建筑业中的人工智能：挽救生命、削减成本并提升质量

AI 正在通过增强安全性、更智能的调度和改进的质量控制来改变建筑行业。让我们探索这些进步如何为行业保证一个更安全、更高效的未来。

AI 通过优化项目调度、资源分配和任务管理，正在改变建筑行业，并带来显著的效率和生产力提升。它在加强安全性、决策制定和质量控制方面的关键作用正变得不可或缺。

尽管面临应用挑战，建筑 AI 市场价值在 2022 年已超过 25 亿美元，预计到 2032 年将飙升至 151 亿美元。这一激增得益于 AI 缩短工期和降低成本的能力，为全球行业参与者预示着一个更智能、更安全、更高效的未来。

图 1。AI 在建筑市场中的全球统计数据。

Link to this section利用 AI 减少建筑工地的事故#

根据联合国的国际劳工组织数据，建筑业是仅次于农业的第二大危险行业。

2022 年，美国建筑业面临 1,069 名专业人员死亡的损失，较前一年增加了 83 起死亡事故。十多年来，该行业在美国的死亡率一直徘徊在每 10 万名工人 10 人左右，突显了在这个高风险行业中改进安全措施的迫切需要。

AI 在建筑行业的整合显著增强了工地安全措施。主要优势包括：

• 实时监控涉及对建筑活动的持续监视，允许立即检测潜在风险，例如裸露的电线、未固定的脚手架或不足的安全屏障。通过传感器或摄像头进行的持续监督，确保危险情况能在演变成严重事件之前被及时识别并处理。

• 风险隐患检测利用先进的算法和数据分析技术，可以快速检测出结构弱点、不稳定的地面或不当的设备使用等隐患。这确保了问题的立即解决，从而维护工人安全并预防事故。

• 监管合规通过持续评估安全协议是否得到遵守，从而强制执行严格的合规性。这不仅降低了事故风险，还为所有人员确保了更安全的工作环境。

图 2. 2022 年在工作中死亡的美国建筑工人人数超过了其他任何行业部门。

Link to this section建筑行业的 AI 决策制定#

在建筑行业中，紧迫的项目期限、动态的工作环境以及协调多个团队和资源的持续需求是常态。鉴于该行业的快节奏，迅速且准确地做出明智决策的能力至关重要。

这就是数据驱动决策发挥作用的地方，它正在改变建筑项目的规划和执行方式。通过利用先进的 AI 技术，该行业能够以前所未有的速度和精度分析海量建筑数据。像 Ultralytics YOLOv8 这样的 AI 模型通过提供目标检测、分割和目标跟踪帮助，正在彻底改变建筑行业，并通过计算机视觉推动建筑工作流程的变革和改进。

图 3. 用于目标检测的 Ultralytics YOLOv8 示例。

主要优势包括：

• Informed and Proactive Planning. AI empowers project managers to anticipate potential issues before they arise, whether it be design errors, subcontractor performance problems, equipment failures or material shortages. Technologies like YOLOv8 in computer vision can aid in inventory tracking by accurately counting and monitoring materials. Machine learning enables timeline adjustments based on real-time insights, helping to mitigate risks, ensure smoother project execution and reduce delays and cost overruns.
• 建筑信息模型 (BIM)：建筑中的 BIM 技术通过提供物理和功能特征的详细数字表示，促进了数据驱动的决策。BIM 和 AI 共同提供了有助于精简规划、设计和管理流程的见解，从而实现更高效的项目执行。
• 资源优化。AI 还协助评估设备、劳动力和材料的可用性及使用情况，确保在不浪费的情况下实现最大化利用。这不仅提高了生产力并削减了成本，还促进了效率和环境责任，培养了可持续的建筑实践。
• 数据分析。通过分析历史数据和当前项目指标，AI 可以预测因天气、法规瓶颈、现场条件、劳动力短缺等导致的潜在延误。战略性的分析支持劳动力和材料的有条不紊的重组，以确保项目进度得以维持。

Link to this sectionAI 在建筑质量控制和缺陷检测中的作用#

质量控制是任何建筑项目的关键环节，AI 在维持高建筑标准方面发挥着重要作用。通过利用先进技术，AI 确保建筑过程的每个阶段都达到严格的质量标准。

图 4。建筑行业正日益数字化。

这不仅保证了最终结构的完整性，还增强了项目的整体安全性和耐用性。

以下是 AI 为建筑质量控制做出贡献的一些具体方式：

• 确保高建筑标准： AI 系统旨在持续监控和评估建筑活动，确保所有工作都遵守既定的标准和法规。这种持续的监督有助于在整个项目生命周期内保持最高质量。
• 减少返工需求： 通过早期发现缺陷，AI 显著减少了返工需求。这不仅节省了时间和资源，还确保项目按计划进行。
• 精简检查： AI 驱动的无人机和传感器使检查过程自动化，以更高的速度和精度识别潜在问题。
• 促进预测性维护： AI 算法分析设备数据以预测维护需求，减少停机时间并确保最佳性能。

Link to this sectionAI 在建筑中的应用：挑战#

尽管体量庞大，12 万亿美元规模的建筑、工程和施工 (AEC) 行业在采用数字技术和创新实践方面传统上一直滞后。这个全球最大的行业之一，在现代化和技术进步方面才刚刚开始追赶其他行业。

麦肯锡报告称，虽然专注于 AEC 的科技行业正在进步，但尚未达到物流、制造和农业等其他已建立软件行业所见的规模和成熟度。实际上，与其他行业（如制造、架构和物流）相比，AEC 客户在 IT 上的支出较少。这种较低的投资增加了 AEC 科技公司高效发展的难度。此外，相对于其规模，该行业拥有的规模化企业和独角兽也较少。

这种在 IT 方面较低的预算分配，加上市场碎片化和根深蒂固的模拟实践，阻碍了进步。平均而言，AEC 公司仅将其收入的 1% 到 2% 分配给 IT，远低于其他行业通常的 3% 到 5%。

与投资和运营相关的巨额支出是建筑市场中 AI 增长的主要障碍。在建筑项目中实施 AI 技术需要大量的财政投入，包括购买 AI 系统、必要的硬件和软件以及专业技能。

此外，诸如雇佣熟练人员、进行定期更新和满足基础设施需求等运营和维护成本可能相当可观。正如 Global Market Insights 所强调的，这些高昂的成本使得中小型建筑公司难以采用 AI 解决方案。尽管如此，了解如何在建筑中使用 AI 对行业填补这一缺口并实现更高效率和创新至关重要。

Link to this sectionAI 驱动的建筑行业机器人：新前沿#

设想一个机器人取代人类在工地工作，从而降低人员受伤或死亡风险的场景。

随着建筑行业在 AI 的推动下步入数字时代，机器人正在将这一前瞻性愿景在工地变为现实。虽然 AI 增强了决策制定和质量控制，但机器人为这些进步提供了切实的可行形式。

机器人技术——结合了计算机科学、机械和电气工程的工程分支——近年来一直在向建筑领域扩张。机器人在几十年前就已存在，但直到最近才因 COVID-19 疫情后的强烈兴趣和采用而显著普及。因此，这解锁了无数种新的可能性。

机器人能够实现重型机械和车队的自动化，用于挖掘、运输、吊装、混凝土作业和拆除等任务。此外，先进的建筑方法正在将机器人技术用于废物管理、任务自动化和工业化建筑。

全球建筑机器人市场价值在 2023 年为 4.425 亿美元，预计到 2030 年将增长至 12 亿美元。

图 5。全球建筑机器人市场正经历快速增长。

三大类建筑机器人正在推动这场变革：

• 固定式机器人。这些机器人无需移动底座即可运行，包括龙门机器人、机械臂和电缆机器人等类型。

• 移动机器人。它们增强了施工效率并能穿越不平坦的地形，类型包括轮式、步行式、飞行式和游泳式机器人。

• 群体机器人。许多协同合作以自主构建设计的微型机器人，遵循规划路径以避免碰撞。

Link to this section最后总结#

AI 正在通过优化项目调度、资源分配和任务管理来改变建筑行业的面貌，从而带来显著的效率和生产力提升。AI 在加强安全性、决策制定和质量控制方面的作用正变得越来越重要。

尽管存在挑战，AI 的整合，加上机器人和 BIM 技术的进步，预示着建筑行业将迎来一个更智能、更安全和更高效的未来。

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