建筑领域的 AI：挽救生命、降低成本并提升质量

AI 正通过提升安全性、优化调度和改进质量控制，改变建筑业。让我们一起了解这些进步如何为该行业确保一个更安全、更高效的未来。

AI 正通过优化项目调度、资源分配和任务管理，改变建筑业，从而显著提升效率和生产力。AI 在提升安全性、决策能力和质量控制方面的关键作用，正逐渐成为现代建筑实践中不可或缺的一部分。

尽管采用过程中面临挑战，2022 年建筑业 AI 市场的规模已达到超过 25 亿美元，预计到 2032 年将飙升至 151 亿美元。这一增长由 AI 缩短工期和降低成本的能力推动，为全球业内企业带来更智能、更安全、更高效的未来。

图 1。建筑业 AI 市场，全球统计数据。

借助 AI 减少建筑工地事故#

根据联合国的国际劳工组织，建筑业是仅次于农业的第二大危险行业。

2022 年，美国建筑业有1,069 名专业人员死亡，比上一年增加 83 人。十多年来，美国该行业的死亡率一直维持在每 10 万名工人约 10 人死亡的水平，凸显了这个高风险行业迫切需要改进安全措施。

在建筑业中融入 AI，可以显著提升建筑工地的安全措施。主要优势包括：

• 实时监控是指持续监测建筑活动，从而能够立即发现潜在风险，例如裸露的电线、未固定的脚手架或不充分的安全防护栏。借助传感器或摄像头进行持续监管，可以确保危险情况在升级为严重事故之前及时被发现并处理。

• 风险隐患检测可以利用先进算法和数据分析技术，快速发现结构薄弱、不稳定表面或设备使用不当等隐患。这能确保问题立即得到解决，从而保障工人安全并防止事故发生。

• 法规合规通过持续评估安全规程是否得到遵守，强制执行严格的安全法规。这不仅能降低事故风险，还能为所有人员营造更安全的工作环境。

图 2。2022 年，美国建筑工人在工作中死亡的人数多于其他任何行业。

建筑业中的 AI 决策#

在建筑业中，项目工期紧张、工作环境动态多变，以及持续高效地协调多个团队和资源，都是常态。鉴于该行业节奏快速，迅速而准确地做出明智决策至关重要。

这正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。借助先进的 AI 技术，该行业可以以前所未有的速度和精度分析大量建筑数据。诸如 Ultralytics YOLOv8 这样的 AI 模型，正在通过提供目标检测、分割和目标跟踪方面的支持，利用计算机视觉推动建筑业工作流程的变革与改进。

图 3。Ultralytics YOLOv8 用于目标检测的示例。

主要优势包括：

• 知情且主动的规划。AI 赋能项目经理在潜在问题出现之前进行预判，无论是设计错误、分包商绩效问题、设备故障还是材料短缺。计算机视觉中的 YOLOv8 等技术可以通过准确地计数和监测材料，帮助进行库存跟踪。机器学习能够根据实时洞察调整时间安排，帮助降低风险，确保项目更顺利地执行，并减少延误和成本超支。
• 建筑信息模型（BIM）：BIM 技术通过提供物理和功能特征的详细数字表示，促进建筑业中的数据驱动决策。BIM 与 AI 相结合，可以提供有助于简化规划、设计和管理流程的洞察，从而提高项目执行效率。
• 资源优化。AI 还可以帮助评估设备、劳动力和材料的可用性及使用情况，在避免浪费的同时确保最大化利用率。这不仅能提升生产力、降低成本，还能促进效率和环境责任，推动可持续建筑实践。
• 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、现场状况、劳动力短缺等因素导致的潜在延误。战略性分析能够系统地重新分配劳动力和材料，确保项目按计划推进。

AI 在建筑业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 在维持高水平建筑标准方面发挥着重要作用。借助先进技术，AI 可以确保建筑流程的每个阶段都符合严格的质量标准。

图 4。建筑业正日益数字化。

这不仅能确保最终结构的完整性，还能提升项目整体的安全性和耐久性。

以下是 AI 为建筑业质量控制提供支持的一些具体方式：

• **确保高水平的建筑标准：**AI 系统旨在持续监控和评估建筑活动，确保所有工作都符合既定标准和法规。这种持续监管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：**通过及早发现缺陷，AI 可以显著减少返工需求。这不仅能节省时间和资源，还能确保项目按计划推进。
• **简化检查流程：**AI 驱动的无人机和传感器可以自动执行检查流程，以更快的速度和更高的精度发现潜在问题。
• **助力预测性维护：**AI 算法分析设备数据，预测维护需求，减少停机时间并确保最佳性能。

建筑业中的 AI：挑战#

尽管规模庞大，但12 万亿美元的建筑、工程和施工（AEC）行业长期以来在采用数字技术和创新实践方面落后于其他行业。作为全球最大的行业之一，该行业才刚开始在现代化和技术进步方面追赶其他领域。

McKinsey 报告称，尽管专注于 AEC 的技术行业正在发展，但其规模和成熟度尚未达到物流、制造业和农业等其他成熟软件行业的水平。事实上，与制造业、建筑业和物流业等其他行业相比，AEC 客户在 IT 方面的支出更少。这种较低的投资加剧了 AEC 科技公司高效发展的挑战。此外，与其规模相比，该行业的规模化企业和独角兽企业更少。

IT 预算分配减少，加上市​​场碎片化和根深蒂固的模拟化实践，阻碍了行业发展。AEC 公司平均仅将收入的 1% 到 2% 分配给 IT，明显低于其他行业通常的 3% 到 5%。

投资和运营相关的高额支出，是建筑业 AI 市场增长的主要障碍。在建筑项目中实施 AI 技术需要大量资金投入，包括购买 AI 系统、必要的硬件和软件，以及专业技术能力。

此外，运营和维护成本也可能相当可观，例如聘用熟练人员、定期更新以及满足基础设施需求。正如 Global Market Insights 所指出的，这些高昂成本使中小型建筑企业难以采用 AI 解决方案。然而，了解如何在建筑业中使用 AI，对于该行业弥合这一差距并实现更高效率和创新至关重要。

建筑业中的 AI 驱动机器人：新前沿#

设想这样一种场景：机器人取代建筑工地上的人工劳动者，从而降低人员受伤或死亡的风险。

随着 AI 驱动的建筑业迈入数字时代，机器人技术正将未来主义愿景带到建筑工地上。AI 提升决策能力和质量控制的同时，机器人技术则为这些进步提供了切实的体现。

机器人技术是将计算机科学与机械工程和电气工程相结合的工程分支，近年来一直在拓展至建筑业。机器人已经存在了数十年，但直到最近才大幅走红，主要原因是 COVID-19 疫情后人们对机器人兴趣和采用率的提升。因此，这也释放了大量新的可能性。

机器人能够实现重型机械和车队的自动化，用于挖掘、运输、负载提升、混凝土作业和拆除等任务。此外，先进的建筑方法还利用机器人技术进行废物管理、任务自动化和工业化建造。

全球建筑机器人市场规模在 2023 年估值为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在快速增长。

三大类建筑机器人正在推动这一变革：

• 固定式机器人。这类机器人在运行时底座不会移动，包括桁架机器人、机械臂和缆索机器人等类型。

• 移动机器人。这类机器人可以提升建筑效率，并在不平坦地形中导航，包括轮式、行走式、飞行式和游泳式机器人。

• **群体机器人。**许多小型机器人协同工作，沿规划路径避免碰撞，自主完成设计建造。

总结#

AI 正通过优化项目调度、资源分配和任务管理，改变建筑业面貌，从而显著提升效率和生产力。AI 在提升安全性、决策能力和质量控制方面的作用正变得越来越重要。

尽管面临挑战，但 AI 的融入以及机器人技术和 BIM 技术的发展，为建筑业带来了更智能、更安全、更高效的未来。

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