建筑業(yè)的技術落后于其他行業(yè)。盡管美國2018年的建筑總支出超過1.3萬億$，但該行業(yè)從未采用過新技術。為什么呢？利潤微薄，工人比以往任何時候都更忙，老齡化和技術差的勞動力都在控制之下。

這個行業(yè)必須適應。施工現場存在巨大的勞動力和生產力問題。千禧一代和Z一代對體力勞動不感興趣，而是被專業(yè)工作或勞動力較少的行業(yè)所吸引。缺乏技術也使該行業(yè)對年輕一代沒有吸引力。同時，建筑業(yè)生產力（以每個工人的產出來衡量）保持穩(wěn)定，制造業(yè)等其他行業(yè)的生產力在過去幾年顯著提高。

這些問題聽起來像是人工智能的完美用例。作為建筑技術初創(chuàng)公司的種子投資者，對解決這些（以及更多）行業(yè)問題的技術創(chuàng)新有了獨特的了解。許多初創(chuàng)公司確實聲稱使用人工智能如此之多，以至于每個初創(chuàng)公司的傳單現在都必須提到人工智能、機器學習或其他相關的流行詞，這似乎是一個不成文的規(guī)則。

這些初創(chuàng)公司面臨的一個主要問題是缺乏數據。幾乎所有的人工智能解決方案都需要大量的參考數據來訓練。

然而，人工智能并不新鮮，幾十年來一直在進行深入的研究。1950年，艾倫·圖靈寫了一篇著名的論文，描述了后來被命名為圖靈測試的東西——今天仍然是判斷機器是否能表現出類人思維的標準。然而，自圖靈發(fā)表論文以來的69年里，沒有一臺計算機能夠通過圖靈測試。那么，為什么人工智能現在成為建筑技術的最新流行語呢？計算能力呈指數級增長，能夠經濟有效地存儲每天創(chuàng)建的估計2.5萬億字節(jié)數據，使計算能夠有效地開發(fā)算法，提供準確的結果。

然而，不幸的是，雖然我們已經能夠利用增強的計算和存儲能力來創(chuàng)造不可否認的革命性技術，但計算領域在人工智能最初愿景方面的進展相對較小。

然而，仍有一些創(chuàng)新的初創(chuàng)公司使用今天的人工智能來幫助建筑業(yè)滿足更高產出和降低成本的需求，并解決其他困難和挑戰(zhàn)。這些初創(chuàng)公司面臨的一個主要問題是缺乏數據。幾乎所有的人工智能解決方案都需要大量的參考數據來進行培訓。如果沒有培訓數據，這些解決方案在學術上很有趣，但在沒有大量人工監(jiān)督的情況下，在實際項目中缺乏有用的準確性。由于建筑業(yè)在技術采用方面已經被證明落后，所需的歷史數據通常不存在。更大、更精通技術的公司可能有一些數據集，但不愿與外部各方分享。雖然隨著新技術的增加，數據的可用性將會增加，但缺乏整體數據將繼續(xù)成為當今和不久的建筑技術初創(chuàng)公司的主要障礙。

最近，風險投資應該更加關注這一領域，以增加真正開發(fā)防御技術解決方案的公司數量。增加投資可以在很大程度上吸引更多的創(chuàng)新人才進入市場，并允許初創(chuàng)企業(yè)更快地擴大規(guī)模，為大型建設項目提供價值。盡管如此，我們還有很長的路要走，但我們今天只觸及了建筑技術中人工智能的表面。

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