人类是建筑能手，从原始社会搭个鸡窝垒个猪圈，到现代人建设的高楼大厦、巨型桥梁，人们建设家园的能力越来越强。然而，随着我们面对的任务越来越复杂，传统建筑学方法越来越显示出局限性。以修建一座商业中心为例，需要考虑结构、功能、安全性、成本、工期等各种复杂因素，往往需要一个大规模团队才能完成。那么，如果是一个大型水库呢？一座摩天大楼呢？随着任务越来越复杂，要考虑的事情越来越多，风险越来越大，单靠人的经验已经无法胜任了。因此，人们想到了人工智能[1,6]。
那么，人工智能可以为建筑业带来哪些改变呢？
首先，人工智能可以帮助设计师设计复杂的结构。利用人工智能系统，设计师可以自由选择构件和材料，机器将自动判断设计出的结构是否安全。这一方法通常称为建筑信息模型（BIM）[9]。图2是挪威的Randselva大桥，这座大桥没有一张手工图纸，完全基于BIM系统设计[2,3]。
图1 BIM模型示意图[2]
图2 挪威的Randselva 大桥[3]
另外，人工智能还可用于工程管理。大型建筑项目的工程管理异常复杂，在人力、资金、工期等方面都面临极大风险和挑战。人工智能方法可以从过往项目的数据中学习经验，进而判断当前项目中可能存在的风险[7]。例如，一家2017年成立的智能化建筑公司就号称他们的监工机器人可以把工地的3D场景拍摄下来，送入一个神经网络来判断工程是否有延误风险[4]。
第三，人工智能还可以帮助我们及时发现安全隐患[5]。建筑工人是高风险职业，高空跌落、坠物砸伤、触电等时有发生。一家波士顿公司开发了一套安全监控系统，对施工现场照片进行分析，可以及时发现潜在风险，挽救生命[4]。
第四，建设完工后建筑物的健康监测同等重要，人工智能系统通过传感器采集建筑物中的各种数据，可以及时发现异常情况[8]。这一技术对桥梁、水坝、摩天大楼等重要建筑尤其重要。
最后，智能机器人将极大减轻人们的劳动压力。建筑工人从事的大多是重复性体力劳动，这些工作很大一部分可以由自动或半自动的机器人来完成。可以预期，随着机器人智能水平的提高，人类不仅可以从挖掘、搬运、吊装等粗活中解放出来，像焊接、码砌、喷涂这些技术工种最终也会交给机器来完成。
也许有一天，盖一座房子将和玩游戏一样简单：机器会自动生成各种房子的模样，我们只要从中选择自己喜欢的样式，一群机器人就会浩浩荡荡出发，按照选定的图纸以优化的流程开始施工，几天后一座漂亮的房子就会出现在我们面前，和在计算机屏幕前看到的一模一样。这样的情景并不是科幻小说，而是建筑业实实在在的未来。
图3：自动焊接机器人
参考文献：
[1]Blanco J L, Fuchs S, Parsons M, et al. Artificial intelligence: Construction technology's next frontier[J]. Building Economist, The, 2018 (Sep 2018): 7-13.
[2]What is BIM (Building Information Modeling)? https://constructible.trimble.com/construction-industry/what-is-bim-building-information-modeling
[3]Randselva Bridge , https://www.tekla.com/bim-awards/randselva-bridge
[4] The Benefits of AI In Construction, https://constructible.trimble.com/construction-industry/the-benefits-of-ai-in-construction
[5] Chakkravarthy R. Artificial intelligence for construction safety[J]. Professional Safety, 2019, 64(1): 46.
[6] Pan Y, Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends[J]. Automation in Construction, 2021, 122: 103517.
[7] Ko C H, Cheng M Y. Dynamic prediction of project success using artificial intelligence[J]. Journal of construction engineering and management, 2007, 133(4): 316-324.
[8]Farrar C R, Worden K. Structural health monitoring: a machine learning perspective[M]. John Wiley & Sons, 2012.
[9]Azhar S. Building information modeling (BIM): Trends, benefits, risks, and challenges for the AEC industry[J]. Leadership and management in engineering, 2011, 11(3): 241-252.
By：清华大学 王东