AI 在建筑设备中的应用：一种新的建造方式

通常，当我们想到建筑设备和重型机械时，我们会想到人类手动操作这些强大的机器。 然而，随着人工智能的兴起，许多建筑车辆现在都实现了自动化，以降低风险、提高安全性并提高效率。自动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，这是一款完全自动化的自卸车，专门用于在建筑工地之间运输沙子、砾石和碎屑等重型材料。根据美国劳工部的数据，建筑行业的致命伤害率排名第三。通过将人工智能集成到建筑行业中，我们可以显著降低这些死亡率并改进安全措施。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、更高效来增强建筑设备，同时推动整个建筑行业的创新。

理解人工智能如何集成到建筑设备中

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发生事故。但是，支持AI的系统可以帮助管理层有效地解决工作场所的危险并减少这些错误。AI还可用于建筑设备中，以优化设备运行、监控机器性能和自动化维护计划。 

以下是支持这些创新的关键技术的详细介绍：

• 计算机视觉：机器可以使用先进的模型（如 Ultralytics YOLOv8）实时分析视觉数据，从而帮助监控建筑工地、跟踪库存、确保工人使用安全设备，并通过面部识别跟踪出勤情况。
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• 物联网 (IoT)：物联网连接各种设备，使它们能够共享数据。智能穿戴设备可以监测工人的健康状况，而接近和安全传感器可以在工人遇到危险时发出警报，并在设备需要维护时通知管理人员。
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• 预测分析： 预测分析使用历史数据和机器学习来预测未来事件，识别潜在问题，并帮助优化时间表。它还可以预测天气状况，以防止现场中断。

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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，提供新的创新解决方案。让我们来看看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。 

人工智能与无人值守的汽车衡

地磅是一种用于测量重型车辆重量的秤。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，此过程依赖于展位操作员手动记录车辆进出时间、注册号和负载重量等详细信息。但是，这种手动方法可能很慢、容易出现人为错误并且缺乏透明度。

无人值守的称重桥可以帮助提高准确性、减少人为错误、加快流程，并为更安全、更高效的运营提供实时监控和透明度。它们使用 AI 集成设备，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，配备自动车牌识别 (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，系统将允许访问称重秤。 

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启用物联网的动态称重传感器随后测量卡车在移动时的重量，并在必要时提醒驾驶员停在正确的位置以进行精确称重。重量数据经过分析并与预定义的限制进行比较，如果卡车在这些限制范围内，则驾驶员将被引导至出口。在出口处，车牌自动识别 (ANPR)系统会重新验证车辆，以确保其与进入的车辆匹配，同时支持计算机视觉的摄像头会监控整个过程是否存在任何违规行为。如果出现超重或驾驶员异常等问题，系统会提醒主管并采取适当的纠正措施。

利用AI监控驾驶员疲劳

美国交通运输部的一项调查显示，卡车是货物运输最常见的模式。卡车司机经常长途驾驶，包括夜间行车。建筑行业也是如此，卡车对于在工地之间（有时是长途）运输重型机械和材料至关重要。夜间驾驶可能导致疲劳，并增加事故风险。研究表明，21%的致命车祸是由驾驶员疲劳引起的。 

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驾驶员的困倦程度。计算机视觉技术，如面部识别、姿势估计和目标检测，可用于监控驾驶员的眼球运动、头部位置和面部表情。例如，如果驾驶员的眼睑闭合超过指定范围，系统可以检测到并发出警报以提醒驾驶员。驾驶员困倦检测系统已广泛应用于塔塔卡车和其他汽车公司。

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自动建造车辆与人工智能

建筑工地上的工作条件可能很艰苦，尤其是在极端温度下。例如，在挖掘现场，工人经常面临高温，这会影响他们的工作效率，并且需要经常休息以补充水分和休息。为了帮助减少这些情况下的停机时间，研究人员正在开发像推土机和起重机这样的自主建筑车辆。

这些自主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，通过在检测到障碍物时自动停止来提高安全性。华中科技大学 (HUST) 的研究人员与山推合作，最近开发了一种可以在低至 -10°C 的极端温度下运行的自主推土机。

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重型机械中的燃料优化

燃料优化对于建筑公司至关重要，但实施燃料效率措施可能具有挑战性。由于燃料价格波动以及多名驾驶员操作建筑车辆，手动管理燃料消耗变得复杂。可以使用 AI 驱动的燃料管理系统来增强该过程并减少燃料消耗。

这些 AI 燃料管理系统经过大型数据集的训练，通过生成多个路线选项并推荐最省油的路线来优化燃料使用。此外，它们还可以与车辆的发动机控制单元 (ECU) 集成，以提供实时换档建议。通过遵循这些 AI 驱动的建议，可以优化不同驾驶员的驾驶模式，从而提高燃油效率。

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人工智能在建筑设备中的优点和缺点

人工智能集成的建筑设备具有一系列优势，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: 定期监控和及时维护可延长机器的使用寿命。
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• 减少停机时间: 自动化流程和预测性维护最大限度地减少设备停机时间。
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• 更好的决策: 提供数据驱动的见解，从而可以更智能地管理资源和运营。

然而，尽管人工智能在建筑领域的应用日益普及，但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很高，这可能成为小型公司的障碍。
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• 隐私问题：由于 AI 严重依赖数据，因此确保此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。
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• 熟练劳动力：将 AI 集成到建筑设备中需要专门的培训，并且教导工人如何使用这些技术可能是一个重大挑战，尤其是在时间要求很高的情况下。

人工智能驱动的建筑车辆的影响

建筑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 年上市。卡特彼勒的自动驾驶运输卡车 797F 已经提高了采矿作业的效率。必和必拓集团、力拓和巴里克黄金等主要公司正在全天候使用 797F，并报告称工作场所零伤亡。同样，中国自动驾驶卡车公司图森未来声称，其卡车比手动驾驶的卡车省油 11%。2023 年 6 月，图森未来在中国一条开放的公共道路上成功完成了 39 英里的无人驾驶。

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

人工智能在建筑车辆领域的未来展望

人工智能是建筑行业的颠覆者，它使重型机械更智能、更安全、更高效。 从自动驾驶汽车到优化燃料使用和实时监控建筑工地的人工智能系统，这些技术正在帮助减少错误并节省资金。 虽然存在一些挑战，例如实施人工智能和培训工人的成本，但收益是巨大的。 随着人工智能推动创新，建筑的未来注定比以往任何时候都更高效、更可持续和更具创新性。 

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