“嘿 ChatGPT，完成这座建筑……”一些正在改变建筑行业的生成式人工智能工具

去年夏天，比利时安特卫普著名的凯瑟莱购物街上，一个建筑工地旁竖起了一块巨大的广告牌，上面写着：“嘿 ChatGPT，把这栋楼建完……”

比利时建筑招聘机构 Impact 发布的这则广告迅速走红，Impact 通过其社交媒体渠道分享了这些图片。

2023年夏季，比利时建筑招聘公司Impact在安特卫普Keyserlei的一个建筑工地投放招聘广告。图片来源：Impact（领英）

“人工智能功能强大，但它无法完成安特卫普凯瑟莱大街上的这座建筑。人工智能既修不好漏水，也安装不了供暖系统，”该公司市场总监伊莎贝尔·杜莫蒂埃说道。“工匠们依然存在，他们理应得到认可。他们的技艺是无可替代的。”

当然，杜莫蒂埃说得有道理。没有任何人工智能工具能够将所有复杂的任务整合起来，从而规划、执行和完成像凯撒莱那样复杂的建筑结构。

尽管如此，这则广告之所以迅速走红，正是因为它捕捉到了 2023 年的时代精神——在这一年，生成式人工智能进入主流，使世界各地的消费者能够立即生成文字和图片，其效果似乎与熟练的人类创作的作品一样出色。

2024 年，这一趋势还将继续，科技行业以外的公司也将认真采用生成式人工智能，利用该技术执行诸如撰写文档初稿或总结会议录音等任务。

尤其对于建筑行业而言，一系列新的生成式人工智能工具旨在使工作更快、更高效、更安全。

世界各地已开发出数百种生成式人工智能工具，用于各种与建筑相关的应用，帮助建筑专业人员记录施工进度、检查差异、掌握最新进度安排并确保更好的工地安全。

《建筑简报》快速浏览了几个最突出的例子：

Civils.ai

总部位于新加坡的 Civils.ai 是一款专注于土木工程领域的软件即服务 (SaaS) 工具，它运用大型语言模型 (LLM) 来帮助用户缩短在建筑项目文件中查找信息的时间。用户首先需要将现场报告、合同或设计规范等 PDF 文档上传到平台。该工具随后会对这些信息进行处理，从而能够针对用户提出的与项目相关的特定问题生成答案。

Civils.ai 于 2022 年 1 月上线。它采用与 ChatGPT 相同的技术，但针对行业进行了优化，使用户能够将施工报告和项目数据转换为 LLM 可识别的格式。该模型还利用公开的地质数据创建类似 Minecraft 的环境，工程师可以在其中模拟和运行其建设项目的相关计算。

该公司表示，用户最常问的问题包括：要求模型识别设计文件中未解决的剩余风险，或者询问谁负责某些任务，例如安装管道或窗户。

Civils.ai既可以嵌入到其他建筑软件中，也可以独立使用。目前，它已与Procore建立了合作关系。该公司表示，2024年将继续寻求集成合作伙伴，包括ChatGPT接口。此外，该公司还在努力提高模型的精度，使其能够可靠地处理1980年代以前的PDF文件，因为这些文件可能过于模糊，导致模型难以上传。

“2023 年，Civils.ai 利用生成式人工智能创建了一个框架，其中可以存储和搜索有关建筑项目的所有数据——从文本和表格到图纸——以完成用户的任务，”首席运营官 Mirko Vairo 说。

“2024年，civils.ai将开始利用这一框架创建特定的AI代理，以帮助自动化完成人类难以胜任的各种任务。这些代理旨在协助建筑项目，例如回答问题、提供状态更新、变更控制，甚至根据用户定义的规则检查文件。AI代理在自动化任务方面的潜力是无限的，随着数据科学和人工智能领域的不断拓展，这些代理的最终能力和性能尚不可知，但我们确信它将为行业带来令人振奋的未来。”

巴里（nPlan）

Barry是英国建筑软件公司nPlan于2023年5月开始使用的一款聊天机器人。该公司专注于分析海量历史建筑数据，并利用机器学习软件对建筑工期进行客观预测。其客户包括壳牌和斯堪斯卡。

典型的 nPlan 进度曲线。图片来源：nPlan

该公司已开发出自己的LLM课程，专门从事基础设施、建筑和工程领域的LLM课程（ICE-LM），该课程涵盖工程、进度安排、项目管理和合同数据等方面的培训。

在公司最近于 12 月举行的 AI Day 活动上，首席技术官 Alan Mosca 表示，自公司推出 Barry 以来，他们还将 RICS 行业标准上传到该工具中，以确保 Barry 的建议符合行业最佳实践。

他表示，公司计划在未来一年内推出新功能，使 Barry 能够仅通过输入文本来生成粗略的日程安排，或者上传日程安排以生成多个备选的实时日程方案。

“举个例子，如果项目进度开始延误，”莫斯卡说，“巴里可以提出多种不同的方案来使项目重回正轨，并为每种方案提供成本估算。巴里能够生成一份报告，展示两种不同的方案，并就哪种方案更优得出结论，然后将报告以电子邮件的形式发送给相关利益方。”

“每个建筑行业的专业人士都知道，修改项目的最佳时机就是你想到修改的第一天，”他说。“巴里可以做所有你会做的事情来生成新的方案，比如与工程师沟通，找到规划人员来修改进度计划。虽然可能并不完美，但足以描述变更，而且速度快得多。”

AI清算

AI Clearing 是一家科技公司，于 2020 年在波兰成立，目前总部位于德克萨斯州奥斯汀。该公司通过分析无人机采集的数据、现场工作人员使用的移动应用程序，并利用人工智能将这些数据与建筑项目设计和进度计划进行比较，帮助企业跟踪重大建筑和基础设施项目的进展情况。

该工具会对所有数据进行处理，自动生成每日进度更新，让管理人员只需轻触按钮即可了解当晚浇筑了多少立方米混凝土，以及该进度与计划的吻合程度。该工具还能及早发现差异、延误和预算超支等问题。

2023年7月，该公司宣布与Oracle Industry Lab建立合作伙伴关系，从而能够与Oracle Primavera P6企业项目组合管理的移动应用程序集成。自此，AI Clearing一直致力于将Oracle Primavera P6中的进度计划导入AI Clearing，并将进度计划活动与模型中的工作范围关联起来，从而建立进度计划与实际活动之间的联系。目前，两家公司正在努力将AI Clearing与其他Oracle产品（例如Oracle Primavera Unifier）集成，以便在工程完工后尽快验证向承包商的付款。

大脑X

CerebrumX联合创始人Sumit Chauhan。图片来源：CerebrumX

总部位于密歇根州的 CerebrumX 公司成立于 2020 年。该公司与汽车制造商 (OEM) 和车队管理公司合作，运营一个平台，用于收集、整合和分析来自超过 1500 万辆汽车的真实数据。该公司表示，它可以利用这些实时数据执行一系列任务：通过远程监控车辆的健康状况和性能来提高驾驶安全，并在驾驶员提出请求之前提供道路救援；主动安排维护保养；甚至可以根据其监控的车辆电池寿命，确定电动汽车充电桩的最佳位置。

该公司的一项关键特性是，它使工程车队管理人员能够将来自现代 OEM 安装的远程信息处理系统的数据与通过“加密狗”硬件设备从旧机器收集的数据集成在一起。

CerebrumX联合创始人Sumit Chauhan告诉《建筑技术》杂志： “我们相信，建筑行业的公司将继续利用人工智能和机器学习技术来进一步提升和改进其整体运营。随着越来越多的工程车队使用电动汽车，人工智能将提供必要的远程信息处理和互联数据，帮助车队管理人员高效运营这些车辆，并利用这些数据找到最佳充电时间。”

温特

以色列初创公司Wint.ai利用人工智能技术检测并阻止漏水。Wint于2011年在以色列成立，开发了一套水管理系统，该系统包含人工智能软件和联网硬件，可在可能发生漏水时向用户发出警报。

这款机器学习工具能够学习用水模式，并检测异常情况。这家初创公司的智能水设备被安装在管道系统中，用于监测和分析用水情况。

在建筑工地，这意味着如果WINT系统检测到夜间（通常用水量很低）用水量突然增加，它会向工地安保人员发送警报。如果无人立即响应，系统将自动关闭供水，从而保护工地免受代价高昂且耗时的损失。

2023 年 8 月，Wint 宣布已通过 C 轮融资筹集了 3500 万美元，该公司表示，这笔资金将用于扩大其在美国、英国、以色列和欧盟等主要市场的全球业务。

Saifety.ai

总部位于阿布扎比的Saifety.ai是一款基于机器学习的多语言聊天机器人。该云平台于2020年正式上线，使员工能够实时记录安全观察结果、自动执行安全检查，并为工人提供实时安全信息。该应用程序现已在Procore平台上线。2023年7月，Saifety.ai的母公司Navatech集团与南非安全可视化专家Jincom宣布，已获得沙特阿拉伯大型项目Neom的合同，将通过聊天机器人创建一个智能安全内容分发系统。

开放空间

来自 OpenSpace 相机的真实拍摄数据与使用 BIM 进行的数字设计对比。图片来源：OpenSpace

总部位于加州的 OpenSpace.ai 公司于 2018 年推出。该工具的工作原理是将一个小型 360 度摄像头安装在建筑工人的安全帽上。当工人在建筑工地走动时，摄像头会拍摄工地图像。OpenSpace 的软件随后将这些真实图像数字化，生成一个虚拟版本，类似于带有时间戳的工地谷歌街景。该工具能够将真实数据与工地的数字模型进行比较。这使得该工具可以跟踪施工进度，发现差异，并精确计算每个施工环节的完成情况。