土木工程建设质量与安全水平直接关系到经济发展、公共安全及社会福祉，随着城市化进程加速与基础设施规模持续扩张，工程系统复杂度也在增加。在桥梁、隧道、超高层建筑等大型工程中，地质条件的不确定性、施工过程的动态变化等因素共同作用，引发了风险隐患。传统风险评估多依赖人工经验与定期检查，难以应对突发性风险事件的连锁反应。人工智能技术为解决上述问题提供了全新视角，该技术能够通过深度学习挖掘隐蔽的风险关联、借助实时分析实现风险态势的动态评估；并且智能算法具备持续进化特性，可随着工程推进不断优化风险评估模型。基于此，文章将立足于土木工程风险管理的现实困境与技术发展趋势，探索人工智能赋能风险管控的实践路径，并建立具备实时感知、智能分析、自主决策能力的风险管理体系，以期为提升工程安全水平、促进行业数字化转型提供理论支撑与实践工具。
　　一、建立数据驱动的动态风险评估体系
　　动态风险评估是对系统中的危险因素进行识别和分析，以便比较系统在不同时刻或状态下出现事故的概率和严重程度，从而采取应对措施。数据驱动的动态评估体系以多维度数据融合为基础，通过施工现场部署的传感器、无人机巡检、工程管理系统等渠道持续采集地质条件、结构应力、施工进度、人员行为等关键信息，边缘计算设备能够对这些数据进行实时处理，筛选出其中异常波动或偏离预设阈值的信号。云端平台负责对历史数据与实时数据进行深度关联分析，利用机器学习算法建立风险演化模型，预测不同阶段将会出现的风险类型及其影响范围。动态风险评估通过持续的数据输入与模型迭代，实现了从“事后分析”到“事前预警”的转变，可有效应对工程中突发性风险事件。为保障动态评估体系的可靠性，工程设计阶段就要规划数据采集节点与传输路径，确保地质勘探数据、建筑信息模型（BIM）参数与施工监测设备的数据格式兼容；施工过程中，利用物联网技术实现设备状态、环境指标、操作记录的自动采集，减少人为记录误差；运维阶段，整合历史维护数据与实时监测结果，从而形成完整的工程档案。人工智能既要进行数据分析，还需构建数据质量评估模块，自动识别异常值、缺失数据，从而使工程团队能够根据实时风险等级调整施工方案，保障施工安全和顺利进行。
　　二、构建智能决策支持系统
　　土木工程建造中，智能决策支持系统可整合工程规范数据库、历史案例库以及专家经验库，形成覆盖设计、施工、运维全流程的知识图谱。当检测到潜在风险时，该系统中的语义分析技术能够匹配相关规范条款与历史处置数据生成应对方案，对于基坑支护结构变形风险，系统可同时提出加固方案、施工暂停建议或人员疏散预案并自动计算各方案的成本、耗时与成功率。同时，系统需设置人工干预节点，工程师可在自动生成的方案基础上补充现场勘察结果或主观判断，内置的反馈学习机制能够将每次决策执行后的实际效果与预测结果进行对比分析，自动修正模型参数或扩充知识库，为土木工程风险管理提供有效解决方案。
　　三、完善人机协同的风险管控流程
　　土木工程风险识别阶段，人工智能系统主要负责处理海量结构化数据，快速识别材料疲劳、设备故障等可量化的问题；工程师则专注于突发地质灾害中的人员调度策略、文化保护区域施工的特殊要求等任务。风险处置阶段，人工智能系统提供基于数据分析的标准化建议，而人类专家负责评估建议的可行性，这种分工既发挥了机器的计算速度优势，又保留了人类在复杂决策中的灵活性与创造性。为保障协同流程的高效运行，还需开发协同工作平台，确保工程团队与智能系统始终保持信息同步；定期开展人机协同演练，模拟极端工况，以此来检验系统的响应能力与人员的应急水平。此外还应建立双向评价机制，系统记录人类专家的决策修正记录用于算法优化，同时工程师可对系统建议的实用性进行评分，进一步推动技术与实践的深度融合。人机协同的优化既避免了过度依赖技术导致的僵化风险，又能够通过持续反馈促进整体风险管理水平的提升。
　　四、结语
　　人工智能技术在土木工程风险管理中的应用体现在以下几个方面：通过构建数据驱动的动态评估体系，显著提升了风险预警的时效性与准确性；智能决策支持系统的应用则将海量工程数据转化为可执行的管控策略；人机协同机制的深化充分发挥了机器计算效率与人类经验智慧的双重优势，推动风险管理从被动应对转向主动防控。未来，随着边缘计算、数字孪生等技术的深度融合，人工智能有望实现从单点风险预警到全局系统优化的转变，其在土木工程风险管理中的应用将能够显著提升管理效率，助力该行业可持续发展。
　　作者单位：广西职业师范学院