风险投资倾斜人工智能吸引高端人才突破建筑技术障碍。

建筑业的技术落后于其他行业。尽管美国2018年的建筑总支出超过1.3万亿$，但该行业从未采用过新技术。为什么呢？利润微薄，工人比以往任何时候都更忙，老龄化和技术差的劳动力都在控制之下。

这个行业必须适应。施工现场存在巨大的劳动力和生产力问题。千禧一代和Z一代对体力劳动不感兴趣，而是被专业工作或劳动力较少的行业所吸引。缺乏技术也使该行业对年轻一代没有吸引力。同时，建筑业生产力（以每个工人的产出来衡量）保持稳定，制造业等其他行业的生产力在过去几年显著提高。

这些问题听起来像是人工智能的完美用例。作为建筑技术初创公司的种子投资者，对解决这些（以及更多）行业问题的技术创新有了独特的了解。许多初创公司确实声称使用人工智能如此之多，以至于每个初创公司的传单现在都必须提到人工智能、机器学习或其他相关的流行词，这似乎是一个不成文的规则。

这些初创公司面临的一个主要问题是缺乏数据。几乎所有的人工智能解决方案都需要大量的参考数据来训练。

然而，人工智能并不新鲜，几十年来一直在进行深入的研究。1950年，艾伦·图灵写了一篇著名的论文，描述了后来被命名为图灵测试的东西——今天仍然是判断机器是否能表现出类人思维的标准。然而，自图灵发表论文以来的69年里，没有一台计算机能够通过图灵测试。那么，为什么人工智能现在成为建筑技术的最新流行语呢？计算能力呈指数级增长，能够经济有效地存储每天创建的估计2.5万亿字节数据，使计算能够有效地开发算法，提供准确的结果。

然而，不幸的是，虽然我们已经能够利用增强的计算和存储能力来创造不可否认的革命性技术，但计算领域在人工智能最初愿景方面的进展相对较小。

然而，仍有一些创新的初创公司使用今天的人工智能来帮助建筑业满足更高产出和降低成本的需求，并解决其他困难和挑战。这些初创公司面临的一个主要问题是缺乏数据。几乎所有的人工智能解决方案都需要大量的参考数据来进行培训。如果没有培训数据，这些解决方案在学术上很有趣，但在没有大量人工监督的情况下，在实际项目中缺乏有用的准确性。由于建筑业在技术采用方面已经被证明落后，所需的历史数据通常不存在。更大、更精通技术的公司可能有一些数据集，但不愿与外部各方分享。虽然随着新技术的增加，数据的可用性将会增加，但缺乏整体数据将继续成为当今和不久的建筑技术初创公司的主要障碍。

最近，风险投资应该更加关注这一领域，以增加真正开发防御技术解决方案的公司数量。增加投资可以在很大程度上吸引更多的创新人才进入市场，并允许初创企业更快地扩大规模，为大型建设项目提供价值。尽管如此，我们还有很长的路要走，但我们今天只触及了建筑技术中人工智能的表面。

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标签：人工智能,智能建筑,智慧建筑,建筑技术,机器学习