易晓亮 欧阳海瑛 郭大朋

数字化技术的快速发展，给新能源项目造价评审工作带来了新的机遇和挑战。本文通过探索信息化、数字化、智能化技术在新能源项目造价评审中的应用，提出以新能源项目造价大数据平台为基础的新能源项目造价智能辅助评审系统的设想，辅助造价专业人员快速评估新能源项目造价的合理性，准确把握设计优化方向，提升新能源项目评估的规范化水平，构建更为精细化的科学评估业务体系。

智能辅助评审技术的探索

利用大数据平台的优势，采用人工智能技术，将业务与智能化技术进行深度融合，从海量数据中总结相关性和规律性，通过平台化、模块化和共享化的模型算法系统及功能的部署，建立智慧互联的工作方式和数字化的工作环境，实现智能辅助评审，全面提升新能源项目造价评审的准确性和效率。

（1）数据预处理。数据预处理阶段，可以通过应用自然语言处理、机器感知等技术对大量的、高维度的、非结构化的原始数据进行预处理，将非结构化数据进行标准化转换，通过降维、聚类等方法，对数据进行预分类，并从中提取影响造价最关键的因素，帮助我们更好地构建数据模型。

（2）评审辅助。评审辅助是将已存在的大量项目评审结果作为基础数据，采用机器学习技术对待评审项目造价进行预判断，快速形成初始结果；对不合理之处进行提示或预警，再由专业人员进行深入分析，提高项目评审的效率和质量。

（3）评审结果输出。利用自然语言处理、机器感知等技术，分析可研报告等基础资料，经过语言分析、关键词分析、词性判断等一系列处理，结合评审结果自动生成评审报告，实现结果报告的标准化输出。

（4）造价指标分析。通过智能辅助评审，提取新能源项目造价的关键因素和技术特征，构建符合通用造价指标结构的数据集，再通过机器学习技术进行造价指标计算，反映项目造价的变化趋势，提升新能源项目通用造价指标的更新速度。

智能辅助评审系统设想

以数据为基础、人工智能为核心技术建立的智能辅助评审系统是一项综合性系统，需要从大量甚至海量的数据中不断地提取信息，学习策略，从而持续提升系统解决问题的能力。因此，它不可能孤立存在，需要有相应的大数据平台作为支撑。

新能源项目造价大数据平台

新能源项目造价大数据平台以项目数据资源为依托，以造价指标体系为基础，以横向融合的服务应用为支撑，利用云计算、大数据、微服务、人工智能等先进技术，实现信息化、数字化、智能化相融合。新能源项目造价大数据平台集新能源项目造价数据收集、管理、指标分析、查询统计、分析预测、智能辅助评审、可视化展示等多重功能为一体，实现业务流程、场景的全景互通、协同有序、智慧流转，可提高工作效率，全面提升新能源项目造价数据搜集、分析及应用能力。新能源项目造价大数据平台整体架构设想，如图1所示。

智能辅助评审系统

智能辅助评审系统是基于新能源项目造价大数据平台的数据资源，以新能源造价指标体系为数据标准，采用机器学习、自然语言处理等技术，通过人工智能技术对新能源项目造价进行初步判断，再由专业人员进行更深层次的分析，实现专家经验数据化、评审尺度统一化、评审结果标准化，提高新能源项目评审工作的效率和质量。智能辅助评审系统的主要功能如下。

（1）应用智能辅助算法将待评审项目的概算、设计技术文件、现场踏勘资料等信息进行结构化转换并录入存储，再根据数据标准提取关键信息，构建分析数据模型。

（2）基于平台基础数据库的各项基础数据，应用智能辅助算法对待评审项目数据进行分析，将分析结果以可视化的方式展示。

（3）技经专业人员根据智能辅助评审系统的分析结果，结合新能源项目参考造价指标和各种标准规范，以及自身的专业经验，对待评审项目进行深度分析，给出评审结果和优化建议。

（4）通过智能辅助算法根据评审结果和优化建议，生成标准格式的报告，提取各类造价指标作为可视化展示的基础数据，并将调整修正后的造价数据按照系统标准储存在新能源项目造价数据库。

智能辅助评审系统的建立，可以减少评审人员与职能部门人员的重复性和机械性工作，使其將精力集中在项目方案优化上，可有效提高项目评审业务质量，增强项目前期开发的决策能力。

现阶段人工智能技术应用的问题及对策

人工智能作为新兴技术，有很大的优势，但目前在应用中仍存在以下问题。

（1）数据标准化程度不高。人工智能是以大数据作为基础的。在数据收集阶段，标准化程度越高，基础数据收集成本越低、质量越高，数据预处理工作量越小。目前，需要持续开展数据治理工作，完善数据管控体系，统一数据来源，建立标准化数据规范，将数据管理技术、过程、标准和政策相结合，提升数据的质量、一致性、可得性、可用性和安全性，发挥数据的潜能。

（2）数据安全存在风险。随着人工智能化水平的提升，数据安全也上升到了国家安全战略高度。保证数据安全的关键在于维护数据的安全性与促进数据开发利用并重，建立“以安全促可信，以可信促发展”的数据安全核心价值观，以“数据安全与发展同步”为核心目标，对数据进行开发和利用，以数据为中心，构建安全体系架构，提升数据安全产业基础能力，重视核心业务数据的安全保护，强化法律法规在数据安全方面的支撑保障作用。

（3）人工与智能决策的不平衡。人工智能技术是很好的辅助手段，但不能完全依赖，最终还需要从业人员的专业知识对其进行修正。另外，智能系统的决策能力与系统复杂程度和建设成本息息相关，在规划建设智能辅助评审系统时，应根据要实现的目标进行综合考虑，可通过智能决策与人工决策相结合降低系统复杂性和建设成本。

（4）数字化转型。数字化经济时代，传统的管理模式、工作思路、工作方式、工作流程等需要转型。企业通过真正认识到信息、数据的价值，构建围绕“数字化”的管理模式，将数据作为核心战略资产，以价值创造为目的，以提升效率和效益为导向，优化工作流程，转变工作思路，用技术驱动工作方式的进步，更好地发挥新兴技术的作用，创新新能源造价评审工作模式。

结语

新能源项目造价智能辅助评审系统综合利用信息化、数字化、智能化技术，将经验数字化、评审尺度统一化、评审结果标准化，使技术经济专业技术人员将其主要精力放在技术方案及造价优化上，加强建设项目投资效果，全面提高新能源项目评审对投资决策的参谋能力，为新能源投资提供科学决策参考，助力清洁能源规模化建设和发展。

新能源项目造价智能辅助评审系统是人工智能技术在新能源造价领域应用的一次积极探索。随着各项技术的进一步发展，需要我们对其进行深入研究，对系统算法持续进行升级改造，不断开发新的应用场景，扩展应用范围，实现新能源发展新突破。P