Искусственный интеллект (ИИ) на строительном рынке — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по применению (планирование и проектирование, безопасность, автономное оборудование, мониторинг и обслуживание), по регионам, по конкуренции. 2018–2028 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве оценивается в 3,81 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 22,95% до 2028 года. Искусственный интеллект в строительной отрасли переживает цифровую трансформацию. Сосредоточение внимания на таких технологиях, как искусственный интеллект и машинное обучение на каждом этапе проектирования и строительства, от проектирования, предварительного строительства, строительства и эксплуатации до управления активами, развивает потенциал строительной отрасли на новых уровнях. Поскольку в строительной отрасли возникает технологический сдвиг, это становится выгодным для компаний, которые модернизируют технологии. Таким образом, ожидается, что внедрение продуктов и услуг ИИ в строительстве внесет значительный вклад в рост рынка в ближайшие годы.

Ключевые драйверы рынка

Повышение эффективности и производительности

Повышение эффективности и производительности являются центральными движущими силами бурно развивающегося внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в мировой строительной отрасли. В секторе, исторически омраченном задержками проектов и перерасходами средств, ИИ представляет собой убедительное решение для улучшения управления проектами, планирования и распределения ресурсов, в конечном итоге революционизируя способ выполнения строительных проектов. ИИ использует передовые технологии, такие как машинное обучение, компьютерное зрение и предиктивная аналитика, для оптимизации рабочих процессов проекта. Эти технологии позволяют строительным компаниям делать более точные оценки, сокращать ошибки планирования и лучше распределять ресурсы, в результате чего проекты не только завершаются быстрее, но и укладываются в бюджет. Это приводит к существенному сокращению дорогостоящих задержек и перерасходов, что делает ИИ фактором, меняющим правила игры для эффективности проекта.

Кроме того, возможности анализа данных ИИ помогают специалистам по строительству выявлять тенденции и закономерности, которые могут улучшить принятие решений. Это включает в себя прогнозирование потребностей в материалах, рабочей силе и использовании оборудования, что дополнительно способствует оптимизации процессов и эффективному распределению ресурсов. Автоматизация, поддерживаемая ИИ, является еще одним ключевым фактором повышения производительности. Такие задачи, как повторяющийся ввод данных, документация и даже некоторые физические строительные процессы, могут быть автоматизированы, что сокращает время и усилия, требуемые от работников-людей. Это освобождает человеческие ресурсы для сосредоточения на более стратегических и творческих аспектах процесса строительства.

ИИ также преуспевает в управлении рисками и смягчении их последствий. Он может предсказывать потенциальные проблемы, анализируя исторические данные проекта, что позволяет принимать упреждающие меры. Это сводит к минимуму сбои, переделки и сопутствующие расходы. Кроме того, ИИ может улучшить управление цепочкой поставок, гарантируя, что материалы и оборудование будут легко найдены в нужное время, что еще больше повысит производительность.

Инструменты и платформы для совместной работы, использующие ИИ, облегчают коммуникацию и координацию между заинтересованными сторонами проекта в режиме реального времени. Это позволяет всем сторонам быть в курсе событий и на одной волне, способствуя лучшему сотрудничеству и сокращению задержек, связанных с коммуникацией. Подводя итог, можно сказать, что строительная отрасль переживает глубокую трансформацию благодаря повышению эффективности и производительности с помощью ИИ. Благодаря своей способности оптимизировать распределение ресурсов, сокращать задержки проектов, автоматизировать рутинные задачи и улучшать принятие решений на основе данных, ИИ позиционируется как краеугольный камень для улучшения результатов строительных проектов. Поскольку глобальный строительный ландшафт становится все более сложным, интеграция ИИ будет играть ключевую роль в более эффективной, экономичной и качественной реализации проектов, обеспечивая долгосрочную конкурентоспособность строительных компаний.

Сокращение затрат

Сокращение затрат является важнейшим фактором, способствующим развитию глобального искусственного интеллекта (ИИ) на строительном рынке. В отрасли, печально известной перерасходом бюджета и неэффективностью, ИИ предлагает преобразующие решения для смягчения этих проблем. Используя машинное обучение, предиктивную аналитику и автоматизацию, строительные компании могут значительно сократить эксплуатационные расходы и повысить общую прибыльность. Распределение ресурсов и управление проектами на основе ИИ оптимизируют строительные процессы, оптимизируя использование рабочей силы и материалов. Это не только сокращает отходы, но и сводит к минимуму необходимость дорогостоящей доработки, что в конечном итоге приводит к существенной экономии. Более того, предиктивное обслуживание на основе ИИ может заранее выявлять проблемы с оборудованием, сводя к минимуму дорогостоящие простои и аварийный ремонт.

Экономическая эффективность распространяется на улучшение мер безопасности. Датчики и системы наблюдения на основе ИИ повышают безопасность на месте, выявляя потенциальные опасности в режиме реального времени. Меньше несчастных случаев приводит к снижению страховых взносов и юридических обязательств, что позволяет экономить финансовые ресурсы. Возможности принятия решений на основе данных ИИ позволяют строительным фирмам делать обоснованный выбор, снижая риск дорогостоящих ошибок. Будь то выбор наиболее экономически эффективных строительных материалов, уточнение графиков проектов или оптимизация потребления энергии, ИИ предоставляет ценные идеи, которые способствуют принятию экономически эффективных решений.

Более того, автоматизация и робототехника, подкрепленные ИИ, снижают зависимость от ручного труда при выполнении таких задач, как кладка кирпича и 3D-печать. Затраты на рабочую силу составляют значительную часть расходов на строительство, что делает автоматизацию привлекательным способом сокращения затрат. Строительная отрасль является высококонкурентной, и экономически эффективные методы обеспечивают значительное преимущество. Фирмы, внедряющие технологии ИИ, могут завершать проекты быстрее, с меньшими затратами и с улучшенным качеством по сравнению с их коллегами, полагающимися исключительно на традиционные методы. Это конкурентное преимущество может привести к увеличению доли рынка и прибыльности. Подводя итог, можно сказать, что сокращение затрат служит убедительным катализатором для внедрения ИИ в строительстве. Благодаря способности ИИ оптимизировать распределение ресурсов, предотвращать дорогостоящие аварии, обеспечивать принятие решений на основе данных и автоматизировать трудоемкие задачи, строительная отрасль может получить значительную выгоду от сокращения эксплуатационных расходов. Поскольку глобальные строительные проекты продолжают расти в сложности и масштабе, возможности ИИ по сокращению затрат позиционируют его как важнейший компонент будущего успеха отрасли.

Основные проблемы рынка

Первоначальные инвестиционные затраты

Первоначальные инвестиционные затраты являются существенным препятствием для широкого внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в строительной отрасли. Хотя ИИ имеет огромные перспективы для повышения эффективности, безопасности и общих результатов проекта, существенные первоначальные финансовые обязательства, необходимые для его внедрения, могут стать серьезным препятствием для многих строительных компаний. Интеграция технологий ИИ в строительство требует существенных инвестиций в различные аспекты. Во-первых, существуют затраты на оборудование для закупки необходимой вычислительной инфраструктуры и устройств, способных эффективно запускать приложения ИИ. Эти инвестиции в оборудование могут быть значительными, особенно для небольших или средних строительных компаний с ограниченными капитальными ресурсами.

Во-вторых, в игру вступают затраты на программное обеспечение и платформу ИИ. Разработка или приобретение решений ИИ, адаптированных к конкретным потребностям строительной отрасли, может быть дорогостоящим. Сборы за настройку и лицензирование еще больше увеличивают финансовое бремя. Кроме того, компаниям необходимо выделять бюджет на постоянное обслуживание, обновления и поддержку программного обеспечения. Обучение рабочей силы является еще одним важным компонентом инвестиций. Специалисты по строительству должны приобрести навыки для эффективной эксплуатации и управления системами ИИ. Для этого требуется финансирование программ обучения, семинаров и часто найма или заключения контрактов с экспертами по ИИ для оказания помощи на ранних этапах внедрения.

Более того, существуют расходы на инфраструктуру, такие как настройка инструментов сбора и анализа данных, датчиков и решений для подключения. Обеспечение того, чтобы строительная площадка была оборудована для эффективного сбора и передачи данных, может быть как сложным, так и дорогим.

Для многих строительных компаний капитал, необходимый для этих инвестиций, может стать серьезным препятствием. Эти первоначальные затраты могут привести к опасениям относительно рентабельности инвестиций и сроков окупаемости. В отрасли, где норма прибыли может быть низкой, а проекты различаются по масштабу и сложности, это финансовое обязательство может удержать некоторых от внедрения технологии ИИ, особенно когда традиционные методы кажутся более рентабельными в краткосрочной перспективе. Чтобы преодолеть эту проблему, строительным компаниям важно тщательно оценить долгосрочные преимущества ИИ, принимая во внимание такие факторы, как сокращение задержек проектов, повышение безопасности и лучшее распределение ресурсов. Государственные стимулы, субсидии или отраслевые партнерства также могут помочь компенсировать первоначальные затраты. По мере того, как технология ИИ становится более зрелой и доступной, ожидается, что первоначальный инвестиционный барьер будет постепенно снижаться, делая внедрение ИИ в строительстве более достижимым для более широкого круга компаний.

Нехватка квалифицированной рабочей силы

Нехватка квалифицированной рабочей силы представляет собой существенное препятствие для роста и развития глобального искусственного интеллекта (ИИ) на строительном рынке. Хотя ИИ обладает огромным потенциалом для преобразования строительной отрасли, он требует специализированного набора навыков, которого в настоящее время не хватает. Нехватка квалифицированных специалистов, способных внедрять и управлять технологиями ИИ, создает ряд проблем для строительного сектора.

Техническая экспертизаИИ включает в себя сложные алгоритмы, машинное обучение, аналитику данных и программирование. Строительным компаниям нужны квалифицированные специалисты, которые могут проектировать, разрабатывать и внедрять решения ИИ, адаптированные к их конкретным потребностям. Нехватка экспертов по ИИ, которые понимают тонкости строительной отрасли и могут эффективно применять ИИ, препятствует внедрению этих технологий.

Специалисты по даннымИИ в значительной степени опирается на данные для обучения и принятия решений. Специалисты по данным, обладающие опытом сбора, очистки и анализа данных, связанных со строительством, пользуются большим спросом. Без этих специалистов строительные фирмы могут столкнуться с трудностями при извлечении действенных идей из своих данных, что ограничивает преимущества ИИ. Специалисты по машинному обучениюмашинное обучение является основным компонентом ИИ, и для него требуются специалисты, которые могут создавать и настраивать алгоритмы для предиктивной аналитики, оптимизации и автоматизации. Этих экспертов мало, и они конкурируют с различными отраслями за пределами строительства. Менеджеры проектов ИИуправление проектами ИИ в контексте строительства требует уникального набора навыков. Руководители проектов должны понимать процесс строительства, протоколы безопасности и нюансы внедрения ИИ. Найти людей с такой квалификацией может быть непросто.

Междисциплинарные навыкиэффективная интеграция ИИ в строительство часто требует междисциплинарных навыков. Профессионалам необходимо преодолеть разрыв между технологией ИИ и знаниями в области строительства. Нехватка таких междисциплинарных экспертов усложняет внедрение ИИ. Непрерывное обучениеИИ — это быстро развивающаяся область. Специалисты по ИИ в строительстве должны быть в курсе последних достижений и передового опыта. Необходимость в непрерывном обучении еще больше подчеркивает нехватку подходящих талантов.

Решение этой проблемы требует многогранного подхода. Строительные компании могут инвестировать в программы обучения для повышения квалификации своей существующей рабочей силы. Сотрудничество с образовательными учреждениями и поставщиками обучения ИИ может помочь преодолеть разрыв в навыках. Инициативы правительства и промышленности по поощрению образования в области STEM (наука, технология, инженерия и математика) также могут способствовать формированию будущей рабочей силы с необходимыми навыками. Поскольку спрос на ИИ в строительстве продолжает расти, а технология ИИ становится все более распространенной, ожидается, что все больше людей будут выбирать карьеру и программы обучения, связанные с ИИ, постепенно смягчая нехватку рабочей силы. До тех пор компании должны адаптироваться, стремясь к партнерству, передавая определенные задачи на аутсорсинг и стратегически инвестируя в развитие компетенций ИИ в своих организациях.

Качество и доступность данных

Качество и доступность данных представляют собой существенное узкое место для глобального искусственного интеллекта (ИИ) на строительном рынке. Хотя ИИ в значительной степени полагается на данные для обучения моделей, составления прогнозов и оптимизации процессов, строительная отрасль часто сталкивается с проблемами в этом отношении. Ограничения, связанные с качеством и доступностью данных, могут помешать успешному внедрению ИИ в строительстве. Фрагментация данныхстроительные проекты генерируют огромные объемы данных, но эти данные часто фрагментированы и распределены между различными системами и заинтересованными сторонами. Интеграция и стандартизация этих данных для приложений ИИ может быть сложным и трудоемким процессом.

Точность данныхНеточные или неполные данные могут серьезно подорвать эффективность систем ИИ. Строительные данные могут содержать ошибки, несоответствия или недостающую информацию, что может привести к неверным выводам и решениям при обучении моделей ИИ на таких данных. Хранилища данныхХранилища данных в строительных организациях могут помешать эффективному обмену данными и их использованию. Эти хранилища могут препятствовать внедрению ИИ, поскольку для осмысленных идей и прогнозов необходим всесторонний доступ к данным.

Устаревшие системыМногие строительные компании используют устаревшие системы, которые могут быть несовместимы с современной аналитикой данных и инструментами ИИ. Такое разъединение может препятствовать извлечению и использованию ценных данных. Безопасность данныхСтроительные данные часто включают конфиденциальную информацию о проекте и клиенте. Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных при использовании ИИ имеет первостепенное значение. Соблюдение правил защиты данных может быть сложной задачей, а нарушения безопасности могут иметь серьезные последствия. Сбор и стандартизация данныхСбор соответствующих данных со строительных площадок и оборудования может быть технической проблемой. Кроме того, для приложений ИИ необходима стандартизация форматов и качества данных из разных источников, но ее может быть трудно достичь.

Ограниченные исторические данныемодели ИИ выигрывают от большого и разнообразного набора данных, который часто ограничен в строительстве из-за специфики проекта. Это может повлиять на точность и надежность прогнозов ИИ, особенно для небольших компаний с меньшим количеством исторических данных. Право собственности на данные и обмен имив строительной отрасли задействовано множество заинтересованных сторон, каждая из которых имеет свои собственные данные. Соглашения о совместном использовании и владении могут быть сложными, что затрудняет доступ к данным, необходимым для приложений ИИ.

Решение этих проблем требует согласованных усилий со стороны строительной отрасли. Компании должны инвестировать в улучшение качества данных путем внедрения процессов проверки данных и обеспечения точности данных. Им также следует рассмотреть возможность модернизации своей инфраструктуры данных для лучшего упрощения сбора, обмена и использования данных. Кроме того, партнерские отношения с поставщиками технологий и экспертами по анализу данных могут помочь строительным компаниям справиться с этими проблемами. Развивая культуру, ориентированную на данные, и продвигая стандартизированные методы работы с данными, строительная отрасль может раскрыть весь потенциал ИИ, улучшив управление проектами, принятие решений и общую эффективность строительных процессов.

Основные тенденции рынка

Повышение безопасности

Повышение безопасности становится важнейшим фактором на мировом рынке искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве. Строительная отрасль уже давно борется с проблемами безопасности и высоким уровнем несчастных случаев, что делает обязательным использование технологий ИИ для снижения этих рисков и повышения общей безопасности на рабочих площадках. Решения по безопасности на основе ИИ теперь находятся на переднем крае строительных инноваций. Компьютерное зрение, датчики и алгоритмы ИИ объединяются для мониторинга строительных площадок в режиме реального времени. Эти системы могут обнаруживать потенциальные угрозы безопасности, такие как небезопасные условия труда, оставленное без присмотра оборудование или присутствие неавторизованного персонала. При этом ИИ не только предотвращает несчастные случаи, но и гарантирует, что строительные площадки соответствуют строгим нормам и стандартам безопасности.

Кроме того, носимые устройства, оснащенные ИИ, используются для мониторинга здоровья и благополучия строительных рабочих. Эти устройства могут отслеживать жизненно важные показатели, определять усталость и предупреждать рабочих о потенциальных опасностях. Такой проактивный подход к безопасности значительно снижает вероятность несчастных случаев и травм.

Системы безопасности на основе ИИ предоставляют оповещения и уведомления в режиме реального времени, что позволяет немедленно реагировать на критические ситуации. Такое быстрое вмешательство гарантирует, что проблемы безопасности будут решаться оперативно, предотвращая эскалацию несчастных случаев. С учетом все большего внимания к благополучию работников и соблюдению нормативных требований внедрение ИИ для повышения безопасности в строительстве будет расти. Строительные компании признают, что инвестиции в меры безопасности на основе ИИ не только защищают их рабочую силу, но и способствуют повышению эффективности проекта за счет сокращения простоев и связанных с этим расходов. В результате повышение безопасности становится убедительной движущей силой на мировом рынке ИИ в строительстве.

Автоматизация и робототехника

Автоматизация и робототехника готовы стать ключевыми драйверами на мировом рынке искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве. Эти технологии, подкрепленные ИИ, производят революцию в строительной отрасли, повышая эффективность, точность и безопасность в различных аспектах строительных процессов.

Автоматизация на основе ИИ добивается значительных успехов в таких задачах, как кладка кирпича, заливка бетона и 3D-печать. Строительные роботы, оснащенные алгоритмами ИИ, могут выполнять эти задачи быстрее и точнее, чем человеческий труд, сокращая потребность в ручном труде и минимизируя ошибки. Это не только ускоряет сроки проекта, но и повышает общее качество строительства. Кроме того, автономные транспортные средства и беспилотники используются для осмотра площадок, геодезии и транспортировки материалов. ИИ позволяет этим машинам перемещаться по строительным площадкам, собирать данные и выполнять задачи с высоким уровнем автономности. Это снижает потребность в ручном труде в потенциально опасных условиях, повышая безопасность и производительность на площадке.

Робототехника на основе ИИ также применяется в подъеме тяжелых грузов и погрузочно-разгрузочных работах. Эти роботы могут перемещать тяжелые грузы с точностью и без усталости, что снижает риск несчастных случаев и травм среди рабочих. Сочетание автоматизации и робототехники на основе ИИ не только оптимизирует строительные процессы, но и приводит к снижению затрат за счет сокращения трудозатрат, минимизации отходов материалов и предотвращения переделок. В результате строительные компании все чаще интегрируют эти технологии, чтобы оставаться конкурентоспособными в меняющемся отраслевом ландшафте, делая автоматизацию и робототехнику движущей силой на мировом рынке ИИ в строительстве.

Сегментарные идеи

Прикладные идеи

Сегмент планирования и проектирования будет доминировать на рынке,

Внедрение информационного моделирования зданий в строительной отрасли стало новым способом создания 3D-моделей, на которые специалисты по строительству полагаются для точного проектирования, строительства и ремонта за последние несколько лет. Программисты платформы BIM улучшают возможности BIM с помощью интеллектуальных функций на основе ИИ. В сентябре 2022 года стартап в области строительных технологий Toric, платформа данных, используемая в строительстве, инжиниринге и аналогичных секторах, которая позволяет любому человеку интегрировать, преобразовывать, моделировать и визуализировать данные без написания кода, привлекла 22 миллиона долларов США финансирования. В рамках инвестиций Toric предложит новые интеграции для Autodesk Construction Cloud и инструментов проектирования BIM от Autodesk, таких как Revit, Navisworks и Civil 3D.

Региональные данные

Ожидается, что Северная Америка будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода. Североамериканский рынок искусственного интеллекта (ИИ) в строительстве в последние годы переживает значительный рост. Регион находится в авангарде технологических достижений и цифровой трансформации в строительной отрасли.

Североамериканский рынок ИИ в строительстве является одним из крупнейших и наиболее быстрорастущих в мире. Рынок обусловлен ростом строительной деятельности, спросом на передовые технологии и акцентом на повышение производительности и эффективности. Рынок охватывает различные приложения ИИ на разных этапах жизненного цикла строительства, включая планирование, проектирование, строительство и эксплуатацию.

Северная Америка, особенно Соединенные Штаты, является центром технологических инноваций в строительной отрасли. Многие региональные компании находятся в авангарде разработки и внедрения технологий ИИ для строительных приложений. Рынок стал свидетелем внедрения решений на основе ИИ, таких как предиктивная аналитика, компьютерное зрение, робототехника и машинное обучение, в строительных процессах.

Последние события

Ноябрь 2022 г.Disperse.io, британская компания строительных технологий с платформой, которая использовала ИИ для помощи менеджерам проектов в отслеживании работы, сборе данных со строительных площадок и принятии более обоснованных проектных решений, запустила новый продукт Impulse, который выявляет проблемы, выявленные при сканировании площадок на 360°, выполненном на ее платформе. Это решение интегрировало данные об эффективности в высотные отметки зданий и создает проблемы для менеджеров проектов.

Сентябрь 2022 г.Финансовая компания строительных технологий Briq приобрела программное обеспечение для выставления счетов Swipez, индийскую финтех-компанию, которая автоматизировала выставление счетов и сбор доходов. Платформа Briq поддержала способность строительных компаний автоматизировать критически важные финансовые рабочие процессы в процессах планирования и прогнозирования, таких как корпоративное планирование, прогнозирование рабочей силы и материалов, прогнозирование проектов и прогнозирование доходов. Swipez предоставила компаниям эффективный способ управления счетами клиентов, а также удобный и своевременный процесс сбора доходов за счет автоматизации.

Июнь 2022 г.компания Agile Business Technology (ABT) из Стелленбоша объединилась с американской группой OpenSpace для запуска своей платформы 360°-съемки и искусственного интеллекта (ИИ) для строительных проектов в Южной Африке. С помощью изображений 360°, созданных в OpenSpace для документирования изменяющейся рабочей площадки, команды могут радикально улучшить свое сотрудничество. Программное обеспечение также упростило контроль качества, отметку прогресса и проведение проверок для выявления угроз безопасности.

Ключевые игроки рынка

• Autodesk Inc.
• Building System Planning Inc.
• Smartvid.io Inc.
• Doxel Inc.
• Bentley Systems Inc.
• PTC Inc.
• IBM Corporation
• NVIDIA Corporation
• Oracle Corporation