今年是2033年。计划高层在一个大城市的主人正寻求建立预制模块和可回收利用,低碳材料。预计尽快开始工作,因此承包商不能花大量的时间弄清楚有多少每个材料需要完成项目。在整个项目过程中,业主希望整个项目团队能够使用人工intelligence-powered建设软件筛选相关的信息在几秒钟的数千页的文档。
“所有这些东西相结合的话,我认为你将看到巨大的变化,”帕特里克。墨菲说,首席投资官沿海建设。”,在十年,我认为这将是一个未被承认的行业在很大程度上,与今天相比。”
沿海建筑能数本身最早采用者AI的大项目。该公司最近赢得一个奖项从美国总承包商对其使用人工智能评估工作等豪华住宅在迈阿密广场科勒尔盖布尔斯。但据墨菲,公司进军AI不仅仅是创新;这是在回应一个真正的需要。
“我决定看看我们的财务报表和看到的最大的花,和最大的开销在我们公司,和大多数建筑公司,是评估部门,”墨菲说。”,当我们分析,我们意识到,起飞…,测量,就是把约50 - 60%的时间和金钱。这就是当电灯泡了。”
根据沿海建设新闻发布对其AGC荣誉,公司削减近14000小时的工作并保存在第一年使用Togal几乎100万美元。墨菲AI,剥离公司成立,承诺减少起飞过程从几分钟仅仅几周。墨菲指出现在的工具附带ChatGPT功能,允许制造商使用自然语言查询来搜索信息在不同类型的计划文档,规范,合同、发票、时间表和预算。Togal.AI’s ChatGPT models understand the context and intent of the queries. Murphy says the technology will eventually be able to convert flat 2D images of construction plans, extract copious data from them based on millions of other plans, and convert them into text format.
墨菲指出,人工智能可以让人类通常花两到三天着色和跟踪计划集中精力更多战略任务的建设项目,最终导致更好的结果和更少的金融负担总承包商和分包商。
“有错过的东西,改变订单越来越少,你可以真正了解那份工作就会上升,”墨菲说。“现在,大多数人没有的奢侈品。他们很忙,他们花费他们的时间愚蠢的任务。”
但是没傻的任务呢?PlanHub Ro Bhatia,总裁兼首席执行官说,人工智能是有很大潜力的,它有效地检测和解决水泥生产中的缺陷。纯粹的操作方面的建设,Bhatia认为人工智能加速数据分析和帮助项目团队可以更快、更好的决策和更大程度的确定性。通过分析数据从过去的项目,人工智能系统可以识别模式和预测哪些组件的建筑最有可能失败,允许承包商为他们的客户提供更全面、准确的保证。专家巴蒂亚和墨菲说人工智能系统也可以使用洞察从过去的项目识别潜在的延迟和帮助承包商安排工作更有效率。
“在分段装配,我期待AI和ML将很快变得更加相关的定制和发送投标,投标水准…和风险管理,”巴蒂亚说。
施工操作的另一个方面可以用AI繁荣发展188金宝搏导航。创始人兼总裁克里斯•马丁阿特拉斯营销,说ChatGPT可以用作通用商业研究和发展中关键字和188金宝搏导航标签加强建筑公司的搜索引擎优化策略。然而,他警告说,ChatGPT往往会产生不准确的内容,即使严重提示,并不总是能够真实地传达品牌的故事。和它能够抓住的信息可能会导致法律问题为承包商如果是剽窃。
在物理方面的风险,一些人认为人工智能潜力,加强施工安全由于不幸的事故如何发生的数据量。墨菲指出,许多事故是可重复的和可预见的,所以能够使用AI提前计划和抢占危险任务,比如挖沟或放置在阳台栏杆可以帮助承包商“工作。”
同样,克丽丝Lengieza,全球伙伴关系和联盟的副总裁Procore技术,指出人工智能程序可以验证某些任务进展。例如,如果一个人类建筑工人说他或她完成了四分之一的石膏板多层建筑的一个特殊的地板上,一个人工智能程序可以证实或反驳。需要人类调和这两个数据输入,但每次有人,这火车AI和使它更复杂。
Lengieza认为承包商与大量数据将是最适合影响人工智能发展的方式。ChatGPT只有有效的机器学习模型的数据,所以当这些数据不是现成的吗?
“(在)建设,特别是施工技术,很多公司的方法是“我想保持我的数据,这是我的数据,我要抓住它,让它真正的紧张,“Lengieza说。”,这当然不是跨平台集成。这当然不是公开的。所以你不能训练这些模型如果数据不存在,对吗?”
但数据只是等式的一部分。另一部分是信任。这将需要一些时间。承包商和业主都不会真正感到舒适与人工智能,直到他们理解它是如何工作的。
“把它像自动驾驶汽车;有多少人真正舒适的车在旧金山,不是一个超级没有司机在哪里?”Lengieza问道。
不过,可以改变,通过适当的教育。Lengieza说,终极目标是技术达到一个地步承包商不一定意识到他们甚至使用人工智能;他们只知道他们的工作更容易。
“我们需要大量的案例研究、“Lengieza说。“我们需要很多的案例研究,做对了,我们需要的案例研究哪里出问题了,这样人们就可以避免常见的陷阱”。
如果历史是任何指示,承包商不仅处理装备精良,但利用,颠覆性创新。持续的AI热潮似乎艰巨的一个行业,始终难以找到合格的工人,但不久前,建筑信息建模也曾经是闪亮的,新的。
Lengieza指出BIM现在是一个标准的施工操作的一部分。他认为AI可能遵循同样的路径,与“最大的大型“承包商首先尝试,然后看到技术“细流下落”分包商。但是当这一切发生时,Lengieza希望这个行业能理解责任必须使用人工智能没有把任何人处于劣势。
“如果我们能民主化AI每个人,我们用它来改善整个项目,提高交付,提高产品的盈利能力,那么我们可以使用它来改善每个人的可交付成果,提高盈利能力,”他说。“业务需求驱动创新很多时候,周围还有很多业务需要确保你是人们要对自己的行为负责,人们提供他们应该什么。”
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