一、学科简介

自2021年获得备案并于2023年启动招生的智能建造二级学科硕士点，旨在应对当前BIM、物联网、人工智能、云计算及大数据等前沿技术在中国建筑行业的迅猛发展与转型需求。该学科以培育专业人才为核心，旨在提升建筑生产效率、保障施工安全及工程质量，并优化建造过程和建造对象的性能，以满足智能建造领域对专业人才的迫切需求。

智能建造学科方向聚焦于新型装配式建筑结构体系与材料的研究，同时致力于将BIM、人工智能、物联网等先进信息技术融入自动化生产流程中，通过开发智能设计平台、产业互联网平台及智能生产线和施工装备，该学科全面支持智能设计、生产、物流与施工，推动建筑行业的创新与发展。

二、培养目标

本学科全日制硕士研究生，学习年限3年。依托国家自然科学基金、北京市等省部级自然科学基金项目以及各类企业合作横向课题进行研究生培养工作，针对国家及北京市未来建设发展需求，面向工业化、信息化和智能化，掌握坚实的土木工程基础理论和信息、控制、计算机等相关知识，能够把握智能建造的前沿问题和最新发展，能胜任“新基建”相关领域的智能设计建造与韧性防灾、智能装备与现代化施工、智慧运维与管理的工程技术和科研岗位，具有终身学习能力、创新能力、国际视野的行业领域高层次复合人才。

三、研究方向

智能建造学科主要研究建筑工业化进程中面临的政策标准制定和装配式建筑体系研发、设计、生产、装配、运行维护过程中平台研发、信息化工程技术应用等问题。已有如下7个研究方向：

1.工业化建筑的新型结构体系与材料

复合墙体一体化智能设计方法；全预制装配式预应力结构体系；新型纤维增强水泥基复合材料、自密实混凝土、高强度混凝土等新型材料应用等；

2.工业化建筑评价关键技术

“双碳”背景下的工业化建筑性能与水平评价；工业化建筑经济水平评价；工业化建筑物联网平台研发；

3.BIM、VR、AR等软件二次开发及应用

预制装配式建筑工厂生产管理、施工现场信息管理及建成后运行维护管理的BIM应用研究；国有自主知识产权BIM正向设计平台开发；

4.人工智能工程化及应用

应用运动图像识别技术在施工安全监管和综合性能精准评价中的应用；深度学习和计算机控制技术在工业化建筑生产中的应用；计算机视觉和远红外技术在施工过程中的应用；

5.结构分析智能预测

结合传统的结构分析方法与现代人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，来预测和分析复杂工程问题，一般是利用有限元软件分析或已有实验数据建立数据库，找到合适的人工智能算法形成有一定泛化能力的模型，并将其应用于实际的结构分析问题中。

6.BIM驱动的预制构件生产线研发

将BIM格式的设计数据转换为符合数字化生产流程的格式，确保信息从设计阶段无缝转移至生产阶段。此过程包括制订生产数据格式标准、完成生产线关键设备选型，以及机械手臂等自动化设备的作业路径优化等。

7.物联网技术在建筑生产数字化中的应用研究

研究如何利用物联网技术优化建筑生产线，实现材料、设备和生产过程的实时监控和管理，提高生产效率和产品质量。具体可以包括物联网设备的选型和部署、数据采集与分析技术、以及与BIM技术的集成应用。