八大员建筑新闻分享：AI改进建筑施工安全的十种方式

1、减少对现场安全团队的依赖，为各处建筑现场建立起一天24小时、一星期7天、一年365天监控视图。

所有建筑安全负责人均表示，这也是云远程监控系统最具价值的优势，其能够接收来自物联网、数字、热像仪以及红外探头的数据。虽然建筑方仍然需要组织实地团队，但这种实时且始终在线的监控能力，确实能够以数据流为载体提供强大模型与洞见支持。

2、通过确定哪些工人未正确穿着个人防护设备(PPE)减少施工现场的伤害问题与潜在责任诉讼。

使用有监督机器学习算法所支持的高级模式匹配，施工安全及安全负责人可以根据工人们穿着PPE的情况快速识别出高风险角色及工作区域。例如，面对席卷全球的COVID-19疫情，目前仍在施工的现场必须要求每位工作人员佩戴口罩，这也是各国疾控中心提出的统一要求。远程监控系统能够立即发现那些需要警告、引导以保持合规要求的施工团队。

3、 用实时监控替代检查表、例行程序以及其他手动形式的安全审计方法，确保在几秒之内提供关于趋势及画面内容的分析结果。

安全与安保负责人们指出，他们目前最大的挑战在于如何帮助现场施工团队节约时间。他们不清楚当前项目所在城市何时会突然宣布再次实施隔离或封锁。据与会负责人们所言将机器学习技术与可通过直观仪表板随时访问的现场数据相结合，目前的工作效率相较于纯手动方式提高了至少5倍。

4、建筑现场的实时物理与网络安全监控能力越强，施工流程的灵活性越高。

各位负责人表示，建筑现场在捕捉及解释实时传感器与视频数据方面的能力越强，其施工流程的灵活性就越高。虽然最初只是为了达成物理与网络安全保障而建立，但这种新的数据洞察能力确实能够为流程改进做出贡献、进而增加运营收益。

5、可配合智能标签与关键事件支持上下文情报的高级视频分析技术即将面世，这将进一步提高机器学习远程监控系统的预测准确性。

目前，整个远程监控行业的研发支出，主要集中在通过各个视频帧提取更多上下文情报之上。希望能够在新的一年中，看到能够定义高级模式匹配、进而提高远程监控系统预测准确性的更多技术专利。

6、实时预测网络与物理威胁对于建筑项目的影响，同时创建特定算法为特定事件生成风险评分。

远程监控系统当中，最值得期待的开发工作就是尝试将物理事件与网络事件关联起来。例如，假设特定建筑现场的系统遭遇网络攻击，那么将二者结合起来将提高防御方对于安全态势的监控与预测准确性，借此阻止盗窃、入侵及破坏等行为的推进。

7、为各个建筑项目生成风险评分，而后分析可以改进哪些因素以缓解设备及材料盗窃威胁。

使用盗窃相关数据通过机器学习技术建立预测模型，我们可以预测下一次事件可能何时出现。安全与安保负责人们指出，持续保留视频数据对于项目实施的重大意义也正在于此。利用这部分素材，机器学习模型将逐渐学习并预测出下一次盗窃尝试。

8、在建筑现场识别并跟踪未授权入侵者的活动，借此缓解工业间谍行为的威胁。

建筑业的间谍活动可能导致数十亿美元损失，这一点在负责建造包含专有技术的芯片代工厂等项目场景下表现得尤为明显。为了确保现场安全，负责人们需要尽快引入基于AI的远程监控策略。

9、识别出建筑材料在何时何处遭到盗窃，借此控制成本，提高现场安全水平。

大型建筑项目每年有10%到25%的材料供应遭到盗窃或倒卖。有时候，能否阻止盗窃活动甚至可能直接决定某一项目能否正常推进、顺利竣工。目前，安全与安保负责人纷纷寄希望于远程监控系统。

10、确保建筑现场符合OSHA及其他相关政府合规性要求，同时为审计人员提供实时审计记录。

安全与安保负责人们表示，以往OSHA审计筹备工作往往需要数周甚至数个月时间。如今，实时监控系统可以按需生成报告，每年为施工机构节约下长达数百小时的审计准备时间。

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