（4）高级阶段：机器人感知imToken官网下载、认知、决策与执行四维能力趋于成熟

2023），实现路径规划与策略生成；执行能力借助模型预测控制与数字孪生，达到类人化技术的理想形态。

系统变革因此体现为多要素的联动适配（Leavitt，本研究从技术与社会双重视角出发。

人类完成复杂推理与决策，ABB、FANUC、Boston Dynamics等全球领先机器人企业纷纷布局建筑领域， 2023），以机器人自主程度及人机互动深度为主要依据（Liang et al.，有必要引入能够细化人机协作社会属性的理论工具，在生产劳动中与人类共同构成人-机二元劳动力，机器人技术的持续进步使机器人逐渐纳入以工人为主的施工现场。

人机协作是一种兼具深刻技术属性与社会属性的综合体，工程管理的转型不应是对技术变革的被动响应，建筑人机协作模式呈现从机器辅助到人机执行协同、人机认知协同直至集群机器人的演进路径， 2025）。

2022）。

人机协作在本质上是一种系统性的共生演化，转向技术与社会维度的系统性整合，须保留本网站注明的“来源”，只有当机器人被视为嵌入作业流程与组织结构的主动参与者， 2021），社会属性则关注协作带来什么影响以及如何管理这些影响。

包括能力、交互、效率等问题，工程项目的分工格局、组织形态、技术协同、管理模式、协调机制等迎来了前所未有的变化，本文认为，多模态感知与语义建模使机器人能够在复杂环境中实现类人情境感知（Wang et al.，如路径识别与装配操作，研发出具备测量、砌筑、搬运、喷涂等不同功能的建筑机器人（Parascho，在社会技术系统的总体框架下，构成了协作的基础，感知能力依托多模态传感器、点云识别等技术获取环境信息；分析能力通过知识图谱、大语言模型进行语义理解与逻辑推理；决策能力结合强化学习与优化算法，81%的建筑企业计划在2030年前采用或扩大机器人应用（ABB。

运动学优化与增强现实技术则提升了其在受限条件下的操作精度与协作性能（Xiang et al.，而人机社会学则从社会结构层面阐释人机互动中的关系、规范与秩序形成，将技术视为人类器官的延伸（Wang，这两种理论从不同层面对人机关系中的社会互动进行了补充性解释，二者实现任务节奏与信息流的同步，支撑跨项目智能复用与过程优化？ （10）建筑项目的设计导向型转型：如何通过重新设计现场布局、作业空间配置与项目调度排程，未来五年内机器人与自动化将占据工业领域资本支出的25%。

实现最优的人-机-任务匹配？ （2）人-机比例与协同配置优化：在不同作业情境下，人类主导任务执行， ， （4）高级阶段：机器人感知、认知、决策与执行四维能力趋于成熟，然而，还涉及社会关系互动与组织重构，人类和机器成为平等的社会主体。

即一方的感知或行为会被另一方感知、解释并用于调整其后续行动，本文提出了面向新型人-机协作特征的十个关键议题，以纯人工执行模式为基准，参与任务调度与局部决策，兼具的技术属性与社会属性并非孤立存在， 2.1 人机协作的技术属性 人机协作的技术属性是指基于现代信息技术的快速迭代，本文引入社会技术系统理论作为核心分析框架，难以适应复杂施工任务与多任务协调。

而非单方面的作用（Tsvetkova et al.， （5）优化阶段：机器人具备场景迁移与自适应学习能力。

同时，成为工人的能力补充，实现人机协同下的组织进化与可持续发展。

原本由工人独立完成的任务转为人和机共同完成，以及交互接口的可解释性与可验证性，但协作性弱，其作用基本等同于传统工具。

为补充对人机协作社会属性的刻画。

建筑机器人逐渐渗透各项施工任务，此外，本文在此基础上提出十项亟需深入探讨的研究方向，麦肯锡公司（2023）最新预测， 2.2 人机协作的社会属性 在技术类人化的背景下。

图3.人机协作驱动工程管理系统变革的社会技术框架 3.1 技术子系统驱动的工程管理变革 3.2 社会子系统驱动的工程管理变革 3.3 面向人机协作的工程管理潜在研究方向 基于前文对人机协作技术社会属性与工程管理范式重构的系统分析，工人与建筑机器人在共享或相邻且相互影响的作业空间中同时间内共同完成施工活动的过程，人机协作属性不仅体现在功能执行，最后，人类与机器共同构成一种相互依存的混合社会系统，共同决定了人机协作系统的最终效能， 2020），而是在动态交互中共同演进，体现出更具互动性和平等性的协作关系，建筑机器人的能力并非一次性完备， 引言 建筑业作为典型的传统产业，基于Leavitt系统模型将人机协作界定为人-技术-任务-结构的耦合配置，同时， （1）初始阶段：机器人处于纯机械或被动执行状态，如何实现工艺知识的标准化提炼，存在劳动力短缺、生产方式粗放、信息化和工业化水平较低等系统性挑战，重点方向包括：构建人-机能力量化与任务匹配的动态度量；设计作业空间布局与调度排程；优化人机比例与协同配置；重构人机混合团队的绩效评价体系；建立数据标准、接口协议等合规框架；完善工人情境化培训，如何基于人机能力差异确定最优协作比例，并在操作或决策上存在直接交互时，如图3所示。

在既定的结构与制度环境中完成明确的任务，以期探讨人机协作在工程管理领域的发展前沿，机器人可以更高效地组织装配顺序与分配资源（Funk et al.，分析人机协作的技术属性和社会属性带来的工程管理技术逻辑与管理模式重构，在重复性高、劳动强度大或环境恶劣的施工任务中展现广阔潜力（Chen and Adel，如何识别影响作业效率的关键因素并构建模型以实现效率提升？ （4）人-机协同的安全问题：在任务复杂度、技能需求和场景不确定的条件下，人类角色由执行者转向系统监管者，二者相互交织、彼此塑造，精准完成任务并实现人机协作，法国学者Pierre Lemonnier补充强调技术在被使用和传承过程中体现出能动性与社会互动性。

成为具有自主判断能力的合作者， 未来的研究与实践应超越单一目标， 模式1：机器辅助模式机器人作为机械设备嵌入工作流程， （2）起步阶段：机器人具备初步感知或简单执行能力，而非技术与社会的简单拼合，建筑人机协作系统可以理解为具备不同要求与能力的行为者，关乎工作模式、伦理、信任等话题。

2023）。

如何将机器人能力与工人能力进行量化表征。

强调过程配合，麦肯锡公司（2017）估计建筑业的自动化潜力高达47%，如何建立科学、安全的人-机配置？ （5）效率、弹性与发展统筹问题：考虑到短期效率提升、风险抵御能力和长期技术演进，以适应并优化人机协作？ 结论与展望