不論在哪，蓋一棟大樓都是耗時(shí)耗力的龐大工程，需要訂出詳盡的建筑計(jì)劃、預(yù)算以及時(shí)刻表，但是根據(jù)統(tǒng)計(jì)，98% 的大型建案平均下來會超出 80% 預(yù)算，以及比預(yù)期晚 20 個(gè)月完成，如何提升效率成為每個(gè)建案的重要因子。
新創(chuàng)公司 Doxel 想以人工智能加上機(jī)器人來解決這個(gè)問題，獲得知名創(chuàng)投公司 Andereessen Horowitz 的投資。Doxel 研發(fā)的機(jī)器人會每天用雷達(dá)掃描建地施工狀況，再經(jīng)過人工智能的深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)技術(shù)處理搜集的資料。機(jī)器人能分析每個(gè)地點(diǎn)如水管、電力系統(tǒng)的完成度，追蹤每項(xiàng)建材的安裝進(jìn)度是否有隨時(shí)間表進(jìn)行，甚至直接通知你進(jìn)度未達(dá)預(yù)期的項(xiàng)目。
一般人可能想說這些確認(rèn)工作不是都有人在做嗎?換成機(jī)器人會有什么不同?Doxel 表示，他們近期受委托幫助監(jiān)督加州圣地牙哥一間醫(yī)療大樓的興建狀況，Doxel 的機(jī)器人每天花 4.5 小時(shí)掃描整棟大樓的進(jìn)度，在大樓興建完成時(shí)，總預(yù)算比預(yù)期低了 11%，勞動(dòng)生產(chǎn)率多了 38%。
▲ Doxel機(jī)器人能分析建地各處的完工程度。（Source：影片截圖）
Doexl 會在每天工地休息時(shí)間，派出小機(jī)器人掃描各處，這些機(jī)器人遇到梯子也能爬上去，并且一周能掃描 3 萬平方米范圍。掃描完畢后資料會送至云端，使用 Doexl 的深度學(xué)習(xí)算法分析，讓機(jī)器人從各物品的形狀、位置和大小來知道究竟是梁柱還是水管，進(jìn)而判定該物品有沒有裝在正確地點(diǎn)，并通知經(jīng)理來立刻修理。
除了陸地機(jī)器人之外，Doxel 也開始研發(fā)并測試搭配雷達(dá)的無人機(jī)，可以樂觀的預(yù)期未來這整套機(jī)器人“監(jiān)工”流程效率可以再進(jìn)一步提升。
