美国史蒂文斯理工学院研究人工智能赋能未来城市建设
人工智能引领建筑未来：构筑更智能、更安全、可持续的世界美国史蒂文斯理工学院土木、环境与海洋工程系正以前沿的人工智能技...
人工智能引领建筑未来：构筑更智能、更安全、可持续的世界
美国史蒂文斯理工学院土木、环境与海洋工程系正以前沿的人工智能技术，重新定义人类社会的建造方式，推动建筑与土木工程步入智能化新时代。
一幅数字渲染的城市景观图，勾勒出未来基础设施的蓝图。
尽管仍处于发展初期，人工智能已在全球范围内深刻改变着人造环境。结合传感器、无人机和先进建筑材料等技术，人工智能使设计、建造、运营与维护大型基础设施变得更加智能、安全与可持续。
史蒂文斯理工学院土木、环境与海洋工程系致力于以跨学科方案解决基础设施领域的挑战，正站在这场革命性变革的前沿。
从设计更环保、耐久的混凝土，到通过自适应传感系统监测桥梁安全，该系研究人员利用人工智能开发出能够分析复杂数据、预测风险并指导关键决策的工具。
以下重点介绍该系在推动下一代智能基础设施系统方面的多项探索。
一体化自适应损伤监测与检测系统
“不久的将来，我们将见到能够自我评估健康状况、自主推荐维护方案，甚至自适应环境变化的基础设施系统。”——易宝
在国家运输部、农业部等机构的资金支持下，易宝的研究集中于利用传感器、无人机和人工智能技术，监测桥梁、建筑、管道等大型基础设施的状态。刘凯健则在美国地质调查局、国家海洋与大气管理局及陆军资助下，开发用于提升基础设施韧性及可持续性的传感技术与信息物理系统。
刘凯健与易宝共同主导的一项重点课题，是由美国国家科学基金会资助的“基于人工智能的共生型信息物理系统”，用于实现基础设施的多损伤自适应检测与监测。
该系统受生物学中共生现象的启发——即两种生物通过互利互动共同增强生存能力——其网络部分（基于人工智能的损伤预测）与物理部分（可重构传感器）协同工作，提升系统对损伤发生、扩展的预测能力，动态调整监测策略，从而提高准确性与整体性能。
分布式光纤传感器负责采集应变、温度、振动等实时数据，无人机则对传感器未覆盖区域进行远程视觉检测。机器学习算法用于识别结构异常早期信号、分类损伤类型并预测未来演变。所有数据汇入数字孪生模型，实时分析结构行为，识别细微模式，开展预测性评估，从而支持运维管理的最优决策。该系统将通过仿真与实体原型进行验证。
“我设想人工智能能帮助人类在外太空建造设施——那种环境几乎无法由人力直接施工……想象设计师、工程师和建造者在地球上，向机器人发出指令，后者准确理解并执行，最终在月球上完成建筑。”——刘凯健
通过人工智能预测与可重构感知的深度融合，该系统将减少监测多种损伤所需的传感器数量与种类，从而降低成本，并提升损伤评估与预测的时效性和准确性。
刘凯健指出，这种经济高效的方法有望“推动更安全、更具韧性、更可持续的基础设施发展，从而促进经济增长与社会福祉，惠及国民。”
人工智能在该系统中扮演着不可或缺的角色：以人力无法企及的速度与精度，实时处理并解析来自多源的高维数据，检测潜在模式。
易宝表示，该项目深化了他对人工智能在建造领域潜力的认知：“最初，我将人工智能视作一种计算工具；如今，我认为它是变革性的推动力，能将基础设施的监控、检测与维护从被动、劳动密集型模式，转变为主动、数据驱动的新范式。”
更智能的建筑材料，更卓越的品质
“展望未来，我相信人工智能将通过实现实时决策、自主质量控制与智能废物利用，彻底改变建筑行业。我们将看到性能、成本与环境影响均得到优化的个性化自适应基础设施。”——孟维娜
孟维娜的研究聚焦于利用人工智能指导、加速并优化混凝土等建筑材料的配制过程，提升其强度、环保性与耐久性。其中一项重点课题是将废玻璃、回收混凝土、工业副产品等固体废弃物，用于开发在严苛环境下仍保持优异性能的超高性能混凝土，以降低碳排放。
借助包含材料物理性质、化学成分与耐久性指标的大规模数据集，孟维娜采用数据驱动方法预测各类废料成分在定制化混凝土配比中的表现。她同时探索将人工智能与区块链结合，追踪建筑材料的来源、质量与碳足迹，从而提升建筑供应链的透明度与可追溯性。该研究对提升建筑、交通及沿海基础设施的耐久性与可持续性具有重要意义。
“人工智能在这项工作中至关重要，因为材料配比与组合的可能性近乎无限，”孟维娜解释道，“传统的实验试错方法耗时数年，而人工智能模型能通过模式学习与精准预测，快速定位最优组合，从而加速研发进程、提升材料性能，并大幅减少浪费。”
通过近期研究，孟维娜对人工智能的看法已发生转变：从一个“强大却略显晦涩”的模式识别工具，发展为“在领域知识引导下，能够推动建筑材料向创新与可持续方向变革”的关键力量。
“将材料科学的基本原理融入人工智能框架，我们构建的模型不仅能预测性能，还能提供符合物理化学机制的可解释见解，”她补充道，“这使我认识到，人工智能不必是一个‘黑箱’。它可以被引导、结构化，并与工程知识融合，从而提升建筑应用中的可靠性与决策水平。”
课堂连接工地：人工智能赋能工程教育
“人工智能正迅速改变建筑行业的职业需求，并可能深刻重构传统就业结构。其发展要求行业在劳动力培养上进行根本性转变。”——穆罕默德·伊尔贝吉
穆罕默德·伊尔贝吉目前主持多项美国国家科学基金会资助项目，研究如何利用人工智能建设能够应对广泛挑战的智慧城市，并致力于开发补充传统课堂教学的创新学习方法。
其中一项由NSF“学习增强技术创新研究计划”资助的项目，旨在开发基于人工智能的系统，将日常生活中的偶然场景转化为课外学习机遇。
该研究团队开发了一款名为CELENS（土木工程实境透镜）的移动应用程序，能够自动分析建筑工地的高维视觉与音频数据，实时识别并解释施工操作、设备、结构构件与材料。该应用最初面向土木工程学生设计。
“例如，一名学生在前往教室途中路过工地，只需打开应用，CELENS即可智能解析所见场景，实现课堂外的体验式学习，”伊尔贝吉解释道。
该应用可在普通智能手机上运行，调用手机内置麦克风，还能将学生的观察记录关联至课程内容，并向教师反馈学习情况。目前该系统已在史蒂文斯理工学院多门本科土木工程课程中试点测试。
“CELENS平台的人工智能模块使教育者能够突破时间、地点与资源的限制，随时开展教学，”伊尔贝吉指出，“它开创了一种基于日常观察的学习新模式——若无智能系统支持，这种方法难以实现。”
项目后续阶段将扩展CELENS的功能，使其服务于施工经理等专业决策者，自动生成进度报告、安全监测摘要等。该平台设计灵活，易于拓展至其他行业与研究领域。
“CELENS实现了全流程的自动化、客观化与可信化——这一切离不开人工智能，”伊尔贝吉强调，“越是深入人工智能在不同场景中的应用，就越能清晰看到：技术正在快速演进，越来越多的新机遇涌现，助推施工运营与管理走向智能化、高效化。”
人工智能塑造建筑行业的未来
四位研究者一致认为，人工智能必将深刻改变土木工程的未来，以及建筑环境在设计、建造、管理与维护各个环节的面貌。
关于人工智能在建筑领域的下一步发展，研究者提出了多样化的展望：
孟维娜认为：“未来，人工智能将推动实时决策、自主质量控制与废弃物智能利用，助力实现性能、成本与环境影响均最优的个性化基础设施，并促进建筑废物循环利用，使循环经济成为常态。”
易宝预测：“不久的将来，具备自我评估、维护建议乃至自适应能力的基础设施将成为现实。在工地现场，人工智能将驱动自主施工设备、实时质量控制与智能资源调度，大幅提升效率与安全性。结合数字孪生技术，人工智能将支持基础设施全生命周期的仿真与优化，实现可持续、韧性更强的设计。”
刘凯健则将目光投向更远的空间：“我设想人工智能能帮助人类在外太空建造设施——在人类难以直接操作的环境中，地球上的设计者与工程师可通过指令远程驱动机器人，完成月球或更远星体的建筑施工。这或许是大胆的想象，但也可能是未来的现实。”
伊尔贝吉则强调，人工智能在推动行业创新的同时，也应与社会、教育及劳动力发展深度融合：“人工智能正迅速重塑建筑行业的职业需求与就业结构，这要求行业在劳动力培养上进行根本性转型。土木工程教育需将人工智能素养、数据科学与自动化技术融入核心课程，以培养适应人工智能工作流程的未来工程师。同时，应加强建筑工人的数字工具、机器人协作及人机协同再培训，确保他们能够适应智慧工地的新要求。赋能行业从业者掌握人工智能技能，对于充分释放智能建造潜力、维持行业竞争力与劳动力前瞻性至关重要。”
美国史蒂文斯理工学院土木、环境与海洋工程系正以前沿的人工智能技术，重新定义人类社会的建造方式，推动建筑与土木工程步入智能化新时代。
一幅数字渲染的城市景观图，勾勒出未来基础设施的蓝图。
尽管仍处于发展初期，人工智能已在全球范围内深刻改变着人造环境。结合传感器、无人机和先进建筑材料等技术，人工智能使设计、建造、运营与维护大型基础设施变得更加智能、安全与可持续。
史蒂文斯理工学院土木、环境与海洋工程系致力于以跨学科方案解决基础设施领域的挑战，正站在这场革命性变革的前沿。
从设计更环保、耐久的混凝土，到通过自适应传感系统监测桥梁安全，该系研究人员利用人工智能开发出能够分析复杂数据、预测风险并指导关键决策的工具。
以下重点介绍该系在推动下一代智能基础设施系统方面的多项探索。
一体化自适应损伤监测与检测系统
“不久的将来，我们将见到能够自我评估健康状况、自主推荐维护方案，甚至自适应环境变化的基础设施系统。”——易宝
在国家运输部、农业部等机构的资金支持下，易宝的研究集中于利用传感器、无人机和人工智能技术，监测桥梁、建筑、管道等大型基础设施的状态。刘凯健则在美国地质调查局、国家海洋与大气管理局及陆军资助下，开发用于提升基础设施韧性及可持续性的传感技术与信息物理系统。
刘凯健与易宝共同主导的一项重点课题，是由美国国家科学基金会资助的“基于人工智能的共生型信息物理系统”，用于实现基础设施的多损伤自适应检测与监测。
该系统受生物学中共生现象的启发——即两种生物通过互利互动共同增强生存能力——其网络部分（基于人工智能的损伤预测）与物理部分（可重构传感器）协同工作，提升系统对损伤发生、扩展的预测能力，动态调整监测策略，从而提高准确性与整体性能。
分布式光纤传感器负责采集应变、温度、振动等实时数据，无人机则对传感器未覆盖区域进行远程视觉检测。机器学习算法用于识别结构异常早期信号、分类损伤类型并预测未来演变。所有数据汇入数字孪生模型，实时分析结构行为，识别细微模式，开展预测性评估，从而支持运维管理的最优决策。该系统将通过仿真与实体原型进行验证。
“我设想人工智能能帮助人类在外太空建造设施——那种环境几乎无法由人力直接施工……想象设计师、工程师和建造者在地球上，向机器人发出指令，后者准确理解并执行，最终在月球上完成建筑。”——刘凯健
通过人工智能预测与可重构感知的深度融合，该系统将减少监测多种损伤所需的传感器数量与种类，从而降低成本，并提升损伤评估与预测的时效性和准确性。
刘凯健指出，这种经济高效的方法有望“推动更安全、更具韧性、更可持续的基础设施发展，从而促进经济增长与社会福祉，惠及国民。”
人工智能在该系统中扮演着不可或缺的角色：以人力无法企及的速度与精度，实时处理并解析来自多源的高维数据，检测潜在模式。
易宝表示，该项目深化了他对人工智能在建造领域潜力的认知：“最初，我将人工智能视作一种计算工具；如今，我认为它是变革性的推动力，能将基础设施的监控、检测与维护从被动、劳动密集型模式，转变为主动、数据驱动的新范式。”
更智能的建筑材料，更卓越的品质
“展望未来，我相信人工智能将通过实现实时决策、自主质量控制与智能废物利用，彻底改变建筑行业。我们将看到性能、成本与环境影响均得到优化的个性化自适应基础设施。”——孟维娜
孟维娜的研究聚焦于利用人工智能指导、加速并优化混凝土等建筑材料的配制过程，提升其强度、环保性与耐久性。其中一项重点课题是将废玻璃、回收混凝土、工业副产品等固体废弃物，用于开发在严苛环境下仍保持优异性能的超高性能混凝土，以降低碳排放。
借助包含材料物理性质、化学成分与耐久性指标的大规模数据集，孟维娜采用数据驱动方法预测各类废料成分在定制化混凝土配比中的表现。她同时探索将人工智能与区块链结合，追踪建筑材料的来源、质量与碳足迹，从而提升建筑供应链的透明度与可追溯性。该研究对提升建筑、交通及沿海基础设施的耐久性与可持续性具有重要意义。
“人工智能在这项工作中至关重要，因为材料配比与组合的可能性近乎无限，”孟维娜解释道，“传统的实验试错方法耗时数年，而人工智能模型能通过模式学习与精准预测，快速定位最优组合，从而加速研发进程、提升材料性能，并大幅减少浪费。”
通过近期研究，孟维娜对人工智能的看法已发生转变：从一个“强大却略显晦涩”的模式识别工具，发展为“在领域知识引导下，能够推动建筑材料向创新与可持续方向变革”的关键力量。
“将材料科学的基本原理融入人工智能框架，我们构建的模型不仅能预测性能，还能提供符合物理化学机制的可解释见解，”她补充道，“这使我认识到，人工智能不必是一个‘黑箱’。它可以被引导、结构化，并与工程知识融合，从而提升建筑应用中的可靠性与决策水平。”
课堂连接工地：人工智能赋能工程教育
“人工智能正迅速改变建筑行业的职业需求，并可能深刻重构传统就业结构。其发展要求行业在劳动力培养上进行根本性转变。”——穆罕默德·伊尔贝吉
穆罕默德·伊尔贝吉目前主持多项美国国家科学基金会资助项目，研究如何利用人工智能建设能够应对广泛挑战的智慧城市，并致力于开发补充传统课堂教学的创新学习方法。
其中一项由NSF“学习增强技术创新研究计划”资助的项目，旨在开发基于人工智能的系统，将日常生活中的偶然场景转化为课外学习机遇。
该研究团队开发了一款名为CELENS（土木工程实境透镜）的移动应用程序，能够自动分析建筑工地的高维视觉与音频数据，实时识别并解释施工操作、设备、结构构件与材料。该应用最初面向土木工程学生设计。
“例如，一名学生在前往教室途中路过工地，只需打开应用，CELENS即可智能解析所见场景，实现课堂外的体验式学习，”伊尔贝吉解释道。
该应用可在普通智能手机上运行，调用手机内置麦克风，还能将学生的观察记录关联至课程内容，并向教师反馈学习情况。目前该系统已在史蒂文斯理工学院多门本科土木工程课程中试点测试。
“CELENS平台的人工智能模块使教育者能够突破时间、地点与资源的限制，随时开展教学，”伊尔贝吉指出，“它开创了一种基于日常观察的学习新模式——若无智能系统支持，这种方法难以实现。”
项目后续阶段将扩展CELENS的功能，使其服务于施工经理等专业决策者，自动生成进度报告、安全监测摘要等。该平台设计灵活，易于拓展至其他行业与研究领域。
“CELENS实现了全流程的自动化、客观化与可信化——这一切离不开人工智能，”伊尔贝吉强调，“越是深入人工智能在不同场景中的应用，就越能清晰看到：技术正在快速演进，越来越多的新机遇涌现，助推施工运营与管理走向智能化、高效化。”
人工智能塑造建筑行业的未来
四位研究者一致认为，人工智能必将深刻改变土木工程的未来，以及建筑环境在设计、建造、管理与维护各个环节的面貌。
关于人工智能在建筑领域的下一步发展，研究者提出了多样化的展望：
孟维娜认为：“未来，人工智能将推动实时决策、自主质量控制与废弃物智能利用，助力实现性能、成本与环境影响均最优的个性化基础设施，并促进建筑废物循环利用，使循环经济成为常态。”
易宝预测：“不久的将来，具备自我评估、维护建议乃至自适应能力的基础设施将成为现实。在工地现场，人工智能将驱动自主施工设备、实时质量控制与智能资源调度，大幅提升效率与安全性。结合数字孪生技术，人工智能将支持基础设施全生命周期的仿真与优化，实现可持续、韧性更强的设计。”
刘凯健则将目光投向更远的空间：“我设想人工智能能帮助人类在外太空建造设施——在人类难以直接操作的环境中，地球上的设计者与工程师可通过指令远程驱动机器人，完成月球或更远星体的建筑施工。这或许是大胆的想象，但也可能是未来的现实。”
伊尔贝吉则强调，人工智能在推动行业创新的同时，也应与社会、教育及劳动力发展深度融合：“人工智能正迅速重塑建筑行业的职业需求与就业结构，这要求行业在劳动力培养上进行根本性转型。土木工程教育需将人工智能素养、数据科学与自动化技术融入核心课程，以培养适应人工智能工作流程的未来工程师。同时，应加强建筑工人的数字工具、机器人协作及人机协同再培训，确保他们能够适应智慧工地的新要求。赋能行业从业者掌握人工智能技能，对于充分释放智能建造潜力、维持行业竞争力与劳动力前瞻性至关重要。”
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