建筑设备中的 AI：一种全新的建造方式

通常，当我们想到建筑设备和重型机械时，我们会想象人类在手动操作这些强大的机器。然而，随着人工智能的兴起，许多工程车辆现在实现了自动化，以降低风险、提高安全性和提升效率。自主和远程控制车辆在建筑行业中正变得越来越普遍。

例如，沃尔沃最近开发了 TA15，这是一款全自动自卸车，专为在建筑工地内外运输沙子、碎石和建筑垃圾等重型材料而设计。根据美国劳工部的数据，建筑行业的致命工伤率位居第三。通过将人工智能融入建筑领域，我们可以显著减少这些伤亡并改善安全措施。在本文中，我们将探讨人工智能如何通过使建筑设备更智能、更安全、更高效来提升其性能，同时推动整个建筑行业的创新。

了解AI是如何集成到建筑设备中的#

由于不可预测的工作环境和人为错误，建筑设备和车辆可能会遭遇事故。然而，支持AI的系统可以帮助管理层有效应对工作场所的危险并减少这些错误。AI也可以应用于建筑设备，以优化设备操作、监控机器性能并自动化维护计划。

以下是推动这些创新的关键技术的详细介绍：

• 计算机视觉：机器可以使用像 Ultralytics YOLOv8 这样先进的模型实时分析视觉数据，帮助监控建筑工地、跟踪库存、确保工人使用安全装备，并通过面部识别跟踪出勤情况。
• 物联网 (IoT)： 物联网连接各种设备，使它们能够共享数据。智能可穿戴设备监测工人的健康状况，而接近和安全传感器则向工人发出危险警报，并在设备需要维护时通知管理层。
• 预测性分析： 预测性分析利用历史数据和机器学习来预测未来事件、识别潜在问题并协助优化调度。它还可以预测天气状况，以防止现场施工中断。

Fig 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 和姿态估计来监控工人。

计算机视觉在重型机械中的应用#

计算机视觉正在改变重型机械在建筑工地上的运作方式，并提供了新颖创新的解决方案。让我们了解几个有趣的应用程序，它们展示了图像和视频分析在建筑设备中的潜力。

AI与无人值守地磅#

地磅是用于测量重型车辆重量的衡器。这在建筑中至关重要，以确保车辆在运输过程中符合安全重量限制。传统上，这个过程依赖于地磅操作员手动记录车辆进出时间、车牌号和载重量等详细信息。然而，这种人工方法可能很慢，容易出现人为错误，并且缺乏透明度。

无人地磅有助于提高准确性、减少人为错误、加快流程，并提供实时监控和透明度，以实现更安全、更高效的操作。它们使用集成人工智能的设备，例如传感器、摄像头、LED 屏幕和自动语音引导，以简化整个流程。当卡车接近入口点时，配备车牌自动识别 (ANPR) 技术的摄像头会检测车辆的车牌并验证其注册信息。如果注册有效，系统将授予进入地磅的权限。

图 2。无人地磅。

随后，启用物联网的动态称重传感器会在卡车移动时测量其重量，并在必要时提醒驾驶员停在正确的位置以便进行精确称重。系统会对重量数据进行分析，并与预设限制进行对比；如果卡车在限制范围内，驾驶员将被引导至出口大门。在出口处，ANPR 系统会重新验证车辆，以确保它与进入时的车辆相符，同时启用计算机视觉的摄像头会监控整个过程，以防出现任何异常情况。如果出现超载或驾驶员异常等问题，系统会向主管发出警报并采取适当的纠正措施。

利用AI监控驾驶员疲劳状态#

美国交通部的一项调查显示，卡车是货物运输最常见的模式。卡车司机经常需要长途驾驶，包括夜间行驶。建筑行业也是如此，卡车对于在工地之间搬运重型机械和材料至关重要，有时需要跨越很长的距离。夜间驾驶会导致疲劳并增加碰撞风险。研究表明，21% 的致命撞车事故是由司机疲劳驾驶引起的。

为了解决这个问题，卡车制造商正在使用计算机视觉来监控司机的疲劳状态。诸如面部识别、姿态估计和目标检测等计算机视觉技术可用于监测司机的眼球运动、头部位置和面部表情。例如，如果司机的眼睑闭合超出指定范围，系统可以检测到这一点并拉响警报以提醒司机。疲劳驾驶检测系统在塔塔卡车和其他汽车公司中得到了广泛应用。

图 3。用计算机视觉监控司机疲劳。

自动驾驶建筑车辆与AI#

建筑工地的作业条件可能十分艰苦，尤其是在极端温度下。例如，在挖掘现场，工人们经常面临酷热，这会影响他们的工作效率，并需要频繁休息以补充水分。为了帮助减少这些条件下的停工时间，研究人员正在开发诸如推土机和起重机等自动驾驶建筑车辆。

这些自主机器配备了高分辨率相机和计算机视觉技术，可分析地形并评估坡度、松软地面和不平整区域等因素。它们利用目标检测来识别人员和设备，在检测到障碍物时自动停止以提升安全性。来自华中科技大学（HUST）的研究人员最近与山推合作开发了一款能够在低至 -10°C 的极端温度下运行的无人驾驶推土机。

图 4. 自动驾驶推土机的示例（来源：constructionworld.in）。

重型机械的燃油优化#

燃油优化对建筑公司至关重要，但实施燃油效率措施极具挑战。随着燃油价格的波动和多名驾驶员轮流操作工程车辆，手动管理燃油消耗变得非常复杂。AI驱动的燃油管理系统可用于增强这一流程并降低燃油消耗。

这些AI燃油管理系统通过大数据集进行训练，能够通过生成多条路线选项并推荐最省油的路线来优化燃油使用。此外，它们还可以与车辆的发动机控制单元 (ECU) 集成，提供实时的换挡建议。通过遵循这些AI驱动的建议，不同驾驶员的驾驶模式可以得到优化，从而提高燃油效率。

图 5。给卡车加油。

AI在建筑设备应用中的利弊#

集成AI的建筑设备提供了诸多优势，从数据驱动的决策制定到实时监控。以下是一些主要的好处：

• 延长设备使用寿命：定期的监控和及时的维护增加了机械的使用寿命。
• 减少停机时间：自动化流程和预测性维护可将设备停机时间降至最低。
• 更好的决策制定：提供数据驱动的洞察，从而实现更智能的资源和运营管理。

然而，尽管AI在建筑领域的应用日益广泛，仍有一些挑战需要考虑：

• 高额初始投资：尽管人工智能可以带来长期节省，但实施这些系统的前期成本相当高，这可能会成为小型公司的障碍。
• 隐私问题：由于人工智能严重依赖数据，因此确保这些信息的安全存储和保护对于避免未经授权的访问至关重要。
• 技术工人：将AI集成到建筑设备中需要专业培训，教导工人如何使用这些技术可能是一项重大挑战，尤其是在繁忙的工作日程中。

AI驱动的建筑车辆的影响#

建筑行业正在迅速拥抱人工智能，卡特彼勒和戴姆勒等公司在开发自动驾驶卡车方面处于领先地位。2019年，戴姆勒推出了其自动驾驶卡车的工作原型，预计将于 2027 年投放市场。卡特彼勒的自动矿用卡车 797F 已经使采矿作业更加高效。必和必拓集团、力拓和巴里克黄金等大公司全天候使用 797F，并报告工伤率为零。同样，中国自动驾驶卡车公司图森未来声称，其卡车的燃油效率比人工驾驶的卡车高出 11%。2023年6月，图森未来在中国的一条开放公路上成功完成了 39 英里的无驾驶员行驶。

随着自动驾驶卡车继续对建筑行业产生积极影响，该市场预计将以 10% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。随着人工智能驱动的建筑设备改善了安全性和燃油效率，各大公司正朝着更安全、更可持续的工作环境迈进。

建筑车辆中AI的发展前景#

AI是建筑行业的变革者，它正让重型机械变得更智能、更安全、更高效。从自动驾驶车辆到优化燃油使用并实时监控工地的AI系统，这些技术正在帮助减少错误并节省成本。虽然存在挑战，例如实施AI的成本和培训工人的难度，但其益处非常显著。随着AI推动创新，建筑业的未来注定将比以往任何时候都更加高效、可持续和充满创新。

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