目前，人工智能正處于瘋狂炒作的邊緣。雖然有些人在等待人工智能如何幫助他們的行業，但它對建筑工地的影響是顯而易見的。人工智能如果使用得當，可以防止工地上的犯罪和破壞行為。

對于建筑企業來說，確保一個工地往往是一個挑戰，因為成本通常要么以更高的價格轉嫁給客戶，要么被企業全部吃掉。建筑工地確實很容易成為犯罪分子的目標，因為它們通常含有昂貴的材料，而這些材料恰好是戒備森嚴的，這正是犯罪分子尋找它們的方式。

支持人工智能的安全監控可以使工地更加安全。為了減少工地上的犯罪，我們可以基于人工智能的視頻監控繼續發揮良好作用，它可以幫助人們隨時看到有價值的物品，而無需現場人員的成本和管理麻煩。當發生異常情況時，人工智能可以非常迅速地向人類監控人員發出警報，以便他們采取適當的對策。與人類不同的是，人工智能永遠不會分心、疲倦，甚至忘記它所學到的東西。這意味著它可以整天查看視頻片段，甚至對它目睹的異常現象保持警惕。

隨著時間的推移變得更聰明

大多數人沒有意識到的是，隨著時間的推移，人工智能會變得更加聰明，從特定的環境中學習，從而變得更加有效。它對某事物看的越多，它就會變得越好，就像一個人在經歷過一次之后會回憶起某件事一樣。對于建筑企業來說，每個工地都不同，所以這一點非常關鍵。訓練有素的人工智能會判斷何時有人碰巧出現在不應該出現的地方，或者何時入侵者碰巧是人而不是動物，從而立即發出警報。

人工智能視頻通常通過移動視頻監控單元提供，不需要任何形式的電力硬接線，甚至不需要互聯網連接，這恰好是大多數工作場所的狀態。這些自主單元可以繼續監視有價值的材料，并在發生不應該發生的事情時向遠程警衛和站點所有者發出警報。這些單位還可以利用音頻和視覺威懾手段嚇跑潛在的犯罪分子，如果其他方法都失敗，遠程警衛可以繼續聯系當地政府，以便在發生犯罪行為時進行干預。

進入人工智能時代

為了減少工地上的犯罪，一些企業已經購買了視頻監控設備。多年來，這項技術以三種不同的方式發展。早期的幾代監控設備都是純粹的記錄和存儲技術，可以提供現場發生犯罪的事后證據。雖然這對于保險索賠和向執法部門提供證據確實很有用，但它恰好是被動的，在防止盜竊和破壞方面沒有多大作用。

下一步正好是遠程視頻監控——RVM服務，幫助建筑企業與第三方合作，提供全天候主動監控。這帶來了視頻監控的下一次發展，即使用人工智能來實時分析視頻。人工智能可以繼續自動檢測這些事件，同時提醒人們進行更多審查，而不是完全依賴人類觀看數小時或數天的視頻源來檢測可疑事件。這恰好是人類與人工智能同步工作以更好地完成工作的現實世界實例。然而，為了讓人工智能在這種情況下準確高效，它必須在特定的工作地點接受訓練，以便能夠區分無辜和犯罪。

這種針對人工智能的特定地點的基礎非常重要，因為如果沒有按照應有的方式進行訓練，人工智能視頻可能會繼續生成大量誤報警報，并將人們帶入誤區，從而最終擊敗整個原因。首先利用人工智能，從而提高監控的準確性和有效性。

總結

每個工作地點都是獨一無二的——有些恰好在鄉村，有些在城市，有些靠近繁忙的道路，有些則不然。這就是人工智能需要調整到其特定位置的地方。例如，如果工地恰好位于林地中，人工智能需要了解野生動物和人類之間的區別，否則它可能會在每次浣熊絆倒該場地時發出警報。此外，人工智能必須理解無辜行為和犯罪行為之間的區別，即行為者碰巧是步行或乘車、停車或其他方式，從而以可疑或只是路過的方式行事。

機器學習是人工智能的一個組成部分，恰好是微調并使人工智能變得更智能的方法。人工智能在觀察這一活動時獲得的經驗越多，它在區分可操作的活動和不可操作的活動時就會變得越精確和高效。它繼續存在是有原因的：處理無辜和犯罪形式的活動的系統很多時候會比第一次查看正在發生的活動的系統更準確。

這是人工智能應該針對每個工作地點進行特別培訓的地方，涉及到其位置的獨特性、面臨的威脅以及誤報的來源。這種培訓可以在系統上線之前完成，通過人工智能運行來自類似位置的數據，因此它從一開始就得到適當的培訓。

人工智能視頻監控系統越能針對獨特的工作地點進行微調，系統就能越快、越準確地阻止犯罪活動。在人工智能方面，沒有一刀切的東西，如果按照應有的方式進行，為各個建筑工地定制和培訓人工智能可能會成為一個強大的工具犯罪威懾。