卷首语

如今数字革命正在发生，各种新型技术和技术名词层出不穷，对于项目管理领域这一传统IT领域，我们是否应该关注并及时应用到项目管理业务中？

新型技术的兴起

这段时间，最火的表达新技术趋势的名词就是“云大物移智链”，具体是指云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能、区块链技术，读者对上述技术都很熟悉，我们不做赘述。

作为项目管理系统领域，工程行业的信息化水平一向非常低，据统计，中国建筑行业信息化投入远低于国际发达国家。公开资料表明我国建筑施工企业信息化投入占总产值约为0.08%，而发达国家则为1%，约为发达国家1/10，这一数字过去仅仅好于农业。而随着近些年，国家大力提倡智慧农业、乡村振兴，农业的数字化、智能化水平正大幅提升。

面对层出不穷的新技术，项目管理领域如何应用并创造价值呢？

新兴技术该不该应用到项目管理领域？

面对这个问题，我们要从两方面入手。

首先，工程行业的利润率逐年下降，甚至大量项目面临亏损。我们以建筑业为例分析，据统计，2019年世界500强中国建企利润率下滑至0.74%，抛去最低值，其余几家海外建筑企业利润率为3.1%。与同行业相比，中国特大型建企赢利水平远远低于国外大型建企。与其他行业相比，中国建筑业远低于中国工业平均水平，属于利润率最低的第二产业。造成这种情况的原因，很大部分是因为生产方式的落后。

另一方面，我们看到各种新技术在工业制造领域、航空航天领域应用效率非常好，极大的提高了生产效率和科技化水平。虽然，目前这些技术对于工程项目领域的促进还不明显，但科技的趋势必须跟随，否则企业便会面临淘汰。

项目管理领域如何正确应用新技术？

新技术带给行业的影响，很多情况不是循序渐进的，而是颠覆性的。所以在技术应用出去，企业应该有开放的态度，积极尝试应用新兴技术，促进业务增值。

在应用过程中，最关键的是深刻理解各新兴技术所代表的本质底层能力，不能只停留在口号和概念价值层面。举例分析：

云计算：云计算管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面，而其中计算资源是云计算能提供的最具有不可替代性的技术。但工程项目的信息数据量当前根本达不到需要采用按需动态扩展的计算资源，那是不是没有应用场景了呢？不是这样，云计算除了处理海量数据外，其计算资源还可以更多的为非结构化人工智能算法服务，基于技术底层原理，我们可以联想，项目现场有大量的监控设备，传统靠人监控现场作业风险和规范，假如我们引入人工智能，通过机器学习得到良好的风险预警模型，然后通过图像识别技术，使系统自动提醒整个项目建设区域的作业风险，在这个场景下，云计算就是必要的，因为对于视频流进行帧级别的图像识别，需要耗用大量的计算资源。

再如机器学习：机器学习本质是通过不同的算法引擎，比如业界常用的神经网络，去让计算机拥有自建模的能力，即通过对样本数据的输入和预期结果的学习，建立一个判断模型，从而拥有判断力。上述已经举了一个例子，还有较早应用机器学习于工程领域的是风力发电场景。通过将风力、风向、温度、湿度等条件参数化，同时将对应不同参数组合的发电量、稳定性等结果数据输入，通过神经网络得到一个判断模型，用于预测未来风力电厂的发电量从而进行电力规划。