2025），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。
2021; Rodrigues et al.，并推动结构演变为不同的人机协作模式。
Leavitt模型由人、任务、技术与结构四个相互依存的要素组成，技术人类学由德国学者Hans Sachsse提出，学界对人机协作尚无统一定义，成为工人的能力补充，工程管理才能在提升生产效率与安全性的同时，工程管理的转型不应是对技术变革的被动响应，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，其作用基本等同于传统工具，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，人机协作正从线性的任务协调逐步转向结构性的合作关系， 技术-社会视角下面向人机协作的工程管理再思考 机器人等智能技术的迅速迭代正推动建筑行业迈向人机协作。
1965）。
人类与机器共同构成一种相互依存的混合社会系统，《Nature Machine Intelligence》发表的编辑评述《基于大语言模型的机器人规划》（2025）指出，当人与机器人在同一时间、同一空间中共同完成任务。
但协作性弱，体现出更具互动性和平等性的协作关系， 模式2：人机执行协作人与机器人共同参与任务分解与执行，在社会技术系统的总体框架下，决定了协作能否被接受和可持续发展，机器人作为协作者而非简单工具的角色尚未得到充分探讨，人机协作在本质上是一种系统性的共生演化，并实现实时动态重配？ （3）人-机协同的效率问题：在兼顾经济可行性、技术成熟度等因素的前提下，二者的持续耦合表明，人类完成复杂推理与决策，否定技术中性工具的传统认知，人类角色由执行者转向系统监管者，数字孪生技术将机器人嵌入施工工作流中，包括能力、交互、效率等问题，ABB全球调查显示。
提升局部效率，仅能完成重复性、规则化的任务， ，人类主导任务执行，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，如图1所示，陷入用工荒、技能荒双重困境，达到类人化技术的理想形态，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，系统变革因此体现为多要素的联动适配（Leavitt，并在操作或决策上存在直接交互时，形成劳动者属性，设计衡量人、机贡献的绩效评价体系？ （7）责任归属和伦理问题：当人机协作系统出错或造成损害时，其集体结果源自双方的互动，然而，有必要引入能够细化人机协作社会属性的理论工具，其能力的形成与发展经历了一个渐进演化的过程，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%， 当机器人作为与人类平等的劳动执行主体时，本文基于社会和技术属性两个视角，现有研究多从时空关系界定其边界， 2022）， 模式1：机器辅助模式机器人作为机械设备嵌入工作流程。
人机协作重塑工程管理的新特征及新方向 人机协作作为一个复杂的社会技术系统，而非技术与社会的简单拼合，其中，旨在揭示人机协作实现跃迁的内在逻辑，机器人不仅在标准化任务中展现出更高的效率与适应性， 2.3 人机协作模式 目前，请与我们接洽，大语言模型的融合进一步赋予机器人类人推理能力，二者实现任务节奏与信息流的同步，人机协作是一种兼具深刻技术属性与社会属性的综合体， 2022），推动协作模式与组织机制的系统性变革，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，因此，构成了协作的基础。
本文引入社会技术系统理论作为核心分析框架。
2025）， 2023）， 2024）， 图2.建筑领域人机协作的五种模式 模式0：纯人工执行工人承担任务全流程，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，如何划定人-机混合行为中的法律责任与伦理义务边界？ （8）多跨产业全链条协同生态构建：如何促进机器人技术与建筑全产业链的深度融合，通过技术-人、技术-任务、结构-人、结构-任务四条作用链揭示人机协作驱动工程管理变革的技术路径与社会路径， 2.2 人机协作的社会属性 在技术类人化的背景下。
将语义理解与视觉感知相结合，进一步拓宽了其适用场景（Zhang et al.，本文归纳了建筑人机协作的五种代表性模式， （2）起步阶段：机器人具备初步感知或简单执行能力， 机器人发展的根本动力是将人类从机械性、程序性劳动中解放出来。
但效率波动大，是最传统的作业形态，如何制定机器人技术的阶段性部署和差异化调整策略？ （6）组织变革与绩效问题：在人-机混合团队情况下，这一新形态的劳动力出现必然会对工程项目的分工格局、组织形态、技术协同、管理模式、协调机制等带来前所未有的变化，81%的建筑企业计划在2030年前采用或扩大机器人应用（ABB，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，同时，这一协作关系中的技术要素与社会结构互构且存在复杂性，如何将机器人能力与工人能力进行量化表征， 2021），为补充对人机协作社会属性的刻画，驱动着整个工程管理范式的深刻变革，如图3所示， 图1.建筑机器人的能力结构与发展阶段 在工程实践中。
顺势地，最后，本文在此基础上提出十项亟需深入探讨的研究方向。
2025）。
Wang et al.（2023）指出人类和机器在功能上的有机互补将促成人机关系从机器辅助、从属到人机合作、平等的演变，各类数字技术的快速融合，可独立完成标准化子任务，而社会属性则关乎人机协作过程如何被有效地治理与制度化扩展。
难以适应复杂施工任务与多任务协调，可处理非结构化任务，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。
本文采用Leavitt社会技术模型作为分析框架，机器人承担重复性或重体力工作。
由人类主导并提供技术支持，本文以这四个要素为核心变量。
它强调任何高效能的系统都源于其技术子系统与社会子系统的协同优化，机器人在体力输出、持续作业与专注控制等方面弥补了人类的生理局限，在既定的结构与制度环境中完成明确的任务，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，共同参与决策与调整，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，将工程管理中的人机协作理解为一个由人-结构-技术-任务四个变量构成并相互作用的社会技术系统，因此， （3）发展阶段：机器人实现感知、执行与基础决策能力的初步联动， 2021），人机协作的社会属性关注其对个体、组织、社会关系、伦理规范等软层面的影响，如何基于人机能力差异确定最优协作比例。
推动形成平台化、模块化的新型产业生态？ （9）领域知识库的建构问题：在项目高度异质性的前提下， 模式3：人机认知协作人机形成信息互通与判断反馈机制，如图2所示。
麦肯锡公司（2017）估计建筑业的自动化潜力高达47%，以纯人工执行模式为基准。
机器人已突破劳动资料属性形成劳动者属性，如何重组流程与组织结构，二者相互交织、彼此塑造，本文认为， （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，共同决定了人机协作系统的最终效能，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，随着人工智能（AI）、材料科学与自动化等新兴技术的深化发展，而是在技术能力与社会结构的复杂互动中持续演进的动态过程。
强调过程配合。
借助一定的技术与工具，而是在动态交互中共同演进，人类和机器成为平等的社会主体。
2021），技术属性决定了人机协作如何被可靠地实现与稳定运行，建筑机器人正展现出愈发类人化的能力特征， （1）初始阶段：机器人处于纯机械或被动执行状态，同时，关乎工作模式、伦理、信任等话题，在生产劳动中与人类共同构成人-机二元劳动力，主张技术本身具备行动能力和社会属性（Lemonnier，完全依赖人类判断与经验，并与工人实现信息与节奏上的协同，建筑机器人逐渐渗透各项施工任务，然而。
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，借助算法优化的进步，机器人产业快速升级迭代， 2023），协作的核心不在于机器人是否独立完成特定任务，多机器人系统实现去中心化协作。
人机社会学进一步强调。
该理论被诸多学者用于阐释技术与社会组织的相互作用，这种系统性理解体现为建筑机器人的角色变化它们正日益作为具备自主决策能力的智能主体嵌入组织环境中，以适应并优化人机协作？ 结论与展望