AI 人工智慧與機器人在建築產業的應用

GLOBAL ROBOT CLUSTER(GRC)理事長Changho Kim於2022年3月17日AI人工智慧與機器人在建築產業的應用線上論壇開場表示:「因為疫情,使用虛擬模式辦理本次論壇,希望將來等疫情漸漸和緩,我們可以實體的方式辦理。今天的會議主軸是AI與機器人科技應用在建築產業,這是一個很好的機會去瞭解新領域應用的科技發展,機器人產業可推進高效、有系統地進入民眾生活,而我們的使命是揭開這種新的技術。」

以下為本協會整理各講者分享之內容:

1. 新加坡工業自動化協會、會長 Oliver Tian

    演講主題:明日建成機器人助力低層建築

過去的五年裡,人工智慧(AI)幾乎在所有行業都引起了巨大的轟動,人工智慧讓人們重新思考如何整合訊息、分析數據,並利用此功能產生的洞察力來改進決策。人工智慧(AI)和機器人技術的結合是將機器人的敏捷性和移動性與AI融合在一起,使其自然成為智慧機器,機器人可增強並創新產業,但是機器人會搶走人們的工作嗎??專家表示並不會馬上,現代的人工智慧相對複雜,但是尚未發展到能取代人類的工作。

近年冠狀病毒(CoVID-19)的爆發擾亂許多產業,然後下一代教育也不能倖免,人工智慧對學習環境產生了重大影響。數位學習媒介軟體(DLC)是要實現的技術之一,DLC是智慧輔導引擎、電子學習系統的混合體,具有雙向交互代理,可作為學習者的顧問。

世界的建築經濟所面臨的問題是長時間的生產力低下、建築有關的支出佔世界GDP約13%,但是建築業過去20年的生產力年增長約1%。從麥肯錫研究分析指出建設生產力低下的根本原因,有建設不透明、結構高度碎片化(非常多的信息,但卻沒有深刻的串聯)、投資不足的管理項目、執行能力薄弱、監督層面不熟悉、勞動力不足、產業不夠數位化、場地複雜性增加、投資人或是土地分割有週期性的腐敗導致市場扭曲,但是透過機器人或是AI的訓練,建築產業有機會提高50-60%的生產效率。


 2. Transforma Robotics- I Ming Chen

     演講主題:在建築產業中人工智慧和機器人技術的關鍵考慮因素

全世界有超過1.8億人從事建築業,主要大國及發達國家建築行業普遍面臨人力成本高、招聘難、安全性和環保要求提升等相關管理問題,建築機器人就是解決這一問題的方案之一。全球建築機器人還沒有真正大規模商用,產業的商業模式和財務模型都在探索中。為此,Transforma Robotics已經開發包括機器人硬體、軟體平台在內的整套解決方案,可直接攜帶機器上門進行噴塗服務或者檢測服務。

Transforma Robotics經歷2年研發出房屋質量檢測機器人Quicabot和自動室內裝修機器人Pictobot,並在新加坡進行了仿真環境下的實驗。除自主導航與定位的需求外,也增加相關感測器進行牆體檢測,包括牆面、天花板、地面等的平整度、裂縫、清潔度等,機器人產品目前已經進入小批量試產階段。團隊測算,當前國內人工檢測的費用約在每戶1500-2000(人民幣)元,Quicabot可減少50%左右的人力和時間,同時減少34%左右的費用,預計3-4個月內可以收回成本。未來,團隊將會在各城市甚至社區尋找合作夥伴。而Pictobot已在新加坡進行模擬環境下的測試,當時的實驗環境下可以節約大約30%左右的油漆使用率,團隊測算,一般情況下,噴塗工人日薪約在300元人民幣左右,噴塗300-400平米左右的牆面大約需要2人花費一周時間完成,期間主要時間花費在移動中;使用噴塗機器人Pictobot則可以提升60%左右的效率,並且減少30%的油漆損耗。

自動噴塗機器人在汽車領域已有多年應用,但在建築領域一直不成熟。技術上的一個原因是建築噴塗場景往往沒有標準,既無法像汽車場景一樣讓機器簡單按照固定的產生路徑運動;同時,涉及到門窗、門框、溝壑等非標準場景,傳統的使用XYZ機器人的表現常常很難令人滿意。自動噴塗機器人Pictobot 採用了AGV底盤,可自主移動,支持手動遠程遙控和自主移動模式。機器藉助於雷射雷達、攝像頭、聲吶等傳感器進行自主導航與定位。

高科技從實驗室到真正大規模商業化往往還有很長的距離,一般來說,政府客戶以外,房產、汽車、金融、醫療等營收和利潤可觀的公司往往會是較優質的客戶,服務這些領域的技術公司有可能會獲得更快的成長速度


3. FCC Robotique-Philippe Roussel

   演講主題:人工智慧和機器人在建築領域的應用現狀

 FFC Robotique是GLOBAL ROBOT CLUSTER的創始成員,此組織匯集了來自21個國家的機器人產業:美國、俄羅斯、韓國、新加坡、台灣和法國等國家。而法國機器人聯合會旨在支持該區域機器人組織發展,機器人組織以與區域經濟發展戰略相一致的方式,發展機器人經濟為使命。

專家研究指出,建築產業中的木工在工作執行中,發生事故的機率是統計學家的33倍,導致建設公司不得不為了降低事故,將事故費用轉嫁到保險費上,因為危險以致於建築產業的吸引力不足、招聘困難、人力不足。因此,FCC Robotique研發了電纜機器人、手持式CNC銑床機器人及建築組裝維護機器人,目前產品皆在試驗階段。


4. RP Inc.-Julian Kim

    演講主題:RP Inc.公司介紹

RoboPrint位於韓國大邱,是一家專門從事橫幅印刷的機器人公司,該公司在2013年推出了「Artbot」,專門設計用於在高層公寓和其他高層建築的外牆上的繪圖機器人,這是世界上第一個此類機器人。長久以來,建築物外牆的粉刷工作透過繩索來執行的危險任務,如果在工作過程中繩索發生故障,跌倒往往會導致危及生命的傷害。此外,由於工作繁重,工人疲勞將使壁畫失去均勻性,導致整體質量不佳。因此,RoboPrint所研發的Artbot用於大型建築物或公寓外牆安全塗漆的機器人,它可以在高層公寓和其他高層建築的外牆上打印圖像,它為在建築物外部繪製圖像提供了最安全、最快和最實惠的方式。另外,RoboPrin t已用於2018年平昌冬奧會的設施外牆。

壁畫機器人可以在公寓大樓、市政公共設計項目、工業綜合體設施、戶外廣告塔、高速公路和國道的隔音屏障、建築工地的圍欄上等處作業。RoboPrint的機器人結合了關鍵技術,可實現非典型結構的塗裝、無人遙控操作、創建超大圖像和實現4色圖像的噴射量控制。RP也建立了RoboPrint雲端網絡(RCN)以防止技術洩漏,並防止系統複製或任意更改,並允許使用於雲端的設計內容。

RoboPrint在壁畫機器人領域獲得了大量與核心技術相關的專利權,他擁有14項國內專利和2項國外專利,並進一步申請了5項國內和7項國外專利,並獲得韓國政府頒發的“新優秀技術”認證,在公共採購服務機構註冊。該公司去年參與了47個壁畫項目,RP積極拓展首爾市區、京畿道、忠清道和全羅道,為韓國高速公路公社、韓國水資源公社等公共機構提供服務。


5. Okibo LTD.- Guy German

    演講主題:建築工地的智能機器人

Okibo LTD.獲得由Cemex Ventures、Ferrovial、Hilti、Lepnard、Saint Gobain所舉辦的2020年建築創業大賽金獎得主。OKIBO的前身是在一家建築公司,一開始對自動化游泳池製造過程很感興趣,於是研究了建築產業的需求幾個月,最終成為了公司的種子創始者,創辦了OKIBO建築機器人公司,但是建築產業的熟練專業人員日益短缺,在接下來的十年中,預計將有40%的工人退休,人口老齡化,勞動力需求增加。該公司是以色列的企業,但是以色列建築業規模相對較小,因此不是他們的目標市場,他們目前專注於歐洲市場。

2020年AGC調查強調了建築業熟練勞動力短缺最為顯著的影響:57%的人認為短缺是工人健康和安全面臨的最大挑戰;44%的人認為建築產業成本較高,40%的人表示項目花費的時間比預期的要長。Okibo研發的機器人是為工地的惡劣條件而設計,包括3D掃描和實時建模技術、自主路徑規劃和落地式抵達,並有先進感測器的機器人。

另外,OKIBO可為建築工地提供自動噴漆和噴刷機器人,功能有:1. 使用新穎的3D掃描方法,機器人能夠對其環境進行3D影像投射,從而實現進度監控、建築資訊模型(BIM)的比較以及對噴刷要求的可靠理解。2. 自主工作:配備一套先進的感測器和人工智慧算法,借助用戶界面,可以輕鬆設置用戶指令並讓機器人完成其工作,從而騰出員工從事其他任務,我們的機器人專為自主工作而開發,可以全天候工作。3. 工業機械臂精度:利用工業機械臂的成熟度和穩健性,該機器人可以在傳統抹灰方法中花費一小部分的時間完成高質量的抹灰工作。4. 工人安全:多個現場施工作業的自動化機器人,可防止工人面臨潛在風險,例如在高處工作和使用有毒材料。


6. Graffiquo- Sean Baptist

    演講主題:簡單是複雜的解決方案

Graffiquo是一家軟體解決方案提供商,服務產業包括:智能城市、環境影響和評估、能源和通信基礎設施的資產檢查等項目,並為政府和企業提供照片逼真的3D地理參考平台,以支持他們在基礎設施和建築領域的發展活動。

Graffiquo目標是可將3D建模並可視化,通過智慧視覺平台,可以在照片逼真的3D地理的影像投射中查看、管理和分析複雜訊息,此圖像也可以在其他設備上隨時查看。Graffiquo的數字孿生軟體技術,使城市能夠準確地描繪土地面積、基礎設施、橋樑、房屋和人口密度,它還可以準確預測洪水將在何時何地發生,它通過監測土壤侵蝕和河流高度等重要因素來做到這一點,進而可以大幅縮短因為災害而需要恢復時間,可讓一座城市用前所未有的方式去抵禦自然災害。

2020年11月颱風尤利西斯席捲菲律賓後,該軟體迅速計算出它已經摧毀估計價值2200萬比索(46萬美元)的農作物,基礎設施損失總計達5.5億比索(1150萬美元)。該算法還確定需要疏散的7724個家庭,以及完全和部分淹沒更小社區的數量。基於這些數據,能夠立即計算出需分發總共36,844個救濟包,以滿足受難家庭的需求。

在COVID-19期間,數字孿生軟體還使城市能夠輕鬆檢測到需要封鎖的區域,通過無人機拍攝的城市圖像完成,並製作成方便的3D視圖。它的工作方式非常簡單:來自Cauayan City的一個團隊操作無人機,然後將城市概況的圖像上傳到亞馬遜網絡服務(AWS)。