人工智能正對各個領域帶來革命性的影響。相較于醫療、金融、家電產業而言，建筑工程導入AI技術的使用則起步較晚。由于，AI在大量資料的整理、分析、尋找規律上有很強的能力，與傳統作法用人力去處理比起來有很大的優勢，因此AI現在也得到工程界的重視。

目前，AI主要應用于施工和建筑，大致分四個種類：（1）規劃和設計、（2）安全、（3）自動化設備、（4）監控和維護。本文將分享目前AI在建筑工程上的應用，并分析未來的發展和挑戰。

一、BIM模型利用AI自動完成管線配置

建筑訊息模型（Building Information Modeling;BIM）是一個基于3D模型的過程，為構造、工程和建造（AEC）專業人員提供有效規劃、設計、構建和管理建筑和基礎設施。Autodesk Revit就是一款BIM軟件（或稱4D BIM），它允許用戶以3D形式設計建筑物和內部組件，并將相關訊息與時間或排程相關聯，以便與3D模型中的各個組件相關聯，提供更完善的數據，并協助業主、建筑師和承包商有效溝通。

3D模型需要考慮建筑、結構工程、機電工程和管道工程，不同專業的承包商使用不同的工具、軟件設計，最后在套圖、排程時常常產生很多沖突，造成工時的延宕和不必要的重建。

因此，Building System Planning公司于3D建模軟件Autodesk Revit上設計了一款插件GenMEP。只要在Autodesk Revit上建構3D模型，使用GenMEP插件就可以自動設計建筑物模型內電氣系統的配置，同時考慮到設計規范和不同建筑物的空間復雜性。

這里的自動設計是利用生成設計（Generative Design），GenMEP使用機器學習來探索解決方案的所有可能排列，快速建立機電管線的3D模型，同時確保機電管線系統的路徑不會與建筑物結構發生沖突，經過多次重復測試和歸納出有效的設計。

二、利用數據分析與機械學習對工程做風險管理

由Autodesk推出了BIM 360 Project IQ，主打功能是利用數據處理和機械學習方法預測出潛在風險并分辨輕重緩急。Project IQ software可以利用從現場搜集的音頻、影像和建筑管理數據形成的BIM 360 Field data進行分析，為工地主任和品管人員提供建議并減低風險。

瑞典公司沃爾沃（Volvo）建筑設備公司在2015年推出了緊密型輔助軟件，用于土壤和瀝青壓實機的智能壓實系統，可以可視化呈現。開發出AI算法，用于名為Density Direct的軟件中的附加功能，該軟件可以適應于新的瀝青混合料和升降機，并自動校準至最終密度要求。

三、AI搭配聲音、圖像辨識系統自動標記施工現場

Smartvid.io是一個施工現場照片和視頻管理平臺，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。

Smartvid.io的這款機械學習技術叫VINNIE（Very Intelligent Neural Network for Insight & Evaluation），并聲稱其采用深度學習模式分析影像和語音，以自動標記施工數據數據并主動向客戶提供安全措施建議。

根據Smartvid.io和Engineering News Record的案例研究，VINNIE曾進行人工智能用于提升施工安全的示范，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。

四、建筑物智能化管理讓用戶感到舒適

日本Komatsu宣布與NVIDIA達成合作，在Nvidia建構Jetson AI平臺專為工作現場開發AI增強型安全系統，以3D可視化與追蹤整體施工現場人員、機械和物體在現場的實時互動。

新創公司Building Robotics提供的“Comfy”，是一款建筑物自動化管理應用程序，可讓商業空間和辦公大樓的用戶反應中央空調的溫度。該公司聲稱，他們的平臺可以根據使用者需求調整中央空調，實時反應當下使用者偏好。Building Robotics與Intel合作，由Intel提供物聯網途徑，讓建筑物自動化管理系統（Building Management System：BMS）連接到云端，利用Comfy應用程序可從商業空間中的BMS收集數據，并搭配用戶的響應隨時調節和優化建筑物不同區域的溫度，以節省商業空間的成本和提高能源效率。

五、AI搭配機器人和無人機以提升施工效率

硅谷的新創公司Doxel AI，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LiD A R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。

結語：

從建筑物的生命周期來看，可分成三個部分：設計、建造、管理。在設計的部分，借助AI自動產生管線配置不但可以避免與結構設計發成沖突，更能確定管線配置的設計圖與BIM模型的兼容性以利于施作、檢核。在建造的部分，安全永遠是最重要的考慮，借助影像辨識系統可以隨時注意潛在的危險;同時利用無人機和探勘機器人代替工人進入工地危險區域并掃描、可視化施工現場也是既安全又能提升施工效率的方法。管理方面，一棟建物在完工之后被使用的幾十年中，關于使用狀況、維修與改建的時間安排、能源消耗等等，都可以在AI的幫助下更有效的預測及最佳的使用。

一個建筑工程是非常龐大而復雜的，導入AI技術可在很多環節改善施工的狀況。工程建設對于AI的使用雖起步較晚，但將會帶來全方位的影響，不容小覷。