泉州隔离酒店坍塌，查找建筑隐患有何妙招？
编者按：本文来自微信公众号“HyperAI超神经”（ID:HyperAI），作者：神经小刀，36氪经授权发布。
场景描述：近日，福建泉州一隔离酒店发生坍塌，事故暴露出建筑设施的监管中存在问题。如何有效的进行建筑隐患的排查，确保它们能够安全投入使用？在这个问题上，结合了多维数据分析的 AI 技术，能带来一个全新的思路。
关键词：建筑检测AI风险评估
3 月 7 日晚间，福建泉州鲤城区南环路的欣佳酒店，意外发生楼体坍塌，导致 71 人被困（不含自行逃生 9 人）。
根据最新消息，目前已救出受困人员 50 人，其中不幸遇难 11 人，仍在搜救 21 人。
事故现场，图源：泉州交通广播
事故发生的酒店，于 2018 年 6 月开业，在疫情期间，该酒店被泉州市鲤城区改造为区级医学观察点，用以隔离观察密切接触者。
泉州市鲤城区住建局局长张翼表示，3 月 7 日晚上 7 时，房主接到现场改装施工人员的电话，称在进行作业的一楼房屋中一根柱子发生变形，三四分钟后，整个大楼坍塌。
他还表示，楼房坍塌是因为装修还是原来的结构问题，还需进一步的调查和甄别。目前搜救任务还在进行中。
一波未平，一波又起。2020 年 3 月 8 日晚间，上海宝山区的宝钢工厂发生火灾，发出爆炸声响。
上海消防微博回应
上海消防做出了回应，称经过初步了解，发现是厂区内一高炉热风管道机器损坏，内部高温气体喷出，厂方技术人员到场处置，目前已无明火和烟雾。所幸现场无人员伤亡。
安全问题从来都不是小事，但无论是人为因素，还是疏于防范，一旦发生问题往往会带来严重的损失，甚至会酿成惨案。
如何才能保障建筑设施或者工厂设备的安全，及时发现存在的安全隐患？目前已有一些 AI 的方案，值得被广泛借鉴。
用 AI打造建筑监测大脑
一家叫 RaSpect 的初创公司，致力于研发出一种叫建筑检测大脑的技术，以提升建筑基建安全并降低人力和物力。
这家位于中国香港的 AI 公司，利用自动机器人和先进的传感技术，在建筑和基础设施检测和检测领域提供检测分析。研发方案的应用场景包括工地测绘、地形测绘、建筑物检测等，此外，其检查技术还可以扩展到铁路检查和飞机检查。
他们的方法，是结合了卫星数据、传感器、无人机和 AI 算法等技术，打造了一个智能化的安全分析系统。
具体而言，针对建筑物的隐患风险，从以下三个层面进行监测：
一是宏观检测，主要来判断建筑物外在的损坏情况。通过利用人造卫星的影像数据，大面积的分析地面沉降结构的变形，分析判断出具有潜在危机的楼宇变形等问题。
二是现场检测，通过筛选一些高危的建筑之后，需要到实地去检查。所用的方式有无人机，传感器如红外线、超声波、紫外线、雷达等方式，收集建筑物的多维度信息。
三是微观检测，用于建筑内部结构健康的评估。这个层面需要借助物联网的传感器，通过将其放入建筑之中，可以全天候的检测其安全参数。
建筑物外墙检测中所用的具体方法
收集到多个维度的数据后，输入到引擎上行处理。算法平台会基于大数据，利用模型中专家数据及其他专业数据，再结合机器学习算法，分析出建筑物是否存在安全隐患。
据称，此方案能节省 50% 以上的时间和成本，最重要的是，其判断精度和安全性，想比传统方式得到了很大的提高。
机器学习监管施工安全
不同于 RaSpect 是对建筑物进行隐患测试， Autodesk 还曾开发出了一个工具组件，利用机器学习的方式，在建筑施工期间进行安全监督。
Autodesk 于 2019 年推出 Construction IQ，这是一种与 BIM 360 （建筑管理软件）项目管理平台配合使用的 AI 工具。
它是 2016 年推出的 Project IQ 的升级版，使用来自 30,000 个建筑项目的数据，对模型进行了训练，可用来分析项目的安全性和施工效率，并针对工人安全和潜在威胁提供警告。
这个工具，可以从施工文档、问题记录、检查清单、相关元数据和历史数据中筛选出数百万个数据点，经过算法分析之后，最终确定出每项工作的安全风险，并给出危险排序。
使用中分析的数据，则来自于现场的音频，视频，传感器数据，无人机的现场照片，施工管理文档，以及 BIM 360 的信息。
Construction IQ 允许用户按项目、业务单位或区域、项目类型，来查看安全风险的高低，可及时查看和解决有问题的分包商，以明确哪些地方更容易发生风险，并采取最佳的应对措施。
大楼的倒塌，AI 能否监管
欣佳酒店的轰然倒塌让人痛心，其背后的问题还有待后续的调查，作为隔离酒店出现这样的事故，不知道表象之下还有多少别的原因。
陆续已有媒体报道了酒店违规改装的问题，这应该会是大楼发生坍塌的一个因素。
虽然 AI 能够被用来减少一些安全隐患，但我们都知道，技术也只是帮助人们进行监管，难以帮助人们建立起道德的界限。
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