开发者们正在采用诸如无人机、摄像头、应用程序和机器人等AI工具，这些工具可以缩短制约建筑业不断上升成本的时间线和浪费情况。
今年6月，在比利时安特卫普的一个建筑工地上，一块广告牌含蓄地讽刺了围绕AI的夸大炒作，上面写着“嘿，ChatGPT，完成这座建筑。”
AI，即驱动ChatGPT等聊天机器人的技术，短期内不会组装公寓楼或兴建体育场，但在建筑业——这个以使用剪贴板和Excel电子表格为典型特征的行业中——这项技术的迅速应用可能会改变项目完成的速度。
无人机、摄像头、移动应用甚至一些机器人越来越多地在庞大的工地上实时绘制工程进度，为建筑商和承包商提供了跟踪和改进项目性能的能力。
“别想着机器人来建造摩天大楼，” Voyage Control公司首席执行官James Swanston说，该公司制作建筑工地项目管理软件。“这是更基本的事情，获取所需的数据，然后更好地利用它。”
长期以来，建筑业被认为是数字化的滞后者，但建筑师们经常使用数字工具来设计项目和制定蓝图。在工地上看到平板电脑和无人机与安全帽和安全背心并存是很常见的。
现在，头戴式摄像头捕捉工地的镜头，以协调新的工作人员或材料何时应该到达，精密传感器可以检测新窗户是否偏离项目蓝图几毫米，是否需要调整。AI正开始在房地产买卖中使用：全球经纪商JLL最近推出了自己的聊天机器人，为其客户提供洞察力辅助。
这种扩展的数据分析正在为许多人所期望的准确性、速度和效率方面的显著改进奠定基础，通过缩短庞大的时间线和浪费来减少建筑业不断上升的成本。
“建筑业是世界上最大的行业，从花费的资金来看，但从技术采用和生产率增益的角度来看，我们是最低生产力，”David Jason Gerber说，他是南加州大学的一名教授，研究重点是建筑业的先进技术。
但建筑业对AI技术的应用面临着挑战，包括对准确性和幻觉的担忧，后者是系统提供了一个错误或荒谬的答案。
此外，进一步的数据收集也是一个棘手的问题，这在很大程度上是因为庞大的建筑项目的性质：没有两个开发项目是相同的，地形和当地法规变化多样，每个项目都有新的承包商和分包商团队。这就像为每个大型项目启动一个数百万美元的企业。
协调供应、劳动力和时间表这个复杂的供需协调任务仍然是一个令人望而生畏的挑战。但创业公司和投资者看到了机会，尤其是随着机器学习模型的应用，这些模型通过吸收大量数据以识别模式并预测类似情况的进展，从而提高项目绩效。
疫情已经迫使建筑公司采用更多数字工具，以便在封锁期间能在工地上工作，加速了新技术的发展，房地产投资风险投资公司第五墙合伙人Sarah Liu表示。
“最好的公司不会自吹自擂地宣称自己是AI公司，”她说。“他们宣称自己是问题解决公司。”
建筑咨询公司nPlan由英国国家人工智能战略的起草者之一Dev Amratia领导，使用复杂算法绘制广大基础设施项目的进展图，并避免错误或供应缺口。其机器学习系统是基于超过74万个项目的数据库进行训练的。
该公司迄今为止最大的项目是英格兰北部的110亿美元铁路基础设施改造项目，该项目将利用从研究众多项目中获取的经验教训，为建筑商创建详细的实时项目地图，预计能够减少总成本高达5%。
以色列初创公司Buildots通过佩戴式摄像头提供项目管理指导，分析建筑进展情况，在纽约签署了其首个项目的协议，这是曼哈顿的一个综合用途开发项目。该公司对64个国际建筑工地进行了研究，发现平均只有46%的工地在任何时候都在使用，这是组织和排程不善的证据。
该公司的首席产品官兼联合创始人Aviv Leibovici表示：“在我们研究过的最好的建筑工地上，每周的进展都会有30%的差异。我认为这个行业存在着巨大的低效率问题。”
建筑公司还在其内部技术上进行了重大投资。艾维森扬的项目管理服务部门声称其专有软件和管理程序平均可以缩短开发时间20%。
位于波士顿的大型建筑公司Suffolk的一个附属机构投资了1.1亿美元用于资助建筑初创公司，Suffolk拥有一个由30名数据分析师组成的团队，他们收集和审查来自工地的信息。在波士顿南站塔的建筑工地上，由Hines开发的一座51层楼的大厦，塔吊上装有摄像头，记录并标记建筑框架上使用的钢材，创建一个预计将在未来用于其他项目的数据集。还使用了其他程序来跟踪进展甚至预测事故。
Suffolk的董事长兼首席执行官John Fish表示：“我们行业没有失业，技术只会帮助现有的工人做更多的工作。AI只会取代那些不使用AI的公司。”
人们对于AI存在担忧，特别是其在安全如此重要的行业中存在准确性问题。像ChatGPT这样的程序有时会基于不正确的预测而偶尔提供虚构的答案，建筑软件公司Bentley Systems的首席技术官Julien Moutte表示。
他说：“在基础设施领域，我们不能承担这样的情况。我们不能让AI产生桥梁设计的幻觉。”
但其声称的能够更快、更便宜地工作的能力已经显示出吸引力。位于加利福尼亚州山景城的技术公司Dusty Robotics开发了可以在建筑工地上追踪建筑蓝图的自主设备，这是通常由人手完成的工作。在研究这个行业时，该公司的首席执行官Tessa Lau观察到工人们用粉笔和胶带测量计划；一些工人甚至尝试将笔粘在了Roombas上。
Lau女士担心劳工会对机器人和AI侵犯他们的工地感到反感。但在这个迫切需要吸引年轻工人的行业中，向潜在的学徒提供使用无人机和机器人的机会可以帮助招聘和留住人才。
加利福尼亚北部的工会木工培训师Tony Hernandez教徒弟如何使用无人机和Dusty机器人，他将这些技术视为“又一种工具”。他更喜欢让机器人追踪线条，而不是自己弯腰追踪，这可以减少对膝盖的磨损。
他说：“这是一个很好的留存工具。它吸引了在Xbox上长大的孩子，他们可以在五个小时的课程中掌握这些工具。”
Dusty在美国各地的工地上有120台机器，但这只是个开始。劳女士将这些可以收集千兆字节数据的机器称为“未来AI的特洛伊木马”。
降低风险可能是这项技术的终极目标。根据工作地点和性质的不同，保险可能占到单个项目成本的10%，这可能轻松达到数亿美元。现在，随着AI提供更好的方式来完成任务，风险更小，保险选择也更便宜。
Shepherd是一家保险初创公司，利用建筑数据为承包商提供更便宜的保费。Wint是一家以色列初创公司，利用专有的传感器和算法来消除水灾，水灾导致了大约三分之一的施工现场损失索赔，已经在大约2500个项目上使用。慕尼黑再保险公司的一项研究发现，Wint可以将损失率降低90%。
Shepherd的联合创始人兼首席执行官Justin Levine说：“保险费用可能是项目能否持续融资的关键因素。”