传统土木工程在规划、设计、施工和运维等阶段普遍存在效率低下、资源浪费、安全隐患等问题；全球气候变化与可持续发展目标的推进则进一步要求土木工程在减少碳排放、提升资源利用效率方面实现突破。人工智能与数字科技的快速发展为解决上述问题提供了新的思路，建筑信息模型（BIM）、物联网（IoT）、数字孪生等数字技术能够推动工程数据的可视化、协同化与实时化；而机器学习、深度学习等人工智能技术则通过海量数据的分析与模式识别，显著提升了工程预测与决策的精准度。人工智能与数字科技的深度融合既能够显著提升工程效率，还有助于增强工程安全性，为智能建造、智慧城市等国家战略提供支撑。基于此，文章将探索人工智能与数字科技在土木工程全生命周期中的融合路径，旨在通过技术融合范式的创新，推动土木工程行业向高效、安全、可持续的方向迈进。
　　一、智能施工机器人协同5G与边缘计算的实时作业优化
　　智能施工机器人可通过运行预先编制的程序或人工智能技术制定的原则纲领进行运动，能够替代传统人力完成高空焊接、基坑挖掘、构件安装此类高危或高精度任务；5G网络具有更高网速、低延时高可靠、低功率海量连接的特点能够确保指令传输与状态反馈的即时性，从而为机器人集群的协同作业提供了保障。边缘计算技术则能够对机器人传感器采集的海量图像、位置与力学数据进行实时解析，减少云端传输的时延与带宽压力，从而优化施工过程中的资源调度与任务分配。具体施工过程中，智能机器人通过激光雷达与摄像头实时扫描工地环境，结合边缘计算节点对地形变化、材料堆放与进度偏差进行快速建模并动态更新施工计划。5G网络将更新后的指令同步至所有设备，形成全局协同的作业网络，从而实现施工过程从依赖人工经验转向数据驱动的精准控制。
　  二、自然语言处理与知识图谱驱动的合规审查与风险管理
　　土木工程设计阶段，规范条文、合同条款与安全标准的文本解析任务繁重，传统人工审查效率低且易遗漏细节。自然语言处理技术能够自动提取设计文档中的关键参数、约束条件与合规要求，并与数字化规范库进行比对，从而快速识别设计冲突以及违规风险点；知识图谱技术则能够将规范条文、历史事故案例、材料性能数据与工程场景进行逻辑链接，形成可视化的风险知识库，两者的协同应用显著提高了合规审查的效率与准确度。对于土木工程的风险管理，自然语言处理模型可自动从施工日志中提取“混凝土养护周期不足”等关键信息并触发预警，知识图谱则将这些风险事件与类似工程的历史处置方案关联，推荐最优应对策略。工程设施检测报告与用户反馈文本经自然语言处理技术分析后，结合知识图谱中的结构退化模型可预测设施寿命并生成维护优先级列表。两种技术的融合应用不仅提升了风险识别的全面性与时效性，还推动了工程管理从被动应对转向主动预防。
　　三、计算机视觉与增强现实（AR）赋能的智能监测与远程协同
　　土木工程施工过程中，计算机视觉通过图像识别、三维重建与异常检测算法能够对施工现场、建筑结构或基础设施进行全天候智能监控。其中，无人机搭载的高清摄像头与AI芯片可自动识别裂缝、沉降或变形等结构缺陷，工地监控视频流经实时分析后可检测人员未佩戴安全装备、机械越界作业等安全隐患；增强现实技术则能将计算机视觉提取的缺陷信息、设计模型、运维指令等直接投射至工程师的AR眼镜或移动终端，提供现场指导。
　　在远程协同场景中，工程项目的设计团队可依托AR平台将BIM模型叠加至实地场景，与施工方远程讨论构件安装细节；运维人员通过佩戴AR设备可识别设施编号并调取历史维护记录，了解当前检测数据与标准值的对比结果。对于跨国或跨区域工程，专家通过AR直播看到一线工人操作的第一视角画面，并在屏幕上标注需要检查或维修的具体部位，为工人提供指导。计算机视觉技术在这一过程中起到了关键作用，其能够通过实时分析画面中的物体、位置和动作，为专家提供精准的标注依据。技术融合不仅降低了成本与沟通误差，还使得所有交互过程产生的数据能够沉淀至云端知识库，为后续工程提供案例参考。
　　四、结语
　　人工智能与数字科技的深度融合显著提升了工程效率、安全性与可持续性。在设计阶段，机器学习与BIM技术的结合实现了结构参数的动态优化；施工阶段，智能机器人、5G与边缘计算的联动降低了人为误差并缩短了工期；运维阶段，多源数据融合与自然语言处理技术打通了信息壁垒，实现了精准风险预警与应对。未来，随着人工智能算法的轻量化与数字孪生技术的普及，通过持续探索人机协作新模式，土木工程有望在绿色低碳、智慧城市建设等领域创造更大的价值。
　　作者单位：广西职业师范学院