在建筑科学与工程领域，人工智能（AI）的研究已成为一个热门话题。它涉及计算机科学、数学、语言学、心理学等多个学科的交叉融合，为建筑设计、施工、管理等环节带来了创新的可能。本文档详细地探讨了人工智能在建筑领域的发展趋势，并利用知识图谱技术，对相关研究文献进行了深入分析。
知识图谱是一种图形化的知识表示方法，它以图的形式展现知识结构及其之间的关联性。知识图谱能够在大数据背景下发现、整合和展示各种知识之间的复杂关系。而CiteSpace作为一种科学知识图谱的可视化分析软件，广泛应用于信息可视化、科技发展分析、文献计量等领域。使用CiteSpace软件对建筑工程人工智能领域的文献进行分析，能够有效地识别出研究领域的发展趋势和热点话题。
通过分析1990年至2020年3月期间在Web of Science核心集合数据库与中国知网核心期刊上的文献，研究者们发现了国内建筑领域人工智能研究的四个主要阶段：
第一阶段（1992-1997）是人工智能技术开始在建筑领域兴起的时期，此时主要围绕人工智能技术本身进行研究，如人工智能识别、专家系统、机器人等。尽管这一时期的研究还处于起步阶段，但它为未来的发展奠定了基础。
第二阶段（1998-2005）关注于建筑工程实际问题的解决，人工智能技术开始被应用到工程规划、设计、施工等方面。此阶段的研究重点是将理论与实践相结合，以解决具体的工程问题。
第三阶段（2006-2014）见证了人工智能与信息技术的深度融合。随着信息技术的快速发展，特别是互联网技术的普及，人工智能与信息技术相结合为建筑工程领域带来了更多可能性。
第四阶段（2015-2020）则标志着研究趋势从理论研究向应用性研究的发展。未来研究方向主要将人工智能与建筑信息模型（BIM）、云计算、大数据等技术结合。这一阶段的研究侧重于如何将人工智能技术更好地融入建筑行业，提高工程效率和质量。
关键词“人工智能”、“文献计量”、“可视化分析”在文中被强调，这表明研究者们利用这些方法和工具来分析和预测建筑领域人工智能研究的未来走向。建筑领域的研究者和从业人员可以通过分析知识图谱和时区图来获取行业发展的洞察，从而做出相应的策略调整。
本研究具有重要的指导意义，不仅为建筑领域提供了数据参考，还指明了人工智能技术未来的研究方向。通过利用知识图谱进行文献计量分析，研究者能够清晰地把握研究领域的演变规律，了解各关键词之间的相互影响，以及它们在研究中的更新历程。
本研究强调了人工智能在建筑领域的应用研究趋势，揭示了它正逐步从理论探讨转向解决实际工程问题的应用研究。同时，它也为建筑科学与工程领域内研究人员及企业决策者提供了宝贵的信息和见解，帮助他们更好地了解行业动态，制定未来发展战略。
