旨在巧妙地打击围绕人工智能的夸大炒作,广告牌 比利时安特卫普的一个建筑工地,六月读到“嘿 ChatGPT,完成这座建筑。”
人工智能是为 ChatGPT 等聊天机器人提供动力的技术,短期内不会用于组装公寓或建造体育场,但在建筑业(一个以剪贴板和 Excel 电子表格而闻名的行业)中,该技术的迅速普及可能会改变项目的速度完成的。
无人机、相机、移动应用程序甚至一些机器人越来越多地在庞大的工作现场绘制实时进度图,使建筑商和承包商能够跟踪和提高项目绩效。
“忘记建造摩天大楼的机器人吧,”为建筑工地开发项目管理软件的 Voyage Control 首席执行官詹姆斯·斯旺斯顿 (James Swanston) 说道。 “这是更基本的事情,获取所需的数据,然后更好地使用它。”
建筑业有 长期以来被认为是数字化落后者,但建筑师经常使用数字工具来设计项目和创建蓝图。 看到平板电脑和 无人机 在相同的工作地点 安全帽 安全背心很常见。
现在,头盔式摄像机可以捕捉现场的镜头,以便在新的工作人员或材料到达时进行协调,而精确的传感器可以检测新窗口是否偏离项目蓝图几毫米并需要调整。 人工智能开始应用于房地产买卖:全球经纪商 JLL 最近推出了 自己的聊天机器人 为客户提供见解。
这种对数据的扩展分析正在为许多人希望通过减少导致施工成本日益增加的臃肿的时间表和浪费来大幅提高准确性、速度和效率奠定基础。
“就花费的美元而言,建筑业是世界上最大的行业,但就技术采用和生产率提升而言,我们的生产力却是最低的,”南加州大学教授戴维·杰森·格伯(David Jason Gerber)说,他的研究重点是先进技术建设中。
但该行业对人工智能技术的接受面临着挑战,包括对准确性和幻觉的担忧,其中系统提供了不正确或无意义的答案。
进一步的数据收集一直是一个棘手的问题,很大程度上是因为大型建设项目的性质:没有两个开发项目是相同的,地形和当地法规差异很大,并且每个项目都会聚集新的承包商和分包商团队。 这类似于为每个大型项目启动一项价值数百万美元的业务。
协调复杂的供应、劳动力和时间表仍然是一项艰巨的任务。 但初创企业和投资者看到了机会,特别是当机器学习模型被用来提高项目绩效时,机器学习模型会吸收大量数据来辨别模式并预测类似情况将如何发展。
专注于房地产投资的风险投资公司 Fifth Wall 的合伙人莎拉·刘 (Sarah Liu) 表示,疫情已经促使建筑公司采用更多数字工具,以便他们在封锁期间能够在现场工作,从而加速了新技术的开发。
“最好的公司不会标榜自己是人工智能公司,”她说。 “他们标榜自己是解决问题的公司。”
由帮助起草英国国家人工智能战略的 Dev Amratia 领导的建筑咨询公司 nPlan 使用复杂的算法来绘制大型基础设施项目的进度,并避免错误或供应缺口。 其机器学习系统接受了超过 740,000 个项目的数据库的训练。
该公司迄今为止最大的项目是对英格兰北部铁路基础设施进行 110 亿美元的大修,该项目将利用从研究大量项目中获得的经验教训,为建筑商创建详细的实时项目地图,预计将减少多达 5总成本的百分比。
Buildots 是一家以色列初创公司,通过可穿戴摄像头分析建筑进度提供项目管理指导,该公司签署了其第一个美国项目的协议, 曼哈顿的综合用途开发项目。 该公司 委托进行了一项研究 对 64 个国际建筑工地进行调查后发现,平均只有 46% 的工地在任何时间都在使用,这证明组织和调度不善。
“在我们研究过的最好的建筑工地,进度每周变化 30%,”该公司首席产品官兼联合创始人阿维夫·莱博维奇 (Aviv Leibovici) 说。 “我认为这个行业效率严重低下。”
建筑公司也对其内部技术进行了大量投资。 Avison Young 的项目管理服务部门声称,其专有软件和管理程序平均可以缩短 20% 的开发时间。
萨福克是波士顿的一家大型建筑公司,投资了 1.1 亿美元来资助建筑初创企业,它拥有一支由 30 名数据分析师组成的团队,负责从工地收集和审查信息。 在海因斯开发的 51 层波士顿南站塔的建筑工地上,起重机配备了摄像头,可以记录和标记建筑物框架上使用的钢材,从而创建预计将在未来用于其他项目的数据集。 其他程序被用来跟踪进度,甚至预测事故。
“我们这个行业的失业率为零; 技术只会帮助现有工人做得更多,”萨福克董事长兼首席执行官约翰·菲什 (John Fish) 表示。 “人工智能将取代那些不使用人工智能的公司”
人们对人工智能及其报告的准确性问题感到担忧,因为它被用于安全如此重要的行业。 建筑软件公司 Bentley Systems 的首席技术官朱利安·穆特 (Julien Moutte) 表示,像 ChatGPT 这样的程序有一种不幸的倾向,即偶尔会根据错误的预测来编造答案。
“在基础设施方面,这是我们负担不起的,”他说。 “我们不能让人工智能产生桥梁设计的幻觉。”
但事实证明,所谓的更快、更便宜的工作能力很有吸引力。 位于加利福尼亚州山景城的达斯蒂机器人公司 (Dusty Robotics) 是一家科技公司,该公司开发自主设备来追踪建筑工地的建筑蓝图,而这项工作通常由手工完成。 在研究该行业时,该公司首席执行官泰莎·刘(Tessa Lau)观察到工人们用粉笔和胶带测量计划; 一些工人甚至尝试用胶带将钢笔粘在 Roombas 上。
刘女士担心工人们对机器人和人工智能侵入他们的工作场所会有什么反应。 但在一个渴望吸引年轻工人的行业中,为潜在的学徒提供使用无人机和机器人的能力可以帮助招聘和留住人才。
北加州的工会木工培训师托尼·埃尔南德斯 (Tony Hernandez) 教学徒使用无人机和达斯蒂机器人,他认为这些技术“只是另一种工具”。 他更喜欢机器人来追踪线条,而不是弯下腰去追踪自己,这意味着他的膝盖磨损更少。
“这是一个很好的保留工具,”他说。 “它吸引了在 Xbox 上长大的孩子,他们可以在五个小时的课程中掌握这些工具。”
Dusty 在美国各地拥有 120 个站点,但这仅仅是开始。 刘女士将这些可以收集千兆字节数据的装置称为“训练未来人工智能的特洛伊木马”。
降低风险可能最终是这项技术发挥作用的地方。 根据工作地点和性质,保险可占单个项目成本的 10%,很容易达到数亿美元。 现在,随着人工智能提供更好的方法来继续完成任务,风险更低,保险选择也更便宜。
Shepherd 是一家保险初创公司,利用建筑数据为承包商提供更便宜的保费。 Wint 是一家以色列初创公司,它使用专有的传感器和算法来消除水灾,大约三分之一的建筑工地损失索赔是由水灾造成的,该公司已在大约 2,500 个项目中使用。 慕尼黑再保险公司的一项研究发现,Wint 可以将损失率降低 90%。
Shepherd 联合创始人兼首席执行官贾斯汀·莱文 (Justin Levine) 表示:“保险成本可能决定项目能否获得可持续融资。”