(文/姜科)在城市化进程加速与基础设施投资规模持续扩大的背景下，建筑工程造价管理正面临前所未有的挑战。国家统计局数据显示，2023年全国建筑业总产值突破31万亿元，同比增长5.8%。然而，中国建筑业协会2023年数据显示，61%的项目实际成本超预算，成本管控难题亟待破解。而深入剖析这一困境，建筑工程造价估算的复杂性是关键症结所在。其源于项目本身多变量、非线性的特征，一个典型项目涉及材料、人工、机械、管理费等十余类成本要素，且受地域政策、市场供需、气候条件等外部因素影响显著。传统估算方法主要依赖历史数据回归分析与专家经验修正，存在数据时效性不足、变量关联性缺失、异常场景适应性差等问题，从而导致估算结果与实际成本产生偏差。在此背景下，众多行业专家积极投身技术创新，为推动行业智能化转型提供了突破性解决方案，一系列创新成果如雨后春笋般涌现。包括：基于MLP神经网络模型的建筑工程造价估算系统V1.0(谢喜枚)、基于BP网络的建筑工程成本预测系统(程述)、基于动态模糊神经网络建筑工程成本控制模型(唐俊)……其中，又以谢喜枚的技术最具代表性。
MLP(多层感知机)神经网络作为一种前馈人工神经网络，通过输入层、隐藏层与输出层的非线性映射，可自动学习海量数据中的复杂模式。谢喜枚研发的“基于MLP神经网络模型的建筑工程造价估算系统V1.0”，创新性地将这一技术应用于造价管理领域，构建了“数据-算法-场景”三位一体的智能估算框架。该系统通过多源异构数据融合破解“信息孤岛”难题，集成项目设计参数、市场行情、历史案例及外部风险因子，经数据清洗与特征工程提取关键变量，形成覆盖项目全生命周期的动态成本图谱，为工程项目成本的精准估算奠定了坚实的数据基础。在估算精度提升上，该系统同样表现卓越。相较于传统方法，其估算精度有显著提高，能够更准确地反映项目实际成本，为造价管理提供可靠依据，有效减少成本偏差带来的风险，进而提升项目整体经济效益与管理水平。
该系统的有效性已在多个标杆项目中得到验证。以重庆西宇建筑工程有限公司承建的某智慧产业园项目为例，该项目涵盖多栋单体建筑与配套基础设施，总投资超10亿元，成本管控难度极高。传统估算方法给出的总造价为11.8亿元，而MLP系统通过分析项目地理位置、设计特色及市场环境，输出估算值为10.8亿元，最终实际成本为10.9亿元，偏差率不足1%，较行业平均水平提升数倍。重庆西宇建筑工程有限公司负责人表示：“该系统不仅提高了估算精度，更重塑了我们的决策逻辑，过去依赖‘拍脑袋’调整方案，现在可以基于系统提供的成本-进度-质量多目标优化建议，实现资源的最优配置。”
“工程造价的终极目标不是控制成本，而是通过精准决策实现资源的高效配置。”谢喜枚总结道，“当技术能预判每一个变量的影响，我们就能从‘被动应对风险’转向‘主动创造价值’。”在智能化浪潮席卷全球的今天，谢喜枚的技术实践不仅为中国工程造价行业树立了转型标杆，更向世界展示了中国工程师在数字建造领域的创新实力，为建筑业的高质量发展注入了新的动能。
