智東西 編 | 白鴿
據IEEE Spectrum報導， 本周剛剛獲得450萬美元投資的美國初創公司Doxel， 將海量資料與深度學習相結合， 旨在提高建築行業的勞動效率， 從而降低成本。
通過使用帶有雷射雷達的機器人， Doxel可以每天掃描施工現場， 監控施工進展情況的同時檢查可能會出現的問題， 並進行及時解決， 以確保施工團隊能夠按計劃行事。 你可能會認為每一個施工現場都會這樣做， 但結果證明真的沒有。 在一個醫療辦公樓施工現場進行的試驗研究中， Doxel表示， 通過使用機器人， 可以使該專案的勞動生產率提高38%， 這是非常驚人的。
Doxel背後的設計理念非常簡單， 每個建設工程都會有自己的計畫、預算和時間表， 而每個施工團隊所關心的在於能否堅持這些計畫、預算和時間表。 在施工過程中， 只有每個人都做完了自己應該做的事情， 才能保證這些計畫、預算和時間表的正常進展，
出現這一問題的原因， 很大一部分在於能否按照計畫做事上面。 現在， 該行業大多數時候需要人親自搜集相關資訊並進行傳送。 但在由人類造成的問題上投入更多的人力是一個最好的主意嗎？Doxel的想法就是為了要徹底擺脫人類， 轉而依靠資料和機器人解決這些問題。
因為很多複雜的事情主要發生在施工現場， 所以Doxel在這裡投入了更多地精力。 當施工現場關閉時， Doxel會向施工現場放置一個帶有雷射雷達的小機器人， 該機器人可以按照預定的路線有條不紊的掃描整個施工現場，
一旦機器人完成掃描， 它會把搜集到的資料傳送到雲端， 在這裡， Doxel的3D語義深度學習演算法可以對這些資料進行學習， 以訓練其能夠根據形狀、位置和大小來識別各種零件的能力。 Doxel創造的雷射雷達地圖的準確性很高， 這就允許他們能夠檢查正確的零件是否被安裝在了正確的位置上。 如果發現問題， Doxel可以幫助解決問題以提高效率。 或者， 他們可以讓管理人員知道， 以便他們可以採取措施立即解決問題。
這是提高勞動生產率的重要原因之一， 因為施工者可以不必回頭解決在施工幾周之後才會被注意到的問題。
這聽起來是個好主意， 但實際上有多大的不同呢？最近， Doxel分享了一個案例研究， 他們幫助監督了加利福尼亞州聖地牙哥醫療辦公樓的建設情況。 在施工現場， 機器人可以在4.5小時內自主掃描全場， 並且每天都可以進行掃描。 此外， 其勞動生產率比專案預算的原始估計數增加了38%， 這導致了整個專案的預算下降了11%。 當然， 這只是一個例子， 不是所有的專案都能夠取得這樣的成果。 但是， 即使之後的結果沒有現在的資料這麼好， 但對於建築行業來說， 也是非常重要的。
雖然我們的關注點可能集中在機器人身上， 但是Doxel主要闡述了他們收集到的資料， 以及機器人是解決這些問題最經濟、最高效的方法。 雖然在施工過程中，
原文來自：IEEE