智能建造的前景

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智能建造的前景范文第1篇

【作者】程睿，吴泽全，徐冬，蔡晓华

【位】黑龙江省农业机械工程科学研究院

【出处】农机化研究，2011年02期

【关键词】温室，PLC，控制系统

【篇名】坝上地区大果欧李温室栽培技术与开发利用

【作者】李永东，

【位】河北省塞罕坝机械林场总场

【出处】河北林业科技，2010年06期

【关键词】开发利用，栽培技术，欧李，温室

【篇名】北方干寒地区目光温室CO2预测模型建立与冬季试验

【作者】毕玉革，麻硕士，崔红梅，朱军

【位】内蒙古农业大学机电工程学院

【出处】农业机械学报，2010年12期

【关键词】北方干寒地区，日光温室，二氧化碳，预测模型

【篇名】北方干寒地区日光温室太阳辐射预测模型构建

【作者】毕玉革，麻硕士，徐轶群

【位】内蒙古农业大学，中国建设银行呼伦贝尔分行

【出处】农机化研究，2010年12期

【关键词】日光温室，太阳辐射，预测模型

【篇名】北方蜜蔗的温室栽培

【作者l李梅

【位】河北省李梅蜜蔗研究中心

【出处】北京农业，2011年01期

【关键词】温棚，技术措施，三膜覆盖，地膜，温室栽培

【篇名】低碳理念在GSM温室近程监控系统设计中的应用

【作者】李辉耀，王纪元，赵虎

【位】西南大学工程技术学院

【出处】西南师范大学学报《自然科学版》，2010年06期

【关键词】低碳，温室，GSM，远程监控，设计

【篇名】顶部通风对日光温室内温湿度的影响

【作者】谢迪，须晖，李天来，王蕊

【位】沈阳农业大学／辽宁省设旋园艺重点实验室

【出处】江苏农业科学，2010年06期

【关键词】温室，自然通风，温度，湿度

【篇名】对目光温室5种建造模式的解析

【作者】赵凤命

【位】山西省农机局

【出处】当代农机，2010年12期

【关键词】日光温室，建造，模式

【篇名】改良型冬暖半地下式抗风雪日光节能温室结构及建造技术

【作者】马卫华

【位】山西省临县农业技术推广站

【出处】农业技术与装备，2010年21期

【关键词】地下式，日光温室，建造技术，钢丝，后墙

【篇名】高寒地区日光温室发展探讨

【作者】来瑞芳

【位】甘肃省甘南州迭部县农技站

【出处】现代农业科技，2010年24期

【关键词】日光温室，高寒地区，问题，优势，前景，对策

【篇名】高效节能日光温室辣椒栽培技术

【作者】郑淑荣

【位】北票市蔬菜站

【关键词】辣椒属，日光温室，保护地栽培，茄果类蔬菜

【出处】现代农业，2011年02期

【篇名】基于PLc和组态软件的温室控制系统设计

【作者】陈广庆，孙爱芹，徐克宝

【位】山东科技大学机械电子工程学院

【出处】安徽农业科学，2010年34期

【关键词】温室，PLC，MCGXZS，分布式监控

【篇名】基于STC89c52的温室温度和光照测控系统设计

【作者】张德宁，温鹏，耿丽微

【位】河北农业大学机电工程学院

【出处】安徽农业科学，2011年02期

【关键词】温室，温度，光照度

【篇名】基于STM32温室环境测控系统的研究

【作者】傅仕杰，张英梅，王乐，

【位】太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室

智能建造的前景范文第2篇

在这种形势下，绿色建筑应运而生，绿色建筑对建筑行业和地产行业而言是个崭新的概念。所谓“绿色建筑”，并不是指字面意义上的立体绿化、花园或绿色的建筑，而是代表一种概念或象征，指在建筑的全寿命周期内，在满足人们使用要求的前提下，充分利用周围环境与自然资源，不对环境和生态平衡产生破坏，且在不会危害人类健康的条件下建造的建筑。绿色建筑在建造和使用过程中能够在最大程度上节约资源(如节约能源、节约用地、节约用水、节约建材等)、保护环境及减少污染，为人类提供健康、舒适和高效的使用空间，使人与自然和谐共生。所以“绿色建筑”又常被称为生态建筑、可持续发展建筑、节能环保建筑等。

2、绿色建筑的特点

安全舒适性是指绿色建筑在选址上应注意避免周边洪涝灾害、滑坡泥石流等地质灾害的威胁，建筑场地应远离电磁辐射污染源和易燃、易爆、有毒物质等危险源。选择的建筑材料和装修材料应符合环保标准，不危害人体健康。同时绿色建筑在设计与施工的过程中不应只关注建筑本身，还应重视建筑周围人文环境、视觉环境及景观环境的建设，将建筑与环境融为一体，拉近人与自然的距离，增进人与自然之间的亲和力，实现人与建筑、自然的和谐共处。绿色建筑的先进性是指采用电子通讯和自动化技术，建造智能化大楼，将建筑的“智能”和“绿色”融为一体。

3、我国绿色建筑的现状

随着全社会对建筑舒适度要求的不断提高和环保意识的不断增强，绿色建筑也越来越多地吸引着开发商和设计师的目光。虽然从前文叙述中可以看出绿色建筑具有显而易见的生态环境和社会环境效益，但这毕竟是针对长远效益来说的。而实际上绿色建筑前期投入较大，需要较长的时间才能回收成本，这些缺点降低了很多投资者的积极性。同时由于绿色建筑识别技术尚不完善，致使很多人对绿色建筑的概念存在误解，以为绿色建筑就是先进的、智能的、高成本的建筑，如此盲目的追求“高、精、尖”的建筑，造成了不必要的经济损失。

4、绿色建筑的发展前景

绿色建筑的节能节材设计，建筑能耗占社会总能耗的比重大，并呈逐渐上升趋势。若不解决建筑耗能高的缺点，绿色建筑的发展就无从谈起。因此必须做好建筑的节能节材设计。绿色能源的利用，绿色建筑应优先考虑使用无污染、可再生，取材范围广的清洁能源。太阳能、地热能、风能等分布广泛，而且几乎不会对环境造成危害，是绿色建筑能源的最佳选择。若能充分利用这些资源，不仅可以减少能耗，降低污染物排放，从而保护环境，还能避免过度开发不可再生能源。通过采取建筑自然通风、自然采光、土壤蓄热蓄冷等措施都能有效地减少建筑制冷、采暖和照明的能耗量。绿色建材的选用，传统建材工业的生产加工过程需要消费大量资源能源，并对生态环境造成严重污染，这一现象是与可持续发展的要求相悖的，所以建筑的“绿色”程度很大程度上是由选用的建筑材料决定的。绿色建筑对建材行业的要求就是要大力推进建材生产和加工的绿色化进程，即所谓的“绿色建材”。应选择高效经济的建筑结构和材料，如用钢结构，高强预应力混凝土体系，尽量减少使用不可再生能源和在生产或使用过程中产生污染的材料，积极开发可再生的新能源。尽量采用可循环、有利于环境保护和人体健康的建筑材料。优先采用高性能绿色建筑材料，如利用工业废渣研制出来的高性能水泥便是一项性能优良的备选材料。绿色建筑的节水设计首先表现在应该大力倡导使用节水型器具；除此之外还可采取以下措施：设置合理、完善的室内给水系统；合理利用市政管网余压；按照使用用途分别设置水表，并提高水表计量的准确；合理设计热水和开水供应系统；设置分质供水系统，开发利用再生水、雨水等非传统水；园林绿地节水灌溉设施等。

5、结束语

智能建造的前景范文第3篇

是以研究以模拟人体神经系统的运动行为,建立神经网络基本特征的一种神经网络系统运算算法。这种算法可在计算机上,通过硬件与软件的相互配合来实现,也可以在神经网络计算机上更加快捷的实现,最终可以实现智能计算机终端智能运算的目标。神经网络系统是由大量的神经元--简单的信息处理单元,按特定的配对方式相互构成,神经元之间的信息传递和储存,依照一定的规则进行,网络连接规则以及数据存储方式有一定的稳定性与匹配性,即具有学习和训练的特定效果。

1.1神经网络系统模型与应用范围

有反馈网络模型。有反馈网络也称回(递)归网络,在这这当中,多个神经元互联以组成一个互连神经网络。有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元,因此,信号能够从正向和反向流通。

1.2神经网络的设计

在决定采用神经网络技术之前,应首先考虑是否有必要采用神经网络来解决问题。一般地,神经网络与经典计算方法相比并非优越。只有当常规方法无法解决或效果不佳时神经网络才能显示出其优越性。尤其是当问题的机理等规律不甚了解,或不能用数学模型表示的系统,神经网络往往是最有力的工具。另一方面,神经网络对处理大量原始数据而不能用规划或公式描述的问题,表现出极大的灵活性和自适应性。

2建筑管理模式

建筑管理模式是在TFV理论基础上构筑的。建筑管理模式在国外,对精益建造的理论和应用研究已取得了很多成果,但国内对于精益建造,未能给予足够重视。数据处理技术在企业的逐步成功应用,企业积累了大量的生产科研相关和业务数据,但面对浩如烟海的企业数据,决策人员常常难以及时获得足够信息,提出决策的现状,许多企业已经构建了完善的数据库.并且通过联机分析处理的方式技术,可以使决策人员更快捷的从数据仓库中提取精良信息。

3建筑管理模式

3.1任务制度管理

任务制度管理是从生产管理转换的角度管理生产制造,虽然本质依然是硬性管理,但管理的内容为与适应建造相关用户的合理配合安排,主要依据顾客需求设计来配编生产系统,最后一招合同流程来实现。

3.2流程过程管理

流程过程管理是从流程的角度管理数据模型,其本质为软性数据管理。流程管理的目标是不但要有高效率可预测数据目标的综合流程,而且要做好建设项目的相关单位,现场数据工作人员之间的相互协调工作。

3.3价值趋向管理

价值趋向管理是从数据价值的角度管理生产,它是以一种更加柔性的方式来体现顾客消费价值和一种硬性的方式完成生产预订目标的的趋向性管理。

4数据仓库概论

数据仓库,就是一个更完全面支持企业组织的决策分析处理数据的面向主题的总成的,不可随时间不断变化持续更新的数据仓库体系结构,美国哈佛大学计算机科学系的专门小组,通过长期对数据技术的研究,提出了数据仓库技术的完善概念,该概念是在体系结构整体上对数据仓库进行了描述,从各个数据源收集所需数据,并与其他数据源的数据衔接,将集成的总体数据存入数据仓库终端,用于用户直接从数据仓库中访问相关数据,用于理论和实践应用的案例.运用这种建筑管理模式,可以提高生产率,降低成本和增加顾客满意度,在建筑业中有广阔的应用前景。

5结语

智能建造的前景范文第4篇

关键词：智能控制；人工智能；电力系统；自动化；电气

Abstract: The application of intelligent control in power systems has gained a steady development, with the introduction of China's electric power construction and electric power market competition mechanism, artificial intelligent control application control in the power system will be more widen. This paper describes the importance of artificial intelligent control of modern power system, the research situation and development trend analysis, suitable for artificial intelligence control methods applied in electric power system.

Keywords: artificial intelligence; intelligent control; power system; automation; electric

中图分类号：TM76

前言

电气智能控制技术是具有现代电气工程的鲜明特征和内涵，集电子技术、控制技术以及信息技术于一体的电气工程技术。在现代电气系统工程中，为了保证电气设备安全、可靠的运行，需要许多的辅助设备为其服务，使其具有自动控制功能、保护功能、监视功能，可以对各电气设备的自动监控信息进行分析、正确判断和处理。

智能化的电气自动控制系统主要就是为了加强整个劳动分配过程，实现了计算机智能化，这样一来大大的减少了人为劳动过程，加强了工作效率，譬如：钢铁生产中的模糊自适应控制技术，就是大量使用了人工智能控制技术。

1、智能控制在电力系统中的应用领域 人工智能控制作为一门新的技术科学，涉及到哲学、数学、心理学、计算机科学、控制论、不定性论，人工智能控制技术运用广泛，在智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程上相当于催化剂，使工作更有效地进行着。在这个日新月异的现代化社会，效率的提高是最重要的，无论在生产还是生活方面。计算机技术的广泛运用是当今社会发展的强有力保障，自动化生产、运输、传播离不开计算机编程技术。

2．智能控制的优势

把人工智能控制的方法引入控制系统，将控制理论的分析和理论的洞察力与人工智能控制的灵活框架结合起来，才有可能得到新的认识上的突破。人工智能控制主要表现在智能决策上，能够有效地解决复杂性和不确定性的控制问题。模糊控制就是在研究人的控制行为特点的基础上发展起来的。对于无法构造数学模型的被控制对象，让计算机模仿人的思维方式，进行控制决策。人的控制可以用语言加以描述，总结成一系列的条件语句，即控制规则。运用微机的程序来实现这些控制规则，这样就很像是人的思考行为了。因此，人工智能控制可以有效地解决现代工业生产中许多无法用数学模型精确描述的工艺工程，以及利用传统数字计算机难以获得令人满意效果的诸多问题，在电力系统应用中表现了很大的优势。

3． 主要的应用方法

3.1模糊方法在电力系统自动化控制中的应用

模糊理论(FT)是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整推理体系的智能技术。模糊控制是模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用控制方法，它根据已知的控制规则和数据，由模糊输入量推导出模糊控制输出主要包括模糊化、模糊推理与模糊判决三部分。随着模糊理论的发展和完善，模糊控制的一些优点得到了广泛的肯定，如：适于处理不确定性、不精确性以及噪声带来的问题；模糊知识使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达方式，易于实现知识的抽取和表达；具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显等。近年来，模糊理论在电力系统应用的研究不断增加，并取得了令人鼓舞的研究成果，显示了模糊理论在解决电力系统问题上的潜力。

依据模型来进行控制，已被实践所广泛接受。一般线性模型较为简便，但实际应用中，多为非线性系统，即使用多段线性来模拟，每段中的控制，仍只能是“次最佳”的。用模糊关系模型(FRM)来模拟非线性过程，是一种简便而有效的方法。模糊关系模型简单而直接地描述输入量与输出量之间的关系，这对单输出系统比较易于实现，但对多输出系统仍较困难。为了克服这些不足，目前有许多研究将模糊理论与其它人工智能控制技术结合起来，取得了较好的效果。

3.2专家系统在电力系统自动化控制中的应用

专家系统(ES)是发展较早、也是比较成熟的一类人工智能控制技术。专家系统主要由知识库和推理机构成，它根据某个领域的专家提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家作出决策的过程，提供具有专家水平的解答。目前，电力系统运行和控制由有经验的调度人员借助自动化技术完成。这是由于一方面传统数值分析方法缺乏启发性推理的能力，同时也无法进行知识积累，另一方面电力系统自身的复杂性使一些必要的数学模型及状态量难以获取，单纯的数值方法难以满足电力系统的要求。因此，在电力自动化系统中引入电力专家的经验知识是十分必要的。

近年来，在国外和国内都有不少与电力系统控制相关的专家系统投入试运行或进入实用化推广阶段，并取得了不错的效果，但是仍然存在着一些问题值得研究和探索：①当系统规模较大、规则较多时，完成推理的速度受到限制，因此目前已有的专家系统大多是用于离线，或者在线解决属于系统分析方面的问题，而在实时控制方面的应用还刚刚起步，有待进一步的研究；②现有的专家系统缺乏有效的学习机制，对付新情况的能力有限，而且容错能力较差，当系统发生故障或网络结构、系统参数、设备控制器配置等发生变化的情况下，将有可能得不到结果或给出错误的结果。如何与ANN、模糊推理等其它人工智能控制方法结合以提高专家系统的自学习能力和容错能力是值得研究的课题；③大型专家系统的建造周期长，知识的获取和校核比较困难，要建立完备的知识库，维护难度比较大，在建造专家系统之前必须充分考虑这些问题。

3.3人工神经网络在电力系统自动化控制中的应用

人工神经网络(ANN)是模拟人类传递和处理信息的基本特性，由人工仿制大量简单的神经元以一定的方式连接而成。单个人工神经元实现输入到输出的非线性关系，它们之间的连接组合使得ANN具有了复杂的非线性特性。与ES相比，ANN的特点是用神经元和它们之间的有向权重来隐含处理问题的知识并具有以下的优点：信息分布存储，有较强的容错能力；学习能力强，可以实现知识的自我组织，适应不同信息处理的要求；神经元之间的计算具有相对独立性，便于并行处理，执行速度较快。正是由于ANN有极强的非线性拟合能力和自学习能力，且具有联想记忆、鲁棒性强等性能，使ANN对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来说有很大的应用潜力。

目前，ANN的应用仍然存在着一些问题，如学习算法速度一般比较慢，训练时间较长，而且不易收敛或可能收敛到局部极小点等。一些研究人员致力于改进学习算法，使其收敛性能大为改善。但是，ANN的一些固有缺陷仍没有完全弥补，例如，ANN模型的建立缺乏充分的理论指导，当系统结构发生变化时需要增加新的样本重新学习等。此外，ANN的工作过程是一个黑箱，因此尽管ANN具有一定的容错能力，但不能提供相关信息帮助运行人员推断不正常的数据，也不利于理解其输出结果。如何利用ANN的优点并克服其缺点，达到更好的效果，是ANN应用的重要研究方向之一。总之，ANN在电力系统自动化控制领域的应用研究还处于初步阶段，有很多具有特色的人工神经网络模型与算法还没有得到很好的利用。随着对ANN理论研究的进一步深入，其在电力系统自动化控制领域将会有更为广阔的应用前景。

4、智能控制在电力系统中的发展趋势

目前，人工智能控制中的4种主要工具，即专家系统、ANN、模糊集理论和启发式搜索， 各有优点和局限， 缺少一种普遍有效的方法应用于电力系统的各个领域，混合智能即综合多种智能技术，成为 AI 的重要发展方向之一 。分布式人工智能控制DAI技术是 80 年展起来的人工智能控制研究的一个分支，是伴随着并行分布式计算的发展而产生的，包括分布式问题求解 (DPS)、并行人工智能控制 (PAI)、多 (Multi-agent)等内容。DAI在电力系统中的应用目前主要集中于运用多技术。对神经网络本身结构和算法的改进也人工智能控制在发展中的重要任务。近年来，椭球单元神经网络的提出为故障诊断领域开拓了新的方向。与经典BP网络相比，椭球单元网络具有泛化有界、拒绝性能好等优点， 故障分类精度高，尤其在多故障同时性的诊断中，较BP网络有更好的模式识别能力。

5 结语

人工智能控制技术在电力系统的应用中已经获得了良好的发展。专家系统、人工神经网络、模糊理论等人工智能控制技术在电力系统自动化控制中应用为人工智能控制技术在电力系统中提供了广阔前景。可以预见,加强智能科学在电网中的科研和应用, 将能更好的保证电网安全稳定经济运行。

参考文献

1、肖成刚，浅论电力系统控制方法，宁夏电力，2003

2、张梓奇、苏健祥，人工智能技术在电力系统中的应用探讨，科技资讯，2007

智能建造的前景范文第5篇

试想一个如此场景。

你站在一片荒芜的空地之前，带上AR头盔，AR设备为你展现出一个完美的现代化小区，绿树成荫、鸟语花香，抬头看到自己的家，阳光与现代建筑交相辉映。

这或许就是未来建筑。用机器人建造，用AR感知，用VR体验，用云和大数据连接，再搭配物联网，当AI遇上建筑业，其所带来的想象是如此诱人。

这一切都是AI+建筑业的成果，当AI真正渗透入建筑行业的各个部分，这似乎为当前各国所头疼的建筑工人不足的问题提供了一个解决之道，当老龄化“杀死”工人的过程中，AI为建筑行业的发展提供了一个新的路径，而这条路，似乎走的越来越顺畅了。

日前，绿地控股宣布，与人工智能技术企业深兰科技达成合作，共同发展人工智能建筑和机器人智能科技。这一切也正朝着AI建筑业的方向不断前进。

建筑业的老龄化之殇

谈起建筑业，也不免论及建筑业青年劳动力缺乏的问题。长期以来，建筑业具有“危、繁、脏、重”的属性，施工人员的工作条件极差，繁重的操作，工作环境充斥着泥浆、粉尘、噪声、震动，导致职业病高发。更重要的是，随着社会老龄化趋势加速，青壮年劳动力的供给将日益紧缺。

就日本而言，目前超过四分之一的日本人口年龄在65岁以上，这一数字预计在未来40年将跃升至40%。

日本65岁以上人口百分比

此庞大的老龄人口结构给政府和经济带来了巨大的挑战。而这在建筑行业中体现的尤为明显。随着适龄工作人口将急剧减少，其导致建筑业用工成本增加，施工方降低人工成本、提升施工效率和质量的需求日益强烈，数字化施工技术应用前景广阔。

建筑劳务用工老龄化预示着施工现场的青年劳动力在逐年减少，中老年劳动力在逐年增加，其体力、精力逐步衰退，操作的精确度变差，导致工程质量无法保证；再者，随着年龄的变化，中老年劳动力身体各项机能老化，尤其是反应的灵敏度降低，一定程度上成为导致人身安全事故多发的重要因素。

显然，建筑工人的老龄化现象已成为目前建筑业发展的阿克琉斯之踵。如何突破建筑业本身的人员壁垒，AI助力提出了这类难题的“最优解”。

“上帝视角”打造无人工地

在过去的十年中，无人机迎来了自己发展的黄金时期，它们从价值数百万美元的军用无人机中分离了出来，成功变成了民用的娱乐工具，带人们体验“上帝视角”创造的惊喜，现在它们更是成了许多行业生产力革新的排头兵。

无人机在建筑领域的应用为其发展打开了新的一扇窗。在地面以下的污垢池中，巨大的“挖掘者”正在半自主地工作，平整土地和挖沟渠。在过去的三年里，加利福尼亚州的Skycatch公司已经为日本的5000多个建筑工地提供四轴飞行器。这些工地大多位于东京地区及周边地区，由世界第二大建筑公司小松经营，作为其智能建筑项目的一部分。

现在Skycatch正在向混合中添加人工智能，进一步实现自动化过程并使人类几乎完全脱离。不久之后，它将把施工现场的控制交给智能自动机器。在Skycatch登场之前，小松靠着人类测量师来绘制地图，这个过程通常会占用一个小团队几天的时间才能完成。使用无人机时，则只需15分钟即可扫描并创建精确的地形三维地图。

Skycatch四轴工地无人机

除了施工控场，无人机还可以利用无人机在建设工地上巡飞，可以收集视频材料。视频会被转化成工地三维图片，再导入相应的计算机软件进行匹配，能查看工程进度规划和最初的建筑设计和是否相符。

在无人机测绘领域，人工测绘仅可得到30000个点；但如果使用测绘无人机，测到的点可以达到2500万个。而在时间的对比上，倘若是在平缓的地形测量，无人机的测绘工作以及后期数据处理工作的用时将会比传统人工测绘减少整整3倍时间。

AI拯救的建筑业

随着自动化的深入，人工智能与自动化装备将逐步接管施工现场，并带来一个高度自治的建筑业新时代。智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，因为AI本身所具有的强大分析、整理及应用能力，其在建筑业也必然“大有可为”，在建筑行业劳动力不足的情况下，以AI简化甚至替代部分劳动力，其可以从以下几个方面努力。

1. AI助力BIM模型构建

建筑讯息模型（BuildingInformation Modeling；BIM）是一个基于3D模型的过程，为构造、工程和建造（AEC）专业人员提供有效规划、设计、构建和管理建筑和基础设施。AutodeskRevit就是一款BIM软件（或称4D BIM），它允许用户以3D形式设计建筑物和内部组件，并将相关讯息与时间或排程相关联，以便与3D模型中的各个组件相关联，提供更完善的数据，并协助业主、建筑师和承包商有效沟通。

以武汉中心项目为例，武汉中心利用BIM的外型设计主要体现在基于BIM技术的参数化找形与幕墙设计。在BIM软件中，按楼层高度对最终方案模型进行切片，生成每个楼层的建筑轮廓线，在生成的建筑轮廓线转换进行参数化幕墙划分。通过参数的设置和调整改变幕墙板块的大小，并将单元体整合到建筑表皮中，最终确定以空间叠形的单元板块拟合超级空间曲面，呈渐变型、非线性、错缝式的空间错台变化。

2.机器人替代建筑工部分工作

2018年2月6日资诚联合会计师事务所（PwC）全球同步《AI机器人真的会偷走我们的工作吗？自动化对工作之潜在影响》研究报告，分析全球逾20万名劳工的工作任务和技术，自动化对各个产业劳工的冲击在2030年代中期，将达到30%。最可能被自动化取代的产业前3名依次是运输与仓储业（52%）、制造业（45%）和建筑业（38%）。

而机器人作为程序化设定的系统硬件，其拥有着人类所无法比拟的高强度、高效率、误差率小等优势，其无疑是人工智能发展的一重要领域。日前，日本建筑公司清水建设公开了一处实验设施，那里汇集了一批将“上岗”的建筑机器人，包括“天花板安装工”、“焊接工”和“搬运工”。

自动焊接的“焊接机器人”和安装天花板的“天花板施工机器人”

澳大利亚科技公司Fastbrick Robotics 设计 3D 建筑机器人 Hadrian X，工作效率是人工的 4 倍。24 小时连续工作的话， Hadrian X 两天内就可以建好一座房子。它可以读懂图纸，通过 3D 扫描技术，精确地计算出每一块砖头的位置，比建筑工人精准不少。

图片来源：Hexapolis

3.AI多元素标记施工现场

AI在现场施工中的应用，体现为其可以利用机器学习、语音和图像辨识将施工现场的照片和视频进行自动标记，以便整理数据及搜索。例如，AI可以采用深度学习模式分析影像和语音，以自动标记施工数据数据并主动向客户提供安全措施建议。

以Smartvid.io为例，作为一个施工现场的管理平台，其可以实现人工智能识别，即10分钟内可以辨别1080张施工照片，并正确辨别446张含有人像的照片、未戴安全帽者、未着安全反光衣者均可段时间识别。作为人工需要4.5小时才能完成的任务量，其可以大大缩短工作时间，也为施工安全提供了一个实时监测平台，辨别潜在风险，保障施工安全。