
- 人工智能正在改变英国建筑行业,推动创新和效率。
- 传统的建筑方法正被基于人工智能的流程所取代,从而简化操作并降低成本。
- 在管理建筑供应链方面,需要进行重大转变,确保数据流畅且标准化,以便有效整合人工智能。
- 像Reds10这样的创新者正在利用人工智能快速改进设计,提供更快、更具成本效益和精确的项目执行。
- 像Autodesk Forma这样的先进工具使基于人工智能的生成设计成为可能,促进创造力和灵活规划。
- 现场人工智能应用,如360度摄像头,改善实时监控、质量保证和进度跟踪。
- 将人工智能与工业化实践(如3D建模和CNC加工)相结合,提升建筑成果。
- 人工智能应用的集中化和标准化对于开发可持续基础设施项目至关重要。
- 建筑行业必须拥抱人工智能,以避免停滞并开启建筑卓越的新纪元。
想象一个世界,在这个世界里,建筑在智能机器的帮助下焕发生机,人工智能驱动的流程的嗡嗡声取代了建筑混乱的喧嚣,而曾经在创新方面滞后的行业正在迅速走到技术进步的前沿。在英国,这一未来不仅仅是建筑师的梦想——它正在成为一个具体的现实。
随着政府计划在各个领域大力推动人工智能,传统上缓慢的建筑领域迎来了新的乐观气息。这个行业正处于数字革命的边缘,人工智能有潜力提升生产力、效率和创造力。
建筑行业长期以来一直依赖过时的方法,尤其是在住房建设方面,这些方法与一个世纪前的砖石技术几乎没有显著变化。这种停滞在人工智能浪潮积聚势头时构成了严重风险。挑战的核心在于供应链:错综复杂、层次分明且数据碎片化。人工智能,这一变革的先驱,依赖于标准化和精确数据的无缝流动——链条中的一个小故障可能意味着错过人工智能所承诺的技术飞跃。
像Reds10这样的先锋正在通过协调一系列人工智能工具来打破这种惯性。他们利用Autodesk技术彻底改变外立面设计,将过去需要几周的工作压缩到几分钟内。通过在内部管理数据,公司确保数据保持清晰、标准化,并适合人工智能的利用。这种内部管理提供了优势——数据保持不碎片化,使人工智能能够提升设计精度,从而显著降低成本和时间。
另一个进步来自于探索像Autodesk Forma这样的工具,它可以瞬间草拟多个规划场景。通过整合基于人工智能的生成设计,规划转变为一种灵活的过程,创造力在没有传统限制(如可制造性或可建性担忧)的情况下蓬勃发展。结果?更智能的设计和更好协调的项目以惊人的速度完成。
即使在建筑工地上,人工智能也展现出其强大能力。利用配备分析人工智能的360度摄像头,公司可以实时绘制进度图,发现差异,并通过保持持续的视觉记录来确保质量保证。
然而,真正的魔力在于将人工智能与工业化和标准化实践相结合。通过将复杂的3D机器可读模型与自动化制造过程(如CNC加工)相连接,建筑超越了传统的障碍。从蓝图到现实的无缝过渡成为人工智能潜力的证明。
Reds10在这些创新方面的努力如今正成为成功的案例研究。通过拥抱集中化和标准化,他们不仅大幅提高了效率,还为学校和医疗设施等重要公共部门铺平了可持续、高质量基础设施项目的道路。
对于建筑行业而言,人工智能革命不仅仅是一个选择——而是一个必要条件。随着行业为转型做好准备,采用一种拥抱工业化的程序化方法将至关重要。这样做可以避免工业革命留下的发展停滞命运。
为了抓住这一前所未有的机会,建筑行业必须统一其方法,拥抱一个人工智能不仅仅是辅助,而是激励建筑卓越新纪元的未来。建设复兴的路线图清晰:整合、创新和工业化——否则就有被数字黄昏抛弃的风险。
建筑中的人工智能:用机器智能革命化行业
拥抱建筑中的人工智能:一个即将改变的行业
随着世界逐渐迈向一个数字时代,人工智能(AI)正在各个行业中进行转型,建筑行业正在经历一场重大革命。随着英国积极推动将人工智能嵌入各个领域,建筑行业准备摆脱对过时方法的历史依赖。这场革命不仅仅是一个理想愿景,而是一个即将到来的现实,带来了众多影响和机会。
建筑中人工智能的实际应用案例
1. 自动化测量和检查:越来越多地使用人工智能驱动的无人机和360度摄像头进行现场测量和检查。它们提供实时绘图和进度监控,减少了与传统测量方法相关的时间和劳动成本(Suarez et al., 2020)。
2. 生成设计:像Autodesk这样的公司正在引领潮流,提供能够在几分钟内创建创新设计情景的人工智能驱动工具。这允许更大的创造力和效率,优化材料和布局(Bertola & Teckert, 2021)。
3. 预测性维护:在建筑工地上整合人工智能可以实现机械的预测性维护,防止停机并节约资源(Frolova, 2019)。
市场预测和行业趋势
– 全球建筑中的人工智能市场预计将在2023年至2030年间以约34%的年复合增长率增长(Mordor Intelligence, 2023)。对可持续建筑实践的推动和建筑项目日益复杂是主要驱动因素。
– 受人工智能推动的模块化建筑预计将强劲增长。它结合了人工智能的精确性与预制的速度和效率,为大规模住房项目提供了有吸引力的解决方案。
挑战和局限性
– 数据碎片化:一个主要挑战仍然是整合不同的数据源。人工智能系统依赖于一致和全面的数据输入,而传统建筑项目往往缺乏这些(James et al., 2023)。
– 人才缺口:行业内在能够部署和维护人工智能系统的专业人才方面存在显著技能缺口。
基于人工智能的预测性洞察和可持续性
– 在建筑中使用人工智能不仅提高了效率,还与可持续发展目标相一致。人工智能优化资源使用并减少浪费,促进环保建筑实践(世界绿色建筑委员会,2022)。
实施的关键考虑因素
– 标准化:为了充分利用人工智能的潜力,建筑行业必须优先考虑数据的标准化和互操作性。
– 集中化:如Reds10等公司在内部管理数据,可以通过保持数据的完整性和准确性来获得更好的人工智能成果。
– 采用新技术:公司必须保持开放,整合新兴技术,如机器学习和基于人工智能的设计到其工作流程中。
实用建议
– 投资培训:随着人工智能的普及,投资于员工培训和发展将对弥补技能缺口至关重要。
– 跨行业合作:向成功整合人工智能的其他行业(如制造业)学习,可以提供有价值的见解和策略。
– 关注可扩展性:从小处开始,分阶段实施人工智能解决方案,并根据观察到的结果和改进进行扩展。
有关建筑技术、创新和市场数据的更多信息,请访问Autodesk和土木工程师学会。
通过整合人工智能并不断发展其方法论,建筑行业正准备走出过去,迎接一个以创新和效率为定义的未来。