详细内容或原文请订阅后点击阅览
投资 AI 以构建下一代基础设施
世界各地对新建和改进基础设施的需求尚未得到满足。亚洲开发银行估计，仅在亚洲，到 2030 年，每年就需要投资约 1.7 万亿美元才能维持经济增长并抵消气候变化的影响。在全球范围内，这个数字为 15……
来源:MIT Technology Review _人工智能这个基础设施差距 - 资金和建设之间的差异 - 很大。尽管各地的政府和公司都感到建立了节能且可持续的建筑环境的压力，但它证明了比人类可以做的更多。为了纠正这种失衡，许多组织正在转向各种形式的AI，包括大型语言模型（LLM）和机器学习（ML）。总体而言，他们还无法解决所有当前的基础设施问题，但它们已经有助于降低成本，风险和提高效率。
克服资源约束
缺乏熟练的工程和施工人工是一个主要问题。在美国，据估计，到2031年，新人才的供应将出现33％的缺口，在软件，工业，民用和电气工程方面的职位尚未达到任何位置。德国报告说，2022年的32万科学，技术，工程和数学（STEM）专家以及日本的另一个工程强国预测到2030年到2030年的赤字。考虑到大多数工程项目的持续时间（考虑到大多数工程项目的持续时间）（例如，损坏的汽油管道的需求可能需要数十年的需求），除非有资格供应，除非有资格供应，否则要供不应求。
估计对国际工程专业学生的移民和签证限制，以及缺乏形成性STEM工作的保留率，具有其他限制。另外，任务复制的问题是AI可以轻松做的事情。
Bentley Systems的首席技术官Julien Moutte Julien Moutte解释说：“工程师必须做的大量工作是乏味和重复的。他们的时间的30％至50％仅花费在2D PDF格式中。如果可以通过AI驱动的工具来完成这项工作，他们可以恢复一半的工作时间，然后可以投资于执行更高的价值任务。” 提高资源效率 30％的建筑材料