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当AI在各行业落地开花，以建筑行业为代表的劳动密集型产业，却是一块极其难啃的硬骨头。
2019年中国建筑行业年总产值超过25万亿元，是国民支柱产业，更是高危行业。据国家统计局最新数据，包括建筑行业在内，2019全年各类生产安全事故共死亡29519人。增长方式粗放、安全事故频发，使得工地安全问题至关重要。而工地场景的复杂混乱，又让试图挽救生命的科技公司“望而却步”。
香港初创公司视动智能（viAct.ai）就想通过“智慧工地”解决方案，让建筑工人处于“零风险”的工作环境中。当前，视动智能已经获得了来自阿里巴巴、商汤科技及美国风投SOSV过百万的早期融资。在香港本地取得进展后，他们还将关注内地和亚洲市场，向一带一路沿线国家推广和发展，并拓展至东南亚地区。
视动智能的创始人伍震驹和卓远恒出身建筑行业，又有计算机背景。据他们观察，建筑行业存在延期现象多、利润率低以及安全事故频发的问题，这让建筑行业对安全及生产效率问题有了需求。
因此，视动智能的智慧工地解决方案，主要围绕着人身安全与生产效率两方面设计。
“智慧”的工地什么样？视动智能自研的一整套智慧工地解决方案需要软硬件结合——通过摄像头、传感器等硬件产品采集画面和信息，再由公司自研的AI算法来分析数据。其中摄像头主要采集画面，而传感器则用来检测温度、湿度等非可见信息。“工地大脑”可以实现全天候自动化运作。
公司自研的AI算法利用了多层卷积神经网络，通过监控和传感器采集的画面和信息，可以对工人、车辆进行分析。
在安全方面，公司会在危险区安装感测器, 以硬件装置即时生成并发出警报，自动提醒工人施工安全。在施工过程中，算法可以分析工人是否佩戴安全帽、禁行区域是否被入侵以及工人是否吸烟等情况。
该系统还具备一键求救、语音对讲、脱帽等监测功能，对于人员摔倒、渣土车覆盖、脚手架变形等意外也能及时察觉，一旦意外出现，实时监控系统可以在0.5秒之内向施工人员发出警告，进行有效救援。
系统会提示危险区域，并及时对施工人员做出预警
在生产效率方面，该算法可以通过人脸识别判断人员身份和工种，判断工人是否有怠工或重复劳动行为。
算法还可监测机械车辆、物料垃圾的分类情况，数据可反馈到手机等移动端，保证工地运作效率，让负责人可以实时进行线下及线上的资源配置与管理。
系统可以监督施工效率，减少工程延期
公司CEO伍震驹对钛媒体透露，由于工地场景有时难以安装摄像头，他们还会在工人的安全帽前方配备迷你摄像头，通过人员移动更灵活、方便地监测工地内的情况，这也是经验让他们关注到的细节。
想要让AI学会分析，需要海量的数据做训练。“我们实地走访了一百多个工地，走破了几十双鞋，整理了各种复杂的情况和数据。”COO卓远恒对钛媒体表示，“数据是算法中最重要的部分，如果数据不准确，算法多厉害都没用。”
他打了个比方，数据就像食材，算法就像烹饪方法，烹饪方式可以千变万化，但如果食材不新鲜，食物就很难下咽。
与公用的CV算法相比，针对工地场景的算法需要更加精细。
“前者只需要识别出人在运动，而后者不仅要识别出不同的工种，还要识别施工人员在不同机械上做了哪些操作，这需要对建筑行业和AI都有丰富的经验知识。”伍震驹对钛媒体解释道。
“比方说，公用算法只能识别出工人戴了帽子，但是在建筑场景的特定算法下，只有工人戴上安全帽才能被识别，这也能在一定程度上保证施工安全。”
在具体的落地上，视动智能的监控系统可以管理进出人员，实现人员实名制。系统可对进出车辆进行管理，比如通过工地大脑识别牌照车型、监控车辆的工地活动轨迹，还可自动分析车门渣土车是否覆盖满足环保要求，并提出预警，让原来的尘土飞扬的恶劣环境得到改善。
而AI检测系统没出现以前，工地安全一部分靠人力巡逻，另一部分靠传统摄像头，而这并不具备实时监测和分析能力。
数据显示，这套解决方案能为工地节约70%以上的监控人手，将行业的事故率从2-3%降至0.1%以下。
AI改造工地，为什么这么难？“我读书时有一次和工地老板聊天，但是次日就得知他在工地意外去世的消息，这让我想把工地真正做到'零意外'”，卓远恒对钛媒体提起想做智慧工地的初衷。
但是场景的复杂性与流动性，是很少有科技公司愿意用AI改造建筑业的主要原因。
“建筑行业是一个流动性很大的行业，每天施工情况都会遵循天气、人手和突发事件进行调整。一旦出现不能预计的改变时，人工尚且不容易，更不用说自动化，彼时AI的应用也会更加复杂和费时。
据卓远恒介绍，在方案落地时，由于工地变化多，要面临防水供电，网络是否稳定，如何解决客户需求等多个问题。
除此以外，工地场景也对监控设备提出了要求。与商超不同，工地的摄像头和传感器要随着工程进度不断变换位置，所以要求硬件配置灵活。而且，工地中常发生碰撞，也要求硬件更坚固。
由于工地场景多变，计算机视觉监控方案也需要每一到两周更新系统设置，这不仅需要大量图像和视频数据支持，也需要经验丰富的专业人员反复适配检查。
为满足复杂多变的需求，视动智能已开发出安全模组、危险区域警报、生产率模组、材料模组、机械模组等20多个模组，可以像“搭积木”一样组装起来自动化运作。
经过对上百家工地的考察，场景复杂的问题已被攻克。但挑战在于，当前4G网速较慢、施工现场的网络容易不稳定，有时会让实时的监控反馈效果打折扣。但卓远恒也认为，随着5G普及网络提速，网络问题也能迎刃而解。
由于场景复杂，进入“智慧工地”赛道的企业并不多。伍震驹认为，在该领域，技术研发能力与对建筑行业的了解程度既是门槛也是竞争力。
事实上，近年来大学和房地产商也在探索AI技术与传统建筑业的结合，比如在监工中让数据的获取全部智能化，或者在未来让机器人参与到建筑生产的环节中。
（本文首发钛媒体APP，作者/芦依，编辑/赵宇航）