建筑业中的人工智能：拯救生命、降低成本并提升质量

人工智能正在通过提高安全性、更智能的调度和改进的质量控制来改变建筑行业。让我们来探讨这些进步如何保证该行业拥有更安全、更高效的未来。

人工智能正在通过优化项目排期、资源分配和任务管理来改变建筑行业，从而显著提高效率和生产力。它在提高安全性、决策能力和质量控制方面的关键作用在现代建筑实践中变得不可或缺。

尽管面临采用方面的挑战，但 AI 建筑市场在 2022 年的价值超过 25 亿美元，预计到 2032 年将飙升至 151 亿美元。这种激增得益于 AI 缩短时间表和降低成本的能力，为全球行业参与者带来了更智能、更安全和更高效的未来。

​

利用 AI 减少建筑工地的事故

根据联合国国际劳工组织的数据，继农业之后，建筑业是第二大危险行业。

2022 年，美国建筑业损失了 1,069 名专业人员，他们在工作中死亡，与上一年相比增加了 83 人。十多年来，美国建筑行业的死亡率一直徘徊在每 10 万工人 10 人左右，这突显了在这个高风险行业中改进安全措施的迫切需求。

人工智能在建筑行业的整合显着加强了建筑工地的安全措施。一些主要优势包括：

· 实时监控 需要持续监控施工活动，以便立即检测潜在风险，例如暴露的电线、不安全的脚手架或不充分的安全屏障。这种使用传感器或摄像头的持续监督可确保在危险情况升级为严重事故之前及时发现并解决。

· 风险隐患检测 可以通过先进的算法和数据分析技术快速检测隐患，例如结构薄弱、表面不稳定或设备使用不当。这确保了立即解决问题，以维护工人安全并防止事故发生。

· 法规遵从 通过持续评估是否遵守安全协议来强制严格遵守安全法规。这不仅降低了事故风险，而且确保了所有人员更安全的工作环境。

​

人工智能在建筑中的决策

在建筑行业，紧张的项目截止日期、动态的工作环境以及不断需要高效地协调多个团队和资源是常态。鉴于该行业的快节奏，迅速而准确地做出明智决策的能力至关重要。

这就是数据驱动的决策发挥作用的地方，它改变了建筑项目的规划和执行方式。通过利用先进的人工智能技术，该行业可以前所未有的速度和精度分析大量的建筑数据。诸如 Ultralytics YOLOv8 之类的人工智能模型一直在彻底改变该行业，在 物体检测、分割 和 物体跟踪 方面提供帮助，从而通过计算机视觉推动建筑行业内工作流程的变革和改进。

​

主要优势包括：

• 知情且主动的规划。人工智能使项目经理能够预测潜在的问题，无论它们是设计错误、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控材料来帮助进行库存跟踪。机器学习可以根据实时洞察调整时间表，从而有助于降低风险、确保更顺畅的项目执行并减少延误和成本超支。
  ‍
• 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，促进数据驱动的决策。 BIM 和 AI 共同提供的见解有助于简化规划、设计和管理流程，从而提高项目执行效率。
  ‍
• 资源优化。人工智能还有助于评估设备、劳动力和材料的可用性和使用情况，确保最大限度地利用资源，避免浪费。这不仅提高了生产力并降低了成本，还有助于提高效率和环境责任感，从而促进可持续的建筑实践。
  ‍
• 数据分析。 通过分析历史数据和当前项目指标，人工智能可以预测因天气、法规瓶颈、现场条件、劳动力短缺等造成的潜在延误。 战略性分析能够有条不紊地重新分配劳动力和材料，以确保项目进度。

人工智能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，而人工智能在保持高建筑标准方面发挥着重要作用。通过利用先进技术，人工智能确保施工过程的每个阶段都符合严格的质量标准。 

这不仅保证了最终结构的完整性，而且还提高了项目的整体安全性和耐久性。

以下是人工智能在建筑质量控制中的一些具体应用：

• 确保高施工标准：AI 系统旨在持续监控和评估施工活动，确保所有工作都符合既定的标准和法规。这种持续的监督有助于在整个项目生命周期中保持最高质量。
  ‍
• 减少返工需求： 通过及早发现缺陷，AI 显著减少了返工的需求。这不仅节省了时间和资源，还确保项目按计划进行。 
  ‍
• 简化检查流程： 基于人工智能的无人机和传感器能够自动执行检查流程，从而更快、更准确地发现潜在问题。 
  ‍
• 促进预测性维护： AI 算法分析设备数据以预测维护需求，从而减少停机时间并确保最佳性能。

建筑业中的人工智能：挑战

尽管规模庞大，但价值 12 万亿美元的建筑、工程和建造 (AEC) 行业在采用数字技术和创新实践方面一直滞后。作为全球最大的行业之一，它才刚刚开始在现代化和技术进步方面赶上其他行业。

麦肯锡报告指出，虽然专注于AEC（建筑、工程和建造）领域的技术正在进步，但尚未达到物流、制造和农业等其他成熟软件行业的规模和复杂程度。事实上，与其他行业（如制造业、建筑业和物流业）相比，AEC客户在IT方面的支出较少。这种较低的投资是AEC技术公司在高效增长方面面临挑战的原因之一。此外，相对于其规模而言，该行业的规模化企业和独角兽企业也较少。

IT 预算分配的减少，加上市场的分散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费用是人工智能在建筑市场增长的主要障碍。在建筑项目中实施人工智能技术需要大量的资金投入，包括人工智能系统的购置、必要的硬件和软件以及专业知识。

此外，运营和维护成本，例如雇用熟练人员、定期更新以及满足基础设施需求，可能相当可观。正如Global Market Insights所强调的那样，这些高成本使得中小型建筑公司难以采用人工智能解决方案。然而，了解如何在建筑中使用人工智能对于该行业弥合这一差距并实现更高的效率和创新至关重要。

建筑行业中人工智能驱动的机器人技术：一个新领域

设想这样一种情景：机器人取代建筑工地上的工人，从而降低人员受伤或死亡的风险。

随着建筑业在人工智能的驱动下迈向数字时代，机器人技术正在将未来主义的愿景带到建筑工地。虽然人工智能增强了决策和质量控制，但机器人技术提供了这些进步的切实体现。

机器人技术是工程学的一个分支，它将计算机科学与机械和电气工程相结合，近年来已扩展到建筑领域。机器人已经存在了几十年，但只是在最近才开始显著普及，这主要是由于在 COVID-19 大流行之后，人们对它的兴趣和采用程度有所提高。因此，这开启了许多新的可能性。

机器人能够自动化重型机械和车队，以执行挖掘、运输、负载提升、混凝土作业和拆除等任务。此外，先进的施工方法正在利用机器人技术进行废物管理、任务自动化和工业化施工。

2023 年全球建筑机器人市场规模估值为 4.425 亿美元，预计到 2030 年将增长到 12 亿美元。

推动这场变革的建筑机器人主要分为三大类：

· 固定机器人。这些机器人在不移动其底座的情况下运行，包括龙门机器人、机械臂和电缆机器人等类型。

· 移动机器人。它们提高了施工效率，并且可以导航不平坦的地形，类型包括轮式、步行式、飞行式和游泳式机器人。

· 集群机器人。 许多小型机器人协同工作以自主构建设计，遵循计划的路径以避免碰撞。

最后的想法

人工智能正在通过优化项目排期、资源分配和任务管理来改变建筑业的面貌，从而显著提高效率和生产力。人工智能在提高安全性、决策能力和质量控制方面的作用正变得越来越重要。

尽管存在挑战，但 AI 的集成以及机器人技术和 BIM 技术的进步，有望为建筑业带来更智能、更安全和更高效的未来。

渴望了解更多关于 AI 的知识吗？成为 Ultralytics 社区 的一员！深入研究我们的 GitHub 存储库，了解人工智能的最新进展。了解我们的 AI 解决方案如何彻底改变医疗保健和自动驾驶。与我们联系，共同学习和创新！