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違規(guī)作業(yè)自動(dòng)識(shí)別、火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)提前預(yù)警……近年來，AI（人工智能）技術(shù)在施工工地上大展身手，為工人撐起施工“安全傘”，守護(hù)他們的生命健康。

在施工安全領(lǐng)域，AI應(yīng)用帶來了怎樣的變革？進(jìn)一步深化AI應(yīng)用的堵點(diǎn)在哪里？圍繞以上問題，科技日?qǐng)?bào)記者采訪了多位專家。

為工地施工系上“安全帶”

在青島市重點(diǎn)超高層地標(biāo)工程——航運(yùn)貿(mào)易金融總部大廈項(xiàng)目現(xiàn)場的一塊大屏幕上，工人出入、特種設(shè)備運(yùn)行、消防安全等數(shù)據(jù)在屏幕上不斷刷新。管理人員坐在屏幕前，就能了解各項(xiàng)施工現(xiàn)場信息，仿佛裝上了“千里眼”“順風(fēng)耳”。

“這塊屏幕搭載了我們自主研發(fā)的中鐵建工智慧工地管理系統(tǒng)，它讓工地管理者秒變‘超人’，為工地施工系上了‘安全帶’?！敝需F建工集團(tuán)有限公司數(shù)字化中心技術(shù)主管林劍遠(yuǎn)介紹。

AI技術(shù)是中鐵建工智慧工地管理系統(tǒng)的“頂梁柱”。通過綜合運(yùn)用多種算法，AI把安全管理全面覆蓋施工各個(gè)環(huán)節(jié)，集成十大安全管控模塊。其中，安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺AI算法，可自動(dòng)識(shí)別未佩戴安全帽、危險(xiǎn)區(qū)域入侵等違規(guī)行為，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)報(bào)警與閉環(huán)處置?！斑@幫助施工單位減少了人工巡檢的疏漏，實(shí)現(xiàn)違規(guī)行為的快速發(fā)現(xiàn)與處置，大幅提升了現(xiàn)場安防管控的及時(shí)性。”林劍遠(yuǎn)說。

火災(zāi)AI識(shí)別系統(tǒng)則依托圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)施工現(xiàn)場及相關(guān)區(qū)域的明火、煙霧進(jìn)行24小時(shí)不間斷智能監(jiān)測(cè)，打破傳統(tǒng)人工巡檢的時(shí)間與空間限制，有效提升火災(zāi)預(yù)警能力，從源頭防范火災(zāi)事故發(fā)生。塔機(jī)與升降機(jī)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)合AI數(shù)據(jù)采集與分析技術(shù)，實(shí)時(shí)捕捉設(shè)備運(yùn)行中的幅度、載重、風(fēng)速等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，通過AI算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)研判，實(shí)現(xiàn)防碰撞、超載等危險(xiǎn)情況的提前預(yù)警，保障特種設(shè)備運(yùn)行安全。

“通過各類物聯(lián)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入與AI智能分析，整套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了‘人防+技防’的結(jié)合，目前已在多個(gè)項(xiàng)目落地應(yīng)用，顯著提升了工地安全管理的智能化水平?！绷謩h(yuǎn)說。

記者了解到，多地都在加快部署施工安全智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。《湖北省住建領(lǐng)域人工智能應(yīng)用典型案例（第一批）》，將工地智能監(jiān)管設(shè)為應(yīng)用場景之一。重慶市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)委員會(huì)發(fā)布的重慶住建領(lǐng)域首批12個(gè)AI應(yīng)用典型案例中，多項(xiàng)都與施工安全有關(guān)。

不僅是安全監(jiān)測(cè)，施工裝備安全領(lǐng)域的創(chuàng)新場景不斷涌現(xiàn)。

中鐵建工集團(tuán)有限公司建筑工程研究院技術(shù)主管鮑大鑫介紹，在高大空間站房等高危施工場景，智能激光整平機(jī)、收面機(jī)器人通過AI預(yù)設(shè)程序與智能運(yùn)動(dòng)算法，實(shí)現(xiàn)混凝土澆筑的高精度自動(dòng)化施工，既提升施工效率，更減少高危環(huán)境人工投入。在建筑裝修階段，室內(nèi)打磨、打孔機(jī)器人與智能抹灰、噴涂機(jī)器人，通過AI精準(zhǔn)控制技術(shù)，將工人從高空、粉塵、化學(xué)噴霧等危險(xiǎn)作業(yè)環(huán)境中解放出來，從根本上杜絕高處墜落、職業(yè)病等安全風(fēng)險(xiǎn)。

“應(yīng)用數(shù)據(jù)顯示，此類大型智能裝備可節(jié)約人工60%以上，系統(tǒng)性降低了坍塌、高處墜落等群死群傷事故風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)了安全效益與經(jīng)濟(jì)效益的雙重提升?！滨U大鑫說。

深化應(yīng)用面臨四大難題

AI在施工安全領(lǐng)域取得了顯著成效，但也要看到，還有大量施工工地，尤其是中小規(guī)模的施工現(xiàn)場，仍依賴于“人防”，AI真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用還任重道遠(yuǎn)。

在業(yè)內(nèi)專家看來，四大難題阻礙了AI進(jìn)一步落地。

首先是成本問題。相比于傳統(tǒng)的信息化建設(shè)投入，AI系統(tǒng)在硬件和軟件上的建設(shè)門檻都大大提高。鮑大鑫說，在系統(tǒng)建設(shè)前期，數(shù)十萬至百萬元級(jí)的投入是第一個(gè)門檻，這對(duì)于利潤空間相對(duì)有限的中小型建筑企業(yè)來說是不少支出。智能系統(tǒng)建設(shè)后，硬件、軟件也需要持續(xù)運(yùn)維。林劍遠(yuǎn)坦言，目前很多企業(yè)會(huì)低估長期運(yùn)維成本，到了后期就會(huì)存在系統(tǒng)效能衰減、建而無用等問題。

“安全投入的效果屬于‘隱性收益’，事故減少的效益難以在短期財(cái)報(bào)中體現(xiàn)，這也非?？简?yàn)決策層的戰(zhàn)略定力?！滨U大鑫說。

其次是數(shù)據(jù)難題。量大質(zhì)優(yōu)的數(shù)據(jù)，是智能算法訓(xùn)練的基礎(chǔ)，與AI系統(tǒng)性能直接相關(guān)。如果沒有充足、優(yōu)質(zhì)、多樣的數(shù)據(jù)，AI在進(jìn)行施工現(xiàn)場圖像識(shí)別、特種設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)時(shí)，準(zhǔn)確性會(huì)大大下降。但目前建筑施工行業(yè)信息化程度普遍不高，行業(yè)內(nèi)缺乏高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

“現(xiàn)有的數(shù)據(jù)往往比較分散，不容易訪問，而且標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一?！绷謩h(yuǎn)說，數(shù)據(jù)孤島的存在對(duì)AI模型的訓(xùn)練和應(yīng)用效果造成了負(fù)面影響。同時(shí)，建筑行業(yè)也需要考慮數(shù)據(jù)安全問題，尤其對(duì)一些重大關(guān)鍵項(xiàng)目，必須確保數(shù)據(jù)應(yīng)用合規(guī)、無泄漏風(fēng)險(xiǎn)。

此外，行業(yè)內(nèi)還存在核心算法的場景適應(yīng)性難題。比如，在復(fù)雜多變的工地，傳統(tǒng)煙火識(shí)別算法易受干擾，誤報(bào)率高，可能引發(fā)“警報(bào)疲勞”，制約了其在關(guān)鍵場景的深度應(yīng)用。

最后，復(fù)合型人才的嚴(yán)重短缺也制約了AI全面落地。鮑大鑫告訴記者，目前建筑施工行業(yè)內(nèi)既精通AI算法又深諳建筑安全業(yè)務(wù)的人才稀少，一線人員的數(shù)字技能不足也制約著系統(tǒng)的有效使用。

打造人機(jī)協(xié)同安全模式

如何進(jìn)一步推動(dòng)AI與施工安全深度融合？

林劍遠(yuǎn)認(rèn)為，從企業(yè)戰(zhàn)略與頂層設(shè)計(jì)方面，要明確AI融合是必要的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，而非“錦上添花”的技術(shù)點(diǎn)綴。具體到執(zhí)行上，應(yīng)設(shè)立具體、可執(zhí)行的量化目標(biāo)，并組建跨部門團(tuán)隊(duì)提供資源保障。為打破數(shù)據(jù)孤島，要推動(dòng)建立統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與安全數(shù)據(jù)中臺(tái)，通過應(yīng)用程序編程接口將AI安全系統(tǒng)與現(xiàn)有項(xiàng)目管理、建筑信息管理等平臺(tái)無縫集成，確保預(yù)警信息能自動(dòng)觸發(fā)業(yè)務(wù)流程。

林劍遠(yuǎn)建議，從施工組織流程上，要構(gòu)建以AI為核心的新流程，形成“AI感知—自動(dòng)預(yù)警—智能派單—整改復(fù)核—數(shù)據(jù)優(yōu)化”的智能閉環(huán)，并將AI檢查設(shè)置為高危作業(yè)審批、安全交底等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的必要環(huán)節(jié)。此外，還要建立跟蹤評(píng)估機(jī)制，根據(jù)一線使用者的反饋，持續(xù)迭代算法與流程；加強(qiáng)全員培訓(xùn)，提高一線員工對(duì)AI系統(tǒng)的接受度和使用熟練度，推動(dòng)形成人機(jī)協(xié)同的安全管理文化。

鮑大鑫認(rèn)為，企業(yè)應(yīng)注重AI人才的培養(yǎng)工作?！跋到y(tǒng)的核心數(shù)據(jù)大多來源于施工一線。企業(yè)可適當(dāng)組織一線工程師開展專項(xiàng)技術(shù)培訓(xùn)，幫助其掌握AI工具的基礎(chǔ)應(yīng)用方法與簡易構(gòu)建能力，進(jìn)而助力其研發(fā)以項(xiàng)目創(chuàng)效為核心導(dǎo)向的實(shí)用型AI工具?！彼f。

隨著AI應(yīng)用程度不斷深化，林劍遠(yuǎn)認(rèn)為，未來智能安全系統(tǒng)將向更主動(dòng)、更集成方向演進(jìn)，逐步從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向基于大數(shù)據(jù)分析的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，從單點(diǎn)識(shí)別轉(zhuǎn)向融合視頻、物聯(lián)傳感器、穿戴設(shè)備的多源數(shù)據(jù)全局協(xié)同評(píng)估，從孤立工具轉(zhuǎn)向深度嵌入施工作業(yè)、培訓(xùn)交底等核心流程的智能管理中樞。

鮑大鑫說，隨著智能裝備、機(jī)器人的不斷投用，智能安全系統(tǒng)未來將重點(diǎn)聚焦人機(jī)協(xié)同安全模式。這種模式涵蓋智能裝備與建筑機(jī)器人的作業(yè)規(guī)劃規(guī)范性、運(yùn)行安全性監(jiān)測(cè)與管理等。例如，在預(yù)設(shè)的機(jī)器人施工區(qū)域，要對(duì)誤入的作業(yè)人員進(jìn)行智能攔截；在人員誤入后，讓機(jī)器人及時(shí)執(zhí)行人員保護(hù)與安全引導(dǎo)操作?！跋嘈磐ㄟ^這類舉措，能夠切實(shí)保障智能化施工場景的作業(yè)安全。”鮑大鑫說。