AI已能取代土木工程?技术革新下的职业发展与机遇

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新智元报道
编辑:peter东
【新智元导读】即便是像土木,建筑这样的传统行业,也受到AI的冲击。从帮助记录工程日志的智能体,到记录了老工人经验的安全智能体。AI正在建筑行业,让有经验的工人们获得数字永生。
2026年,美国建筑业全行业短缺34.9万名技术工人,41%的现有劳动力将在5年内退休。
这些在工地上摸爬滚打几十年的「活字典」,即将带着无法计量的知识离开。
如何保留即将消失的「经验库」?建筑业的答案正在迅速转向:用AI克隆老师傅,用智能体替代部分人力。
建筑业管理软件提供商Procore在2025年推出了多款AI智能体。Log Agent(日志智能体)能够实时将语音转为结构化日志。

建筑工地上,工地现场总监一边开车巡视工地,一边对着手机说话。他不必回到办公室,也不必面对电脑屏幕。工地管理者的时间,有30%被文书工作占据,而AI正在解放这部分生产力。
佛罗里达州的Kaufman Lynn建筑公司则使用编制Procore的智能体编写月度进度报告。
之前,这个工作需要翻阅近12个不同工具的数据,耗时6-8小时。现在,他们用Procore技术构建的智能体,能自动提取、格式化并生成报告,整个过程只需几分钟。在这里,AI扮演了协同连接者,它打破设计、施工、运维之间的信息孤岛。
过去,项目经理要找到「3号会议室防火墙的防火等级要求」,可能需要翻阅几天文档。Procore的Assist工具正在改变这一现状。
它像是一个「建筑领域的ChatGPT」,能够理解自然语言问题,并在海量文档中秒级找到精确答案。这种能力背后,是大语言模型对专业知识的深度理解。

而Agent Studio将允许用户无需编写代码即可定制 Agent 以满足其独特的项目需求。
这款工具使承包商能够为其业务定制 AI自动化工具,这将开启一个手动流程被可信赖的定制 AI 代理替代的新效率时代。
用AI「克隆」30年工龄的老工长?
建筑公司Skanska面临着一个行业内普遍存在的难题:一批建造了无数体育场的资深专家即将退休,他们脑中积累的数千个安全决策案例、数万小时的现场经验如何传承?
对该问题,Skanska决定建立了一个AI安全智能体,这个智能体接受了三重训练:
政策与程序库:数千份由资深安全领袖创建的正式文档
最佳实践集:成功项目中的具体操作案例
决策逻辑链:专家们在面临具体问题时的思考过程和反馈

「我们已经有非常完善的机制来捕获整个业务中项目团队的成功故事、最佳实践和经验教训,因此生成式AI成为我们解锁这些知识的新方式。」Skanska前期建造高级副总裁Will Senner解释道。
AI智能体能新员工将数据转化为可操作的洞察,当新员工面对类似安全问题时,AI能像老师傅一样提供建议。
这相当于在构建一个永不退休的数字导师。
历史上,建筑业中的从业经验多只存在于那些经验丰富的员工的头脑中。AI的引入倒逼行业进行知识管理的系统性变革。
现在,公司必须「与专家坐在一起,请他们让这些数据对系统和其他员工更加可见」。这个过程,实际上是在将隐性知识显性化,将个人经验系统化,将偶然成功可复制化。
从「进度追踪」到「人才匹配」,
AI重塑建筑全链条
国际数据公司(IDC)的调查揭示,欧美60%的建筑公司已在某种形式上使用AI,不过主要集中在大型企业。IDC分析师Jeff Hojlo表示,许多较小的建筑供应商仍在进行数字化改造,几年前才刚刚转向云端。
除了AI智能体,还存在着一个包含更大范围的,正在快速形成的建筑AI生态矩阵。
AIClearing和OpenSpace利用计算机视觉技术,通过无人机航拍和现场图像,实现对工地进度的毫米级追踪。有了基于视觉数据的精确计量,哪个区域浇筑延迟了?哪部分钢结构安装进度落后?系统就能自动识别并预警。

另一家初创公司Skillit正在用AI解决建筑业的「人岗匹配」难题。
建筑工人的技能千差万别,有的擅长钢结构,有的精通混凝土浇筑;项目需求也各不相同——数据中心需要防静电专家,医院建筑需要洁净室专家。

Skillit的AI能理解技能与需求的微妙匹配,将合适的工人快速匹配到合适的岗位,减少「有活没人干,有人没活干」的结构性矛盾。
Procore最新推出的Insights解决方案代表了AI在建筑业的另一个方向:从「事后记录」到「事前预测」。
该系统能分析项目中的提交材料与日志,基于历史数据预测潜在风险,并推荐缓解措施。这就像为项目经理配备了一个「风险雷达」,在问题发生前就能看到预警信号。
现场安全员拍下一张脚手架照片,上传到Procore Assist的Photo AI功能。系统能在几秒内分析出:脚手架是否缺少必要的横杆?安全网安装是否符合规范?是否存在材料堆放不当的风险?
一图胜千言,AI的引入将安全检查从「定期巡检」升级为「持续监控」。
下一次当你路过建筑工地,看到的可能不只是钢筋水泥,还有一个由数据驱动、由智能体协调、由人类与机器协同建造的未来正在从蓝图变为现实。
建筑行业该如何拥抱AI
上述工具,都来自欧美,而国内建筑行业对AI的使用,大多与设计相关,缺少能在工地使用的,专注安全和管理的垂直类AI工具。
在建筑行业人力成本占比变大,工人老龄化的现实下,国内也需要有类似的工具,来帮助土木建设从业者更安全,更高效地确保建筑质量。
建筑行业的传统是「眼见为实,经验为王」。
一位有着30年经验的工长,很难相信一个「算法」能比自己几十年的现场经验更可靠。这种基于经验的信任与基于数据的信任之间的鸿沟,是AI在建筑业普及的最大障碍。
AI的能力取决于数据的质量。建筑现场的数据往往是不完整、不一致、非结构化的。如何将手写笔记、模糊照片、口头指示等转化为AI可理解的「干净数据」,是构建建筑业AI工具所必需的前期投资。
未来,随着全项目生命周期的智能决策,AI将能跑通安全审计全流程。实现工作流的端到端自动化。
AI甚至将能基于历史数据预测项目延误概率、优化资源分配、自动协调设计与施工矛盾。这意味着建筑业也将迎来「数字孪生」,在实际动工前,在虚拟世界中完成项目的模拟、优化和问题解决。
但无论如何,AI智能体不是用AI取代工人,而是在增强工人。
无论哪种智能体,其定位一直是「副驾驶」,它会处理重复性任务、提供决策支持、进行风险预警,但下最终的判断的权责仍然在人类手中。
土木老哥的工作没有被抢走,他们只是得到了一群不知疲倦、过目不忘、全天在线的硅基助手。
参考资料:
https://kingnewswire.com/the-skill-hire-announces-new-ai-driven-recruitment-platform-connecting-talent-globally-24112520401/
https://www.engineering.com/procore-launches-procore-ai-for-construction-management/
https://www.aitoolnet.com/compare/openspace-vs-ai-clearing
https://www.usa.skanska.com/who-we-are/media/press-releases/298531/Skanska-launches-Safety-Sidekick-AI-tool-to-advance-job-site-safety-across-the-U.S
https://www.wsj.com/articles/construction-companies-see-promise-in-ai-agents-12dc2d60

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