Comet Labs智能机器与自动建筑报告

2016-09-27

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作为人工智能、机器学习与机器人领域的早期投资者,联想之星Comet Labs旧金山团队在,完成了《智能机器与自动建筑报告》,详细阐述了建筑业所面临的困境,人工智能、机器人领域的创业公司所提供的针对性解决方案,以及该领域的创业投资概览。

建筑产业与我们的生活息息相关——美国环保局的数据显示,美国人平均有90%的时间是在室内;即使是在野外生存,住所也是人们考虑的首要因素。但与许多日新月异、大量采用新技术的行业相比,建筑产业的技术创新却相对缓慢都较为滞后。


不过近年来,建筑产业的智能化成为资本关注的热点方向。数据显示,自2014年以来,该领域的投资额年增长率高达到129%。


作为人工智能、机器学习与机器人领域的早期投资者,联想之星Comet Labs旧金山团队在过去数月里针对智能建筑市场进行了深入调研,通过对建筑领域专家和人工智能方向的技术创业者的访谈以及对有关项目的实地考察,完成了《智能机器与自动建筑报告》,详细阐述了建筑业所面临的困境,人工智能、机器人领域的创业公司所提供的针对性解决方案,以及该领域的创业投资概览。

 

建筑产业面临的三大挑战

 

 

在与大量建筑业利益相关者深入交流后,Comet Labs将该行业当前所面临的挑战归纳为三个方面——增强劳动力、数据获取与预测分析、自动建造。


人工成本的提升与熟练劳工的欠缺是建筑业面临的首要问题——美国贸易组织Associated Builders & Contractors五分之四的会员都表示他们正面临熟练工人短缺的困境。与此同时,工地上的数据未得到充分利用、机器利用率低和技术不成熟等问题进一步限制了建筑业效率提升。


数据获取与预测性分析方面,物流的复杂性以及评估标准方面的问题都影响着基于数据分析的决策;而尽管建筑信息模型(BIM)被应用到建筑项目中,但由于它往往将设计决策与建造实施的方式割裂开来,可扩展性受到了很大的限制。


自动建造方面的挑战包括:低利润率限制新技术的采用;操控自动化系统所需的人工和知识难以留存和传递;数字化程度不高导致针对自动化的实施标准欠缺。


创业者图谱


针对这三大困扰,人工智能和机器人领域的创业者也提出了许多解决方案。Comet Labs对建筑产业的人工智能创业者进行了梳理和分类(如下图)。

 

 

为增强劳动力,技术创业公司的解决方案有提供数字化的标准、技术整合以及提供可靠的视觉化等几个方向,它们约占总数的5%,如Shaper、Atheer、DAQRI等。


针对数据获取与分析,人工智能创业公司的工作集中在环境数据智能化、整合各方利益及提高决策透明度等几个方向,约占65%,包括PRENAV、PlanGrid、InsightRobotics等。


面向自动建造,人工智能的创业公司的解决方案有打造预测性系统和自动生产系统等方向,它们约占30%,包括FLUX Labs、Branch Technology、Transcend Robotics等。


投融资概览


在Comet Labs分析的创业公司中,超过700家创业公司获得了总共7.77亿美元的投资。在9家获得最多融资的创业公司里,有6家为项目管理和协作软件公司。

 

 

值得关注的是,这些项目中的大多数以信息采集和分析为核心;而尽管无人机创业公司在智能建筑领域很常见,但在这9家创业公司里只有2家与无人机相关。


投资者方面,自2014年一季度以来,在建筑领域最积极的是像Brickand Mortar和YC这样专业VC,他们分别投资了14家和2家自动建筑相关的创业公司。此外,像红杉资本这样的投资界巨头也首次进入建筑产业,投资了PlanGrid和Orbital Insight这两家为工地管理者的规划和实施提供可视化服务的创业公司。

 

 

Comet Labs对该领域的投资持乐观态度,认为伴随着平均每季度5个投资事件以及129%的投资额年增长率和5.6%的投资事件年增长率,智能机器大量进入建筑领域的时间点即将到来。


结论: 两大趋势与三大任务


Comet Labs相信建筑产业有着光明的前景——设计和建造流程将能够平行推进并相互协作,建筑物和人力等元素也都能标准化、模块化和智能化。产业的各个层面都将享受到实时数据分享、整合以及人与机器的协作所带来的便利。


展望未来,Comet Labs认为两大趋势将会影响整个行业:


智能机器技术将改变建筑业的利益相关者们的内部管理以及相互作用的方式。

 

价值链上的利益相关者们将会前所未有地整合各种角色、平行推进并相互配合。

 

 

Comet Labs认为,在具体行动层面,建筑产业为实现智能化面临三大任务:


1.对机器的认知


计算机视觉领域的进步给各个传统产业的物流优化都打开了新的大门。在建筑领域,目前的机器利用率还停留在30%-50%的低水平,而这一现象将会很快改变,大型机器很快会被大规模用于组织优化。


2.创新发展


其它高复杂度、大规模的产业已经创造了智能元素来解决研发领域的问题,相对于建筑产业发展的更快。例如航天巨头们开发出了令人惊叹的自动行驶装置,而石油工业也已采用了十分先进的预测性分析平台。建筑产业应该学习这些领域的经验,并应用到自己领域。

 

3.通用标准


不要忘记价值链上的利益相关者们当前所面临的最大的痛点。建筑工地上表现最突出的往往是外包商和项目经理,但他们的成绩背后通常是以员工伤病的代价,并伴随着昂贵的医疗开支。如果通用的标准能使得智能机器更多被应用到建筑行业,进而减少这些开支,它将会快速证明它的价值。

 

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