物联网（IoT）传感器主要为操作堆栈提供可见性，从而能够访问实时和准确的操作数据。将分析放在这些数据之上会产生仪表盘和其他可视化表示，但人工智能通过利用数据流来训练模型和识别模式，进一步扩展了这一点。然后，计算机就可以进行观察，就像人类分析员一样，但速度和规模都是惊人的。人工智能使得以一种健壮和可伸缩的方式预测和预测事件成为可能。这可以创造巨大的商业优势。在本文中，我们将介绍人工智能和物联网在建筑中的应用。
利用物联网技术改造建筑业，可以提高施工过程中的生产率、质量和安全性，降低对环境的影响，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著的收获，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业带来持久的价值。
除了通过自动化和大规模定制减少施工现场的体力劳动，还应改进施工过程，节省体力或时间，从而消除行业内降低成本的障碍。从设计到拆除，优化仍然是整个价值链中的一个问题。多年来，采购规则，特别是公共部门的采购规则，一直是一成不变的，仍然局限于最低出价的选择，留给创造力和创新的空间太小，从而减缓了经验回报率和学习曲线。
人工智能在建筑领域有着广阔的应用前景。以信息请求、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为行业标准，人工智能就像一个聪明的助手，可以仔细检查这一大堆数据，提醒项目经理需要他们注意的关键事情，从而改善结果。
什么是AI？
简单来说，人工智能是一种从数据(从传感器、人类和经验收集的)中学习的计算软件，能够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，包括几种方法和技术，如机器学习(其中深度学习和强化学习是具体的例子)，机器推理(包括规划、调度、知识表示和推理、搜索和优化)，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和分析，协助优化、监控和预测建造环境。
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AI能够收集关键数据以发挥其潜力。 公司需要大量数据（在这种情况下，与项目相关）才能输入AI / ML模型，以推动更准确的决策制定。 大规模采用IoT的公司可以更快地积累数据，并从AI的功能中受益。
特别是，从传感器收集的数据可以用于分析特殊服务的机器性能，如预测维护和车队管理，或帮助更好地调查施工现场的问题和低效率。人工智能可以帮助建筑行业自动化其工作流程，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。使用人工智能可以帮助防止成本超支，帮助设计提供生成式设计，帮助教育工人创造更安全的工作环境，帮助通过最大化效率来降低成本，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，从而做出更好的商业决策。
人工智能和物联网在建筑中的潜在应用
建筑中的人工智能使用案例正受到市场的关注和重视，从土壤分析的岩土工程到能够更准确预测混凝土养护时间的一次性传感器和算法。
企业利用人工智能前景的一些早期例子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
日程安排优化可以考虑各种替代方案来交付项目，并不断增强总体项目规划。使用IoT传感器对建筑设备进行远程监控，再加上对状态和位置进行分析的能力，可以降低成本，提高能源效率并限制机器的闲置时间。诸如强化学习之类的AI技术允许算法基于试验和错误进行学习，它具有通过评估基于相似项目的无尽组合和替代方案，优化最佳路径和自我修正的潜力，从而有可能改善项目计划和进度时间。此外，项目交付中模块化和预制件的普及率提高，导致大量材料移至工作现场。这就需要通过有监督的学习应用程序来增强供应链协调，这对于控制成本和总现金流量至关重要。
预测性维护
预测性应用程序可以预测项目风险，可施工性以及各种技术解决方案的结构稳定性，从而在决策阶段提供洞察力，并有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，从而限制了检查过程中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，优先进行预防性维护并防止计划外停机。
提高效率和生产力
通过实时监测和分析，持续减少浪费（燃料、电力、水），可以提高整个施工阶段的能源效率。此外，由于生产力的提高和更高的定制化程度，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用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，从而深入了解生态系统，优化流程和机器的使用。在每个阶段广泛使用物联网来监测施工过程和关键数据分析，可以更好地管理资源，从而降低成本，增加利润。
环境可持续发展与降低噪音
建筑过程是建筑行业碳排放的重要来源，而诸如物联网（提供对废物，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以改善环境的可持续性，例如，对资源的更好利用以及向混合动力或电气化机器的转变）。
增强现场安全性和合规性
自动化和建筑技术（例如模块化建筑）使主要生产流程脱离现场，从而减少了工作量，并减少了工作现场的危险活动。IP摄像机、无人机图像和3D生成的模型可用于收集大量图像和视频，人工智能可以在这些图像和视频上操作和解决质量控制问题，比如执行过程中出现的缺陷和结构健康监测。项目经理可以使用这些知识来比较开发意图和最终设计意图，或者根据无人机收集的数百万幅图像，训练不安全的操作检测算法来识别现场项目现场的危险。图像识别和分类可以评估在工地上收集到的视频数据，以识别不安全的工人行为，并将这些数据汇总起来，以告知将来的培训和教育重点。来自物联网传感器的数据可以被收集和人工智能处理，以减轻接触水平，保证工人的安全并遵守法规。
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，以保持一切可视。通过传感器和数据分析跟踪站点的需求和期望，可以根据来自工作站点的输入来创新和定制产品和服务。作业站点之间的连接越来越紧密（例如，建筑机械，操作员，无人机，其他车辆），并且可以将来自建筑站点的数据存储在云平台中以进行进一步分析，或者可以在流传输过程中在边缘进行分析，为所有阶段的建设项目创建新的集成产品、服务和支持的解决方案。
对年轻一代和数字化人才的吸引力更高
由于技能短缺，建筑业举步维艰。该行业的劳动力正在老化。这里缺乏工人，是因为这里被认为肮脏、危险和沉闷，无法吸引新鲜血液。像人工智能这样的数字技术，通过物联网实现了巨大的数据可用性，这使得建筑业更适合吸引那些随着技术而成长的年轻工人，他们对此感到满意，并确实期望它成为他们工作生活的一部分。
物联网与数据分析和AI结合使用，可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善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，进度越来越紧，劳动力短缺使得可用的资源越来越紧张，从现场操作中获取当前的、准确的、完整的可操作数据到决策者手中变得比以往任何时候都重要。人工智能(AI)代表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。获取数据和了解如何产生洞察力是产生新的运营机会的基本前提。
早期行动者和快速追随者将确定行业发展方向，并在短期和长期内受益。
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