引言

随着通信技术的不断进步，基站作为通信网络的核心组成部分，其建设和管理的重要性日益凸显。传统的基站建设管理方式存在效率低下、成本高昂等问题。AI技术的引入为基站建设管理提供了新的解决方案。

一、案例意义

1.数智化转型是趋势、是要求

习近平总书记在十四五规划中提出要求加快数字化发展，建设智慧城市和数字乡村,把准“推进数智化转型、实现高质量发展”的主线。根据中国移动集团公司“质量第一、效益优先，突出数智化赋能，加强精细化管理”的工作主线，福建公司启动“数智提升”三年行动，促进传统管理模式创新重构，有效解决顽固性痛点难点问题，推动“质量、进度、造价、合规、安全”五要素整体管理再上新台阶、实现新飞跃。

2.现场管理中存在痛点

  通信行业现场施工管理的过程中，存在以下三个痛点，一是人员力量不足，难以支撑现场管理完全覆盖到位；二是管理过程执行效果不一，仍会存在安全隐患；三是数智化手段仍未覆盖一线生产全流程，无法实现智能管理及精细化的管控。基于此背景下，利用数智化的手段，融入一线生产流程，促进施工现场标准化、精细化的管理，提升管理人员劳效，是非常有必要的。

3.利用数智化的手段，为解决管理痛点提供了有效措施，加强了精细化管理

福建公司基于YOLO等算法，创建基站建设智慧工地管理系统，该系统既是对传统施工现场的技术变革，也填补了安全管理智能化的空白，为后续数智化管理提供了参考价值，真实响应了“推进数智化转型、实现高质量发展”的工作号召^[2]。该方案投入少，易安装，成效大，实用性强，具备复制到其他区域甚至其他领域的灵活性和便利性，具有较大推广性。

二、案例方案

2.1 案例方案整体思路

以“图像采集（实时回传）+AI识别检测+自动预警+云存储”的方式辅助人工实行实时的现场安全管理。一是融合了人脸识别技术，用于验证人员身份及特种作业证书；二是利用目标检测技术检验现场施工人员是否按要求落实反光衣、安全帽、安全带、有效围挡等安全防护措施；三是系统能根据检测结果，自动通过微信或邮件预警；四是具备云存储的功能，可通过影像进行施工现场追溯。

2.2 AI技术在基站施工安全管理中的智能化应用

在施工现场设置摄像设备，方案采用移动和对讲平台，提供多样化、标准化的接口方式，支持与其他三方应用平台对接，并利用摄像头自带的推流功能实时采集图像回传后台服务器。

采用MTCNN+FaceNet技术进行人脸的检测与识别；采用YOLO技术模型实现对现场安全防护措施落实的动作进行检测，如反光衣、安全帽、安全带、有效围挡等。其中，YOLO技术是一个可以一次性预测多个Box位置和类别的卷积神经网络，能够实现端到端的目标检测[9]和识别，其最大的优势就是速度快、背景误判率低，训练简便。通过对5000多张图片的识别训练，得到了准确率95.8%的人脸识别模型，准确率99.7%的目标检测模型。

2.3 AI技术对识别情况进行诊断与预警

基于AI模型训练获得的算法数据集，在实际施工过程中，应用平台对前端实时回传的图像或视频流进行检测，可精准识别人脸和施工人员未穿戴安全帽、反光衣，安全带、现场未放置防护警示锥等违规施工的情况，通过诊断后并可实时通过微信或者邮件进行提醒。

2.4 人工核实进行管理闭环

建立坐席监理专班队伍，对施工现场的预警情况进行核实及督促整改，实现人工核实+AI预警的管理闭环。

小结：该案例可实现对通信工程无线乃至全专业施工现场的可视化管理，确认“施工人员是否按照安全管理步骤落实”，提高现场施工人员的安全意识，增强事故预防能力；二是该平台与福建移动计划建设管理系统共通，包括人员信息、项目子任务等，有效规避“未立项项目先建设，未报备人员参与施工”等工程风险。

三、应用效果

3.1 基站施工现场监管效率的提升

通过在各个施工现场架设前端摄像头，将通信工程施工现场通过影像、视频流的形式实时回传到管理平台，实现“云监管”，后天人员可实现同时旁站多处施工现场，有力解决现场施工监理人员不足的问题。

3.2 “数字化”的人员管理

将施工人员进行系统入库，通过AI人脸识别技术，可自动将现场人员和报备库内的施工人员进行核对，实现人脸核验，同时，系统能够自动关联已报备施工人员的合同、特种作业操作证和意外保险等关键信息，避免未持证上岗的情况。

3.3 “智能化”的现场安全监管

 通过AI的自动检测技术，能自动识别回传的影像中施工人员未穿戴安全帽、未穿反光衣、未放警示锥等违规安全施工行为，并通过微信或邮件发送预警通知，实现智慧化管控安全。

3.4 “过程化”监管质量

通过回传的视频流，可动态监管施工全过程，确保隐蔽工程和关键环节可溯源。辅助管理人员远程管理关键节点施工质量把控，解决合作单位流动性强，个人经验不足，等引起的质量把控不到位痛点。回传视频流，便于后期溯源，解决事后纠纷无法取证痛点。

3.5 创新性及经济效益

该案例的创新点在于管理模式的转型，省内通信工程领域首创实时视频+AI数智管理模式。一是通过AI的手段对现场安全管理的落实情况进行检测、判断及预警，二是减轻了现场监理的管理压力，提升了劳效；三是拉平了监理对现场的旁站标准。四是提高了监理人员的劳效，旁站比例可从40%提升到100%，可大大为监理单位及建设单位节约人员投入，降本增效。

4.1 政策支持与行业标准的制定

为了推动AI技术在基站建设管理中的应用，政府和行业组织应出台相应的政策支持措施，包括税收优惠、资金补贴等，以降低企业采用新技术的成本。同时，制定统一的行业标准和规范，确保AI技术的应用符合安全、环保等要求，促进技术的健康发展。

4.2 跨行业合作与资源共享

安全管理涉及多个行业，通过跨行业合作，可以实现资源共享，提高资源利用效率。例如，与城市规划、交通管理等部门合作，共享地理信息、人口数据等，为AI技术的应用提供丰富的数据资源。

4.3 长期监测与持续改进机制的建立

建立长期监测机制，对AI技术在基站建设中的应用效果进行持续跟踪和评估，及时发现问题并进行优化。同时，建立持续改进机制，根据监测结果和技术发展，不断优化AI技术的应用策略，提高基站建设管理的智能化水平。

五、结论

本文通过对AI技术在基站建设管理中的应用进行研究，提出了一套智能化管理方案，并对其效果进行了评估。结果表明，AI技术能够有效提升基站建设安全管理的效率和质量，降低成本，并优化资源配置。为了进一步推广AI技术在基站建设管理中的应用，本文提出了一系列政策、技术、合作和监测方面的建议。随着技术的不断进步和应用的深入，智能化管理将成为基站建设管理的重要趋势。

参考文献：

[1]杨梅.新基建助力社会保障信息服务[J].上海信息化,2021,(09):12-15.

[2]刘志亭.新型智慧城市与新基建的融合发展——以山东省青岛市为例[J].城市管理与科技,2021,22(05):71-73.

[3]陈加涛,张瑞峰,杨昌恒,等.5G通信基站环境保护现状调查与探讨[J].黑龙江环境通报,2024,37(08):9-12.

[4]常瑞莉.高原地区职业院校课程思政融入虚拟仿真实训教学中的实践与探索——以《移动基站建设与维护》课程为例[J].才智,2024,(12):53-56.