建筑设备中的 AI：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，脑海中浮现的是人类手动操作这些强大机器的场景。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。自动驾驶和远程控制车辆在建筑行业中正变得越来越普遍。

例如，沃尔沃（Volvo）最近开发了TA15，这是一款专为在施工现场内外运输沙子、碎石和建筑垃圾等重物而设计的全自动自卸车。据美国劳工部统计，建筑行业的致命伤害发生率位居第三。通过将AI整合到建筑工程中，我们可以显著减少此类伤亡并改进安全措施。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、更高效来增强这些设备，并推动整个建筑行业的创新。

Link to this section了解AI如何整合到建筑设备中#

由于不可预测的工作环境和人为失误，建筑设备和车辆可能会遇到事故。然而，支持AI的系统可以帮助管理层有效应对工作场所的隐患并减少这些错误。AI还可以应用于建筑设备中，以优化设备运行、监控机器性能并自动生成维护计划。

以下是实现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。智能可穿戴设备可监控工人的健康，而接近度和安全传感器则能在发现危险时提醒工人，并在设备需要维护时通知管理层。
• 预测性分析： 通过利用历史数据和机器学习，预测性分析可以预测未来事件、识别潜在问题并帮助优化时间表。它还可以预测天气状况，以防止现场出现中断。

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秤。这在建筑施工中至关重要，以确保车辆在运输过程中符合安全重量限制。传统上，这个过程依赖人工操作员来手动记录车辆进出时间、注册编号和载重等详细信息。然而，这种人工方式可能速度缓慢、容易出现人为错误，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、加快流程，并提供实时监控和透明度，从而实现更安全、更高效的运营。它们使用集成了AI的设备，如传感器、摄像头、LED屏幕和自动语音引导来精简整个流程。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牌并验证其注册信息。如果注册有效，系统将授予其进入称重秤的权限。

图 2。无人值守地磅。

随后，支持IoT的动态称重传感器会在卡车行驶时测量其重量，如有必要，会提醒驾驶员停在正确位置以进行准确称重。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，驾驶员会被引导至出口大门。在出口处，ANPR系统会再次验证车辆以确保其与进入时一致，同时启用计算机视觉的摄像头会监控该过程是否存在任何异常。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#

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，包括夜间行程。在建筑行业也是如此，卡车对于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。夜间驾驶会导致疲劳并增加碰撞风险。研究表明，21%的致命碰撞是由驾驶员疲劳引起的。

为了解决这个问题，卡车制造商正在利用计算机视觉来监控驾驶员的疲劳状况。计算机视觉技术（如人脸识别、姿态估计和目标检测）可用于监控驾驶员的眼球运动、头部位置和面部表情。例如，如果驾驶员眼睑闭合超过预定范围，系统会检测到这一点并发出警报以提醒驾驶员。驾驶员疲劳检测系统已广泛应用于塔塔（Tata）卡车及其他汽车公司。

图 3。利用计算机视觉监控驾驶员疲劳。

Link to this section自动驾驶工程车辆与AI#

施工现场的工作条件可能非常恶劣，尤其是在极端温度下。例如，在挖掘现场，工人经常面临酷热，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，研究人员正在开发自动驾驶工程车辆，如推土机和起重机。

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、软地基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增强安全性。华中科技大学（HUST）的研究人员与山推（Shantui）合作，最近开发出了一款能够在低至-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）。

Link to this section重型机械的燃油优化#

燃油优化对于建筑公司至关重要，但实施燃油效率实践可能充满挑战。随着油价波动和多名驾驶员操作工程车辆，手动管理燃油消耗变得复杂。AI驱动的燃油管理系统可用于增强该流程并减少燃油消耗。

这些AI燃油管理系统通过大数据集进行训练，以通过生成多条路线方案并推荐最节能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。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。

Link to this sectionAI在建筑设备中的优缺点#

AI整合的建筑设备提供了从数据驱动决策到实时监控等一系列优势。以下是一些主要好处：

• 延长设备使用寿命：定期监控和及时维护增加了机器的使用寿命。
• 减少停机时间：自动化流程和预测性维护最大限度地减少了设备停机时间。
• 更好的决策：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增长，仍有一些挑战需要考虑：

• 高额初始投资：虽然AI可以带来长期节省，但实施这些系统的初期成本相当可观，这对于小型公司来说可能是一个障碍。
• 隐私问题：由于AI高度依赖数据，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。
• 熟练劳动力：将AI整合到建筑设备中需要专门的培训，教导工人如何使用这些技术可能是一项重大挑战，尤其是在任务繁重的情况下。

Link to this sectionAI驱动的工程车辆的影响#

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功能原型，预计将于2027年上市。卡特彼勒的自动驾驶运输卡车797F已经使矿山运营效率更高。必和必拓（BHP Group）、力拓（Rio Tinto）和巴里克黄金（Barrick Gold）等大公司都在全天候使用797F，并报告了零工作场所伤害的记录。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卡车燃油效率高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，预计该市场将以10%的复合年增长率（CAGR）增长。随着AI驱动的建筑设备不断提升安全性和燃油效率，各大公司正向着更安全、更可持续的工作环境迈进。

Link to this section建筑车辆中AI的前行之路#

AI是建筑行业的改变者，它使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施工现场的AI系统，这些技术正在帮助减少错误并节省成本。虽然存在诸如AI实施成本和工人培训等挑战，但其收益是巨大的。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具生产力、可持续性和创新性。

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