人工智慧不能建高層建築，但可以加快工作速度
開發商正在接受無人機、相機、應用程式和機器人等人工智慧工具，這些工具可以減少使建築成本越來越高的時程表和浪費。
為了狡猾地揶揄圍繞人工智慧的誇大炒作，比利時安特衛普一個建築工地的看板在六月寫著“嘿，ChatGPT，完成這座建築”。
人工智慧是ChatGPT等聊天機器人的技術，不會很快組裝公寓或建造體育場，但在建築業——一個以剪貼板和Excel試算表而聞名的行業——技術的快速接受可能會改變專案完成的速度。
無人機、攝影機、移動應用程式甚至一些機器人越來越多地在龐大的工作現場繪製實時進度，使建築商和承包商能夠跟蹤和提高項目績效。
“忘記機器人建造摩天大樓吧，”為建築工地生產專案管理軟體的Voyage Control首席執行長詹姆斯·斯旺斯頓（James Swanston）說。“這是一件更基本的事情，獲取你需要的數據，然後更好地使用它。
長期以來，建築行業一直被認為是數字落後者，但建築師經常使用數位工具來設計專案和創建藍圖。在同一工作場所看到平板電腦和無人機以及安全帽和安全背心是很常見的。
現在，頭盔攝像機可以捕捉現場的鏡頭，以協調新的工作人員或材料何時到達，精確的感測器可以檢測新視窗是否距離專案藍圖幾毫米，是否需要調整。人工智慧開始被用於買賣房地產：全球經紀商仲量聯行（JLL）最近推出了自己的聊天機器人，為客戶提供見解。
這種對數據的擴大分析正在為許多人希望通過減少使施工成本越來越高的臃腫時程表和浪費來大幅提高準確性、速度和效率奠定基礎。
“就花費的美元而言，建築業是世界上最大的，但在技術採用和生產力提高方面，我們的生產力最低，”南加州大學教授大衛·傑森·格伯（David Jason Gerber）說，他的研究重點是建築業的先進技術。
但該行業對人工智慧技術的接受面臨著挑戰，包括對準確性和幻覺的擔憂，其中系統提供的答案不正確或荒謬。
進一步的數據收集一直是一個棘手的問題，這在很大程度上是因為大型建設專案的性質：沒有兩個開發專案是相同的，地形和當地法規大相徑庭，每個專案都有新的承包商和分包商團隊聚集在一起。這類似於為每個大型項目啟動數百萬美元的業務。
協調物資、勞動力和時程表的複雜芭蕾舞仍然是一項艱巨的任務。但初創企業和投資者看到了機會，特別是機器學習模型被用來提高專案績效，這些模型可以攝取大量數據來識別模式並預測類似情況將如何發展。
專注於房地產投資的風險投資公司Fifth Wall的合夥人Sarah Liu表示，大流行已經促使建築公司採用更多的數位工具，使他們能夠在封鎖期間在現場工作，從而加速了新技術的開發。
“最好的公司不會吹捧自己是人工智慧公司，”她說。他們吹捧自己是解決問題的公司。
由Dev Amratia領導的建築諮詢公司nPlan説明起草了英國的國家人工智慧戰略，該公司使用複雜的演算法來繪製大型基礎設施專案的進展，避免錯誤或供應缺口。它的機器學習系統在超過74萬個專案的資料庫上進行訓練。
該公司迄今為止最大的專案是耗資110億美元的英格蘭北部鐵路基礎設施大修，將利用從研究大量專案中收集到的經驗教訓，為建築商創建詳細的實時專案地圖，預計將削減高達5%的總成本。
Buildots是以色列的一家初創公司，通過可穿戴攝像頭提供專案管理指導，分析建築進度，簽署了其第一個紐約專案的協定，該專案是曼哈頓的一個混合用途開發專案。該公司委託對64個國際建築工地進行了一項研究，發現只有46%的平均工地在任何時候都在使用，這是組織和調度不力的證據。
“在我們研究過的最好的建築工地，進度每周變化30%，”該公司首席產品官兼聯合創始人Aviv Leibovici說。“我認為這個行業存在巨大的低效率。
建築公司也對其內部技術進行了大量投資。Avison Young的專案管理服務部門聲稱，其專有軟體和管理程式平均可以將開發時間縮短20%。
總部位於波士頓的大型建築公司薩福克（Suffolk）的子公司投資了1.1億美元為建築初創企業提供資金，薩福克（Suffolk）擁有一支由30名數據分析師組成的團隊，負責收集和審查工作現場的資訊。在波士頓南站大廈（South Station Tower）的一個建築工地，這是Hines的一個51層的開發專案，起重機有攝像頭記錄和標記建築物框架上使用的鋼材，創建了一個數據集，預計將在未來用於其他專案。其他程式正被用於跟蹤進度，甚至預測事故。
“我們行業的失業率為零;技術將幫助現有工人做更多的事情，「薩福克董事長兼首席執行長約翰菲什說。“人工智慧將取代不使用人工智慧的公司。
人們對人工智慧及其報告的準確性問題感到不安，它被用於一個安全如此重要的行業。像ChatGPT這樣的程式有一種不幸的傾向，即偶爾會根據不正確的預測來編造答案，建築軟體公司Bentley Systems的首席技術官Julien Moutte說。
“在基礎設施方面，這是我們負擔不起的，”他說。“我們不能讓人工智慧對橋樑的設計產生幻覺。
但事實證明，這種聲稱更快、更便宜的工作能力很有吸引力。加利福尼亞州山景城的一家科技公司Dusty Robotics開發自主設備來追蹤建築工地上的建築藍圖，這項工作通常是手工完成的。在研究該行業時，該公司首席執行長泰莎·劉（Tessa Lau）觀察到工人用粉筆和膠帶測量計劃;一些工人甚至嘗試將筆貼在Roombas上。
劉女士擔心工人對機器人和人工智慧侵佔工作現場的反應。但在一個迫切希望吸引年輕工人的行業中，為潛在的學徒提供使用無人機和機器人的能力可以説明招聘和留住人才。
北加州的工會木工培訓師托尼·埃爾南德斯（Tony Hernandez）教學徒使用無人機和Dusty機器人，他認為這些技術“只是另一種工具”。他更喜歡機器人來描線，而不必彎下腰來描摹自己，這意味著膝蓋的磨損更少。
“這是一個很好的保留工具，”他說。“它帶來了在Xbox上長大的孩子，他們可以在五個小時的課程中找出這些工具。
Dusty在美國各地擁有120個單位，但這僅僅是個開始。劉女士稱這些可以收集千兆位元組數據的單位為「訓練未來人工智慧的特洛伊木馬」。。
降低風險可能最終是這項技術發揮作用的地方。根據工作地點和性質，保險可以佔單個專案成本的10%，這很容易達到數億美元。現在，隨著人工智慧提供更好的方法來保持任務，風險更小，保險選擇更便宜。
保險初創公司Shepherd使用建築數據為承包商提供更便宜的保費。Wint是一家以色列初創公司，使用專有感測器和演算法來消除水災，這導致建築工地大約三分之一的損壞索賠，已用於大約2，500個專案。Munich Re的一項研究發現，Wint可以將損失率降低90%。
“保險成本可能是專案是否能夠獲得可持續融資之間的差異，”Shepherd的聯合創始人兼首席執行長賈斯汀萊文說。
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