建筑行业中的 AI：挽救生命、降低成本、提升质量

AI 正通过提升安全性、优化排期和改进质量控制，推动建筑行业变革。让我们来看看这些进步如何助力行业迈向更安全、更高效的未来。

AI 正通过优化项目排期、资源分配和任务管理来改变建筑行业，从而显著提升效率和生产力。AI 在加强安全、决策和质量控制方面发挥着关键作用，正成为现代建筑实践中不可或缺的一环。

尽管面临采用方面的挑战，AI 建筑市场在 2022 年的估值已超过 25 亿美元，预计到 2032 年将增长至 151 亿美元。这一增长得益于 AI 缩短工期、降低成本的能力，为全球行业参与者带来更智能、更安全、更高效的未来。

图 1。建筑市场中的 AI：全球统计数据。

利用 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，美国建筑业遭遇了1,069 名专业人员丧生的惨痛损失，这些人是在工作期间遇难的，死亡人数比上一年增加了 83 人。十多年来，美国建筑业的死亡率一直徘徊在每 10 万名工人约 10 人，这凸显了这个高风险行业亟需采取更完善安全措施。

将 AI 融入建筑业，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视建筑施工活动，以便立即发现潜在风险，例如裸露的电线、未固定的脚手架或不合格的安全围栏。通过传感器或摄像头进行持续监控，可确保及时发现并处理危险情况，避免其演变成严重事故。
• 风险隐患检测可以通过先进算法和数据分析技术，快速发现结构薄弱、地面不稳或设备使用不当等危险。这有助于立即解决问题，保障工人安全并预防事故。
• 法规合规通过持续评估安全规程的执行情况，确保严格遵守安全法规。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超过了其他任何行业。

AI 在建筑业中的决策作用#

在建筑行业，项目期限紧迫、工作环境不断变化，而且必须持续协调多个团队和资源并确保效率，这些都是常态。考虑到该行业节奏很快，迅速、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，行业可以更快速、更精准地分析大量建筑数据。像 Ultralytics YOLOv8 这样的 AI 模型支持目标检测、分割和目标跟踪，利用计算机视觉帮助改进建筑工作流程。

图 3。Ultralytics YOLOv8 用于目标检测的示例。

主要优势包括：

• 有据可依、主动积极的规划。AI 能帮助项目经理提前预判潜在问题，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计数和监控材料，帮助跟踪库存。机器学习可依据实时洞察调整时间安排，从而帮助降低风险、确保项目顺利执行，并减少延误和成本超支。
• 建筑信息模型（BIM）：建筑业中的 BIM 技术通过提供物理特征和功能特征的详细数字化表示，促进数据驱动决策。BIM 与 AI 相结合，可以为规划、设计和管理流程提供有益参考，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，确保充分利用资源，避免浪费。这不仅能提高生产力、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 可以预测天气、监管瓶颈、现场条件、劳动力短缺等因素可能造成的延误。战略分析能够有条不紊地重新分配劳动力和材料，确保项目按计划推进。

AI 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 AI 在维持高标准建筑质量方面发挥着重要作用。借助先进技术，AI 能确保建筑流程的每个阶段都达到严格的质量标准。

图 4。建筑业的数字化程度不断提高。

这有助于确保最终结构的完整性，并提高项目的整体安全性和耐久性。

以下是 AI 助力建筑业质量控制的一些具体方式：

• 确保高标准的建筑质量：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。这种持续监督有助于在项目整个生命周期内维持最高质量。
• 减少返工需求：通过及早发现缺陷，AI 能显著减少返工需求。这不仅节省时间和资源，还能确保项目按计划进行。
• 简化检查流程：AI 驱动的无人机和传感器可自动执行检查流程，更快速、准确地发现潜在问题。
• 支持预测性维护：AI 算法会分析设备数据，预测维护需求，从而减少停机时间并确保设备保持最佳性能。

建筑业中的 AI：面临的挑战#

尽管规模庞大，12 万亿美元的建筑、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落后。这个全球最大的行业之一才刚开始追赶其他行业的现代化和技术进步步伐。

麦肯锡报告指出，虽然面向 AEC 行业的技术领域正在发展，但尚未达到物流、制造业和农业等成熟软件行业的规模和复杂程度。事实上，与制造业、建筑设计和物流等行业相比，AEC 客户在 IT 上的支出更少。投资较低，使 AEC 科技公司难以高效发展。此外，与行业规模相比，该行业的规模化企业和独角兽企业也较少。

IT 预算分配减少，加上市场分散和根深蒂固的模拟作业方式，阻碍了行业进步。平均而言，AEC 企业仅将 1% 至 2% 的收入用于 IT，远低于其他行业通常的 3% 至 5%。

投资和运营相关的高昂费用，是 AI 在建筑市场发展的主要障碍。在建筑项目中实施 AI 技术需要大量资金投入，包括购置 AI 系统、必要的硬件和软件，以及专业人才。

此外，运营和维护成本也可能相当可观，例如聘用熟练人员、定期更新系统以及满足基础设施需求。Global Market Insights 指出，这些高成本使中小型建筑企业难以采用 AI 解决方案。尽管如此，了解如何在建筑业中使用 AI，对于帮助该行业弥合差距、提高效率并推动创新至关重要。

建筑业中的 AI 驱动机器人：新前沿#

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

随着建筑行业在 AI 驱动下迈入数字时代，机器人技术正让这一未来愿景在建筑工地成为现实。AI 提升决策能力和质量控制，而机器人技术则让这些进步得以切实应用。

机器人技术是融合计算机科学、机械工程和电气工程的工程分支，近年来不断拓展至建筑行业。机器人已经存在数十年，但直到最近才显著普及，主要得益于 COVID-19 疫情后兴趣和采用率的提升。这也带来了许多全新的可能性。

机器人能够自动操控重型机械和车队，执行挖掘、运输、吊装、混凝土施工和拆除等任务。此外，先进的建筑方法还利用机器人技术进行废弃物管理、任务自动化和工业化建造。

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 年将增长至 12 亿美元。

图 5。全球建筑机器人市场正快速增长。

推动这场变革的建筑机器人主要分为三类：

• 固定式机器人。这类机器人运行时底座不移动，包括龙门机器人、机械臂和缆索机器人等。
• 移动机器人。这类机器人能够提升建筑效率并在不平坦地形中移动，包括轮式、步行式、飞行式和游泳式机器人。
• 群体机器人。多台小型机器人协同自主构建设计方案，并沿着规划好的路径行进以避免碰撞。

总结#

AI 正通过优化项目排期、资源分配和任务管理，改变建筑业的面貌，从而显著提高效率和生产力。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，AI 与机器人技术和 BIM 技术的进步相结合，有望为建筑业带来更智能、更安全、更高效的未来。

想进一步了解 AI？加入 Ultralytics 社区！访问我们的 GitHub 仓库，探索人工智能的最新进展。了解我们的 AI 解决方案如何应用于医疗保健和自动驾驶汽车。联系我们，一起学习、共同创新！