最近，“ChatGPT”又一次刷新了大众对人工智能的认知，人工智能可以通过自然语义和人类进行对话并出色地解决问题，这一突破性进展不禁让人发出“要我何用”的感叹。不过大家也不用过于焦虑，今天就从咱的老本行——建筑行业出发，探讨下人工智能到底是什么，会对我们的工作产生怎样的影响。感兴趣的话一起来看看吧~ 
人工智能（AI），将智能机器的力量与人类的聪明才智相结合，是数字化大脑。凭借着学习、解决和识别问题的能力，使机器人、区块链和3D打印等先进技术成为可能，其发展速度和规模远超人类想象。
建筑行业一直是数字化进程较为缓慢的行业。在全球范围内，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，预计到2023年将保持4.2%的增长，这一巨额增长主要归因于建筑数字化创新。 人工智能将在未来10年内比过去100年中的任何其他技术更能改变我们的行业，2023 年将是它站稳脚跟的一年。人工智能有望重塑建筑物的设计、建造和运营方式。 正如ChatGPT 可以在几秒钟内将AI的丰富知识传递给任何可以提出问题的人一样，AI可以快速有效地解决困扰建筑业几个世纪的问题，而无需配备麻省理工学院和斯坦福大学教育的专业人士学习其密码。 如果听起来还是一头雾水的话，没关系，咱们先来了解了解几个基本概念。
人工智能 （AI） 是一个描述机器模仿人类认知功能的聚合术语，机器可以模仿人类的认知来识别问题、解决问题、甚至是学习。机器学习是 AI 的一个子集，它使用统计技术赋予计算机系统从数据中“学习”的能力，而不需要明确的编程，这就是自然语义识别技术。最近很火的“ChatGPT”即是一款人工智能技术驱动的自然语义处理工具。所以，自然语义的核心其实是机器学习。 机器学习的算法有很多，其中一种是通过“问题树”的形式引导你逐渐流向某一个精确的分支。这里举个简单的例子。如果你想知道你是否容易得某种疾病，“问题树”就会问你，比如“你多大了?”然后，“好的，你锻炼吗?”等等。如果你说是，你就去一个分支，如果你说不是，你就去另一个分支。这是一个完全有效的机器学习算法。当应用于建筑时，“问题”和算法变得更加复杂。例如，机器学习程序可以跟踪和评估项目进度，以尽早识别进度风险。这些算法可能会“询问”有关土方开挖量、机器正常运行时间和停机时间、天气情况以及以前的项目情况等问题，以生成风险评分。机器学习就像一个智能助手，可以整合海量数据，然后提醒项目经理需要注意的关键事项。这里可能有小伙伴发现了重点——数据处理。没错，数据处理是关系到建筑行业工作效率的核心因素。在建筑等动态复杂的行业中收集和管理数据比在制造和汽车等受控环境中更具挑战性，这或许也是建筑业数字化整体落后的原因之一。AI可以应用到几乎整个建筑项目生命周期中，包括:设计、招标和融资、采购和施工、运营及资产管理、商业模式的转变。建筑行业人工智能的最大价值在于：可以协助解决包括安全、劳动力短缺、成本和进度超支问题在内的一些严峻的挑战。
尽管雇用了最好的项目团队，但大多数大型项目都会超出预算。AI可以根据项目规模、合同类型和项目经理的能力水平等因素预测成本是否超支，并根据开始日期和结束日期等历史数据来规划项目的时间安排。此外，AI还能帮助员工远程访问现实生活中的培训材料，帮助他们快速提高知识技能，这将减少新资源载入项目所需的时间，因此加快了项目交付。所谓“生成式设计”即建立在数字化制造条件下的、基于协议与规则的、用户深度参与产品生成过程的设计途径。AI将建筑模型信息化，可为建筑、工程和施工专业人员提供洞察力，以有效地规划、设计、建造和管理建筑物和基础设施。为了规划和设计项目的建设，建筑信息模型需要考虑建筑、工程、机械、电气和管道（MEP）计划以及各自团队的施工顺序。
AI可以针对当前方案可能产生的变化，设计生成备选方案。一旦用户在模型中设置了需求，生成设计软件就会创建针对约束条件优化的3D模型，从每次迭代中学习，直到得出理想的模型。
每个建设项目都有一些风险，这些风险有多种形式，如质量、安全、时间和成本风险。项目越大，风险就越大。如今，总承包商可以使用AI技术解决方案来监控工作现场的风险并确定其优先级，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。
未来的算法将使用一种称为“强化学习”的人工智能技术。这种技术允许算法根据反复试验进行学习。它可以根据类似的项目评估无数的组合和替代方案。这将非常有助于项目规划，因为它优化了最佳路径，并随着时间的推移自我纠正。
有些项目正在使用建筑工业机器人，以比人类更高的效率执行重复性任务，例如浇筑混凝土、砌砖、焊接和拆除。挖掘和准备工作由自动或半自动推土机进行，这些推土机可以在人类程序员的帮助下按照精确的规格工作。这为建筑工作本身腾出了人力，并减少了完成项目所需的总时间。项目经理还可以实时跟踪作业现场工作。通过使用面部识别、现场摄像头等类似技术来评估工人的生产力和对程序的遵守情况。
建筑工人在工作中死亡的概率是其他工人的五倍。根据专家的说法，建筑业私营部门死亡（不包括高速公路碰撞）的主要原因是跌倒，其次是被物体击中，触电和夹在建筑材料之间。AI技术创建了一种算法，可以分析建筑工人工作现场的照片，扫描它们是否存在安全隐患。例如工人是否佩戴防护设备，并将图像与其事故记录相关联。这项技术可以潜在地计算项目的风险评级，以便在检测到威胁升高时进行安全提示。
劳动力短缺和提高行业低生产率的愿望一直是建筑业亟待解决的问题。AI可以更好地规划劳动力和机械在工作之间的分配情况，通过实时数据分析将生产率提高多达50%。AI不断评估工作进度以及工人和设备的位置，使项目经理能够立即分辨出哪些工作现场有足够的工人和设备,可以按时完成项目，哪些进度落后需要增派人手。 像Spot the Dog这样的人工智能机器人可以每晚自主扫描工地来监控进度——使像Mortenson这样的大型承包商有可能在熟练劳动力短缺的偏远地区完成更多工作。
建筑公司越来越依赖由自主机器人组成的场外工厂，这些机器人将建筑物的组件拼凑在一起，然后由现场的人类工人拼凑在一起。像墙壁这样的结构可以通过自主机械比人类更有效地完成装配式，当结构安装在一起时，让人类工人完成管道、HVAC 和电气系统等细节工作。
在创建大量数据的时候，人工智能系统每天都会接触到无穷无尽的数据，需要从中学习和改进。每个工作现场都成为人工智能的潜在数据源。从移动设备、无人机视频、安全传感器、建筑信息模型 （BIM） 等捕获的图像生成的数据已成为信息池。这为建筑行业的专业人士和客户提供了一个思路：可以在大数据的帮助下分析数据产生的相关因素并从中受益。
项目经理可以在施工完成后很长时间内使用AI。通过传感器、无人机和其他无线技术收集有关结构的信息，AI可以获得有关建筑物、桥梁、道路以及建筑环境中几乎所有事物的运行和性能的宝贵见解，为运营维护提供保障。
工程师可以戴上虚拟现实眼镜，控制建筑机器人完成工作;人工智能正被用于规划现代建筑中电气和管道系统的布线；公司正在使用人工智能为工作场所开发安全系统......人工智能正在一步步深入到建筑界。
尽管预测会出现一些失业，但人工智能不太可能取代人类劳动力。相反，AI能够协助人类构建建筑数字化生态系统，它将改变建筑行业的商业模式，减少昂贵的成本损失，减少工地伤害，并提高建筑运营效率。
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