关于建筑企业运用智能技术实现智慧创造

那么具体来讲， 在建筑领域，听起来高高在上的人工智能如何实现在实操层面的真正创效呢？ 笔者认为，可从以下几个方面进行探讨。

建筑行业最缺的是人才，尤其在一线的项目履约中，拥有足够统筹能力的项目经理最为稀缺，如何良好地协调物资采购与物料使用，保障预算合理使用？如何在项目履约全周期内实现各环节的顺畅把控，保留证件材料，保证后期与业主方顺畅沟通，从而避免成本增加而造成额外损失？是项目管理中需要重点考虑的问题。人力有穷，一个能够严格把控各个施工环节的统筹人才需要经验的积累、工程的打磨，而用于项目全生命周期的人工智能，则可以在整体预算与成本的监督控制中，根据实际输入的数据，不断寻找最优方案，控制支出与进度；同时，它能够在各个环节与操作中生成记录档案，成为与业主方沟通的最佳认证材料。以此可以达到节约开支、增加进项、提高收益的目的。

具体来说，人工智能可以根据项目规模、合同类型以及项目经理能力水平、施工八大员经验能力素质等现有因素，结合历史数据，预测一个项目从策划到交付的整体生命周期中每一阶段花费的成本。 其中需特别说明的是，人工智能可以汲取公司资料库中过去项目的所有经验，包括过去和当前情况拥有相似配置的项目中，整体的节点运作过程如何，是否出现了节点交付延期情况等；若有，是因为哪些原因造成，这些问题如何通过现有的资源进行合理统筹应用而得以解决，提出方案后可根据人员的选择演示最终决策结果。通过过去经验的积累，与当前实操过程的检验，人工智能可以大大弥补因为项目经理统筹能力不足、内部沟通不畅等原因造成的成本增加问题。

在上述基础上，如何提高项目经理等项目部领导班子人员应用人工智能的操作水平，以充分发挥其作用呢？ 首先，人工智能可以通过帮助项目团队匹配相适合的培训材料，并配以图文讲解与详细数据，帮助项目部人员快速匹配到最合适、最能够解决当前项目问题的技能和知识，帮助项目人员快速理解最终的项目预测模型，这也大大减少了实操中涉及到的一些需要知识性资源进入项目的时间（比如在工期中需要寻找更懂某方面技术、具备某方面经验的人解决某一问题等）。即便在实际操作中，项目经理可能并不完全按照人工智能测算的模型来推进整体项目的施工，但仍可以通过学习过去案例以及了解当前项目潜在的风险而避免额外开支。

众所周知，建筑的生命周期自勘察起，经历设计、施工、运营等价值链环节。建筑模型的设计基于初期的勘察数据信息，以及下一阶段设计人员结合业主需求与实地条件形成设计模型与图纸。当设计方案传递到施工阶段，若无特殊情况，一般设计方案很难反向传递进行修改，这就导致了设计与施工脱节，也容易形成后期施工临时修改设计图纸，造成资源浪费及进度延迟等损失。而人工智能在设计初期便可以结合勘察数据信息及业主需求等各方要求规范，高效形成设计模型，并且通过BIM等技术实现设计施工一体化，统筹考虑建筑、工程、机械、电气及管道排布等各方问题，为施工人员提供有效规划、建造和管理基础设施的参考。 这避免了后期因设计考虑不足而造成的资源浪费，还大大降低了施工进度延期的风险，同时为建筑所需材料采购、使用、劳务规划等各方需求提供了良好参考。

因此，通过在人工智能的驱动和监控下生成设计方案的方式，形成电脑对于设计模型与实际施工之间矛盾的有效识别与环节机制，做到建筑全生命周期的源头把控和全过程控制，设计施工无缝对接，不仅可防止设计返工、施工重建等低效、浪费问题，而且有利于建筑企业加速转型为设计施工管理一体化企业，有利于企业承揽工程总承包、交钥匙工程等长价值链的高收益施工项目，也有利于提升企业整体竞争力，完成新时代下的转型与迈进。

建筑行业受宏观环境的政策、经济、社会的深刻影响，同时受到微观层面的企业项目管理能力、项目管理班组能力、施工员与外包人员实操技术经验水平等因素高度制约。每个建筑项目都存在如质量、安全、时间和成本等方面的风险。项目越大，就越需要多个分包商共同参与，越需要协调更多的材料物资与施工进度相配合，其中涉及的各个环节都需要项目经理与各层级人员通力合作、统筹安排。不仅“利润是管出来的”，“安全也是管出来的”，那么建筑企业如何能在项目中，尤其是大型项目中同时应对诸多复杂信息而保持项目有序进行、保证项目的质量安全呢？

答案在于人工智能。通过机器学习，人工智能可以针对各类风险问题输出解决方案，并根据企业需求自动分配风险的优先等级，给予示警。 在实际的管理中，工程总承包事业部门可针对优先级最高的风险问题做出反应处理，在一线的项目团队可快速处理最直接影响项目运行的风险问题，通过风险问题的优先等级划分，可反过来推动整体项目管理能力建设，形成行之有效的分权层级管理。同时，通过对过去积累的分包分供商数据库，对分包分供商信用等级、风控能力等做出评级，项目经理可充分避免与评分低的分包分供商合作，以最大程度减少风险。

人工智能可以通过信息处理，对整体项目的规划进行预测处理并得出最优方案。早在2017年，国外就有企业推出过专门用于解决建筑项目延期和超预算的机器人和人工智能，虽然对后续的应用并没有继续追踪研究，但可以发现，人工智能在项目规划中通过信息处理而起到关键作用已有先行者， 未来我国在不断发展中，利用信息技术创效创优也会是大势所趋。

具体而言，人工智能通过自主捕捉建筑工地的活动影像，同步进行3D扫描，然后将工地上的动、静态数据输入所谓的“深度神经网络”，按照施工需求对数据进行分级分类管理。如若发现在既定标准范围之外，有施工动作偏离既定轨道，就会发起示警通知项目团队介入，从源头避免风险问题的发生和扩大。同时，人工智能中有类似“强化学习”的AI技术，这种技术允许算法在试验和错误的基础上不断学习，在实际运用中，不断的对自动生出的方案进行评估优劣和自我修正，从而得到最优解决路径，以此来适应施工场景中特殊且复杂的外部环境和业主要求。

人工智能可以通过操作建筑机械仪器，提高项目现场的生产效率。虽然当前技术水平在操作层面上还存在诸多限制，安全问题尚待综合考虑，但对于工地上的简单重复性工作，如浇筑混凝土、砌砖、焊接和拆除等，可采用完全自动化的方式；对于挖掘等准备工作这类半自动化的作业方式，人工智能可帮助操作员更加精确的按照要求规格进行整体作业；对于原本从事于建筑本身的施工员，在人工智能帮助下，可以节省更多时间用于整体管理、调度，提高人员素质及整体作业效率；对于管控全局的项目经理，可以使用面部识别、现场摄像等技术来实时跟踪现场工作，监督用工。 因此，人工智能未来在施工行业的使用和普及是可预见的，尤其是在面对当前社会普遍存在的用工难、用工贵等现实问题，人工智能更是企业解决相关问题的一条可循之经。

除了上述内容，人工智能适用于把控建筑安全，减少甚至避免建筑施工人员的死亡率；解决劳动力短缺问题；发展装配式建筑、绿色建筑、智慧工地；创造大数据，形成整体行业的互联互通，提高行业整体利润率水平等。设计企业可以更加专注于技术升级，发展施工能力，创造高利润；而对于施工企业，人工智能可以大大提高成本控制与进度控制的管理有效性，极大的提高施工企业创效能力，促进企业向设计施工以及运营维护一体化的集成产业链企业转型。