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，脑海中浮现的是人类手动操作这些强大机器的画面。然而，随着AI的兴起，许多工程车辆现在实现了自动化，以降低风险、提高安全性并提升效率。自动驾驶和远程遥控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，这是一款完全自主的自卸车，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，建筑行业的致命伤害发生率在各行业中排名第三。通过将AI集成到建筑工程中，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AI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。

Link to this section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：

• Computer Vision: Machines can analyze visual data in real time using advanced models like Ultralytics YOLOv8, helping to monitor construction sites, track inventory, ensure workers are using safety gear, and track attendance through facial recognition.
• 物联网 (IoT)： IoT将设备连接起来，使它们能够共享数据。智能穿戴设备可以监控工人的健康状况，而接近和安全传感器则能在出现危险时提醒工人，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。

图 1. 使用YOLOv8和姿态估计来监控工人。

Link to this section计算机视觉在重型机械中的应用#

Computer vision is changing how heavy machinery operates on construction sites, offering new and innovative solutions. Let’s walk through a few interesting applications that showcase the potential of image and video analytics in construction equipment.

Link to this sectionAI与无人值守地磅#

地磅是用于测量重型车辆重量的衡器。这在建筑领域至关重要，以确保车辆在运输过程中符合安全重量限制。传统上，这一过程依赖于岗亭操作员手动记录车辆进出时间、注册号码和载重量等详细信息。然而，这种人工方式速度慢、容易出错，且缺乏透明度。

无人值守地磅有助于提高准确性、减少人为错误、加快处理速度，并提供实时监控和透明度，以实现更安全、更高效的操作。它们使用传感器、摄像头、LED屏幕和自动语音导航等AI集成设备来简化整个过程。当卡车接近入口时，配备车牌自动识别 (ANPR) 技术的摄像头会检测并验证车牌注册信息。如果注册信息有效，系统将授予其进入称重秤的许可。

图 2。无人值守地磅。

随后，支持物联网的动态称重传感器会在卡车移动时测量其重量，必要时会提醒驾驶员停在正确位置以进行精确称重。重量数据经过分析并与预设限制进行比对；如果卡车在限制范围内，驾驶员将被引导至出口。在出口处，ANPR系统会再次验证车辆以确保其与入口处一致，而计算机视觉摄像头会监控整个过程是否存在异常。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。

Link to this section利用AI监控驾驶员疲劳状态#

来自美国交通部的一项调查显示，卡车是运输货物最常用的方式。卡车司机经常需要长途驾驶，包括通宵作业。在建筑行业也是如此，卡车在工地间搬运重型机械和材料至关重要，有时需要跨越很远的距离。通宵驾驶会导致疲劳并增加事故风险。研究表明，21%的致命事故是由驾驶员疲劳引起的。

To address this issue, truck manufacturers are using computer vision to monitor driver drowsiness. Computer vision techniques like facial recognition, pose estimation, and object detection can be used to monitor a driver’s eye movement, head position, and facial expressions. For example, if a driver’s eyelids close beyond a specified range, the system can detect it and sound the alarm to alert the driver. Driver drowsiness detection systems are widely used in Tata trucks and other automotive companies.

图 3。使用计算机视觉监控驾驶员疲劳。

Link to this section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、软土地面和不平坦区域等因素。它们使用目标检测来识别人员和设备，并通过在检测到障碍物时自动停止来增强安全性。华中科技大学（HUST）的研究人员与山推合作，最近开发出了一款可以在低至-10°C的极端温度下作业的自动驾驶推土机。

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

Link to this section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。为卡车加油。

Link to this sectionAI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。
• 减少停工时间：自动化流程和预测性维护最大限度地减少了设备停工。
• 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：

• 高初始投资：虽然AI能带来长期节省，但实施这些系统的前期成本相当可观，这可能成为较小企业的准入门槛。
• 隐私问题：由于AI在很大程度上依赖于数据，确保这些信息的安全存储和保护对于防止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。

Link to this sectionAI驱动的建筑车辆的影响#

建筑行业正在迅速拥抱AI，卡特彼勒 (Caterpillar) 和戴姆勒 (Daimler) 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。卡特彼勒的自动驾驶运输卡车797F已经在使采矿作业更加高效。必和必拓 (BHP Group)、力拓 (Rio Tinto) 和巴里克黄金 (Barrick Gold) 等大型公司正在全天候使用797F，并报告了零工作场所伤害。同样，中国自动驾驶卡车公司图森未来 (TuSimple) 声称，其卡车比人工驾驶的车辆节能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英里的无人驾驶运行。

随着自动驾驶卡车持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AI驱动的建筑设备在提升安全性和燃油效率方面的表现，各公司正迈向更安全、更可持续的工作环境。

Link to this section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。

对AI感到好奇吗？快来看看我们的GitHub存储库，并加入我们的社区与其他技术爱好者交流。了解更多关于AI在自动驾驶和制造业等领域的应用。