多平台数据融合系统将BIM技术、AI技术与ERP、MES等信息化平台深度融合，打通装配式建筑设计、生产、施工、运维等全生命周期各环节数据壁垒，实现建筑全生命周期管理及部品部件绿色可循环使用，为企业提供一体化的智能管理解决方案。案例：MES智能生产建造系统施工阶段的AI技术应用04智慧工地与实时监控

AI视觉安全监控系统通过部署AI视觉识别系统，对施工现场安全帽佩戴、高空作业防护、塔吊运行状态等20余项风险点实现7×24小时自动监控，秒级预警违规行为，事故率直降40%。

多维度数据实时采集利用物联网设备、无人机、红外检测等技术，实时采集人员位置、设备状态、环境参数（如扬尘、温湿度）、结构应力等全要素数据，构建建筑“数字孪生体”。

智能质量缺陷识别应用AI图像识别技术，对混凝土浇筑、钢筋绑扎等关键工序进行自动化检测，用移动设备扫描墙面即可在几十秒内识别平整度偏差等缺陷并生成整改建议。

设备状态监测与预警在施工升降机、塔机等特种设备上安装传感器，结合AI算法实时监测运行数据，实现超载预警、碰撞风险预警及设备健康度评估，提前72小时预警潜在故障。施工进度预测与优化

基于机器学习的进度预测模型AI算法通过分析历史施工数据和实时环境信息，构建进度预测模型。例如，某项目利用时间序列预测模型提前7天预警工期延误风险，动态调整资源分配。

智能施工计划生成与动态调整AI可基于项目地质、结构等数百个参数，在1小时内完成原本72小时的施工方案编制，并能根据现场反馈实时迭代优化，专家评审采纳率达100%。

关键路径智能识别与优化AI结合BIM模型自动识别施工关键路径，优化工序衔接。如某地铁项目引入AI进度管理系统后，通过关键路径优化，工期缩短18%。

资源调度与冲突消解AI智能调度系统合理安排各项任务，优化资源配置。某项目通过AI优化物料调度，减少材料浪费30%，同时避免了因资源冲突导致的工期延误。安全管理与风险预警

AI视觉识别安全行为监管通过部署AI摄像头，实时识别工人未戴安全帽、违规操作等行为，自动触发预警，准确率可达95%以上，有效降低施工现场安全事故率。

施工设备智能监测与预警AI系统结合物联网传感器，对施工升降机超载、塔机碰撞风险等进行实时监测与预警，如某智慧工地平台自动推送设备隐患预警，使安全隐患减少近40%。

结构安全与施工环境监测利用AI算法分析传感器数据，对钢桁架提升、基坑变形等过程的应力与变形进行实时监测，结合无人机巡检，实现施工场景全域无死角覆盖与安全风险提前预判。

基于数字孪生的风险模拟与溯源将监测数据实时映射至建筑数字孪生模型，实现施工过程可视化模拟，对安全隐患进行智能识别与溯源分析，为风险处置提供精准决策支持。建筑机器人与自动化施工特种作业机器人集群应用砌砖机器人每小时可砌筑300块标准砖，效率是熟练工人的2倍，垂直误差小于1毫米；喷涂机器人通过AI视觉识别墙面平整度，涂料利用率提升至95%，远超传统人工70%的水平。3D打印技术现场建造突破上海张江未来公园10米高景观塔由大型机械臂分层打印而成，施工周期缩短60%，建筑垃圾减少80%；上海智慧湾步行桥采用两台机械臂协同3D打印，单拱跨度达14.4米，造价仅为传统桥梁的2/3，抗压强度达65MPa。无人化运输与智能调度自动驾驶卡车在工地内实现物料运输无人化，配合GPS定位和路径优化算法，运输效率提升40%，能耗降低25%；无人机搭载红外摄像头和AI识别系统，自动检测脚手架安全状态、材料堆放合规性，问题发现效率比人工巡检提升5倍。智能建造装备集成应用武汉某试点项目采用第二代装配式造楼机，集成智能塔机、3D打印机器人等设备打造“空中智能工厂”，关键工序机械化率达85%，工期缩短20%，单台砌筑机器人可替代6-8名熟练工人，砌筑精度控制在0.2毫米以内。平台核心架构构建“云-边-端”混合算力架构，整合BIM模型、IoT监测数据与施工进度数据，实现物理建筑与虚拟模型的实时映射，支持施工全过程可视化模拟与智能决策。全要素数字化管理通过物联网设备采集人员、设备、环境、质量等全要素数据，结合AI算法实现安全隐患提前识别与干预，如智能安全帽实时追踪工人位置并预警疲劳作业，AI图像识别对关键工序进行自动化检测。进度与风险智能管控AI自动优化施工方案，如某超高层项目中优化核心筒结构方案减少钢材用量8%，规避37处管线碰撞隐患，返工率下降60%；实时监测基坑支护应力，提前72小时预警边坡滑坡隐患，杜绝安全事故。资源与能耗优化配置基于数字孪生与优化算法，实现能源、空间与设备的全局协同，如动态调整空调与照明预启动时间避免能源浪费，某项目通过AI分析能耗数据实现能耗降低4%、故障处理效率提升50%。案例：数字孪生施工管理平台运维阶段的AI技术应用05智能运维与设备监测

设备状态实时监测与故障预警通过在电梯、水泵等关键设备上安装传感器，AI系统可实时采集运行数据，结合历史故障数据，提前数周乃至数月预警潜在故障，自动生成维修工单，大幅提升设备可靠性。

建筑能耗智能优化与管理AI算法分析建筑能耗数据与用户行为模式，动态调整空调、照明等设备运行策略。例如，科大讯飞小镇园区通过AI智能体控制中央空调，实现年节约电费12%；TCL小蓝翼P7Air等AI空调节能效果高达37%。

基于数字孪生的全生命周期运维构建建筑数字孪生体，整合设计、施工、运维阶段数据，实现设备状态、空间利用、能耗情况的可视化管理与智能决策，推动建筑运维从被动响应向主动预测、协同优化转变。

智能环境控制与安全监测AI系统结合温湿度、烟雾、红外等多类型传感器，实现对建筑环境参数的实时监控与智能调节，保障室内环境舒适与安全。如在火灾预警场景中，可自动关闭空调新风系统、启动应急照明并引导疏散。能源管理与节能减排AI能耗分析与优化系统AI技术通过分析历史能耗数据与实时环境参数，构建能耗预测模型，动态调整设备运行策略。例如，科大讯飞小镇园区通过AI智能体控制中央空调，实现年节约电费12%。绿色建材智能推荐与应用AI算法可分析绿色建材的碳排放、循环利用率等参数，推荐最优绿色建材组合。如日照德重新材料研发的“超级木头”高分子木塑材料，其生产的铝木复合门窗型材K值低至0.78，满足超低能耗建筑要求。施工过程能源消耗智能管控在施工阶段，AI结合数字孪生与物联网技术，实时监控施工设备能耗，优化资源配置。某项目通过AI优化施工路径使塔吊工作效率提升40%，间接降低了能源消耗。可再生能源集成与协同利用AI技术助力装配式建筑与可再生能源的集成，如光伏+储能系统。深圳某写字楼项目施工期发电量覆盖65%用电需求，有效减少对传统能源的依赖，推动绿色施工。故障预测与维护决策设备状态实时监测与预警通过在电梯、水泵等关键设备上安装传感器，AI系统可实时采集运行数据，结合历史故障数据，提前数周乃至数月预警潜在故障，故障预测准确率极高。施工设备故障智能诊断例如在空调压缩机场景中，AI监测到振动频率持续偏离基准值时，自动触发维护工单，将设备非计划停机时间减少70%，保障施工连续性。维护方案自动生成与优化AI基于设备故障类型、严重程度及历史维护数据，自动生成最优维修方案，并推荐备件采购与人员调度计划，提升维护决策效率与资源利用率。关键技术与系统架构06AI算法在建筑领域的应用

智能设计与方案优化AI算法通过深度学习分析历史数据，实现建筑布局自动生成、构件尺寸优化和材料需求预测，如中建八局PSS-GAN系统实现装配式钢结构从参数输入到三维模型的全流程自动化设计，设计效率提升显著。

智能生产与质量控制在构件生产中，AI算法对生产过程实时监控，智能控制设备，分析生产数据优化流程，德国某预制构件企业应用AI后生产效率提高25%，产品合格率达99.8%，同时机器视觉可自动检测构件瑕疵，实现质量追溯。

智能施工与进度管理AI算法结合物联网数据预测施工进度，通过智能调度系统合理安排任务，及时发现潜在问题。中国某智慧工地项目利用AI进行现场数据分析，项目周期缩短15%，安全事故率下降50%，还能优化施工路径，如AI优化塔吊工作效率提升40%。

智能运维与安全监控AI算法可监控施工现场及设备状态，异常情况及时警报，结合图像视频进行行为识别发现违规操作与危险因素。某建筑运维智能体通过传感器提前数周乃至数月预警设备故障，自动生成维修工单，运维效率提升明显，同时AI视觉识别系统实现施工现场20余项风险点7×24小时自动监控，事故率直降40%。物联网与大数据平台

物联网数据采集体系通过部署200+类传感器（温湿度、压力、电流等）及智能终端，实时采集生产参数、环境数据、设备状态等信息，实现构件生产全流程数据的实时感知与传输，为AI分析提供基础数据支撑。

大数据处理与存储架构采用“数据湖+主题库”双模架构，数据湖以DeltaLake格式存储原始数据，支持每秒百万级传感器数据的实时写入与毫秒级检索；主题库基于业务场景构建标准化数据模型，如设备状态主题库、能源主题库等，实现多源异构数据的整合与治理。

平台协同与数据共享通过BACnet、OPCUA等开放协议，无缝对接生产、施工、运维等子系统，打破信息孤岛。结合联邦学习等隐私计算技术，在保障数据安全的前提下，实现跨组织、跨项目的数据协作与共享，提升模型泛化能力。数字孪生技术体系基础设施层：混合算力架构采用“云-边-端”混合算力架构，云端部署容器化集群支持大规模数据处理与模型训练，边缘侧通过AI边缘计算盒子实现本地化算力下沉，数据本地处理比例达80%以上，降低网络传输延迟。数据层：多源异构数据整合构建“数据湖+主题库”双模架构，数据湖以DeltaLake格式存储原始数据，主题库基于业务场景构建标准化数据模型，引入隐私计算技术，通过联邦学习实现跨组织数据协作，保障数据安全与模型泛化能力。算法层：行业大模型与场景小模型协同采用“行业大模型+场景小模型”协同架构，行业大模型基于Transformer架构预训练海量数据具备通用能力，场景小模型针对具体业务需求微调，AutoML技术将模型开发周期从数月缩短至数周。服务层：标准化API与低代码开发通过KServe模型服务化框架将AI能力封装为标准化API，支持业务部门快速调用，低代码开发平台降低应用门槛，非技术人员可通过拖拽组件构建数据分析流，形成“中台即服务”商业模式。典型案例与实践成效07国内标杆项目应用01雄安新区数字孪生城市项目雄安新区容东片区安置房项目运用AI+BIM打造数字孪生模型，实时监控10万+建筑构件状态，将“错漏碰缺”问题降低70%，施工效率提升35%。02中建八局PSS-GAN智能设计系统中建八局研发国内首个“结构-节点”协同优化智能设计系统PSS-GAN，实现装配式钢结构从参数输入到三维模型输出的全流程自动化设计，设计效率提升显著。03杭州运河亚运公园项目中国电建集团华东勘测设计研究院在杭州运河亚运公园项目中，将BIM与AI技术结合，实现设计、生产、施工等“五位一体”全过程信息化集成，提升协同效率。04武汉装配式造楼机项目武汉某试点项目采用第二代装配式造楼机，集成智能塔机、3D打印机器人等设备，关键工序机械化率达85%，工期缩短20%，单台砌筑机器人可替代6-8名熟练工人。国际先进经验借鉴美国模块化建筑AI应用美国Prescient公司利用AI优化物流和现场组装方案，其轻钢结构装配式建筑已成功建造17层住宅项目，在美国15个州开展业务，并赢得加州大学戴维斯分校大型学生公寓项目。德国智能生产管理系统德国某预制构件生产企业引入AI驱动的智能生产管理系统，通过实时分析生产数据自动调整参数，生产效率提高25%，产品合格率达99.8%。日本机器人施工技术日本清水建设研发“多关节砌砖机器人”，定位误差控制在0.5毫米内，效率比人工提升2倍；“外墙涂装机器人”自动识别墙面瑕疵，材料浪费减少30%，施工安全事故率降低60%。新加坡预制工厂自动化新加坡裕廊工业区预制厂内，机械臂自动完成钢筋抓取与绑扎，3D扫描仪实时检测构件尺寸，AI系统动态调整生产线，构件生产周期比传统模式缩短45%，质量合格率达99.8%。生产效率显著提升AI驱动的智能生产管理系统使生产效率平均提升25%，如德国某预制构件企业应用后产品合格率达99.8%；中国某混凝土构件企业废品率降低30%，生产周期缩短20%。施工周期大幅缩短模块化建筑结合AI技术比传统现场