AI如何助力减少道路施工区“被撞击”事故

在高速公路改造项目中，车辆终日从工人身旁飞驰而过。这些路边施工现场的危险持续存在，以至于工人可能逐渐对危险变得有些麻木。而那一瞬间的注意力缺失，足以酿成悲剧。

据美国国家职业安全与健康研究所（NIOSH）数据，2011年至2021年间，被撞击事故（指车辆、设备或其他物体撞击人员的事件）共导致约1800人死亡、超过16.7万人受伤。

德州农工大学建筑科学系助理教授Namgyun Kim认为，人工智能可以帮助工人保持警觉。Kim与德州农工大学教授Brian Anderson、路易斯安那州立大学的Yongcheol Lee合作，研究工人如何感知和应对这些危险。

通过一系列涉及虚拟现实模拟、脑活动监测、现场观察和AI驱动的增强现实系统的研究，Kim正致力于提高工人对危险的注意力，据德州农工大学新闻稿称。

在此，Kim与Construction Dive就AI在建筑安全培训中的应用、技术投资回报以及对未来几年施工活动的影响进行了交流。

编者按：以下内容为便于简洁和清晰而进行了编辑。

建筑行业对AI的最大误解是什么？

Namgyun Kim：最大的误解之一是，建筑行业仍然是低技术、劳动密集型行业，多年来变化甚微。虽然建筑行业永远依赖熟练工人，但过去几十年该行业已发生了显著的数字化转型。

一个重要的转折点是建筑信息模型（BIM）的采用，它创建了数字模型，使建筑师、工程师、承包商和业主能够使用相同的信息进行协作。这显著减少了沟通错误，提高了生产率，并在项目全生命周期（从设计、施工到运营和维护）中增强了安全性。

如今，由于AI的进步，这一转型正在加速。AI正成为施工项目中的实用工具。它可以帮助在事故发生前预测潜在危险，实时监控工地条件和工人的危险行为，并提供针对特定工人、任务或项目条件的个性化安全培训。

是什么阻碍了这项技术在工地普及？

我会告诉CEO们，基于VR和AI的安全培训不应再被视为实验性技术。研究人员花了十多年时间研究基于VR的安全培训，许多研究表明，沉浸式培训比传统课堂教育更能帮助工人识别危险并做出更有效的反应。商业VR培训平台如今也已广泛可用。

然而，VR安全培训有一个重要局限：大多数VR程序基于固定场景。而施工项目从来不会完全相同。每个项目都有不同的现场条件、进度、人员和风险。因此，通用的VR场景往往无法捕捉特定项目或任务的独特危险。

AI如何应对这一挑战？

这正是AI的最新进展正在改变局面的地方。生成式AI可以大幅减少创建新培训场景所需的时间和成本。公司不再依赖少数预构建的模拟，而是可以开发反映实际项目、具体工作内容甚至个别工人经验水平的培训。AI还可以分析培训数据，识别知识缺口，并推荐最需要的后续培训。

对CEO们来说，最大的挑战一直是证明投资回报。安全事故相对罕见，因此很难证明任何单一培训项目直接预防了事故。我们认为，最有力的商业理由是，VR和AI填补了传统方法无法解决的关键空白，使安全培训更具项目针对性、数据驱动和前瞻性。这正是最大投资回报的来源。

您的研究聚焦于工人在繁忙的高速公路工地等环境中对周围环境变得麻木。您如何在此应用AI？

一个我认为值得更多关注的趋势是，AI正超越识别工地上的危险或工人的不安全行为。越来越多的研究人员和行业正在使用AI来理解人们为何首先做出不安全决策。

例如，我们知道建筑工人可能对警告标志、警报或反复出现的危险变得过于熟悉，逐渐不再注意它们，这种现象称为“习惯化”。传统上，这通过经验来识别，但很难客观测量或系统解决。如今，AI和可穿戴技术使识别这些模式并在它们导致事故前提供个性化培训成为可能。

您还在关注AI与建筑安全的哪些其他趋势？

我们还看到研究关注不同工人如何感知风险。有些工人总是忽视某些类型的危险，而另一些工人则根据经验或所执行的任务做出不同反应。AI可以帮助识别这些模式，并提供针对个人的培训，而不是假设每个人都以相同方式学习。

另一个令人兴奋的方向是使用AI更好地理解安全文化。通过分析工具箱会议或其他常规安全会议中的对话，AI可能帮助组织识别沟通缺口，评估安全信息的共享方式，并加强整个公司的安全文化。

最终，我相信下一代AI在建筑安全中的角色将更少是取代人，而更多是理解人类行为。如果我们能更好地理解工人如何感知风险，我们就能设计出比当今“一刀切”方法有效得多的培训和安全计划。