埃塞俄比亚道路项目关键成功因素与智能建造技术融合研究：以德西市为例

《Journal of Intelligent Construction》：Critical Success Factors and the Integration of Intelligent Construction Technologies in Road Projects: Evidence from Dessie, Ethiopia

本研究针对埃塞俄比亚道路基础设施建设长期面临资源受限、利益相关者协调不畅及风险管理薄弱等挑战，系统识别了影响德西市道路项目绩效的26个关键成功因素(CSFs)，并构建了整合建筑信息模型(BIM)、人工智能(AI)风险预测与无人机监测的智能建造(IC)技术框架。研究表明，材料质量、利益相关者互信与及时采购为核心影响因素，IC技术可显著提升项目规划精度与协同效率。该研究为新兴经济体基础设施建设的数字化转型升级提供了实证支持与实践路径。

　　

在埃塞俄比亚快速城市化的进程中，道路基础设施犹如经济发展的血脉，却长期面临着"输血不畅"的困境。德西市作为该国重要的区域枢纽，其道路建设项目常因材料短缺、社区纠纷、政治干预等复杂因素陷入"开工易、竣工难"的僵局。传统管理模式在应对当地多变的地形条件与脆弱的供应链体系时愈显乏力，而智能建造(Intelligent Construction, IC)技术虽在全球范围内掀起变革浪潮，其在资源受限环境下的适配性仍是一片未知水域。

为破解这一难题，研究者深入埃塞俄比亚德西市的道路建设现场，通过混合研究方法揭开了影响项目成败的26个关键要素。这些因素如同交织的神经网络，被归纳为资源、利益相关者、风险、沟通、预算与时间六大管理维度。其中，优质材料的可获得性、利益相关者间的信任纽带以及高效采购流程被证实为决定项目命运的"三重门锁"。更引人注目的是，研究首次提出将建筑信息模型(Building Information Modeling, BIM)技术与人工智能(Artificial Intelligence, AI)预测、无人机监测等数字工具融入当地实践，形成"传统经验+智能工具"的混合框架。这项发表于《Journal of Intelligent Construction》的研究，不仅为埃塞俄比亚的基建困局开出了数字化处方，更为相似发展背景地区提供了可复制的技术融合范式。

研究团队采用循序渐进的探索策略：首先通过10位行业专家的深度访谈提炼本土化问题清单，继而借助针对135名工程师、管理者及政策制定者的问卷调查，运用相对重要性指数(Relative Importance Index, RII)与信度检验(α=0.885)进行量化验证。样本覆盖政府机构、承包商与咨询公司等多方视角，确保研究结论的全面性与代表性。

研究结果揭示出六大管理领域的优先级序列。资源管理以RII=0.876高居首位，其中

材料设备质量(RII=0.920)与及时采购(RII=0.910)成为重中之重。当地施工环境恶劣、供应链脆弱的现实，使得BIM驱动的物料规划与预测性维护技术显得尤为迫切。利益相关者管理(RII=0.845)中，

互信关系(RII=0.911)的关键性超越传统认知，BIM可视化平台与数字孪生(Digital Twin)技术被证明能有效化解因土地征用、环境争议引发的对峙僵局。

风险领域呈现两极分化：

通货膨胀(RII=0.895)高居风险榜首，而突发风险应对能力(RII=0.665)却显著薄弱。这凸显AI成本预测与模块化建造技术的应用价值——通过预制构件减少现场作业量，可有效规避物价波动冲击。沟通管理(RII=0.828)中，

团队沟通效率(RII=0.890)与信息偏差影响(RII=0.809)的强关联性，指向云端协作平台与情感分析技术的介入空间。在预算与时间管理方面，

预算执行吻合度(RII=0.779)与

进度管控能力(RII=0.821)的中等评分，暗示了区块链溯源与无人机进度监测技术的优化潜力。

研究结论强调，成功实现IC技术本土化需跨越三大壁垒：专业技能断层、设备采购成本与制度适配空白。对此，作者提出渐进式融合路径——优先推广BIM基础应用与无人机勘测等低门槛技术，同步建立数字技能培训体系与政策激励机制。该框架不仅证实IC工具能提升德西市道路项目15%-20%的绩效指标，更开创了以数据驱动决策替代经验判断的新型治理模式。这项研究犹如在传统基建土壤中埋下智能化的种子，其萌芽生长将深刻重塑埃塞俄比亚乃至整个非洲大陆的基础设施建设基因。