推出施工實時反饋系統「Doxel」想用AI提高建筑施工生產率

建筑是一項耗時耗力的龐大工程，需要提前制定詳細的建筑圖紙、分工、預算以及時間計劃等。據統計，12 萬億美元的建筑業占全球GDP的近 13％，然而，超過 90％的大型建筑項目出現成本超支，平均超出原始預計的 80％，平均延遲 20 個月。

美國的一家創業公司 Doxel 正致力于解決這一問題。其首席執行官 Saurabh Ladha 認為，勞動生產率低下是項目成本超支和進度延誤問題的原因。而勞動生產率低下，是因為建筑項目過于復雜，如果人工精確跟蹤進度和質量，將耗費無法想象的時間，這導致管理人員無法把控項目。

根據此洞察，Doxel 推出了基于人工智能的計算機視覺軟件，為管理人員提供有關建設進度、預算和質量的實時反饋。

   具體來說，Doxel 研發的機器人會每天用雷達掃描建筑現場的施工狀況，包括使用地面機器人進行室內掃描，使用無人機進行室外掃描。再通過專有的 AI 算法處理視覺數據，即可分析各個模塊的完成進度。與項目預算和時間表進行對比，又可進一步給出當前的成本投入信息、生產進度信息、以及項目完成時間的預測。另一方面，Doxel 也會根據掃描數據，檢查安裝質量，發現異常安裝建設等信息并立刻反饋。

機器人對施工現場信息進行掃描

Doxel 在最近圣迭戈的一個建設項目中使用了該套方案，在項目完成時，將總預算比預期降低了 11％，將總體勞動生產率提高了 38％。據悉，Doxel 目前只尋找合同價值超過 2000 萬美元的項目。

融資方面，Doxel 于 18 年 1 月獲得了 Andreessen Horowitz 領投的種子輪 450 萬美元資金，投資參與方還包括 Alchemist Accelerator, Pear Ventures, SV Angel 和 Steelhead Ventures 。Doxel 計劃用這筆資金來聘請更多的工程師，同時建立其銷售，營銷和客戶成功團隊。

其他一些公司也在致力于將前沿技術應用在龐大的建筑領域。36 氪近日報道的 OpenSpace，正在通過三維視覺場景建模技術，解決建筑領域的記錄保存問題。值得一提的是，兩者都對施工現場進行信息采集，不過具體需求不同，采集方式也不同，Doxel 使用的是專用機器人和無人機工具，而 OpenSpace 則采用了非常簡單的 360 度相機。