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2026年05期

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前沿论坛 | 人机协同新范式：AI 时代项目管理的九重追问

前沿论坛 | 人机协同新范式：AI 时代项目管理的九重追问

人工智能（AI）正以前所未有的深度介入工程管理的决策核心，推动项目管理学科迎来从“工具嵌入”到“本体重构”的范式变革。本期“前沿论坛”以“AI+项目管理：新探索、新实践”为主题，特邀、杨青、李永奎等10位海内外学者，围绕AI时代项目管理的九大关键议题展开深度对话——从学科范式、技术伦理、可持续发展、认知断裂、权责界定、数据主权、案例研究、AI鸿沟到国际标准。我们期待这组对话能为学界与实践界提供
理论探索 | 基于大语言模型智能体的重大工程利益相关方谈判策略动态演化研究

理论探索 | 基于大语言模型智能体的重大工程利益相关方谈判策略动态演化研究

摘要：重大工程因其制度结构碎片化、交付周期漫长及利益相关方诉求持续博弈等特征，使谈判管理成为项目成败的核心制约。然而，现有研究尚缺乏系统化动态分析框架，难以揭示海量项目文本中潜在谈判策略的演化规律，导致循证决策面临根本性障碍——传统方法囿于主观解读与静态分析，难以捕捉多重利益相关方压力下的动态谈判机理。为此，基于大语言模型构建认知分析框架，通过深度挖掘重大工程官方项目文档中的主张、论据及深层利益诉求，进而动态解析利益相关方谈判策略。创新性地构建谈判策略分布结构、冲突强度演进趋势、语义框架分歧度及策略惯性指数4项核心指标，实现全生命周期利益相关方谈判策略演化特征的多维表征。通过对广深港高速铁路香港段与港深创新及科技园两项跨境工程的纵向双案例研究，研究表明：不同利益相关方呈现差异化谈判演化路径，而交付导向的语义框架趋同与策略适应性调整可有效抑制冲突升级。理论贡献在于将大语言模型引入重大工程利益相关方谈判研究，构建一个可扩展的动态分析范式，拓展项目管理领域对谈判过程与治理机制的实证研究；实践意义在于为复杂制度环境下的冲突监测、利益协调与决策支持提供数据驱动的分析工具。
理论探索 | 大型工程项目 AI 引入认知断裂与知识体系重构

理论探索 | 大型工程项目 AI 引入认知断裂与知识体系重构

摘要：突破人工智能（AI）工具论视角，基于知识治理理论，以中铁大桥局集团有限公司（以下简称“大桥局”）为典型案例，运用扎根理论方法，揭示AI引入大型项目引发的认知断裂与知识体系重构过程。研究发现：AI引入触发知识生产逻辑、认知主体性与问题解决范式三重断裂；为恢复知识属性与治理机制之间的适配性，组织启动结构性重构与制度性重构系统性响应，二者协同作用，共同构筑形成组织知识体系重构。所构建的“断裂-重构”模型，为理解AI时代项目管理范式变革提供新的理论框架。
理论探索 | 人工智能驱动重大工程技术创新方向决策：理论逻辑与实践路径

理论探索 | 人工智能驱动重大工程技术创新方向决策：理论逻辑与实践路径

摘要：重大工程作为国家战略实施和产业竞争优势塑造的核心载体，其技术创新方向决策不仅影响单一工程的成效，更关乎国家技术自主可控与产业升级的布局。然而，在技术迭代加速、工程需求变化的复杂环境中，长期依赖专家经验的传统决策模式已暴露出明显局限：技术需求感知滞后、技术资源认知模糊、技术供给与需求脱节等问题日益凸显，难以支撑前瞻性的技术研发布局。为应对上述挑战，将人工智能作为重构决策范式的关键技术，提出人工智能驱动的重大工程技术创新决策新范式。基于复杂系统理论，研究提出“需求感知-技术认知-研发决策”三阶段理论框架，并从数据要素、技术工具、治理机制三个维度提出实践路径。研究成果旨在为理解我国“新型举国体制”下的重大工程技术攻关提供理论支持，同时为优化科技资源配置、推动科技自立自强提供实践指引。
理论探索 | 项目 AI 变革强度对团队创新的双刃剑效应：集体调节焦点的中介与团队执行张力的边界作用

理论探索 | 项目 AI 变革强度对团队创新的双刃剑效应：集体调节焦点的中介与团队执行张力的边界作用

摘要：在数字化转型深水区，人工智能（AI）技术正深刻重塑项目管理实践。然而，既有研究鲜少探讨高强度技术变革如何与团队内部管理情境相互作用，进而影响创新产出。基于调节焦点理论与悖论视角，构建被调节的平行中介模型，探讨项目AI变革强度对团队创新的双刃剑效应及其边界条件。对233名项目经理开展三阶段问卷调查，结果表明，AI变革强度具有显著的双刃剑效应——既通过赋能效应激发集体促进型调节焦点以促进创新，又通过施压效应诱发集体防御型调节焦点从而抑制创新。此外，团队执行张力负向调节AI变革强度与集体促进型调节焦点的关系：在低执行张力情境下，AI变革能更有效地激发团队进取动机；而在高执行张力情境下，多重目标冲突引发的认知负荷削弱团队对AI变革机遇信号的感知，进而抑制促进型焦点的激活。研究结论可为项目管理者在不同张力情境下合理把握AI变革时机、有效激发团队进取动机提供理论与实践参考。
理论探索 | 基于文本挖掘的重大交通基础设施运营期公众感知演化研究

理论探索 | 基于文本挖掘的重大交通基础设施运营期公众感知演化研究

摘要：重大交通基础设施项目具有投资规模大、社会影响范围广及公众关注度高等特点。传统评价方法多依赖宏观统计数据，缺乏对运营期公众微观感知与情感诉求的系统分析。因此，基于文本挖掘技术构建项目运营期公众感知分析框架，运用 LDA 主题模型与情感分析算法，系统揭示公众讨论的时空分布特征、核心议题及情感演化规律。研究发现：公众关注度呈现显著的时空异质性；讨论议题形成 6 个维度的多层次结构；不同议题下的情感倾向分化明显，精准折射公众的痛点与诉求。研究成果验证文本挖掘技术在非结构化数据分析中的有效性，可为重大交通基础设施的社会影响后评价及管理决策提供新的视角与科学依据。
综述评析 | 可持续发展视域下工程项目管理智能化：内涵、现状与对策

综述评析 | 可持续发展视域下工程项目管理智能化：内涵、现状与对策

摘要：随着全球可持续发展战略的深入推进与人工智能（AI）技术的快速迭代，工程项目管理智能化已成为改变工程项目离散型困境的生产方式。采用系统性文献综述与理论构建相结合的研究方法，从理论与实践双重维度系统阐述可持续发展视域下工程项目管理智能化的发展趋势，总结其目标协同性、技术融合性、全生命周期性、利益相关方协同性和评估动态性等显著特征，并深入分析其面临的挑战。针对这些挑战，提出以“一核心、双驱动、三协同、四支撑、五方向”为目标的可持续发展视域下工程项目管理智能化框架。同时，以核心挑战为靶向，以框架落地实施为目标，提出六大针对性对策建议。研究表明，工程项目管理智能化有助于提高工程项目生产连续性程度和效率。研究成果为实现可持续发展目标与工程项目管理智能化协同提供可行方案与参考。
综述评析 | 工程建设领域生成式 AI 发展趋势与变革挑战应对

综述评析 | 工程建设领域生成式 AI 发展趋势与变革挑战应对

摘要：系统梳理人工智能（AI）技术，特别是生成式大模型在工程建设领域的最新研究进展与应用挑战。研究表明：以扩散模型与Transformer架构为核心的生成式AI已成为主流技术基座，实现“文本-图像-3D模型”端到端生成，显著提升设计效率；当前研究聚焦多目标优化与可解释性并重、认知交互与感性工学融合，但面临数据版权碎片化、生成结果可解释性不足等问题。面对这些问题，提出企业需平衡模型规模与业务需求、构建高质量知识资产、优化智能体工作流，个人应转型为智能体指挥官、严控AI幻觉、锤炼深度决策与创新能力的建议。研究为行业应对AI驱动的生产力重构提供系统性策略框架，强调“人机协同”而非“机器替代”的核心发展路径。
案例研究 | AI 驱动的新能源汽车行业 “人-机-场” 三元协同机制研究

案例研究 | AI 驱动的新能源汽车行业 “人-机-场” 三元协同机制研究

摘要：当前，新能源汽车企业正从设备数智化向系统协同化演进，数智化建设亦由局部改造走向跨系统、跨部门整体优化。在此背景下，以格致智能控制系统有限公司（以下简称“格致智能”）涂装车间为研究对象，引入“人-机-场”三元协同理论，构建面向高能耗工艺场景的能源数智化管理框架。通过设计AI智慧控制体系、重构能源管理权责、再造组织流程与建立生态合作机制，整合实时感知、算法决策与人工干预等环节至统一闭环，推动能源管理由经验驱动转向数据驱动、由事后管控转向事中协同。基于实施前后运行数据的系统性对比分析，结果表明，车间能源利用率提升至89%，异常响应效率显著提高，验证“人-机-场”三元协同范式在高耦合涂装场景中的适用性与推广价值，可为新能源汽车行业推进数智化改造与绿色低碳转型提供可复制的治理路径。
案例研究 | 塔式光热发电项目数字化建造管理体系构建与实践

案例研究 | 塔式光热发电项目数字化建造管理体系构建与实践

摘要：为解决塔式光热电站建设中成本难控、安全风险高、协同效率低等管理痛点，以中电建共和光伏光热项目为例，综合运用案例研究、文献分析与系统研究等方法，开展数字化建造管理体系研究与应用实践。通过构建融合 BIM、AI、RFID、无人机及施工仿真等多种技术的数字化管理体系，从技术集成、制度保障与人力资源三个维度系统制定实施路径，同时在设计优化、安全管控、质量管理、进度控制、成本管理及多方协同等领域开展深度应用。实践结果表明，基于 BIM 的协同设计与碰撞检测有效消除 92% 的设计冲突，工程变更量降低 85%，结合无人机巡检与 RFID 技术实现施工进度与物资管理精准管控，累计节约成本 128 万元。该数字化建造管理体系被验证在提升光伏光热电站项目管理效能方面具有显著价值，可为同类工程的数字化实践提供可复制、可推广的系统解决方案。
行业应用 | 融合本体与大语言模型多步提示策略的建筑设计标准知识图谱构建

行业应用 | 融合本体与大语言模型多步提示策略的建筑设计标准知识图谱构建

摘要：为使建筑设计标准中语义模糊的自然语言转化为结构化数据，提出一种融合本体与大语言模型多步提示策略的知识图谱构建方法。以住宅建筑为例，首先，分析并构建建筑设计领域本体模型；其次，结合大语言模型设计多步提示策略并自动抽取建筑设计标准条文中的实体和关系；最后，利用抽取结果构建知识图谱，以实现建筑设计标准文本的结构化表示。实验结果表明，该方法在命名实体识别方面的精确率、召回率和 F₁ 值分别达到85.86%、76.5%和80.95%，在关系抽取方面的精确率、召回率和 F₁ 值分别达到77.73%、73.46%和75.54%。该方法被验证在建筑设计标准知识图谱构建中具备有效性。
行业应用 | 大语言模型在城市轨道交通施工安全管理中的应用

行业应用 | 大语言模型在城市轨道交通施工安全管理中的应用

摘要：城市轨道交通施工具有高风险、高复杂度的特点，安全管理对事故报告与交底文本的结构化与规范化提出更高要求。针对事故报告编制效率低、撰写周期长的问题，提出一种基于大语言模型的结构化事故报告生成方法。以官方安全指南和事故调查报告为核心知识源，构建覆盖“事故类型、事件经过、致因分析、后果分级、整改措施、引用条款”的多字段语料体系。在模型层面，采用LoRA参数高效微调策略对LLaMA-3-8B-Instruct等开源模型进行领域适配，通过参数约束与模板化指令微调，实现对报告结构和术语风格的可控生成。为提高法规一致性，在模型提示中嵌入法定事故分级口径与标准条款编号，确保生成内容的合规性与可追溯性。实验结果表明，所提方案在事故等级判别与报告生成任务中均显著优于零样本基线，通过结构化语料构建与参数高效微调的结合，可有效提升大语言模型在城市轨道交通安全文书生成中的结构一致性、专业性与合规性，为事故报告自动化编制和安全知识回流提供可复制的工程化路径。
行业应用 | 无人机巡检技术在高速公路项目安全管理中的应用

行业应用 | 无人机巡检技术在高速公路项目安全管理中的应用

摘要：为解决高速公路项目传统人工巡检覆盖有限与小目标检测精度不高等问题，以凤余支线北延亚太路新建工程为研究对象，构建无人机与AI算法融合的安全巡检体系。该体系以大疆Matrice 3D无人机为基础，结合大疆机场2与司空2平台实现自动化巡航与数据传输，采用航拍图分块处理技术提高小目标识别精度，依托YOLOv8算法完成机械侵入既有线路、机械数量统计、安全帽反光背心检测三类核心任务。应用结果表明，该体系可消除监管盲区、缩短隐患响应时间，形成采集、分析和管控的安全管理闭环，有效推动高速公路安全管理从人工主导向智能自主转型，为同类项目提供可复制的技术参考案例。
行业应用 | 人工智能在科研项目管理中的应用研究

行业应用 | 人工智能在科研项目管理中的应用研究

摘要：人工智能（AI）的突破为科研项目管理提供新思路和新方法，正在重塑项目管理范式。针对科研项目管理开展AI技术应用研究，结合行业内管理经验与认识，提出项目管理启动、规划、执行与监控、收尾全周期各阶段可操作应用路径，并剖析AI技术在科研项目管理应用中面临的思想行为保守、人员能力不足、基础条件薄弱等挑战，提出解放思想、探索实施AI应用方案，加强培训、建立人机协同体系，建设科研项目管理数据/知识库及数字化管理体系的对策，旨在为后续科技创新研发项目管理提供实践参考。
技术前沿 | 基于动态网络和 BERTopic 模型的智能建造技术发展趋势与建议

技术前沿 | 基于动态网络和 BERTopic 模型的智能建造技术发展趋势与建议

摘要：随着新一代信息技术与建筑业深度融合，智能建造已成为推动行业转型升级的重要驱动力。基于2010—2025年相关专利数据，从两个维度展开分析：一方面，构建国际专利分类（IPC）共现的技术关联网络，识别技术发展过程中的关键节点及其结构关系，分析相关技术的关联格局与发展趋势；另一方面，将IPC分类信息与专利文本语义表示相结合，通过主题建模提取并聚类技术主题，分析不同技术在其发展过程中形成的聚类特征。结果表明，智能建造技术呈现由单点突破向交叉融合发展趋势，数据、模型与装备之间的集成创新持续提升。基于上述发现，进一步提出智能建造技术发展建议，为相关技术布局与产业推进提供参考。
技术前沿 | 面向建筑施工项目的 VR 安全培训智能评估系统研究

技术前沿 | 面向建筑施工项目的 VR 安全培训智能评估系统研究

摘要：建筑施工项目中，80%以上的安全事故由人为因素导致，虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术已成为重要的安全培训手段。但现有评估依赖主观问卷和事后考核，无法客观量化个体工人培训后的认知改善程度，导致项目管理者难以精准掌握个体培训效果的差异。提出一种基于脑电信号（Electroencephalography，EEG）与卷积-长短期记忆混合神经网络（CNN-LSTM）的培训效果智能评估模型。该模型通过采集27名参与者在9类高危情景（高处坠落、物体打击、同一水平绊倒）VR培训中的32导联脑电数据，以情境意识评定技术量表（Situation Awareness Rating Technique，，SART）改善值为预测目标，构建端到端评估体系。该模型融合CNN的空间脑区特征提取与LSTM的时序动态建模优势，同时引入“基线-任务”标准化策略，以消除个体生理差异。留一法交叉验证（LOSOCV）结果显示，该模型决定系数 R² 为0.578，平均绝对误差（MAE）为2.927，均方根误差（RMSE）为3.661。研究可为施工项目提供客观的培训质量评估工具，实现培训过程的实时监测、个体培训效果的客观评估和VR内容的针对性优化，推动施工项目安全管理从经验决策向数据驱动转型。

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前沿论坛 | 人机协同新范式：AI 时代项目管理的九重追问

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理论探索 | 基于大语言模型智能体的重大工程利益相关方谈判策略动态演化研究

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理论探索 | 大型工程项目 AI 引入认知断裂与知识体系重构

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理论探索 | 人工智能驱动重大工程技术创新方向决策： 理论逻辑与实践路径

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理论探索 | 项目 AI 变革强度对团队创新的双刃剑效应：集体调节焦点的中介与团队执行张力的边界作用

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技术前沿 | 基于动态网络和 BERTopic 模型的智能建造技术发展趋势与建议

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技术前沿 | 面向建筑施工项目的 VR 安全培训智能评估系统研究

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