数字化浪潮下的工程管理实践者——戴宏峰与建设工程造价管理的技术路径探索

记者：李昕然

在当前建筑行业由“规模扩张”向“精细化管理”加速转型的背景下，工程项目管理与造价控制正面临前所未有的复杂性。一方面，项目体量持续扩大、参与主体日益多元；另一方面，监管要求、成本约束与效率目标不断叠加。如何在多目标约束下实现工程管理的可控性与透明度，成为行业普遍关注的现实问题。

正是在这样的行业背景中，江苏正德建设管理有限公司董事长戴宏峰，持续将技术工具引入建设工程管理与造价咨询实践之中，尝试以信息化和智能化手段回应行业长期存在的管理难题。

从行业痛点出发的技术路径选择

戴宏峰长期从事建设工程管理与造价咨询工作，对行业运行中的结构性问题有着直接而清晰的认识。“信息割裂、数据滞后，是影响工程管理效率和成本控制的关键因素之一。”在一次行业交流中，他曾如此概括传统工程管理模式面临的现实困境。

在多数建筑项目中，设计、造价、招采、施工与管理环节往往分散运行，不同参与方之间的信息传递依赖线下沟通或阶段性汇总。这种模式在项目规模较小时尚可维持，但在多专业、多周期并行推进的工程环境中，极易形成信息孤岛，影响决策的及时性和准确性。

基于这一判断，戴宏峰将技术研发的切入点，聚焦于“协同效率”和“数据可靠性”两个核心问题。

云计算赋能工程协同管理

2023年，由戴宏峰主导开发的“基于云计算的建筑项目协同管理平台V1.0”正式发布。该平台以云计算架构为基础，对建筑项目管理过程中的信息流与业务协同进行系统性整合。

平台通过统一的数据存储与访问机制，实现项目相关人员在同一系统内对工程进度、管理信息和关键节点数据的实时共享。相关行业研究显示，在采用云计算架构的工程管理系统后，项目信息同步效率可提升约 30%—40%，不同角色在权限控制下同步获取最新信息，从而有效降低因信息滞后带来的沟通成本和决策偏差。在工程管理实践中，这一模式能够明显缓解传统项目管理中常见的沟通延迟问题，使管理响应时间得到显著压缩，管理透明度和协同效率随之提升。通过云端集中管理，项目数据不再依附于单一部门或个人，项目运行状态得以持续、动态呈现，为管理决策提供更加稳定、可追溯的数据基础。

值得注意的是，该平台并未脱离建设工程管理的专业逻辑，而是围绕工程项目管理的实际流程进行功能设计，强调技术工具对管理行为的支撑作用，而非简单的信息化叠加。

深度学习在造价控制中的应用探索

如果说协同管理平台解决的是“信息如何更高效流动”的问题，那么造价管理中另一个长期存在的难点，则是如何在复杂数据环境中及时识别异常风险。

戴宏峰主导完成的“基于深度学习的工程造价异常检测系统V1.0”于2024年正式发表。该系统引入深度学习技术，对工程造价数据进行自动分析与识别。

在工程造价管理过程中，数据量大、构成复杂，人工审核容易受到经验差异和主观判断的影响。该系统通过对历史造价数据和在建项目数据进行分析建模，能够识别出明显偏离常规区间的异常数据，为造价审核提供技术辅助。通过算法分析与规则识别相结合的方式，系统有助于在项目实施过程中提前发现潜在的不合理支出或异常波动，降低因人工疏漏导致的成本偏差风险。这种以技术手段增强造价管理准确性的探索，为工程管理提供了一种更加精细化和可控性的工具路径。

技术成果与工程管理实践的结合

在建设工程管理与造价咨询领域，技术工具的价值并不在于形式上的先进，而在于是否能够嵌入实际业务流程并产生可持续作用。从云计算协同平台到深度学习造价检测系统，戴宏峰的技术成果均围绕工程管理的核心需求展开。

作为企业负责人，他并未将技术研发视为独立于业务之外的工作，而是将其纳入工程管理体系之中，通过实际项目应用不断检验和优化系统功能。这种以实践为导向的技术路径，使得相关成果能够服务于工程管理效率与造价控制精度的提升。

在当前行业数字化转型不断深化的背景下，工程管理与造价咨询领域对专业化、规范化和技术支撑的需求持续增强。戴宏峰的探索，正体现了行业从经验驱动向数据驱动、从人工判断向技术辅助转变的现实趋势。

面向行业发展的持续探索

随着建筑行业监管体系和管理要求的不断完善，工程项目管理与造价控制的复杂程度仍在上升。如何在合规框架内提升管理效率，如何在控制成本的同时保障工程质量，仍将是行业长期面对的问题。

围绕这些问题，戴宏峰的实践路径显示出一种务实而审慎的特点：以工程管理需求为出发点，引入成熟的信息技术手段，在不改变行业基本运行逻辑的前提下，逐步提升管理工具的科学性与可靠性。

在建设工程管理与造价咨询这一专业领域，技术并非目的，而是服务于管理目标的手段。正是在这一逻辑之下，相关技术成果的价值，得以在具体工程实践中持续显现。