潮新闻客户端 张秀风 金宸弘
近日，随着最后一车混凝土完成浇筑，金台铁路头门港支线二期项目215#主墩钢吊箱封底连续作业施工圆满完成，标志着跨海特大桥主桥建设取得关键性进展。
作为全面采用“BIM+GIS”技术的海上铁路建设项目，金台铁路头门港支线二期项目在数字化和智能化的助力下，进一步提升WS智能监管系统效能，融合人工智能大语言模型技术，逐步实现了工程管理的数字化转型、预警系统的智能化升级以及成本控制和效率提升的精细化管理，成功克服台风频繁、潮汐冲击、盐雾腐蚀及复杂环境等诸多挑战，在多个工艺工法上取得了新突破，确保项目建设高效推进。
截至今年2月底，该项目年度累计完成投资1.3亿元，占年度计划的13%，完成路基桥22%、桥梁26%，全力冲刺首季“开门红”。
“BIM+GIS”技术形成海上铁路建设全链追溯
该项目所在海域全年6级以上大风天数超200天，为此，项目开工伊始，金台铁路建设指挥部创新构建了“BIM+GIS”平台，借助三维数字孪生技术，为14.5公里海岸线打造了动态模型，并配套工序管理、进度管理、4D验工计价、电子档案等功能，通过集成工程数据，统一数据标准与接口协议，形成了“1+N”的多业务集成系统，实现了从开工准备到交付运维的全过程追溯与精细化管理。该平台于2024年获得第六届“联盟杯”铁路工程BIM应用大赛铁路工程BIM应用施工组二等奖等荣誉，为项目的优质高效推进提供了数智支撑。如今，该平台的数字化管理已覆盖项目建设全工序流程，最新投产使用的工序对比模块更是实现了自动对检验批、监理日志、监理盘站记录进行复核等功能，在降低人力成本的同时，提高了信息的准确性和即时性。
WS智能监管重塑项目安全监管机制
头门港支线二期项目的施工区域交叉作业人员繁多，且地形复杂，为织密安全管理网络，提升项目预警机制，金台铁路建设指挥部基于神经网络算法技术，对施工现场原摄像头进行改造，创新研发了WS智能监管系统。该平台可对隐患风险点进行实时监控，并将预警信息通过PC、小程序、公众号、短信等推送到指定责任人。同时，构建数据技术、治理、运营等体系，集成了环境监测、危险作业区人员管理、配电柜控制、集成拌合站试验室等模块，形成综合性强、实用有效的决策依据。目前，该建设指挥部正依托WS智能监管系统研发基于大模型的自主风险预警系统。未来，该系统可通过海量数据关系与深度学习，实现前置预警，有效提升施工现场监管的完整性与精确性。
AI大语言模型赋能管理效能跃升
今年以来，随着人工智能大语言模型的应用，金台铁路建设指挥部紧跟科技步伐，构建了一套数据本地化的“智能体”知识库。通过OCR技术，实现施工日志、办公文件等多类文档的录入归档，并由人工智能嵌入式模型转为向量文件，极大提升了内业资料编制与办公文档书写的效率。同时，生成的周报、进度分析等文件，还可为管理人员腾出更多现场管控时间。未来，随着DeepSeek系统与BIM、WS平台的深度融合，该项目将有望以技术创新重构现代铁路建设管理模式，形成“数据采集－智能分析－策略执行”管理闭环生态。
如今，东海涌潮带上的建设者们，正依托金台铁路“数智密码”，不断破解海上铁路建设的难点堵点，让工程管理更智能、让安全管理更全面、让成本管理更有效。下一步，金台铁路建设指挥部将把数智化转型作为立足长远的战略性工作，为建设海上铁路精品线点燃数智引擎。（本文若有侵权行为请联系本站管理员进行删除）
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