建筑行业的技术落后于其它行业。虽然2018美国每年的建设支出总额超过 1.3 万亿美元,但这个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、技术不利的劳动力都在控制之中。
这个行业必须适应。建筑物在工作现场存在巨大的劳动力和生产力问题。千禧一代和千禧一代 Z 几代人对体力劳动不感兴趣,但被专业工作或劳动力较少的行业所吸引。技术的缺乏也使这个行业对年轻一代没有吸引力。同时,建筑行业的生产力(以每个工人的产出来衡量)保持稳定,过去几年制造业等其他行业的生产力明显提高。
这些问题听起来像人工智能的完美例子。作为建筑技术创业公司的种子投资者,我和同事对解决这些问题的技术创新有了独特的了解。很多创业公司确实声称使用人工智能——这么多,每个创业公司的传单现在都要提到人工智能、机器学习或者其他相关的流行语,这似乎是一个不成文的规则。
这些创业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。但是人工智能并不新鲜,已经进行了几十年的深入研究。今天仍然是判断机器能否展示人类思维的标准。然而,自图灵发表论文以来 69 在过去的几年里,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已经成为建筑技术的最新流行语呢?计算能力呈指数级增长,每天创建的估计可以经济高效地存储。2.5万亿字节数据的能力使得计算能够有效地开发算法以提供准确的结果。
然而,虽然我们可以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,但在人工智能的最初愿景方面,计算领域的进步相对较小。
一些创新的创业公司正在使用今天的人工智能来帮助建筑行业满足更高的产出和降低成本的需求,并解决其他困难和挑战。这些创业公司面临的一个重大问题是缺乏数据。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。如果没有培训数据,这些解决方案在学术上是有趣的,但在实际项目中缺乏大量的人工监督是有用的。由于建筑行业已经被证明在技术采用上落后,所以所需的历史数据通常不存在,但更大更精准。
风险投资对这一领域的关注应该会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,并允许创业公司更快地扩大规模,从而为大型建筑项目提供价值。然而,我们还有很长的路要走。虽然我们做了广泛的宣传,但今天我们只触及了建筑技术中人工智能的表面。
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