物联网(IoT)传感器主要提供对操作堆栈的可见性，从而能够访问实时和准确的操作数据。将分析置于这些数据之上会产生仪表板和其他可视化表示，但AI通过利用数据流来训练模型和识别模式，更进一步。然后计算机可以像人类分析师一样进行观察，但速度和规模惊人。人工智能使得以稳健和可扩展的方式预测和预报事件成为可能。这可以创造巨大的商业优势。在本文中，我们描述了人工智能和物联网在建筑中的应用。使用物联网技术改造建筑行业可以提高施工期间的生产力、质量和安全性，减少环境影响，并提高基础设施的可持续性、适用性和弹性。虽然物联网的全面部署带来了显着收益，但从长远来看，基于人工智能及其子集（机器学习、深度学习和计算机视觉）的数据驱动技术和模型将为建筑行业价值带来持久的好处。除了通过自动化和大规模定制减少施工现场的体力劳动外，还应改进施工流程以节省体力或时间，从而消除行业降低成本的障碍。从设计到拆解，优化仍然是贯穿整个价值链的一个问题。采购规则，尤其是在公共部门，多年来一直保持不变，并且仅限于最低出价选项，为创造力和创新留下的空间太小，减缓了经验回报和学习曲线。人工智能在建筑领域有着广阔的应用前景。将信息请求、未决问题、变更单、设备和工人监控、材料交付、索赔管理、进度跟踪和生产分析作为行业标准，AI就像智能助手一样仔细检查这座海量数据，提醒项目经理需要的关键事项他们对改善结果的关注。什么是人工智能？简单来说，人工智能是一种计算软件，它从数据（从传感器、人类和经验中收集）中学习，以执行通常需要不同形式的自然智能的任务。它是计算机科学的一个领域，包括机器学习（深度学习和强化学习是其中的具体例子）、机器推理（包括计划、调度、知识表示和推理、搜索和优化）等多种方法和技术，以及机器人技术。在施工过程中采用人工智能可以提供洞察力和分析，以协助优化、监测和预测建筑环境。物联网设备成本的下降以及5G等优化连接选项的可用性使人工智能能够收集关键数据以发挥其潜力。公司需要大量数据（在本例中为项目相关数据）输入AI/ML模型，以推动更准确的决策制定。大规模采用物联网的公司可以更快地积累数据并从人工智能的功能中受益。特别是，从传感器收集的数据可用于分析特殊服务的机器性能，例如预测性维护和车队管理，或帮助更好地调查建筑工地的问题和效率低下。人工智能可以帮助建筑行业实现工作流程自动化，进一步提高效率，并帮助根据历史数据趋势提出建议，以提高工作质量。使用AI可以帮助防止成本超支，帮助设计提供衍生式设计，帮助教育员工创造更安全的工作环境，通过最大限度地提高效率来帮助降低成本，等等。人工智能和物联网技术帮助企业生成、理解数据并根据数据采取行动，以做出更好的业务决策。AI和物联网在建筑中的潜在应用AI在建筑中的用例在市场上越来越受到关注和关注，从用于土壤分析的岩土工程到可以更准确地预测混凝土固化时间的一次性传感器和算法。企业利用AI前景的一些早期示例包括降低项目成本和提高效率、确保按时生产和交付、远程性能监控、快速解决争议以及提高安全性和合规性。优化进度优化考虑交付项目的各种备选方案并不断改进总体项目计划。使用物联网传感器远程监控建筑设备，再加上分析状态和位置的能力，可以降低成本、提高能源效率并限制机器的闲置时间。强化学习等AI技术允许算法在反复试验的基础上进行学习，这有可能通过评估基于类似项目的无穷组合和备选方案来优化最佳路径和自我纠正，从而有可能改进项目规划和进度安排时间。此外，项目交付中模块化和预制化的日益普及导致大量材料被运往工作现场。这需要通过监督学习应用程序加强供应链协调，这对于控制成本和整体现金流至关重要。预测性维护预测性应用程序可以预测各种技术解决方案的项目风险、可施工性和结构稳定性，在决策阶段提供洞察力并可能节省数百万美元。此外，这些应用程序可以测试各种材料，限制检查期间某些结构的停机时间。通过数据收集和分析收集的信息可用于加快流程、降低成本、提高能源效率，并应用计算机视觉来跟踪关键结构中的缺陷。增强的分析平台可以收集和分析来自传感器的数据，以了解信号和模式以部署实时解决方案、削减成本、确定预防性维护的优先级并防止意外停机。提高效率和生产力通过实时监控和分析不断减少浪费（燃料、电力、水）可以提高整个施工阶段的能源效率。此外，由于提高了生产力和更高的定制水平，数字化可以被视为增加营业额的一种手段。物联网和人工智能等数字技术可以帮助企业以更少的资源提供更好的产品或服务。数据分析在这方面发挥着核心作用，提供对生态系统的洞察并优化流程和机器的使用。在每个阶段广泛使用物联网来监控施工过程和分析关键数据可以更好地管理资源，从而降低成本并增加利润。环境可持续性和降噪施工过程是建筑行业碳排放的重要来源，物联网（提供废物、排放和噪音的态势感知）和人工智能等数字技术的使用可能会导致采用新的解决方案来提高环境的可持续性，例如，更好地利用资源以及转向混合动力或电动机器）。增强现场安全性和合规性自动化和施工技术（例如模块化施工）将主要生产流程转移到场外，从而减少工作量并减少工作现场的危险活动。IP摄像机、无人机图像和3D生成模型可用于收集大量图像和视频，AI可以在这些图像和视频上运行并解决质量控制问题，例如执行过程中的缺陷和结构健康监测。项目经理可以利用这些知识将开发意图与最终设计意图进行比较，或者训练不安全操作检测算法，以根据无人机收集的数百万张图像识别现场项目现场的危险。图像识别和分类可以评估在工作现场收集的视频数据，以识别不安全的工人行为，并汇总这些数据以告知未来的培训和教育重点。人工智能可以收集和处理来自物联网传感器的数据，以降低暴露水平，确保员工安全并遵守法规。管理复杂性由于任务的复杂性不断增加，项目经理现在正在使用物联网来收集数据以保持一切可见。通过传感器和数据分析跟踪现场需求和期望，可以根据工作现场的输入对产品和服务进行创新和定制。工作现场的连接性越来越强（例如，建筑机械、操作员、无人机、其他车辆），来自建筑工地的数据可以存储在云端以供进一步分析，或者可以在过程中在边缘分析中进行流式传输，以创建新的集成为建设项目的所有阶段提供产品、服务和支持解决方案。对年轻一代和数字人才的更高吸引力建筑行业因技能短缺而举步维艰。该行业的劳动力正在老龄化。这里缺乏工人，因为它被认为是肮脏、危险和乏味的，并且不会吸引新鲜血液。人工智能等数字技术，以及通过物联网提供的大量数据，使建筑业更适合吸引年轻的工人，他们在技术的陪伴下长大，对技术感到满意，并真正希望它成为他们工作生活的一部分.部分。物联网与数据分析和人工智能相结合，可以从建筑环境中提取最相关的信息，并将其转化为知识，以支持公司引入旨在改进流程和运营的创新解决方案。总结随着项目变得越来越复杂，日程越来越紧，劳动力短缺使可用资源紧张，从现场操作中获取最新、准确、完整和可操作的数据比以往任何时候都更加重要。人工智能(AI)代表用于分析和使用网站数据来创建新的和创新的业务解决方案的方法和工具。访问数据和了解如何产生洞察力是产生新运营机会的基本先决条件。先行者和快速追随者将确定行业的方向，并在短期和长期内受益。
