建筑设备中的 AI：全新的建造方式

通常，当我们想到建筑设备和重型机械时，脑海中浮现的是人类手动操作这些强力机器的画面。然而，随着 AI 的兴起，许多工程车辆已经实现自动化，以降低风险、提高安全性并提升效率。自动驾驶和遥控车辆在建筑行业中越来越常见。

例如，沃尔沃最近开发了 TA15，这是一款专为运输沙子、砾石和碎料等重型材料进出施工现场而设计的全自动自卸车。根据美国劳工部的数据，建筑行业的致命伤害发生率位居第三。将 AI 应用于建筑行业，可以显著减少致命事故并改善安全措施。本文将探讨 AI 如何让建筑设备变得更智能、更安全、更高效，同时推动整个建筑行业的创新。

了解 AI 如何融入建筑设备#

建筑设备和车辆可能因工作环境难以预测和人为失误而发生事故。不过，AI 系统可以帮助管理人员有效应对工作场所的危险并减少此类失误。AI 还可用于优化建筑设备的运行、监控机器性能并自动安排维护计划。

下面来详细了解促成这些创新的关键技术：

• 计算机视觉：机器可以使用模型（如 Ultralytics YOLOv8）实时分析视觉数据，帮助监控施工现场、跟踪库存、确保工人使用安全装备，并通过人脸识别记录出勤情况。
• 物联网 (IoT)：IoT 连接设备，使设备能够共享数据。智能穿戴设备会监测工人的健康状况，而接近传感器和安全传感器则会提醒工人注意危险，并在设备需要维护时通知管理人员。
• 预测分析：预测分析利用历史数据和机器学习来预测未来事件、识别潜在问题并帮助优化计划。它还可以预测天气状况，避免施工现场作业受到影响。

图 1. 使用 Ultralytics YOLOv8 和姿态估计监控工人。

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施工现场的运行方式，并带来新颖的解决方案。下面介绍几个有趣的应用，展示图像和视频分析在建筑设备中的潜力。

AI 与无人值守地磅#

地磅是一种用于测量重型车辆重量的秤。在建筑行业中，地磅至关重要，可确保车辆在运输过程中符合安全重量限制。传统上，这一流程依赖地磅房操作员手动记录车辆进出时间、车牌号和载重等信息。但这种人工方式速度较慢，容易出现人为失误，而且缺乏透明度。

无人值守地磅有助于提高准确性、减少人为失误、加快流程，并提供实时监控与透明度，让作业更安全、更高效。此类系统使用集成 AI 的设备，例如传感器、摄像头、LED 屏幕和自动语音引导，从而简化整个流程。卡车驶近入口时，配备自动车牌识别（ANPR）技术的摄像头会检测车辆车牌并核验注册信息。如果注册信息有效，系统就会允许车辆进入地磅。

图 2. 无人值守地磅。

随后，具备 IoT 功能的动态称重传感器会在卡车行驶过程中测量其重量，并在必要时提醒司机停在正确位置，以便准确称重。系统会分析重量数据并与预设限值进行比较；如果卡车符合限值，司机就会被引导至出口。在出口处，ANPR系统会再次核验车辆，确保车辆与入口处的车辆一致；与此同时，具备计算机视觉功能的摄像头会监控流程，发现任何异常情况。如果出现超载或司机异常等问题，系统会提醒主管并采取适当的纠正措施。

使用 AI 监测司机疲劳驾驶#

美国交通部的一项调查显示，卡车是最常见的货物运输方式。卡车司机经常需要长途驾驶，包括夜间行车。建筑行业也是如此，卡车对于在施工现场之间运送重型机械和材料至关重要，有时运输距离还很远。夜间驾驶可能导致疲劳并增加事故风险。研究显示，21% 的致命事故由司机疲劳驾驶造成。

为解决这一问题，卡车制造商正使用计算机视觉监测司机的疲劳状态。人脸识别、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程度超过设定范围，系统就能检测到并发出警报提醒司机。Tata 卡车和其他汽车公司已广泛使用司机疲劳检测系统。

图 3. 使用计算机视觉监测司机疲劳驾驶。

自动驾驶工程车辆与 AI#

施工现场的工作条件可能十分艰苦，尤其是在极端温度下。例如，在挖掘现场，工人经常要面对酷热，这会影响工作效率，也意味着需要频繁休息、补水。为了减少这些情况下的停工时间，研究人员正在开发推土机和起重机等自动驾驶工程车辆。

这些自动驾驶机器配备了高分辨率摄像头和计算机视觉技术，可以分析地形并评估坡度、松软地面和不平整区域等因素。它们利用目标检测识别人和设备，一旦检测到障碍物便自动停车，以此提升安全性。华中科技大学（HUST）的研究人员与山推合作，最近开发出一台可在低至 -10°C 的极端温度下作业的自动驾驶推土机。

图 4. 自动驾驶推土机示例（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，但落实节能用油措施可能颇具挑战。燃油价格波动，加上多名司机驾驶建筑车辆，人工管理燃油消耗会变得复杂。使用 AI 驱动的燃油管理系统可以改善这一流程并降低燃油消耗。

这些 AI 燃油管理系统经过大型数据集训练，可通过生成多种路线方案并推荐燃油效率最高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，提供实时换挡建议。遵循这些 AI 驱动的建议，可以优化不同司机的驾驶习惯，从而提高燃油效率。

图 5。为卡车加油。

AI 在建筑设备中的优缺点#

集成 AI 的建筑设备具备多种优势，从数据驱动的决策到实时监控。以下是一些主要优势：

• 延长设备寿命：定期监控并及时维护可以延长机械设备的使用寿命。
• 减少停机时间：自动化流程和预测性维护可以最大限度地减少设备停机时间。
• 改善决策：提供数据驱动的洞察，帮助你更明智地管理资源和运营。

然而，尽管 AI 在建筑行业的应用日益广泛，仍有一些挑战需要考虑：

• 前期投入高：虽然 AI 能带来长期节省，但部署这些系统的前期成本相当高，可能会成为小型公司的障碍。
• 隐私问题：由于 AI 严重依赖数据，为避免未经授权的访问，确保安全存储并保护这些信息至关重要。
• 熟练劳动力：将 AI 集成到建筑设备中需要专业培训，而教会工人如何使用这些技术可能是一项重大挑战，尤其是在工作安排紧张的情况下。

AI 驱动的建筑车辆带来的影响#

建筑行业正迅速拥抱 AI，卡特彼勒和戴姆勒等公司在开发自动驾驶卡车方面走在前列。2019 年，戴姆勒推出了一款可运行的自动驾驶卡车原型，预计将于 2027 年上市。卡特彼勒的 797F 自动驾驶矿用卡车已经让采矿作业更加高效。必和必拓集团、力拓和巴里克黄金等大型公司全天候使用 797F，并报告称工作场所伤害事故为零。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 11%。2023 年 6 月，图森未来在中国的一条开放公共道路上成功完成了 39 英里的无人驾驶测试。

随着自动驾驶卡车持续为建筑行业带来积极影响，预计市场将以 10% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。AI 驱动的建筑设备正在提升安全性和燃油效率，企业也因此转向更安全、更可持续的工作环境。

AI 在建筑车辆领域的未来发展#

AI 正在改变建筑行业，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建筑工地的 AI 系统，这些技术正帮助减少错误、节省成本。虽然 AI 部署成本和工人培训等方面仍存在挑战，但其优势十分显著。在 AI 推动创新的背景下，建筑业的未来将比以往更加高效、可持续且富有创新性。

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