建筑设备中的人工智能：建筑新方式

通常，一提到建筑设备和重型机械，我们就会想到人类手动操作这些强大的机器。然而，随着人工智能的兴起，现在许多建筑车辆都实现了自动化，以降低风险、提高安全性和效率。自动驾驶和遥控车辆在建筑行业越来越常见。 

例如，沃尔沃最近开发了一款全自动翻斗车 TA15，专门用于在建筑工地之间运输沙子、碎石和瓦砾等重型材料。根据美国劳工部的数据，建筑行业的致命伤害率位居第三。通过将人工智能融入建筑业，我们可以大大减少这些死亡事故，并改善安全措施。在本文中，我们将探讨人工智能如何通过使建筑设备更智能、更安全、更高效来提高建筑设备的性能，同时推动整个建筑行业的创新。

了解如何将人工智能融入建筑设备

由于不可预测的工作环境和人为失误，建筑设备和车辆可能会发生事故。然而，人工智能系统可以帮助管理人员有效解决工作场所的危险，减少这些错误。人工智能还可用于建筑设备，以优化设备运行、监控机器性能并自动执行维护计划。 

下面我们就来详细了解实现这些创新的关键技术：

• 计算机视觉: 机器可以利用先进的模型实时分析视觉数据，例如 Ultralytics YOLOv8通过面部识别，帮助监控建筑工地、跟踪库存、确保工人使用安全装备和跟踪出勤情况。
• 物联网（IoT）： 物联网将设备连接起来，使它们能够共享数据。智能可穿戴设备可监测工人的健康状况，而近距离传感器和安全传感器则可提醒工人注意危险，并在设备需要维护时通知管理人员。
• 预测分析：利用历史数据和机器学习，预测分析可预测未来事件、识别潜在问题并帮助优化计划。它还可以预测天气状况，防止现场中断。

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计算机视觉在重型机械中的应用

计算机视觉正在改变重型机械在建筑工地上的运行方式，提供全新的创新解决方案。让我们通过几个有趣的应用来了解图像和视频分析技术在建筑设备中的应用潜力。 

人工智能与无人地磅

地磅是用于测量重型车辆重量的衡器。这对于确保车辆在运输过程中符合安全重量限制至关重要。传统上，这一过程依赖于岗亭操作员手动记录车辆进出时间、登记号码和装载重量等详细信息。然而，这种手动方法可能会很慢，容易出现人为错误，而且缺乏透明度。

无人地磅可帮助提高准确性、减少人为错误、加快流程，并提供实时监控和透明度，以实现更安全、更高效的操作。它们使用人工智能集成设备，如传感器、摄像头、LED 屏幕和自动语音引导，以简化整个流程。当卡车接近入口点时，配备自动车牌识别（ANPR）技术的摄像头会检测车辆的车牌并验证其注册信息。如果登记有效，系统将允许进入称重秤。 

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然后，支持物联网的移动称重传感器会在卡车行驶过程中测量其重量，如有必要，会提醒驾驶员在正确位置停车，以便准确称重。对重量数据进行分析，并与预定义的限值进行比较，如果卡车的重量在限值范围内，司机就会被引导到出口处。在出口处，ANPR系统会对车辆进行重新验证，以确保其与进入的车辆一致，同时计算机视觉摄像机会监控整个过程中的任何异常情况。如果出现超重或驾驶员异常等问题，系统会向主管人员发出警报，并采取适当的纠正措施。

用人工智能监控驾驶员瞌睡情况

美国运输部的一项调查显示，卡车是最常见的货物运输方式。卡车司机经常长途驾驶，包括通宵驾驶。建筑行业也是如此，卡车是在工地之间运输重型机械和材料的必备工具，有时甚至需要长途跋涉。通宵驾驶会导致疲劳，增加发生车祸的风险。研究表明，21% 的致命车祸是由驾驶员昏昏欲睡造成的。 

为解决这一问题，卡车制造商正在利用计算机视觉技术监控驾驶员的瞌睡情况。面部识别、姿势估计和物体检测等计算机视觉技术可用于监控驾驶员的眼球运动、头部位置和面部表情。例如，如果驾驶员的眼皮闭合超过指定范围，系统就能检测到，并发出警报提醒驾驶员。驾驶员昏昏欲睡检测系统已广泛应用于塔塔卡车和其他汽车公司。

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自主工程车和人工智能

建筑工地的工作条件可能很艰苦，尤其是在极端温度下。例如，在挖掘现场，工人们经常面临酷暑，这影响了他们的工作效率，需要经常休息以补充水分和休息。为了帮助减少这些条件下的停工时间，研究人员正在开发推土机和起重机等自动驾驶建筑车辆。

这些自动机器配备了高分辨率摄像头和计算机视觉技术，可以分析地形，评估坡度、松软地面和不平整区域等因素。它们利用物体检测来识别人员和设备，在检测到障碍物时自动停止，从而提高了安全性。华中科技大学（HUST）的研究人员最近与山推合作开发了一种自主推土机，可以在零下 10°C 的极端温度下工作。

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重型机械的燃料优化

燃油优化对建筑公司来说至关重要，但实施燃油效率措施可能具有挑战性。由于燃料价格不断波动，而且有多名驾驶员驾驶建筑车辆，因此手动管理燃料消耗变得十分复杂。人工智能驱动的燃油管理系统可用于改进流程，降低油耗。

这些人工智能燃料管理系统通过大型数据集进行训练，生成多种路线选项并推荐最省油的路线，从而优化燃料使用。此外，它们还可以与车辆的发动机控制单元（ECU）集成，提供实时换挡建议。根据这些人工智能驱动的建议，可以优化不同驾驶员的驾驶模式，从而提高燃油效率。

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人工智能在建筑设备中的利弊

从数据驱动决策到实时监控，人工智能集成建筑设备具有一系列优势。以下是一些主要优势：

• 延长设备使用寿命：定期监测和及时维护可延长机器的使用寿命。
• 减少停机时间：自动化流程和预测性维护将设备停机时间降至最低。
• 更好的决策：提供数据驱动的洞察力，实现更智能的资源和运营管理。

然而，尽管人工智能在建筑业的应用越来越广泛，但仍有一些挑战需要考虑：

• 初期投资高：虽然人工智能可以带来长期的节约，但实施这些系统的前期成本很高，这可能会成为小公司的一个障碍。
• 隐私问题:由于人工智能在很大程度上依赖于数据，因此确保安全存储和保护这些信息对于避免未经授权的访问至关重要。
• 熟练劳动力：将人工智能集成到建筑设备中需要专门的培训，而教会工人如何使用这些技术可能是一个巨大的挑战，尤其是在时间要求苛刻的情况下。

人工智能驱动的工程车辆的影响

建筑行业正在迅速拥抱人工智能，卡特彼勒和戴姆勒等公司在开发自动驾驶卡车方面处于领先地位。2019 年，戴姆勒推出了自动驾驶卡车的工作原型，预计将于 2027 年投放市场。卡特彼勒的自动驾驶运输卡车 797F 已经在提高采矿作业的效率。必和必拓集团（BHP Group）、力拓集团（Rio Tinto）和巴里克黄金公司（Barrick Gold）等大公司都在全天候使用 797F，工伤事故为零。同样，中国的一家自动驾驶卡车公司 TuSimple 声称，它的卡车比人工驾驶的卡车省油 11%。2023 年 6 月，TuSimple 在中国一条开放的公共道路上成功完成了 39 英里的无人驾驶行驶。

随着自动驾驶卡车继续对建筑行业产生积极影响，预计市场复合年增长率（CAGR）将达到 10%。随着人工智能驱动的建筑设备提高了安全性和燃油效率，公司正朝着更安全、更可持续的工作环境迈进。

工程车辆人工智能的未来之路

人工智能改变了建筑行业的游戏规则，使重型机械变得更智能、更安全、更高效。从自动驾驶车辆到优化燃料使用和实时监控建筑工地的人工智能系统，这些技术都有助于减少失误和节约成本。虽然存在一些挑战，如实施人工智能和培训工人的成本，但其好处是巨大的。随着人工智能推动创新，未来的建筑业将比以往任何时候都更具生产力、可持续性和创新性。 

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