当AI进入建筑工地,能不能把安全事故扼杀在摇篮里?

9月17日,英特尔和震有智联推出了“智联建安”建筑施工安全管理大模型及AI智能体系统,它基于英特尔行业大模型一体机打造,展示了一整套面向建筑施工安全的AI解决方案。

周星驰在电影《长江七号》中所扮演的角色,在建筑工地意外从高处坠落,送医后死亡。这是电影的重要情节之一,也让很多没有进入过建筑工地的人直观感受到一件事,那就是建筑工地很危险。

事实上,建筑施工一直是安全生产事故的高发领域,而且事故死亡风险明显高于其他行业。根据国际劳工组织的数据,全球建筑业每年的死亡率估计6万人。其中,高处坠落、物体打击、触电以及夹挤、坍塌等都被列为四大致命风险。

为什么建筑工地如此危险?一个很重要的原因在于,它跟办公室和车间环境不同,建筑施工现场本身就是一个不断变化的工作环境。今天这里还是钢筋施工,几天后就要做混凝土浇筑。一个楼层施工结束,人员、设备又会转移到新的楼层。

活动现场有专家指出,一部分建筑施工企业甚至每个季度的人员流动率都超过40%。如此高的人员流动,再加上工人数量多、工种复杂,安全管理人员很难持续、完整地掌握每个人的作业状态。

中国人民财产保险股份有限公司深圳市分公司代表 陆淼将问题概括为发现不及时、管控不到位、规范不标准、考核不精准四个方面。传统安全管理高度依赖人工,容易受到疲劳、疏漏和经验差异影响,一些风险即使经过巡检,也可能没有被及时发现。


AI开始进入安全管理现场

如果用上AI技术,情况会不会有所改变呢?917日,英特尔和震有智联推出了智联建安建筑施工安全管理大模型及AI智能体系统,它基于英特尔行业大模型一体机打造,展示了一整套面向建筑施工安全的AI解决方案。

首先,最核心也是最基础的是隐患识别服务。它基于智联建安模型构建,可以接入摄像头、图片等多种数据源,可以识别人员是否存在违规操作、现场环境是否存在安全风险、设备状态是否异常、材料堆放和使用是否符合要求等。

目前,这套服务已经形成11个大类、100多个细分类别的识别能力,可以覆盖建筑施工安全检查中约90%的常见需求,而且隐患识别准确率也已经超过90%。此外,在效率方面,相比传统专家的识别效率有90倍的提升。

第二个是震有跟班服务,它是一套面向工地安全员的移动式AI巡查设备。它可以直接安装在脚手架等位置,随施工面变化灵活移动。它能在发现隐患后提醒现场人员整改,如果多次提醒无效,它还会将告警推送给安全员,支持安全员一人控全场。

第三个是小班副APP,它主要服务于施工班组长,相当于班组长的AI安全助手。其核心思路,是把班组长每天需要完成的安全管理工作拆解成标准化流程,再利用AI进行提醒、检查、记录和考核。

此外,监察御史和巡检一体机两个服务主要面向施工现场巡检。前者通过智能安全头盔接入大模型,按照规范引导检查人员逐项检查。后者则集现场采集、AI识别和巡检管理于一体,用于日常安全巡查,提高隐患发现和处置效率。


正落地,首先还是等让一线愿意去用

AI产品设计得再实用,最终还是要经过工地实际应用这一关。中建科工是这套方案的重要实际应用者之一。去年,中建科工与震有智联开始合作,将试点放在深圳的两个项目里,一边使用,一边根据现场反馈修改。

中建科工集团代表表示,去年刚开始落地小班副的时候,并不是所有班组长都愿意使用。因为当他们看到一个新系统,会担心是不是又多了一项工作?虽然项目一度把智能体使用情况纳入班组长考核,但真正让小班副被接受,是因为它开始解决一线实际问题。

以班前会为例,过去班组长需要录制视频发到微信群,再由管理人员逐条查看,工作量很大,很多项目最终只能抽查。使用小班副后,系统可以自动采集音频,并分析班前会是否完成、风险点是否讲到位,安全员和安全总监也有了更高效的监督抓手。

随着这些价值逐渐显现,大家开始意识到小班副不是增加负担,而是在减少重复记录和检查工作。到今年年初,系统基本成熟后,应用范围已扩大到40多个项目、200多个班组,并计划进一步推广到200多个在施项目,覆盖超过1000名班组长。

结合一年多的项目实践,中建科工总结了AI落地建筑安全管理的四点经验。

首先,应用切口要小,从班组长这样的基层关键角色入手,才能真正穿透到作业现场。其次,AI项目不能只是采购产品,而要由施工企业与技术企业共同下现场、定标准、做验证,通过持续共创完成落地。

在推广方式上,中建科工认为,项目初期可以通过考核推动使用,但长期能否推广,最终取决于AI能否真正为基层减负。同时,AI产品也不必等到完全成熟再上线,应通过小范围试点、边用边改不断完善。

中建科工认为,AI正在为一些长期依靠传统管理手段难以解决的问题提供新的解决路径。其核心价值不是增加一套数字化工具,而是把安全管理能力进一步下沉到作业现场,在事故发生之前更早发现风险、推动整改,让AI成为一线安全管理的辅助力量。

 

为什么背后需要英特尔?

想要在建筑工地部署一套支撑这套AI服务的计算平台并非易事。这套方案既要处理摄像头、智能安全帽、传感器等多路数据,又要同时承担图像识别、大模型推理、智能体调度等不同负载,而且很多风险需要及时发现、及时告警。

因此,硬件不仅要有低时延和多任务并行能力,要考虑方案成本和功耗限制,还要支持数据尽量不出域,将许多任务放在工地本地完成。同时,还要应对工地的恶劣环境,即使面对高温、灰尘、震动等问题,也要能长期稳定运行。

英特尔中国行业与解决方案业务部总经理 王景佳表示,在建筑施工安全这类场景下,不同的工作负载对半导体算力需求各不相同,有些负载要运行视频分析,有些要运行Transformer任务,还有一些要承担一些智能体的调度任务。

在算力层面,英特尔提供从酷睿、酷睿Ultra到锐炫GPU、至强处理器等不同层级的计算平台。不同计算单元可以分别承载系统调度、视频处理、大模型推理以及轻量AI分析等任务,使同一套软件能够根据端侧、边缘侧的不同需求灵活部署。

在软件层面,英特尔的OpenVINO利用4bit8bit等量化技术,在尽量保持识别精度的同时提高推理效率、降低部署成本。同时,将oneAPI用于协调视频编解码、视觉分析和大模型推理等混合负载,提升多路视频并发处理效率。

王景佳表示:英特尔在行业大模型一体机上的创新,与震有智联在施工安全上的深耕细作,不仅仅是AI技术在垂直行业的成功落地,更从根本上改变了建筑行业的工作方式,是用智能体保障建筑安全的务实探索。

 

结束语

当然,AI也无法保证事故不再发生,但它正在根本性的改变着建筑行业的安全管理模式。

过去依赖人去看见风险,现在靠机器持续发现、记录和提醒风险。对于建筑施工这样的高风险行业而言,如果隐患能够早一分钟被发现,AI的价值就不只是提高了一点效率那么简单了,更可能是将安全事故扼杀在摇篮里。

本文来源于DOIT传媒,文章内容仅供参考,不构成投资建议。

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