建筑业的人工智能（AI）应用速度不如预期。非标准数据、模糊的监管以及基础设施不足成为AI转型的障碍。
据建筑业消息，韩国建筑现场缺乏足够的AI数据基础设施。设计图、照片、检查记录等数据格式各异，难以被系统统一读取和利用。
业内称这些数据为“图像堆积”。提高AI训练数据质量需先标准化这些非结构化数据。政府需提供指导方针。韩国建设产业研究院指出，标准化和数据积累困难是AI应用的瓶颈，建议建立公共和私营数据平台、提高数据一致性、完善安全体系及改善制度。
尽管建筑公司尝试扩展AI应用，但多停留在个人层面。中小企业信息振兴院数据显示，80%年收入超5亿的建筑公司未收集数据，显示出数据成熟度低。
制度未能跟上现场变化速度。尽管《人工智能发展与信任基础法》已实施，但建筑业AI执行体系仍不明确。数据责任、判断错误责任、实证应用标准等问题需更细致的后续调整。
研究中心主任全英俊表示，建筑公司数据多为扫描PDF，AI难以学习。他强调需先结构化和标准化数据，政府应制定共通数据环境（CDE）建设标准，企业应在此基础上开发技术。
海外已有成效。卡塔尔去年引入AI建筑许可系统，将审批时间从30天缩短至120分钟。AI自动读取设计图，减少审批积压。新加坡加速现场数字化，建设局提出数据协作和数字转型为核心任务。现场管理平台（SMP）集中管理信息，标准化安全、生产、质量、进度和成本数据，形成AI应用基础。
现场建议通过激活监管沙盒和预见性应对改善建筑业AI基础设施。业内人士指出，需简化实证过程，让技术先行落地，并预先明确AI误判、安全问题、隐私和商业秘密保护、招标和许可责任标准，否则技术引入将继续延迟。
※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
