建筑是一项耗时耗力的庞大工程，需要提前制定详细的建筑图纸、分工、预算以及时间计划等。据统计，12 万亿美元的建筑业占全球GDP的近 13％，然而，超过 90％的大型建筑项目出现成本超支，平均超出原始预计的 80％，平均延迟 20 个月。

美国的一家创业公司 Doxel 正致力于解决这一问题。其首席执行官 Saurabh Ladha 认为，劳动生产率低下是项目成本超支和进度延误问题的原因。而劳动生产率低下，是因为建筑项目过于复杂，如果人工精确跟踪进度和质量，将耗费无法想象的时间，这导致管理人员无法把控项目。

根据此洞察，Doxel 推出了基于人工智能的计算机视觉软件，为管理人员提供有关建设进度、预算和质量的实时反馈。

   具体来说，Doxel 研发的机器人会每天用雷达扫描建筑现场的施工状况，包括使用地面机器人进行室内扫描，使用无人机进行室外扫描。再通过专有的 AI 算法处理视觉数据，即可分析各个模块的完成进度。与项目预算和时间表进行对比，又可进一步给出当前的成本投入信息、生产进度信息、以及项目完成时间的预测。另一方面，Doxel 也会根据扫描数据，检查安装质量，发现异常安装建设等信息并立刻反馈。

机器人对施工现场信息进行扫描

Doxel 在最近圣迭戈的一个建设项目中使用了该套方案，在项目完成时，将总预算比预期降低了 11％，将总体劳动生产率提高了 38％。据悉，Doxel 目前只寻找合同价值超过 2000 万美元的项目。

融资方面，Doxel 于 18 年 1 月获得了 Andreessen Horowitz 领投的种子轮 450 万美元资金，投资参与方还包括 Alchemist Accelerator, Pear Ventures, SV Angel 和 Steelhead Ventures 。Doxel 计划用这笔资金来聘请更多的工程师，同时建立其销售，营销和客户成功团队。

其他一些公司也在致力于将前沿技术应用在庞大的建筑领域。36 氪近日报道的 OpenSpace，正在通过三维视觉场景建模技术，解决建筑领域的记录保存问题。值得一提的是，两者都对施工现场进行信息采集，不过具体需求不同，采集方式也不同，Doxel 使用的是专用机器人和无人机工具，而 OpenSpace 则采用了非常简单的 360 度相机。