建筑市场中的人工智能 (AI) – 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按应用（规划和设计、安全、自动化设备、监控和维护）、按地区、按竞争进行细分。2018 至 2028 年

市场概览

2022 年全球建筑业人工智能 (AI) 市场价值为 38.1 亿美元，预计在预测期内将实现强劲增长，到 2028 年复合年增长率为 22.95%，建筑业人工智能正在经历数字化转型。从设计、施工前、施工和运营到资产管理，在工程和施工的每个阶段都专注于人工智能和机器学习等技术，正在将建筑业的潜力提升到新的水平。随着建筑行业技术变革的出现，升级技术的公司将受益匪浅。因此，预计在未来几年，建筑行业采用人工智能产品和服务将为市场增长做出巨大贡献。

关键市场驱动因素

效率和生产力提高

效率和生产力提高是全球建筑业蓬勃发展的人工智能 (AI) 背后的核心驱动力。在这个历来饱受项目延期和成本超支困扰的行业中，人工智能为增强项目管理、调度和资源分配提供了一种令人信服的解决方案，最终彻底改变了建筑项目的执行方式。人工智能利用机器学习、计算机视觉和预测分析等先进技术来优化项目工作流程。这些技术使建筑公司能够做出更精确的估算，减少规划错误，更好地分配资源，从而使项目不仅能更快地完成，而且还在预算之内。这大大减少了代价高昂的延期和超支，使人工智能成为项目效率的改变者。

此外，人工智能的数据分析能力可以帮助建筑专业人士识别可以改善决策的趋势和模式。这包括预测材料需求、劳动力需求和设备使用情况，从而进一步简化流程和高效分配资源。人工智能驱动的自动化是提高生产力的另一个关键因素。重复数据输入、文档编制甚至一些物理施工过程等任务都可以实现自动化，从而减少人工所需的时间和精力。这释放了人力资源，使其能够专注于施工过程中更具战略性和创造性的方面。

人工智能在风险管理和缓解方面也表现出色。它可以通过分析历史项目数据来预测潜在问题，从而采取主动措施。这最大限度地减少了中断、返工和相关成本。此外，人工智能可以改善供应链管理，确保在需要时随时找到材料和设备，从而进一步提高生产力。

使用人工智能的协作工具和平台促进了项目利益相关者之间的实时沟通和协调。这使各方能够了解情况并达成共识，促进更好的协作并减少与沟通相关的延迟。总之，建筑行业正在通过人工智能驱动的效率和生产力提升经历深刻的变革。人工智能能够优化资源分配、减少项目延误、自动化日常任务并增强数据驱动的决策能力，是改善建筑项目成果的基石。随着全球建筑格局变得越来越复杂，人工智能的整合将在更高效、更具成本效益和更高质量的项目交付中发挥关键作用，确保建筑公司的长期竞争力。

降低成本

降低成本是推动全球人工智能 (AI) 进入建筑市场的关键驱动力。在这个以预算超支和效率低下而臭名昭著的行业中，人工智能提供了变革性解决方案来缓解这些挑战。通过利用机器学习、预测分析和自动化，建筑公司可以显著削减运营成本并提高整体盈利能力。人工智能驱动的资源分配和项目管理简化了施工流程，优化了劳动力和材料利用率。这不仅减少了浪费，而且还最大限度地减少了昂贵返工的需要，最终带来了可观的节省。此外，由人工智能驱动的预测性维护可以预先识别设备问题，最大限度地减少昂贵的停机时间和紧急维修。

成本效率延伸到改进的安全实践。人工智能驱动的传感器和监控系统通过实时识别潜在危险来提高现场安全性。事故减少意味着保险费和法律责任降低，从而节省了财务资源。人工智能的数据驱动决策能力使建筑公司能够做出明智的选择，降低代价高昂的错误风险。无论是选择最具成本效益的建筑材料、优化项目进度还是优化能源消耗，人工智能都能提供有价值的见解，推动具有成本效益的决策。

此外，以人工智能为基础的自动化和机器人技术减少了砌砖和 3D 打印等任务对体力劳动的依赖。劳动力成本占建筑支出的很大一部分，使自动化成为降低成本的有吸引力的途径。建筑行业竞争激烈，具有成本效益的做法提供了显着的优势。与仅依赖传统方法的公司相比，采用人工智能技术的公司可以更快地、以更低的成本和更高的质量完成项目。这种竞争优势可以转化为市场份额的增加和盈利能力的提高。总之，降低成本是建筑业采用人工智能的有力催化剂。凭借人工智能优化资源配置、防止代价高昂的事故、实现数据驱动的决策和自动化劳动密集型任务的能力，建筑业将从降低运营费用中受益匪浅。随着全球建筑项目的复杂性和规模不断上升，人工智能的成本削减能力使其成为该行业未来成功的关键因素。

主要市场挑战

初始投资成本

初始投资成本是建筑业广泛采用人工智能 (AI) 的重大障碍。虽然人工智能在提高效率、安全性和整体项目成果方面前景广阔，但实施人工智能所需的大量前期资金投入对许多建筑公司来说可能是一个巨大的障碍。将人工智能技术融入建筑业需要在各个方面进行大量投资。首先，采购必要的计算基础设施和能够有效运行人工智能应用程序的设备需要硬件成本。这些硬件投资可能相当可观，尤其是对于资本资源有限的中小型建筑公司而言。

其次，软件和人工智能平台成本也发挥了作用。开发或获取针对建筑行业特定需求的人工智能解决方案可能成本高昂。定制和许可费用进一步增加了财务负担。此外，公司需要分配预算用于持续的软件维护、更新和支持。培训劳动力是投资的另一个关键组成部分。建筑专业人士需要掌握有效操作和管理人工智能系统的技能。这需要为培训计划、研讨会提供资金，并且通常需要聘请或签约 AI 专家来协助实施的早期阶段。

此外，还有基础设施成本，例如设置数据收集和分析工具、传感器和连接解决方案。确保施工现场能够有效地收集和传输数据既复杂又昂贵。

对于许多建筑公司来说，这些投资所需的资金可能是一个艰巨的障碍。这些前期成本可能会导致对投资回报率和回报期的担忧。在一个利润率可能很低、项目规模和复杂程度各不相同的行业中，这种财务承诺可能会阻止一些人采用 AI 技术，尤其是当传统方法在短期内看起来更具成本效益时。为了克服这一挑战，建筑公司必须仔细评估 AI 的长期利益，考虑诸如减少项目延误、增强安全性和更好地分配资源等因素。政府激励措施、补贴或行业伙伴关系也可能有助于抵消初始成本。随着人工智能技术的成熟和普及，预计初始投资障碍将逐渐减少，使更广泛的公司能够将人工智能应用于建筑行业。

缺乏熟练劳动力

缺乏熟练劳动力对全球人工智能 (AI) 在建筑市场的增长和发展构成了重大障碍。虽然人工智能在改变建筑行业方面具有巨大的潜力，但它需要一套目前供不应求的专业技能。缺乏能够实施和管理人工智能技术的合格专业人员，给建筑行业带来了诸多挑战。

技术专长：人工智能涉及复杂的算法、机器学习、数据分析和编程。建筑公司需要熟练的专业人员来设计、开发和实施针对其特定需求的人工智能解决方案。了解建筑行业复杂性并能有效应用人工智能的人工智能专家的稀缺阻碍了这些技术的采用。

数据科学家：人工智能在训练和决策方面严重依赖数据。擅长收集、清理和分析建筑相关数据的数据科学家供不应求。如果没有这些专业人员，建筑公司可能难以从数据中获得可操作的见解，从而限制人工智能的优势。机器学习专家：机器学习是人工智能的核心组成部分，它需要能够构建和微调预测分析、优化和自动化算法的专家。这些专家非常稀缺，而且与建筑业以外的各个行业竞争。人工智能项目经理：在建筑环境中管理人工智能项目需要一套独特的技能。项目经理必须了解施工过程、安全协议以及人工智能实施的细微差别。寻找具有这些资格的人可能具有挑战性。

跨学科技能：在建筑领域有效整合人工智能通常需要跨学科技能。专业人士需要弥合人工智能技术与建筑领域知识之间的差距。这种跨学科专家的短缺使人工智能的采用变得复杂。持续学习：人工智能是一个快速发展的领域。建筑行业的人工智能专业人士必须随时了解最新进展和最佳实践。持续学习的需求进一步凸显了合适人才的稀缺性。

应对这一挑战需要采取多管齐下的方法。建筑公司可以投资培训计划来提升现有员工的技能。与教育机构和人工智能培训提供商的合作可以帮助弥补技能差距。政府和行业鼓励 STEM（科学、技术、工程和数学）教育的举措也可以为未来拥有必要技能的劳动力做出贡献。随着建筑业对人工智能的需求不断增长，以及人工智能技术变得越来越普遍，预计会有更多人从事与人工智能相关的职业和培训计划，从而逐步缓解劳动力短缺问题。在此之前，公司必须通过寻求合作伙伴关系、外包某些任务以及在其组织内战略性地投资开发人工智能能力来适应。

数据质量和可用性

数据的质量和可用性是全球建筑市场人工智能 (AI) 的一个重大瓶颈。虽然人工智能在很大程度上依赖数据来训练模型、做出预测和优化流程，但建筑行业在这方面经常面临挑战。与数据质量和可用性相关的限制可能会阻碍人工智能在建筑领域的成功实施。数据碎片化：建筑项目会产生大量数据，但这些数据往往是碎片化的，分布在不同的系统和利益相关者中。为人工智能应用集成和标准化这些数据可能是一个复杂且耗时的过程。

数据准确性：不准确或不完整的数据会严重损害人工智能系统的有效性。建筑数据可能包含错误、不一致或缺失的信息，这可能会导致在使用此类数据训练人工智能模型时得出错误的结论和决策。数据孤岛：建筑组织内的数据孤岛会阻碍有效的数据共享和利用。这些孤岛会阻碍人工智能的实施，因为全面的数据访问对于有意义的见解和预测至关重要。

遗留系统：许多建筑公司使用的遗留系统可能与现代数据分析和人工智能工具不兼容。这种脱节会阻碍有价值数据的提取和利用。数据安全：建筑数据通常包括敏感的项目和客户信息。在使用人工智能时，确保数据安全和隐私至关重要。遵守数据保护法规可能具有挑战性，而安全漏洞可能会带来严重后果。数据收集和标准化：从施工现场和设备收集相关数据可能是一项技术挑战。此外，标准化不同来源的数据格式和质量对于人工智能应用是必要的，但可能很难实现。

历史数据有限：人工智能模型受益于庞大而多样化的数据集，由于项目特定性，数据集在建筑领域通常受到限制。这会影响人工智能预测的准确性和可靠性，尤其是对于历史数据较少的小型公司而言。数据所有权和共享：建筑行业涉及众多利益相关者，每个利益相关者都有自己的数据。共享和所有权协议可能很复杂，这使得访问人工智能应用所需的数据变得具有挑战性。

应对这些挑战需要建筑行业的共同努力。公司必须通过实施数据验证流程和确保数据准确性来投资于数据质量改进。他们还应考虑对其数据基础设施进行现代化改造，以更好地促进数据收集、共享和利用。此外，与技术提供商和数据分析专家的合作可以帮助建筑公司应对这些挑战。通过培育以数据为中心的文化和推广标准化的数据实践，建筑行业可以充分发挥人工智能的潜力，改善项目管理、决策和施工流程的整体效率。

主要市场趋势

安全性增强

安全性增强正在成为全球建筑市场人工智能 (AI) 的首要驱动力。建筑行业长期以来一直在努力解决安全问题和高事故率，因此必须利用人工智能技术来减轻这些风险并提高整体施工现场安全性。人工智能驱动的安全解决方案现在处于建筑创新的最前沿。计算机视觉、传感器和人工智能算法相结合，实时监控施工现场。这些系统可以检测潜在的安全隐患，例如不安全的工作条件、无人看管的设备或未经授权人员的存在。通过这种方式，人工智能不仅可以防止事故发生，还可以确保施工现场遵守严格的安全法规和标准。

此外，配备人工智能的可穿戴设备还用于监测建筑工人的健康和福祉。这些设备可以跟踪生命体征、检测疲劳并提醒工人注意潜在危险。这种主动的安全方法大大降低了发生事故和受伤的可能性。

人工智能安全系统提供实时警报和通知，允许立即响应危急情况。这种快速干预可确保及时解决安全问题，防止事故升级。随着人们越来越重视工人福利和法规遵从性，采用人工智能来增强建筑安全性的现象将日益增多。建筑公司认识到，投资人工智能驱动的安全措施不仅可以保护他们的员工，还可以通过减少停机时间和相关成本来提高项目效率。因此，安全性增强是全球建筑业人工智能市场的重要驱动力。

自动化和机器人技术

自动化和机器人技术有望成为全球建筑业人工智能 (AI) 市场的主要驱动力。这些以人工智能为基础的技术正在通过提高建筑过程各个方面的效率、精度和安全性来彻底改变建筑业。

人工智能自动化在砌砖、混凝土浇筑和 3D 打印等任务上取得了重大进展。配备人工智能算法的建筑机器人可以比人工更快、更准确地执行这些任务，从而减少手工劳动需求并最大限度地减少错误。这不仅加快了项目进度，而且提高了整体施工质量。此外，自动驾驶汽车和无人机正用于现场检查、勘测和材料运输。人工智能使这些机器能够导航施工现场、收集数据并以高度的自主性执行任务。这减少了在潜在危险环境中对体力劳动的需求，提高了现场安全性和生产率。

人工智能驱动的机器人技术也可用于重型起重和物料搬运。这些机器人可以精确且不疲劳地移动重物，从而降低事故和工人受伤的风险。人工智能驱动的自动化和机器人技术的结合不仅可以优化施工流程，还可以通过减少劳动力成本、最大限度地减少材料浪费和防止返工来降低成本。因此，建筑公司越来越多地整合这些技术，以在不断变化的行业格局中保持竞争力，使自动化和机器人技术成为全球建筑人工智能市场的驱动力。

细分洞察

应用洞察

规划和设计细分市场将主导市场，

过去几年来，建筑行业采用建筑信息模型已成为创建 3D 模型的新方法，建筑专业人士依靠这些模型进行准确设计、建造和维修。 BIM 平台程序员正在利用智能、人工智能驱动的功能来提高 BIM 的能力。2022 年 9 月，建筑技术初创公司 Toric 筹集了 2200 万美元的资金，Toric 是一个数据平台，供建筑、工程和类似行业使用，使任何人都可以集成、转换、建模和可视化数据而无需编写代码。作为投资的一部分，Toric 将为 Autodesk Construction Cloud 和 Autodesk 的 BIM 设计工具（如 Revit、Navisworks 和 Civil 3D）提供新的集成。

区域洞察

预计北美将在预测期内占据市场主导地位。近年来，北美建筑人工智能 (AI) 市场经历了显着增长。该地区一直处于建筑行业技术进步和数字化转型的前沿。

北美建筑人工智能市场是全球规模最大、增长最快的市场之一。市场受到建筑活动增加、对先进技术的需求以及对提高生产力和效率的关注的驱动。市场涵盖了建筑生命周期不同阶段的各种 AI 应用，包括规划、设计、施工和运营。

北美，尤其是美国，一直是建筑行业技术创新的中心。许多地区性公司一直走在开发和实施建筑应用 AI 技术的前沿。市场见证了 AI 驱动的解决方案在整个施工过程中的应用，例如预测分析、计算机视觉、机器人技术和机器学习。

最新发展

2022 年 11 月：Disperse.io 是一家总部位于英国的建筑技术公司，其平台使用 AI 帮助项目经理跟踪工作、从建筑工地获取数据并做出更好的项目决策，该公司推出了一款新产品 Impulse，重点介绍了从其平台捕获的 360° 现场扫描中收集到的问题。该解决方案将性能洞察集成到建筑立面图中，并向项目经理展示问题。

2022 年 9 月：建筑技术金融公司 Briq 收购了计费软件 Swipez，这是一家总部位于印度的金融科技公司，可实现计费和收入收集的自动化。Briq 的平台支持建筑公司在规划和预测过程中实现关键财务工作流程的自动化，例如企业规划、劳动力和材料预测、项目预测和收入预测。Swipez 通过自动化为企业提供了一种管理客户账单的有效方法，以及方便及时的收入收集流程。

2022 年 6 月：总部位于斯泰伦博斯的 Agile Business Technology (ABT) 与美国集团 OpenSpace 合作，为南非的建筑项目推出其 360° 捕捉和人工智能 (AI) 平台。通过在 OpenSpace 中生成的 360° 图像来记录不断发展的施工现场，团队可以从根本上改善协作。该软件还可以轻松执行质量控制、记录进度和进行检查以帮助识别安全隐患。

主要市场参与者

• Autodesk Inc.
• Building System Planning Inc.
• Smartvid.io Inc.
• Doxel Inc.
• Bentley Systems Inc.
• PTC Inc.
• IBM Corporation
• NVIDIA公司
• 甲骨文公司