Trong ngành xây dựng, bóc tách khối lượng (Quantity Takeoff) là một trong những công đoạn quan trọng nhất của quá trình lập dự toán, chuẩn bị báo giá và kiểm soát chi phí dự án. Từ bản vẽ thiết kế, kỹ sư cần xác định số lượng cấu kiện, chiều dài đường ống, diện tích hoàn thiện và khối lượng vật liệu để lập bảng tiên lượng (Bill of Quantities – BOQ).
Tuy nhiên, khi số lượng bản vẽ tăng lên, công việc bóc tách thủ công trở nên tốn thời gian, phụ thuộc vào kinh nghiệm của người thực hiện và dễ phát sinh sai sót khi bản vẽ thay đổi. Đây là một trong những bài toán mà AI trong xây dựng có thể hỗ trợ giải quyết.
Với sự kết hợp giữa Computer Vision, AI nhận diện bản vẽ, OCR và các quy tắc tính toán chuyên ngành, AI Quantity Takeoff có thể hỗ trợ nhận diện đối tượng, đếm số lượng, đo đạc và tổng hợp dữ liệu từ bản vẽ để tạo bảng khối lượng có cấu trúc. Khi được tích hợp với dữ liệu vật liệu, đơn giá và quy trình dự toán, giải pháp có thể tiến tới tự động hóa nhiều bước trong quy trình lập BOQ.
Vậy AI Quantity Takeoff và AI BOQ hoạt động như thế nào? Doanh nghiệp có thể tự động hóa những công đoạn nào và cần lưu ý gì khi phát triển giải pháp?
Đọc thêm: AI TRONG XÂY DỰNG 2026 — 5 NHÓM ỨNG DỤNG THỰC TẾ
AI Quantity Takeoff là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ bóc tách khối lượng từ bản vẽ xây dựng. Thay vì để kỹ sư kiểm tra từng bản vẽ và nhập số liệu thủ công, hệ thống AI có thể phân tích nội dung bản vẽ, nhận diện các đối tượng đã được huấn luyện và thực hiện những tác vụ bóc tách phù hợp.
Tùy theo loại bản vẽ, dữ liệu đầu vào và phạm vi triển khai, hệ thống có thể hỗ trợ:
AI BOQ (Artificial Intelligence Bill of Quantities) là giải pháp ứng dụng AI để hỗ trợ xây dựng bảng tiên lượng khối lượng phục vụ dự toán và báo giá công trình.
Nếu Quantity Takeoff tập trung vào việc xác định khối lượng từ bản vẽ, AI BOQ có thể mở rộng quy trình bằng cách tổ chức dữ liệu theo hạng mục, vật liệu, đơn vị tính và các quy tắc dự toán của doanh nghiệp.
Một quy trình AI BOQ có thể bao gồm:
Cần phân biệt rằng bóc tách khối lượng không đồng nghĩa với hoàn thành dự toán chi phí. Để tính được giá trị dự toán, hệ thống còn cần dữ liệu đơn giá, định mức, phạm vi công việc và các quy tắc áp dụng cho từng dự án.
Một dự án có thể bao gồm hàng trăm bản vẽ kiến trúc, kết cấu và cơ điện. Kỹ sư phải kiểm tra từng khu vực, đối chiếu ký hiệu, đo đạc và tổng hợp dữ liệu trước khi hoàn thiện bảng khối lượng.
Khi khối lượng công việc tăng lên, thời gian bóc tách có thể trở thành yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến tiến độ báo giá và chuẩn bị thi công.
Các ký hiệu tương tự nhau, bản vẽ có nhiều lớp thông tin hoặc cách thể hiện không đồng nhất có thể khiến người thực hiện bỏ sót, đếm trùng hoặc nhập sai số liệu.
Ngay cả một sai lệch nhỏ ở bước bóc tách cũng có thể ảnh hưởng đến các bước tính toán vật liệu và chi phí phía sau.
Trong quá trình thiết kế, vị trí vách ngăn, cửa, thiết bị hoặc phạm vi thi công có thể thay đổi. Những thay đổi này có thể kéo theo việc cập nhật nhiều hạng mục khối lượng liên quan.
Nếu dữ liệu được quản lý thủ công, kỹ sư phải kiểm tra lại bản vẽ, tính toán và cập nhật bảng thống kê. Điều này càng phức tạp khi có nhiều phiên bản bản vẽ trong cùng một dự án.
Mỗi người có thể có cách đọc bản vẽ, áp dụng quy tắc đo bóc và tổ chức bảng khối lượng khác nhau. Khi quy trình phụ thuộc quá nhiều vào kinh nghiệm cá nhân, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc chuẩn hóa công việc, đào tạo nhân sự mới và duy trì tính nhất quán giữa các dự án.
Đây chính là cơ hội để AI hỗ trợ chuyển quy trình bóc tách từ công việc thủ công sang quy trình có dữ liệu, quy tắc và khả năng kiểm tra rõ ràng.
Một hệ thống AI Quantity Takeoff không chỉ đơn thuần là công cụ đọc bản vẽ. Để tạo ra bảng khối lượng có thể sử dụng trong thực tế, giải pháp cần kết hợp khả năng nhận diện hình ảnh với dữ liệu kỹ thuật và các quy tắc tính toán.
Sơ đồ quy trình tham khảo cho một giải pháp AI Quantity Takeoff/AI BOQ. Các bước thực tế phụ thuộc vào loại bản vẽ, phạm vi tự động hóa và hệ thống được phát triển.
Hệ thống tiếp nhận bản vẽ từ các định dạng được hỗ trợ, chẳng hạn như PDF, DWG, DXF hoặc hình ảnh scan. Tùy loại dữ liệu, hệ thống có thể sử dụng parser CAD, xử lý hình ảnh, OCR hoặc các phương pháp nhận diện hình học để trích xuất thông tin cần thiết. Đối với bản vẽ scan, chất lượng hình ảnh, độ phân giải, tỷ lệ và khả năng đọc ký hiệu sẽ ảnh hưởng đến kết quả nhận diện.
AI phân tích hình dạng, ký hiệu và các đặc điểm của đối tượng trên bản vẽ để nhận diện những hạng mục thuộc phạm vi đã được cấu hình. Điểm quan trọng là AI cần được thiết kế theo loại bản vẽ, hệ thống ký hiệu và nghiệp vụ cụ thể, thay vì mặc định rằng một mô hình có thể nhận diện chính xác mọi loại cấu kiện.
Sau khi nhận diện đối tượng, hệ thống chuyển kết quả thành dữ liệu có thể tính toán. Tùy theo hạng mục, các phương pháp có thể bao gồm:
Không phải mọi hạng mục đều có thể xử lý chỉ bằng nhận diện hình ảnh. Một số phép tính cần dữ liệu kích thước, tỷ lệ bản vẽ, chiều cao, thông số vật liệu hoặc quy tắc chuyên ngành do doanh nghiệp cung cấp.
Kết quả bóc tách được chuẩn hóa và tổ chức thành bảng khối lượng theo hạng mục, loại vật liệu, đơn vị tính hoặc khu vực công trình. Khi được tích hợp thêm đơn giá và quy tắc dự toán, hệ thống có thể tiếp tục hỗ trợ tính thành tiền, phân nhóm chi phí hoặc xuất bảng theo mẫu của doanh nghiệp.
AI nên cung cấp kết quả có thể đối chiếu với bản vẽ gốc, giúp kỹ sư xác định đối tượng đã được nhận diện, kiểm tra số lượng và điều chỉnh những trường hợp chưa chính xác. Các hạng mục có độ tin cậy thấp, thiếu thông tin hoặc không tuân theo quy tắc cần được đưa vào danh sách kiểm tra.
Mục tiêu không phải loại bỏ hoàn toàn vai trò của kỹ sư, mà là giảm khối lượng thao tác lặp lại để kỹ sư tập trung vào việc kiểm tra và đưa ra quyết định chuyên môn.
AI Quantity Takeoff có thể được phát triển theo từng nhóm nghiệp vụ. Việc lựa chọn đúng phạm vi ban đầu giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả rõ ràng hơn trước khi mở rộng.
1. Bóc tách khối lượng hoàn thiện nội thất
AI hỗ trợ nhận diện phòng, đo diện tích sàn, xác định chu vi và tính toán khối lượng tường, trần, len chân tường hoặc vật liệu hoàn thiện theo các quy tắc đã thiết lập.
2. Bóc tách thiết bị MEP
AI có thể nhận diện và đếm các ký hiệu thiết bị điện, thiết bị phòng cháy chữa cháy hoặc các thiết bị MEP khác khi đã được huấn luyện phù hợp.
3. Đo chiều dài đường ống và tuyến kỹ thuật
Hệ thống có thể hỗ trợ xác định chiều dài các tuyến ống hoặc dây dẫn từ bản vẽ, kết hợp dữ liệu tỷ lệ, kích thước và quy tắc phân loại để tổng hợp khối lượng.
4. Bóc tách khối lượng kết cấu
AI có thể hỗ trợ nhận diện cấu kiện, trích xuất kích thước và tổng hợp dữ liệu cho một số hạng mục dầm, cột hoặc móng. Tuy nhiên, việc tính khối lượng bê tông, cốt thép và các cấu kiện phức tạp thường cần phối hợp nhiều bản vẽ, mặt cắt, chi tiết cấu tạo và quy tắc đo bóc chuyên ngành.
5. Tự động hóa lập BOQ và dự toán
Dữ liệu khối lượng có thể được liên kết với danh mục vật liệu, mã chi phí, đơn giá và mẫu bảng dự toán của doanh nghiệp. Đây là bước giúp chuyển kết quả nhận diện từ bản vẽ thành dữ liệu có thể sử dụng trong báo giá, mua sắm và kiểm soát chi phí.
AI hỗ trợ các tác vụ như đếm ký hiệu, trích xuất dữ liệu và tổng hợp bảng khối lượng. Kỹ sư có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc kiểm tra các hạng mục quan trọng, thay vì thực hiện toàn bộ thao tác thủ công. Mức tiết kiệm thời gian phụ thuộc vào loại bản vẽ, số lượng hạng mục, độ phức tạp của quy tắc tính toán và chất lượng dữ liệu đầu vào.
Khi các quy tắc đo bóc, đơn vị tính, mã vật liệu và cấu trúc bảng được cấu hình trong hệ thống, doanh nghiệp có thể giảm sự khác biệt giữa các nhân sự và dự án. Đây cũng là nền tảng để xây dựng một quy trình có thể lặp lại, đo lường và cải tiến theo thời gian.
Khi bản vẽ được sửa đổi, hệ thống có thể được thiết kế để xử lý lại tài liệu mới, so sánh kết quả giữa các phiên bản và làm nổi bật những hạng mục có thay đổi.
Tuy nhiên, việc phát hiện thay đổi chỉ đáng tin cậy khi hệ thống có cơ chế quản lý phiên bản và đối chiếu phù hợp; không nên mặc định rằng mọi thay đổi đều được phát hiện tự động.
Dữ liệu BOQ được chuẩn hóa có thể tiếp tục được sử dụng cho:
Khi được kết nối với các hệ thống này, AI Quantity Takeoff có thể trở thành một phần trong quy trình số hóa xuyên suốt, thay vì một công cụ xử lý bản vẽ độc lập.
AI BOQ có nhiều tiềm năng, nhưng hiệu quả triển khai phụ thuộc vào chất lượng bản vẽ, quy tắc bóc tách và khả năng kiểm soát kết quả.
Bản vẽ CAD, PDF scan hoặc bản vẽ giấy có mức độ phức tạp khác nhau. Đường nét mờ, thiếu kích thước hoặc ký hiệu không thống nhất có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của AI.
Mỗi dự án có thể áp dụng tiêu chuẩn, đơn vị tính và quy tắc đo bóc khác nhau. Vì vậy, AI BOQ cần được cấu hình theo nghiệp vụ thực tế của doanh nghiệp.
Kết quả AI cần có thể đối chiếu với bản vẽ gốc để kỹ sư kiểm tra, phát hiện sai sót và hiệu chỉnh trước khi sử dụng.
AI phù hợp với các tác vụ có quy tắc rõ ràng, nhưng những trường hợp phức tạp hoặc thiếu thông tin vẫn cần chuyên môn của kỹ sư. Do đó, cần xác định rõ phạm vi tự động hóa và duy trì bước kiểm tra của con người.
Thay vì phát triển một hệ thống AI BOQ bao phủ mọi hạng mục ngay từ đầu, doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng một bài toán R&D có phạm vi cụ thể.
Các chỉ số đánh giá nên được xác định trước khi bắt đầu. Ví dụ, tỷ lệ nhận diện đúng, sai lệch khối lượng theo từng hạng mục, thời gian kiểm tra thủ công và khả năng xử lý bản vẽ mới. Điều này giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả dựa trên dữ liệu thay vì chỉ dựa vào khả năng trình diễn của AI.
Đối với bài toán AI Quantity Takeoff và AI BOQ, thách thức không chỉ nằm ở việc lựa chọn mô hình AI mà còn ở khả năng kết hợp công nghệ với dữ liệu kỹ thuật, quy tắc bóc tách và quy trình vận hành của doanh nghiệp.
Với định hướng Construction Domain × Software × AI, TGL Solutions tập trung vào việc phát triển giải pháp phần mềm theo nhu cầu nghiệp vụ, kết hợp kiến thức ngành xây dựng với năng lực phát triển công nghệ. Tùy phạm vi dự án, một giải pháp AI Quantity Takeoff có thể được nghiên cứu và phát triển theo các nhóm chức năng sau:
Đây là các hướng phát triển giải pháp có thể được tùy chỉnh theo yêu cầu dự án, không phải tuyên bố rằng mọi chức năng đã có sẵn trong một sản phẩm thương mại hoàn chỉnh.
Đọc thêm: BIM/CAD × Web/Cloud × AI LÀ GÌ VÀ VÌ SAO 3 LỚP PHẢI ĐI CÙNG NHAU?
Đối với doanh nghiệp muốn khám phá tiềm năng của AI trong dự toán xây dựng, có thể bắt đầu bằng một module thử nghiệm cho nghiệp vụ ưu tiên, sau đó đánh giá kết quả trên bản vẽ thực tế trước khi đầu tư mở rộng.
TGL Solutions có thể đồng hành trong quá trình nghiên cứu yêu cầu, thiết kế workflow, phát triển phần mềm và tích hợp các thành phần công nghệ theo phạm vi đã thống nhất. Mục tiêu là biến một bài toán nghiệp vụ cụ thể thành giải pháp phần mềm có thể kiểm chứng, đo lường và phát triển tiếp, thay vì triển khai AI chỉ để trình diễn công nghệ.
Nếu doanh nghiệp đang nghiên cứu AI BOQ, tự động hóa bóc tách khối lượng hoặc phát triển công cụ AI chuyên biệt cho quy trình CAD/BIM, đây là hướng có thể bắt đầu bằng một bài toán R&D hoặc Proof of Concept (PoC) phù hợp.
AI Quantity Takeoff và AI BOQ mở ra cơ hội tự động hóa nhiều công đoạn trong quy trình bóc tách khối lượng và dự toán xây dựng. Từ việc nhận diện ký hiệu, đếm thiết bị, đo chiều dài và diện tích đến tổng hợp bảng BOQ, AI có thể hỗ trợ giảm thao tác thủ công và chuẩn hóa cách xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế phụ thuộc vào chất lượng bản vẽ, dữ liệu đầu vào, quy tắc nghiệp vụ và khả năng kiểm tra kết quả. Cách tiếp cận phù hợp là bắt đầu từ một hạng mục cụ thể, phát triển prototype hoặc PoC, đánh giá bằng dữ liệu thực tế rồi từng bước mở rộng phạm vi tự động hóa.
BIMCAD Vietnam phát triển phần mềm BIM/CAD, nền tảng Web/Cloud và giải pháp AI theo yêu cầu cho ngành xây dựng. Với định hướng kết hợp Domain Knowledge, Software Engineering và AI, doanh nghiệp có thể nghiên cứu những giải pháp phù hợp với workflow và mục tiêu chuyển đổi số của mình.
Bạn đang có ý tưởng phát triển AI Quantity Takeoff, AI BOQ hoặc một module AI riêng cho quy trình xây dựng? Hãy liên hệ BIMCAD Vietnam để trao đổi về bài toán, phạm vi R&D và hướng phát triển giải pháp phù hợp.
