人工智能于施工管理及自动化的实践应用
人工智能当下已成为一股无法阻挡的强大力量，广泛融入人类生活的众多领域。其中，建筑行业成为了人工智能近期迅猛发展的关键所在。在这个价值达 10 万亿美元的行业迈入更快速的数字化环境之际，人工智能的影响力正在彻底改变诸多传统方式。
规划设计
每一位建筑师都明白，设计绝非是线性的流程。鉴于尺寸、规模、布局、可达性以及碳足迹等众多参数存在频繁的变动，人工智能具备依据用户的特定需求来调整这些参数的能力，进而创造出能将设计潜力最大化的成果。实际上，在一项针对 2000 多位设计专业人员的调查中，55%的人表示他们已经接纳了人工智能或者开始对其进行尝试。
近期涌现出的工具如 Maket、ARCHITECHTURES、Ark Design AI、Sidewalk Labs、Hypar、Finch 等等。由于这些工具持续运用机器学习来剖析成千上万的规划，因而能够在设计开发阶段以最为高效和具成本效益的模式加以运用。
现场安全
鉴于建筑工人从事着诸如操控重型机械、高空作业、接触危险材料等各类工作，确保每个人的安全无疑是一项艰巨的挑战。作为一种解决方案，人工智能摄像机开始发挥效用。这些摄像机能够持续扫描现场，并借助图像识别算法来侦测潜在的安全隐患。
例如，Basic AI 公司运用此项技术来识别工人何时未佩戴头盔，并即刻提醒现场经理。该技术还能够侦测不安全的脚手架和积水问题，同时分析过往项目的数据，以识别规律并预测潜在的安全问题。
维护
建筑工地的另一个潜在难题是意外的机械故障。这类故障可能会引发严重的项目延误和成本超支，而像起重机和推土机这类设备对于施工进程至关重要。卡特彼勒（Caterpillar）公司就是应用人工智能驱动的预测性维护技术的范例。该公司通过人工智能算法分析安装在机器上的传感器所采集的数据，以预测设备可能出现故障或需要维护的时间。
随着温度、振动和声音等数据的收集，人工智能会剖析机械的健康状况以识别异常情况，比如发动机中异样的振动模式。由此，传统的维护方式变得更为高效和可靠。
风险评估
建设风险评估旨在识别建设项目中的危险因素。当下我们能够借助人工智能预测分析来助力降低这些风险。像 Construction IQ 这类工具能够对问题进行优先级排序并明晰风险，例如如果不处理问题可能产生的后果。
Autodesk 等公司使用 Construction IQ 从 BIM 360 Field 等程序收集数据，BIM 360 Field 是一种基于云的施工现场管理软件，能够让办公室和现场团队保持同步。而后，他们运用分析技术和机器学习将这些数据转化为可行的见解。每日风险评估功能通过算法对数以千计的项目问题进行排序，若涉及坠落、水灾或逾期安全检查的风险，则将问题划定为“高风险”。
可持续发展
鉴于当下的气候危机以及建筑材料显著的碳足迹，全球 38%的能源消耗与建筑业紧密相关。针对这一状况，人工智能技术提供了创新的办法，例如运用能源建模软件来模拟建筑物的能源使用强度，采用智能电网技术来调整照明和暖通空调系统，依据其生命周期选取可持续材料，以及管理废物和回收材料以实现可持续发展，最大程度延长可持续建设周期。
典型的公司有 Pello，其利用人工智能驱动的传感器来监测垃圾箱填充水平、追踪集装箱位置并展示污染情况；BuildingIQ，其使用名为预测能源优化的基于云的软件平台，能够将 HVAC 能源消耗降低 10 - 25%；CarbonCure，其借助人工智能来分析混凝土生产过程中的数据，并在混合流程中将二氧化碳注入混凝土中，二氧化碳通过化学方式转化为矿物质。
自动化
人工智能发挥作用的另一个重要层面是自动驾驶车辆在建筑中的运用。在机器学习的助力下，人工智能算法能够分析来自激光雷达和 GPS 传感器的数据，构建精细的建筑工地地图并侦测障碍物，同时能够自主操控挖掘机和推土机等设备。例如，Built Robotics 提供配备 360°智能摄像头的全自动挖掘机，而 Caterpillar 自 1994 年起就生产自动采矿卡车和推土机。
即便我们看到了上述所有的益处，但将人工智能融入建筑行业依然面临着一些挑战。主要的顾虑包含人类工人被替代，这致使建筑工人失业，因为在 2024 年 4 月，美国的公司中有近 65,000 人失业；人工智能的可靠性，因为这项技术并非毫无差错，且存在危及建筑工人安全的可能；最后是可能遭受外部来源网络攻击的分析数据的隐私和安全等级。
考虑到这些问题，将人工智能融入建筑行业尽管提供了众多令人振奋的可能性，然而它究竟能带领我们走多远，或者它是否会完全取代人类劳动力，自然还有待探讨。
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