“房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展”2025年

研究資助計劃項目

AR輔助施工現(xiàn)場檢查效能研究

項目負責(zé)人介紹

李楠，清華大學(xué)建設(shè)管理系長聘副教授，可持續(xù)城鎮(zhèn)化研究所所長。研究領(lǐng)域為城市韌性管理、土木工程信息化。主持或參與省部級以上科研項目20余項，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，授權(quán)發(fā)明專利6項，獲北京市科技進步一等獎、廣東省科技進步一等獎、公共安全青年科技獎。入選國家海外高層次人才引進計劃青年項目，愛思唯爾“中國高被引學(xué)者”，斯坦福全球前2%頂尖科學(xué)家榜單，麻省理工科技評論中國區(qū)“35歲以下科技創(chuàng)新35人”，福布斯中國“30位30歲以下精英榜”。擔(dān)任3本領(lǐng)域內(nèi)頂刊副主編，國際建造自動化與機器人學(xué)會理事，中國土木工程學(xué)會工程管理分會副秘書長、全聯(lián)房地產(chǎn)商會數(shù)字城市分會副秘書長、中國建筑學(xué)會工程管理研究分會青年論壇副主任委員。

擬研究內(nèi)容介紹

在建筑工程中，施工質(zhì)量檢查是確保項目順利交付的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而傳統(tǒng)的人工巡檢模式存在缺陷識別滯后、檢查效率低等問題，增加了施工成本和管理難度。本研究基于增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)，探索其在施工質(zhì)量檢查中的應(yīng)用價值。AR技術(shù)能夠通過實時疊加BIM模型與施工現(xiàn)場，使檢查人員直觀比對設(shè)計與實際施工情況，提高檢查的精準(zhǔn)度和協(xié)作效率。

本研究以北京太古坊項目為案例，基于任務(wù)-技術(shù)匹配（TTF）理論，構(gòu)建AR輔助檢查系統(tǒng)，并通過對照實驗量化其效能提升。研究首先開發(fā)BIM驅(qū)動的AR檢查系統(tǒng)，隨后通過用戶測試評估其在不同施工檢查任務(wù)中的適用性，并優(yōu)化交互設(shè)計。最終，通過對比傳統(tǒng)人工檢查與AR檢查，量化單點檢查耗時、缺陷檢出率、整改指令傳遞準(zhǔn)確率等核心指標(biāo)，驗證AR技術(shù)的增效價值。本研究的預(yù)期成果包括優(yōu)化施工質(zhì)量管理流程、提升缺陷識別能力，并為AR+BIM融合的施工質(zhì)量檢查模式提供實證支持，助力建筑行業(yè)向智能化管理轉(zhuǎn)型升級。

“房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展”

研究資助計劃

本項計劃由清華大學(xué)恒隆房地產(chǎn)研究中心于2023年啟動，該計劃面向清華大學(xué)全體教師和研究人員征集，鼓勵和支持我校圍繞房地產(chǎn)行業(yè)的多元場景，開展創(chuàng)新性、跨學(xué)科交叉研究等。2023年和2024年，中心共資助了17位老師的研究，相關(guān)成果摘要可通過公眾號查閱。經(jīng)過專家評議，2025年度研究計劃共篩選出9項資助課題。

編輯 | 劉昊萱

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