随着建筑业的快速发展和信息技术的进步，建造现场劳务管理面临着效率低下、成本高昂、安全风险突出等挑战。
数据驱动的智能劳务管理，通过物联网、人工智能等技术，采集、分析劳务人员、机械设备、环境等数据，构建智能化管理平台，实现对劳务资源的优化配置、行为的精准识别、效率的科学评估以及风险的有效预警，为提升建造现场管理水平提供新的思路。
本文首先阐述了数据驱动和智能劳务管理的概念，并分析了研究背景和意义；其次，回顾了国内外相关研究进展，梳理了劳务数据采集分析、智能识别跟踪、行为分析预警、效率评估优化、成本预测控制、风险识别防范等方面的研究现状和主要方法；接着，探讨了数据驱动的智能劳务管理平台构建的关键技术，包括数据采集与预处理、模型构建与算法优化、平台设计与实现等；最后，展望了未来研究方向，包括数据安全与隐私保护、跨平台数据融合、模型泛化能力提升等。
关键词：建造现场；智能劳务管理；数据驱动；文献综述
随着城镇化进程的加快和基础设施建设的持续推进，中国建筑业保持着快速发展的态势。
然而，传统的建造现场劳务管理模式存在诸多问题，如信息化程度低、管理效率低下、人工成本上升、安全事故频发等，难以满足现代建筑业对高效、精细化管理的需求。
近年来，随着物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的快速发展，为解决上述问题提供了新的思路和方法，数据驱动的智能劳务管理应运而生，并逐渐成为学术界和产业界的研究热点。
数据驱动的智能劳务管理是指利用物联网、传感器、移动互联网等技术手段，实时采集劳务人员、机械设备、环境等数据，并基于大数据、人工智能等技术进行分析和挖掘，构建智能化劳务管理平台，实现对劳务资源的优化配置、行为的精准识别、效率的科学评估、成本的有效控制以及风险的智能预警，从而提升建造现场管理水平，提高生产效率，降低安全风险。
本文旨在通过对国内外数据驱动的建造现场智能劳务管理研究进行系统的梳理和分析，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势，为推动该领域的理论研究和实践应用提供参考。
近年来，国内外学者围绕数据驱动的建造现场智能劳务管理开展了大量研究，取得了丰硕的成果。
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