自2022年OpenAI發布ChatGPT以來，國內包括百度、阿里、智源等眾多互聯網和人工智能企業都在逐步跟進開發自己的對應產品，以搶占市場先機。2023年3月OpenAI發布了備受期待的大模型GPT-4，其在關鍵方面對其前代GPT-3進行了改進，它是多模態的模型，可以理解圖像內容。例如提供更符合事實的陳述，并允許開發人員更輕松地規定其風格和行為。

對建筑業而言，AI大模型能否帶來更多的智慧應用和生產力提升，還有待于進一步觀察其與產業的融合落地。但至少在某些方面，對建筑施工企業來說，AI正在不斷改進、提升它們的工作效率和生產方式。

建筑業穩定增長，智慧工地市場逆勢發展

我國建筑產業規模依然不斷擴大，根據國家統計局數據，2016-2022年全國建筑業總產值從19.36萬億元增長至31.20萬億元，年復合增長率為8.4%，建筑業房屋建筑施工面積由126.42億平方米增加至156.45億平米，年復合增長率約4.3%，有力支撐了國民經濟持續健康發展。

圖：2016-2022中國建筑業總產值變化

圖：2016-2022中國房屋建筑施工面積

建筑業是我國國民經濟的重要支柱產業，但同時也是勞動密集、建造方式相對粗放的傳統產業。行業的整體利潤率水平連續5年下降，2021年跌破3%，達到2.92%。

在數字科技迅猛發展的新時代下，主要發達國家在工程建設領域相繼發布了新一輪的國家戰略，如美國制定了《基礎設施重建戰略規劃》、英國制定了《建造2025》戰略、日本實施了建設工地生產力革命戰略等。

與發達國家智能建造技術相比，我國還存在不小差距，迫切需要將推動智能建造與建筑工業化協同發展作為搶占建筑業未來科技發展高地的戰略選擇，通過推動建筑工業化、數字化、智能化升級。

2020年7月，住建部會同國務院有關部門制定并印發《關于推動智能建造與建筑工業化協同發展的指導意見》，明確提出要圍繞建筑業高質量發展總體目標，以大力發展建筑工業化為載體，以數字化、智能化升級為動力，形成涵蓋科研、設計、生產加工、施工裝配、運營等全產業鏈融合一體的智能建造產業體系。

上述文件指出，到2025年，我國智能建造與建筑工業化協同發展的政策體系和產業體系基本建立，建筑產業互聯網平臺初步建立，推動形成一批智能建造龍頭企業，打造“中國建造”升級版。到2035年，我國智能建造與建筑工業化協同發展取得顯著進展，建筑工業化全面實現，邁入智能建造世界強國行列。

AI創新提升施工現場管理能力和施工效率

硅谷的新創公司DoxelAI，專注于AI軟件提高施工效率。Doxel使用探勘機器人和無人機，配備攝影鏡頭和LiDAR來監控和掃描工地現場。利用視覺數據采用深度學習算法處理，透過與客戶要求的計劃和設計進行匹配來衡量施工進度，將工地每天的畫面掃描與設計模型做比較以偵測錯誤。

去年下半年，被甲骨文收購的Newmetrix團隊，其主打產品Vinnie平臺可以通過AI降低項目施工風險。作為一個人工智能平臺，VINNIE接受過培訓，通過分析各種數據（包括照片、野外活動、天氣等）來理解和預測安全風險。

該平臺借助人工智能的力量，通過預測分析、安全觀察和安全監控來降低所有項目的風險。其中包括一個“SmartTag”引擎，可以利用機器學習、語音和圖像辨識將施工現場的照片和視頻進行自動標記，以便整理數據及搜索。

VINNIE能在10分鐘內辨識1,080張施工照片，并正確辨識446張含有人像的照片、未著安全帽者、未著安全反光衣工人之照片。相較于人工需要4.5小時才能完成相同的任務。這種自動化工地監測可以為工地現場增加一對“眼睛”，動態辨識潛在風險因素，是有助于提升施工安全的。

作為智慧建造全過程的一環，智慧工地正在利用物聯網、大數據、5G等先進技術賦能建筑建造過程，從以往的單一安全需求進化為降本增效需求。

智慧工地的未來

智慧工地在未來的發展，一定會達到圍繞施工現場人員、機械、物料、工法、環境等關鍵要素，綜合運用BIM、物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等技術以及智能化設備，對生產、商務、技術等管理過程進行改造，提高生產效率、管理效率和決策能力等，實現施工現場的數字化、精細化、智慧化管理。

未來智慧工地的發展趨勢包括但不限于：數據共享和互聯互通，建筑工地各項技術和數據信息將會實現互聯互通，從而使得工程項目的管理更加高效；應用功能將得到拓展和集成；將向基于數據的系統集成發展；將實現與企業管理信息系統（ERP）的有機集成；新興信息技術將實現集成應用；大數據應用水平進一步提高

審核編輯黃宇