農民工越來越少,工程卻越來越多,"人工"智能是否能抗起重任?

農民工越來越少,工程卻越來越多,

工程建築行業支持著人類社會發展所需求的房屋、道路、基礎設施等需求。隨著人們的消費逐漸升級,人們渴望更優質的住所,更友好的環境以及更便利的基礎設施,一系列的需求促使著工程建築行業不斷髮展。

全球建築行業均面臨著諸多挑戰,如人才短缺、工程模型/圖紙與現場施工環境不符,資產管理效率低下等。但隨著智能技術的發展,以人工智能、雲計算、BIM等技術為代表的科技力量正在各方面改善當下建築行業的窘境。總體而言,在高新科技的支持下,工程建築行業正向著數據化和無人化發展。

作者 | 陸少遊、田辰

一、工程建築行業全球市場規模概述

工程建築行業支持著人類社會發展所需求的房屋、道路、基礎設施等需求。隨著人們的消費逐漸升級,人們渴望更優質的住所,更友好的環境以及更便利的基礎設施,一系列的需求促使著工程建築行業不斷髮展。美國市場調研機構Grand View Research 的一篇報告顯示,2017年全球土木工程行業(包含工程設計、施工和維護等領域)的市場規模高達7.84萬億美元。但由於全球的各國國情不一,工程建築行業的發展趨勢也各不相同。

農民工越來越少,工程卻越來越多,

2013-2018年中國工程總承包市場規模

數據來自:觀研天下數據中心

二、工程建築行業常用人工智能技術領域

建築信息建模(BIM):BIM以工程建築的各項相關信息作為基礎的數據模型,通過數據可視性、協調性、模擬性、優化型和可出圖性五大特點支持建築產品和項目的開發及管理工作。

機器人技術:包括無人打樁機和無人機等建築機器人。機器人技術使工程建築行業邁向無人化的重要技術,減少行業對勞動力的需求,並進一步保障生命安全。

機器學習:包括深度神經網絡、監督學習等算法。基於對數據的高效利用,機器學習技術能夠為建築行業的設計、檢修和管理等工作提供多維度分析,以支持更高質量的工程項目。

知識表徵:

以知識庫+推理機的模式來提供專業知識和經驗的專家系統,能夠幫助解決通常需要領域專家支持的複雜問題。專家系統能夠加速工程項目中文件檢索和故障排除等任務,減少對人類專家的依賴性。

計算機視覺:是機器對環境和其中的內容進行可視化分析的技術。配合傳感器或無人機等設備,計算機視覺技術能夠將工程項目的監控、檢查等工作更加規範化和高效化。

大數據技術:通過數據採集與預處理、數據存儲、數據查詢分析和可視化等方式為建築行業的項目管理、環境勘探等任務進行可量化、可衡量對比以及評估的工作模式。

物聯網技術:通過智能傳感器,智能儀表盤等設備對生產設備的運作狀況進行實時監控和數據收集,並利用計算機系統對傳感器所收集的圖像、聲音、溫度、震動等信息進行綜合處理分析,從而管控建築中的設施,從而實現設備監控、環境監測、智能家居和安防管理等任務。

三、人工智能技術在工程建築行業中的應用分佈

農民工越來越少,工程卻越來越多,

其他周邊場景:除上述內容,人工智能技術在工程建築行業仍有大量應用場景。本報告所涉及案例集中於財富全球500強工程建築行業公司,因此並未收錄所有當前在建築領域的智能應用。

四、500強公司人工智能技術落地案例簡述

中國建築:通過組織BIM團隊,全面利用數字化技術和智能建築軟件實現在“中國尊”大廈建築項目中的多項設計任務的智能化。包括建築設計模型及圖紙的建立、修改、優化等,團隊利用BIM程序完成了中國尊的超大3D結構掃描模型。其過程中90%的設計衝突都能夠通過BIM軟件協調解決,返工和修改頻率相比傳統模式減少了65%。

中鐵隧道:基於機器學習、大數據分析等技術打造的盾構TBM施工大數據應用平臺。通過監控應用模塊、數據分析模塊、業務管理模塊、大數據應用模塊、智能運維模塊和平臺移動應用APP實現對隧道盾構機施工的全面管控。除卻對機器本身的運行狀態進行監控分析,該平臺還能夠針對施工路徑所涉及的地面環境和地址結構進行分析,發掘潛在威脅,提高項目風險控制能力。

中鐵大橋:集合大數據,人工智能技術打造鐵路橋隧檢養修管理系統。通過WEB管理系統和智能終端APP讓鐵路檢修人員通過網頁端口以GIS地圖方式標記設備、人員的位置以及相應出勤軌跡等信息,並以圖標的形式將統計數據可視化。另一方面,智能終端APP能夠基於終端設備(手機或平板電腦)的傳感器實現採集系統對文字錄入、照相、錄音等工作的一體化,免除紙質表格填寫的低效工作模式。

中國中鐵:通過採用智能解決方案,以大數據應用大屏為切入點,建立IT大數據、業務大數據、管理大數據等不同應用主題對集團旗下多家機構的運營進行信息同步與相應的數據分析。解決方案會為企業不同部門構建機器學習模型,實現預測性維修、降低停機風險等功能。另一方面,其大數據分析模塊能夠以平臺的形式整合不同業務的數據,實現對車輛運營的安全、財務、設備與資產的管理工作。

五、工程建築行業人工智能應用侷限性分析

1. 數字化進度落後:工程建築行業在數字化技術的應用程度較其他行業處於落後狀態,因此導致人工智能沒有足夠的機會落地。即便如工程管理軟件、資產管理軟件等落地技術已經展現了一定的價值,但許多機構自身陳舊的管理體系並不足以部署這類信數字技術,更不用說進一步完成智能化轉型。

2. 工程環節割裂:由於工程項目的設計階段與施工階段通常有不同機構所承包,工程項目的各階段與環節往往處於被割裂的狀態,導致數據傳遞出現斷層,使數字化和智能化應用智能侷限在有限的場景中,無法貫通整個工程項目,從而導致發展受到侷限。

3. 行業態度保守:由於工程建築項目的週期較長,項目產品的使用壽命通常以十年為單位計算,從業者們相比新興科技更願意相信長期培養的專業經驗,力求項目穩妥。此外,新技術的使用,必然伴隨行業中不同角色企業權利和義務的變化,進一步將會影響各方的切身利益。因此在未明確新技術能夠帶來更大收益之前,各方利益相關者更願意持保守態度。

六、工程建築行業人工智能應用發展趨勢

1. 建築設計自動化:而隨著人工智能與軟件的結合,建築模型的構建、調整、模擬等工作將愈發便捷,甚至實現部分設計自動化。此外,沉浸式技術也已在建築設計場景的以應用。

2. 設施管理數字化:隨著建築領域的數據儲備將愈發豐富,人工智能技術對數據的分析能力能夠為建築項目的決策制定工作提供智能化的支持,優化工作負載、人員配備和工期調整等任務。

3. 施工流程無人化:隨著機器人技術的發展,砌磚、噴塗、鋪磚等任務都將有望由專有的機器人執行,以緩解人力資源匱乏的痛點。

4.安全保障智能化:人工智能結合智能攝像頭及傳感器,配合物聯網技術所構建的智能工地能夠實現對監控施工現場的人員、機械和物體的實施監控,預警潛在危險動作,從而保障員工生命安全。

5. 工程項目一體化:如何打通並串聯工程項目環節將是行業未來技術發展的大趨勢。以BIM技術為契機,未來的工程項目將能夠參考工業製造的模式,將建築視為一種工業產品進行設計、製造和日常管理經營,消除當前工程項目割裂所導致的窘境。

特別鳴謝

小庫科技 首席執行官 何宛餘

建築研究員 趙珂

* 本文為「智周」系列報告「核心版」,相應「深度版」的推出計劃將在後續公佈,敬請大家關注。針對「工程建築行業人工智能技術的應用現狀及展望」這一主題,有哪些方向或主題,你希望在報告深度版中讀到更詳細的闡述與分析,歡迎留言,這將成為我們製作報告深度版的重要參考。


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