ChartGPT4.0正在将专业领域AI应用推向高潮。

凭借其以人类无法比拟的速度和规模学习、解决问题和识别模式的能力，人工智能有望重塑建筑物的设计、建造和运营方式——2023 年将是它大显身手的一年。

美国最大的承包商 Turner Construction 的首席创新官 James Barrett 表示：“未来 10 年，人工智能将比过去 100 年的任何其他技术更能改变我们的行业。” “这将是巨大的，因为它在很多情况下都有如此广泛的应用。这不是会不会的问题。这是什么时候的问题。”

AI正在走向建筑业

机器学习是人工智能的一个子集，它使用算法在无需人工编程的情况下从数据中学习，几年来一直在施工作业的表面下冒泡。但今年，巴雷特预测，“增长曲线将会非常快速地上升。”

AI 将智能机器的力量与人类的聪明才智相结合，是使机器人、区块链和 3D 打印等改变行业的技术成为可能的数字大脑。

凭借其在建模和模式检测以及预测和优化方面的超强能力，人工智能可以减少代价高昂的错误和工伤；培训并最终替换日益稀缺的工人；加强可持续性和循环性；设计、维护和运营建筑物；清理并提高供应链的透明度。

正如 OpenAI 的头条新闻ChatGPT现在可以在几秒钟内向任何可以提出问题的人提供 AI 的丰富知识一样，AI 可以快速有效地解决困扰建筑业几个世纪的问题，而无需麻省理工学院和斯坦福大学的员工-受过教育的专业人士破解其代码。Barrett 告诉 DTCLOUD360，人工智能正变得越来越容易使用，向从设计师到现场工作人员的所有人开放。

“如果你愿意的话，我们已经看到人工智能工具变得更加实用化，”他说。“有些解决方案不需要超级先进的技术编程语言功能。”

根据Peak 的决策智能成熟度指数，到 2022 年，92% 的建筑公司表示他们正在使用或打算使用人工智能，但大多数还远未准备好。只有 65% 的建筑公司的人工智能项目取得了成功——在所有接受调查的行业中比例最低。

在一个从未以欢迎变革着称的行业中，技术阻力无疑是阻碍人工智能采用的一个因素。但建筑公司面临的最大障碍，无论是个人还是集体，都是处理他们的数据。

“我们都拥有如此丰富的数据，”总部位于加利福尼亚州红木城的 DPR Construction 公司创新总监 Tim Gaylord 说，该公司在过去几年中一直将 AI 功能集成到其技术堆栈中，并开发专有的 AI 解决方案，以解决人员短缺、安全问题以及成本和进度超支等问题。“我们从许多不同的来源收集它，我们正处于这种转折点，我认为我们将看到公司专注于它以真正更好地利用它。”

建筑技术提供商 Trimble 的技术创新副总裁 Aviad Almagor 表示，在建筑等动态和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收集和管理数据更具挑战性。

“建设有点落后，”Almagor 补充道，“但我非常乐观地认为我们正朝着正确的方向前进。”

目前，该行业的大部分数据都处于孤岛中，由许多不同的实体拥有，出于竞争考虑，这些实体不愿共享这些数据，而且该行业还没有收集大量必要的历史数据来使建模和预测更加精确，位于芝加哥的孵化器 Oracle Industry Lab 的联合创始人兼创新副总裁 Burcin Kaplanoglu 说，该实验室致力于探索、测试和验证建筑和工程等行业的技术。

“我们不只是想通过魔术到达那里，”Kaplanoglu 说。“我们需要以一种我们可以实际利用的方式从工作现场获取数据。但我与许多行业领导者共事，每个人都认识到这一点。因此，我认为在未来两年内，我们将看到显着的改善。”

Almagor 说，成功的关键是分享。

“任何建筑公司收集的数据，作为一个单一的实体，都不足以获得有价值的结果。但是，如果我们作为一个行业能够协作并收集数据、处理数据，然后将匿名结果分享回行业，我们将拥有健康、有价值的机器学习过程所需的数据，这些过程可以提供基准测试和预测性、规范性结果”