投资于人工智能以构建下一代基础设施

全球对于新的和改进的基础设施的需求尚未得到满足。亚洲开发银行估计，在亚洲地区仅大约就需要需要投入1.7万亿美元每年到2030年仅仅为了维持经济增长和抵消气候变化的影响就需要大约15万亿美元。

在美国，没有人否认该国的高速公路、铁路和桥梁需要更新。但类似于许多其他行业，熟练工人和资源严重短缺，这推迟了所有重要的维修和维护工作，并损害了效率。

这个基础设施缺口——资金与建设之间的差距——是巨大的。而当各国政府和企业都在努力构建高效节能和可持续的建筑环境时，发现仅靠人类自身难以应对这一挑战。为了纠正这种不平衡，许多组织正在转向各种形式的人工智能，包括大型语言模型（LLM）和机器学习（ML）。总体而言，它们目前尚不能解决所有现有的基础设施问题，但已经有助于降低成本、减少风险并提高效率。

克服资源限制

熟练工程和建筑劳动力短缺是一个主要问题。在美国，估计到2031年，新人才的供应将出现33%的缺口，软件、工业、民用和电气工程领域的职位空缺尤为明显。德国在2022年报告称，科学、技术、工程和数学（STEM）专业人员短缺32万名。另一工程技术强国日本预测到2030年工程师缺口将超过70万名。考虑到大多数工程项目的时间跨度（例如修复一条破裂的天然气管道可能需要几十年），除非采取措施，否则对合格工程师的需求将持续超出供应。

国际工程学生的移民和签证限制，以及形成性STEM职位中的缺乏留存，施加了额外的约束。此外，还有任务重复执行的问题，这个问题对于人工智能来说很容易解决。

Bentley Systems的首席技术官Julien Moutte解释说：“工程师需要完成大量繁琐且重复的工作。他们大约有30%到50%的时间用于将3D模型压缩为2D PDF格式。如果这项工作可以由人工智能驱动的工具来完成，那么工程师就可以恢复一半的工作时间，从而投入到更高价值的任务中去。”

在指导下，AI可以自动化地成百上千次绘制相同的图纸。培训工程师提出正确的问题并优化使用AI将减轻重复工作的负担和压力。

然而，这并非没有挑战。使用ChatGPT或其他大语言模型的用户知道AI幻觉的陷阱，即模型可以逻辑地预测一串词语，但缺乏对这些词语含义的上下文理解。这可能导致无意义的输出，在工程领域中，这种幻觉有时会更加危险。“如果某个建议是由AI提出的，它需要被验证。”Moutte说，“这个建议安全吗？是否遵守了物理定律？让工程师们不得不审查所有这些东西是浪费时间。”

但这可以通过现有的公司工具和产品来运行模拟并使用已建立的工程规则和设计规范来验证设计来抵消，这再次减轻了工程师亲自进行验证的工作负担。

提高资源效率

估计有30%的建筑材料在美国和英国的典型建筑工地，如钢铁和混凝土等材料被浪费了，其中大部分最终被填埋，尽管德国和荷兰等国家最近已经实施了回收措施。这以及原材料成本的上涨，正迫使公司考虑解决方案以提高建筑效率和可持续性。

人工智能可以在设计和施工阶段为这两个问题提供解决方案。数字孪生技术可以帮助工人发现产品质量的偏差，并提供减少浪费和能源消耗所需的洞察力，最重要的是，可以节省资金。

机器学习模型使用来自现场统计和工艺变量的实时数据来标记不合格材料、产品偏差和过度能源消耗，例如建筑工地工人的机械和运输。工程师可以据此预见差距并优化流程，在每个项目上实现大规模的整体改进，并可以在未来复制这些改进。

“能够凭借这种视觉感知提前预见并减少浪费，通过应用人工智能确保你正在优化那些流程、设计以及构建基础设施所需的资源，这具有巨大的意义，”莫特说。

他继续说道：“真正的变革将会围绕可持续性，因为我们需要创建更具可持续性和高效性的基础设施，而在这方面还有很多改进的空间。”而这其中很重要的一部分将是人工智能如何帮助创造新材料和模型以减少浪费。

人与AI的合作伙伴关系

人工智能可能永远无法做到完全没有错误，但就目前而言，人类的介入可以发现并纠正这些错误。尽管建筑行业可能存在一些担忧，认为人工智能会取代人类，但实际上任何建筑项目中都有一些只有人才能完成的工作。

AI缺乏人类擅长的批判性思维和问题解决能力，因此工程师接受额外培训以监督和维护自动化系统至关重要，以便双方可以协同工作并达到最佳效果。熟练工人具有创造力、直觉以及客户服务专业知识，而目前的AI尚不具备这样的创新解决方案。

在工程师实施了适当的防护措施和框架之后，人工智能可以为项目贡献大部分的自动化和重复性工作，从而建立人与机器之间共生且优化的关系。

工程师们已经几十年来设计令人印象深刻的建筑了，并且他们并不是完全手动完成所有设计工作。你需要确保这些结构首先通过工程原理、物理规则、当地法规等进行验证。所以我们拥有能够验证这些设计的所有工具，”Moutte解释道。

随着人工智能与人类的关怀和控制一同进步，它可以帮助保障建筑过程在未来不会过时，其中每一步都得到了双方优势的支持。通过解决建筑业的关注点——成本、可持续性、浪费和任务重复，并提升工程师的能力以管理人工智能在设计和实施阶段应对这些问题，建筑行业看起来将不再布满障碍。

“我们已经看到人工智能可以用于创造新材料和减少浪费，”莫特解释说。“随着我们迈向2050年，我相信工程师将需要这些人工智能能力来创建最佳设计，我期待在我们的产品中发布一些由人工智能支持的功能。”

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