人工智能在建筑行业中的优势
全球个人和企业每年在建筑相关活动上的支出超过10万亿美元，据预测，到2023年这一数字仍将以4.2%的速度增长。麦肯锡在2020年的报告《建筑行业的下一常态：颠覆如何塑造全球最大的生态系统》中指出，人们越来越关注基于人工智能的解决方案。
人工智能在建筑行业中可以帮助参与者在项目的整个生命周期中实现价值，包括设计、投标和融资、采购和施工、运营和资产管理以及商业模式转型。人工智能正在帮助整个行业克服一些最棘手的难题，尤其是安全问题、劳动力短缺以及超支和延期问题。
随着市场准入壁垒的不断降低，以及人工智能、机器学习和分析技术的加速发展，可以预见，未来几年人工智能将在建筑行业中发挥更重要的作用。
机器学习和人工智能在建筑行业中的应用潜力巨大。信息请求、待解决问题和变更订单在该行业中十分常见。机器学习就像一位聪明的助手，能够仔细审查这堆庞大的数据。然后，它会就需要项目经理关注的重要事项向他们发出警告。一些应用已经以这种方式使用人工智能。它的优势从日常的垃圾邮件过滤延伸到高级安全监控。下面来看看建筑行业中人工智能的10个例子。
防止超支
尽管大多数大型项目都由顶尖的设计团队负责，其成本仍常常超出预算。项目中使用人工神经网络，根据项目规模、合同类型以及管理人员的专业水平等因素预测超支情况。
预测模型利用计划开工和竣工日期等历史数据，为未来项目提出切合实际的工期安排。人工智能还帮助员工远程获取真实的培训材料，从而帮助他们快速提升技能和知识。这缩短了将新资源纳入项目所需的时间，从而加快项目实施进度。
建筑的生成式设计
建筑信息模型（BIM）是一种基于三维模型的流程，为建筑、设计和施工领域的专业人员提供信息，以便高效地规划、设计、建造和管理建筑物及基础设施。
要规划和设计项目施工，三维模型必须考虑建筑、结构、机械、电气和给排水图纸，以及各相关小组的工作顺序。关键在于确保各子团队的不同模型不会相互冲突。
降低风险
每个建筑项目都伴随着风险，这些风险以多种形式出现，例如质量、安全、时间和成本方面的风险。项目规模越大，风险越高，因为多个不同工种的分包商需要同时在工地上作业。
如今，总承包商使用人工智能和机器学习解决方案来跟踪和确定工地风险的优先级，因此项目团队可以将有限的时间和资源集中在最大的风险因素上。人工智能还用于自动为任务排定优先级。
项目规划
一家建筑勘察公司于2017年成立，其承诺是，其机器人和人工智能将成为解决工期延误和超预算建设项目问题的关键。该公司利用机器人对工地进行自主三维扫描，然后将数据输入深度神经网络，该网络对不同子项目之间的距离进行分类。
如果某处看起来不对劲，管理团队可以及时介入，在小问题演变成严重问题之前加以解决。未来的算法将采用一种称为“强化学习”的人工智能技术。这种方法使算法能够通过试错进行学习。它可以基于类似项目评估无数种组合和替代方案。这有助于项目规划，因为它能优化最佳路径，并随着时间推移自我修正。
打造更高效的工作岗位
一些公司开始提供无人驾驶建筑设备，以比人工更高效的方式完成混凝土浇筑、砌砖、焊接和拆除等重复性工作。土方和准备工作由自动或半自动推土机完成，这些设备可在人工程序员的操控下，按照精确的规格准备工作场地。
这使工人能够专注于实际的施工工作，并缩短项目的总耗时。项目经理还可以实时监控工地作业情况。他们使用人脸识别、本地摄像头和类似技术来评估劳动生产率和规程执行情况。
建筑安全
建筑工人在工作中死亡的概率是其他工人的五倍。根据OSHA的数据，在建筑行业私营部门（不包括道路交通事故）的死亡事故中，主要原因是坠落，其次是被物体击中、触电和被困。
一家位于波士顿的建筑科技公司正在开发一种算法，该算法可分析工地照片，扫描其中的安全隐患，例如工人未佩戴防护装备，并将图像与其事故记录进行比对。该公司表示，未来可能为项目计算风险评级，以便在发现风险升高时开展安全简报。
解决劳动力短缺问题
麦肯锡2017年的报告指出，建筑公司借助实时数据分析可将生产率提高50%。建筑公司开始使用人工智能和机器学习，以更好地规划各工作面的人员和设备调配。
一个持续评估施工进度以及工人和设备位置的机器人，使项目经理能够即时判断哪些工作面的人员和设备足以按计划完成项目，哪些工作面可以调配更多人手。
异地建造
建筑公司越来越多地依赖配备自主机器人的外部工厂，这些机器人将建筑构件组装在一起，随后由人员在现场完成安装。墙体等结构由自主机器以流水线方式组装，比人工更高效，而在结构组装完成后，工人则负责完成水暖和电气系统等细节工作。
建筑行业的大数据
在每天都会产生海量数据的时代，人工智能系统可以获得无穷无尽的数据，每天从中学习并不断改进。每一个工地都可能成为人工智能的数据来源。
来自移动设备拍摄的图像、无人机视频、安全传感器、建筑信息模型等的数据已汇聚成信息池。这使建筑行业的专业人员和客户能够借助人工智能和机器学习系统，分析并从数据得出的洞察中获益。
竣工之后
建筑物的管理者在建成之后很长时间内仍可使用人工智能。通过传感器、无人机和其他无线技术收集结构信息后，高级分析和基于人工智能的算法能够揭示建筑、桥梁、道路以及几乎所有人工环境设施的运行状况和性能，并提供有价值的洞察。
这意味着人工智能可用于追踪出现的问题，判断是否需要预防性维护，甚至管理人员行为以确保最佳安全状况。
