建筑业是数字化程度最低的行业之一，但工作场所正逐步从纸质工作流转变为数字化工作流程。在人工智能（ai）的帮助下，挖掘这些新数据将变得更加高效请观看视频，了解ai如何使建筑更智能、更安全、更高效。
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autodesk bim 360企业产品总监pat keaney：十年后，我相信ai、机器学习将在建筑的各个方面和建筑技术的各个方面无处不在。我成长于一个单身家庭，由我的母亲带大。当我12岁时我家的后廊出现问题，我看着它说，“嘿，妈妈，我想我可以解决这个问题。”
autodesk高级产品经理manu venugopal：当我还是个孩子的时候，我对两件事情非常着迷，一个是摩托车，另一个是摩天大楼。最终，我选择了建筑。
autodesk数据科学经理shubham goel：我的祖父在建筑业，我父亲一生都在建筑行业工作。现在，我可以说是我们家庭的第三代建筑人。虽然每次我分享这个故事，大家都会说，“除非你手上有老茧，否则你就不算在建筑业工作。”
在过去的10年、15年中，建筑业一直在进行转型。他们现在已经从基于纸张的工作流程转变为数字化工作流程。
venugopal：这导致了数据集的爆炸，这是利用机器学习的机会，因为没有人有时间或精力来筛选所有这些数据。
goel：现在大多数行业的数据组织得不够好，并且不容易用于分析，而且从这些数据中提取有意义的见解真的很难。而这正是机器学习可以进入并帮助他们的地方。
keaney：机器学习是一种更广泛的人工智能领域的技术。例如，如果我们的客户在施工现场有一千个质量问题，那么每天都不会有人想要或者想要阅读它们。
goel：与其雇佣一个团队来查看他们过去10年的数据并对其进行分类和清理，他们可以拥有一个机器学习模型来查看这些数据，并在几秒钟内为他们提供有意义的信息。
venugopal：我认为这是计算机算法从数据中学习并开始提出建议的一种方式。一旦他们接受了培训，他们就可以根据他们学到的东西开始预测。
keaney：对我来说，机器学习真正有趣的是它的应用。
goel：过去，人们只要想在工地上捕获任何信息，就必须填写长表格。我们看过超过150件物品的清单。机器学习可以大大简化这一过程。将来，人们可以只拍一张照片 。如上所述，一张图片胜过千言万语。它也值得一千个见解，所有这些信息都可以自动提取，并且可以自动填写长清单。
keaney：建筑行业有很多知识和经验。问题是大多数知识和经验都在一个做了30或40年的管理者的脑袋里。
goel：但是当他们离开或退休时，所有这些知识和经验都会消失。现在，您如何再次构建这些知识集？机器学习可以帮助或增强体验，因为它可以从数据中学习。
keaney：如果我们能够掌握这些知识并将其变成一个辅助应用程序，你可以交给一个对建筑感兴趣的年轻、聪明、受过大学教育的人，你可以帮助他们提高效率。因此，您可以为下一代建立行业，您也可以解决劳动力短缺问题。
正确的工作选择合适的分包商并找到合适的东西真的很重要。资格预审通常完全基于财务分析：这家公司有偿付能力吗？他们有正确的保险金额吗？等等。那么，如果我们能够将您对这些分包商的历史知识和他们在项目中所做的实际工作与财务分析相结合，以帮助确保您找到合适的分包商以获得合适的工作呢？
goel：这是ai和机器学习可以提供巨大帮助的地方。
keaney：您可以拥有一个优秀的电子分包商，但也许他们在一个项目类型中比另一个项目类型更有经验。我们认为所有这些信息也将有助于上游采购。
venugopal：这不仅仅是提高建筑项目的质量。这也是为了确保我们能够识别安全问题，对工地的安全隐患。
goel：当我们开始考虑施工安全时，让我感到惊讶的事情之一就是这个行业的死亡人数。 2017年，仅在美国就有971人死亡。美国健康与安全机构osha认为，超过60％的死亡是完全可以预防的。
keaney：我希望看到的世界是我们从很多方面做出猜测，我们只需要了解您需要知道的内容，何时需要了解它，以及您需要了解它的位置。因此，正在监控工作场所的传感器，可以检测问题的图像记录并指出它。如果你是一名管理者，ai可以说：“嘿，去看看这个。楼下存在焊接问题，这会产生安全问题。它可以被自动检测到，自动发送一个通知给团队中的每个人。”
goel：能够在工作现场发生严重事故之前了解风险可以防止这些伤害和死亡，并使工作人员更加安全。
keaney：如果我们挽救了一条生命，那是值得的。如果我们不让一个gc或分包商出庭，那是值得的。
venugopal：我真的希望下一代将建筑视为一个非常令人兴奋的工作场所。我有一个小女儿，我希望她从现在起10年后对建筑感到兴奋。在这里，我们看到了一个伟大的机会，我们可以帮助改变一个行业，如何完成工作，并使其成为一个更好的地方。
keaney：我认为，我们在人工智能和建筑方面所做的工作非常有趣。但是，我们、合作伙伴、生态系统能够解决的问题的数量，我真的相信这是无限的。

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