Xây dựng là một ngành đặc thù với quy mô và phạm vi hoạt động phức tạp, chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố con người và môi trường. Ngành cũng thường xuyên đối mặt với những thử thách như độ phức tạp của công trình cao, chi phí lớn, tiến độ kéo dài và dễ xảy ra sai sót. Việc ứng dụng AI trong ngành xây dựng có thể thúc đẩy sự thay đổi sâu sắc trong các quá trình thiết kế, giám sát, thi công, bảo trì và quản lý an toàn. AI không chỉ nâng cao hiệu quả, giảm chi phí, sai sót, tai nạn lao động mà còn tăng tính chính xác trong thiết kế, thi công và quản lý.
1. Tổng quan thị trường ứng dụng AI trong ngành xây dựng
Thị trường AI trong xây dựng được ước tính đạt 590 triệu USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng trưởng mạnh, đạt 4,8 tỷ USD vào năm 2030.Đồng thời, khoảng 35% các công ty xây dựng dự báo sẽ ứng dụng công nghệ AI vào năm 2025, cho thấy tiềm năng phát triển lớn của công nghệ này trong ngành. (1)
Ngành xây dựng đang đối mặt với thách thức như thiết kế kém tối ưu, khó dự báo tiến độ, chi phí và giám sát an toàn thủ công. AI có thể cải thiện vấn đề này bằng cách tối ưu hóa thiết kế, không gian, vật liệu, tiến độ và chi phí, đồng thời dự báo rủi ro, tiến độ và chi phí thông qua phân tích dữ liệu.
Báo cáo chỉ ra rằng việc ứng dụng AI vào công trình xây dựng mang lại hiệu quả rõ rệt, với 40% các công ty đã áp dụng AI cho biết dự án của họ được cải thiện. Các công cụ quản lý dự án ứng dụng AI giúp rút ngắn thời gian hoàn thành trung bình 20%, trong khi 29% các công ty xây dựng hiện đang sử dụng hệ thống giám sát an toàn hỗ trợ bởi AI. (1)
2. Vì sao trí tuệ nhân tạo AI phù hợp trong ngành xây dựng?
Những con số trên không chỉ phản ánh tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ của thị trường AI trong xây dựng, mà còn cho thấy một thực tế rõ ràng rằng ngành xây dựng đang cần một cuộc chuyển đổi mang tính toàn diện. Trong bối cảnh hiện nay việc chỉ dựa vào kinh nghiệm hoặc quản lý thủ công không còn đủ để đảm bảo tính cạnh tranh. Nhìn chung, AI không chỉ cần thiết, mà còn đặc biệt phù hợp với ngành xây dựng vì những lí do cụ thể sau:
- Có khả năng xử lý dữ liệu đa dạng và phi cấu trúc từ bản vẽ, ảnh công trường, cảm biến, khai thác triệt để nguồn dữ liệu tuy lớn nhưng còn rời rạc của ngành xây dựng.
- Giúp dự báo rủi ro, tối ưu tiến độ, chi phí, vật tư trong bối cảnh thi công luôn biến động và mô phỏng các kịch bản thay thế dựa trên khả năng phân tích thông tin nhanh chóng và chính xác hơn con người rất nhiều.
- Tăng minh bạch và kết nối giữa các bên liên quan, hỗ trợ quản lý dự án hiệu quả hơn bằng cách hệ thống hóa và chuẩn hóa quy trình vận hành.
- AI có thể “học” từ chính dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, từ đó đưa ra các gợi ý phù hợp với văn hóa và quy trình đặc thù.
3. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngành xây dựng
3.1. Dự báo an toàn và thi công bằng AI
AI có thể quét dữ liệu quá khứ và hiện tại để dự đoán các rủi ro như hỏng hóc máy móc hoặc lỗi kết cấu, giúp các quản lý công trường chủ động phòng ngừa tai nạn trước khi chúng xảy ra. Điều này làm giảm số vụ tai nạn lao động và nâng cao mức độ sẵn sàng an toàn. Các cảm biến và camera tích hợp AI cũng giám sát công trường để phát hiện nguy cơ như rò rỉ khí gas, kết cấu không ổn định, hay vi phạm an toàn, và sẽ gửi cảnh báo ngay lập tức đến giám sát viên để xử lý kịp thời. Điều này giúp giảm sự phụ thuộc vào con người, tránh sai sót và đảm bảo tuân thủ quy định an toàn. (2)
Shawmut Design & Construction, một tập đoàn xây dựng lớn tại Mỹ, đã triển khai nền tảng AI kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như camera an ninh, GPS trên thiết bị đeo, thời tiết và mật độ công nhân. Hệ thống phân tích và đưa ra cảnh báo sớm để bảo vệ khoảng 30.000 nhân viên và nhà thầu. Nếu công nhân làm việc trong điều kiện nguy hiểm mà không đeo mũ bảo hộ, hệ thống sẽ gửi cảnh báo cho người quản lý ngay lập tức. Nhờ đó, tập đoàn này đã giảm 53% sự cố an toàn so với năm trước, tăng 22% mức độ tuân thủ PPE và tạo sự tin tưởng giữa công nhân và ban quản lý nhờ thu thập dữ liệu minh bạch và ẩn danh hóa. (3)
Bên cạnh đó, Skanska UK, một trong những công ty xây dựng hàng đầu tại Vương quốc Anh, đã triển khai hệ thống giám sát an toàn sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tại các công trường. Hệ thống này sử dụng camera và cảm biến để phát hiện các vi phạm an toàn và nguy cơ tiềm ẩn trong thời gian thực. Sau sáu tháng áp dụng, công ty đã đạt được những kết quả đáng chú ý, bao gồm giảm 30% sự cố an toàn, cải thiện tuân thủ trang bị bảo hộ cá nhân (PPE) lên 40%, giảm 25% các sự cố gần như xảy ra tai nạn và giảm đáng kể số giờ kiểm tra an toàn thủ công. Ứng dụng AI giúp Skanska UK nâng cao hiệu quả giám sát an toàn và giảm thiểu rủi ro trong quá trình thi công. (4)
3.2. Giám sát tiến độ bằng AI và drone
Hudson Yards, một trong những dự án bất động sản quy mô lớn nhất tại New York với tổng vốn đầu tư hơn 25 tỷ USD, đối mặt với thách thức lớn trong việc giám sát tiến độ và chất lượng thi công do có hàng trăm nhà thầu phụ tham gia. Để giải quyết vấn đề này, dự án kết hợp sử dụng drone bay mỗi ngày để chụp ảnh toàn bộ công trường, sau đó ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hàng chục nghìn bức ảnh.
AI đối chiếu những hình ảnh này với mô hình Building Information Modeling (BIM) để xác định các công việc đã hoàn thành đúng kế hoạch và phát hiện các điểm sai lệch hoặc chậm trễ trong thi công. Nhờ ứng dụng AI, dự án đã giảm 60% thời gian kiểm tra thủ công và nâng độ chính xác của quá trình giám sát từ 80% lên hơn 95%, giúp ban quản lý phản ứng nhanh chóng với các sự cố tiến độ, thay vì phát hiện muộn. Công nghệ này đã giúp tăng cường hiệu quả giám sát, giảm thiểu sai sót và đảm bảo tiến độ thi công được duy trì. (4)
3.3. Tối ưu thời gian xây dựng thực
Một nhà thầu hàng đầu Nhật Bản đã áp dụng ALICE Technologies, một nền tảng mô phỏng xây dựng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), để tối ưu hóa lịch trình cho một dự án mở rộng sân bay quy mô lớn. Trong khi các phương pháp lập lịch truyền thống gặp khó khăn khi phải xử lý độ phức tạp và nhiều yếu tố không lường trước được của dự án, ALICE đã sử dụng AI để tạo ra hàng triệu kịch bản tiềm năng, xem xét các yếu tố quan trọng như sự sẵn có của lao động, các hạn chế về thiết bị, và các yếu tố ngoại cảnh khác có thể ảnh hưởng đến tiến độ.
Bằng cách này, ALICE giúp nhà thầu xác định những phương án tối ưu nhất về cách phân bổ tài nguyên, giảm thiểu các yếu tố trì hoãn, đồng thời đảm bảo rằng các giai đoạn của dự án được thực hiện một cách hiệu quả. Kết quả là, nhà thầu đã giảm được 10,2% thời gian tổng thể của dự án, điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí đáng kể mà còn tăng cường việc sử dụng tài nguyên, mang lại hiệu quả lớn hơn cho dự án. (4)
3.4. Ước tính chi phí và lập ngân sách
Trong các công cụ như Autodesk Construction Cloud, có một số tính năng dựa trên AI giúp tự động hóa các công việc hàng ngày, bao gồm các tác vụ như tự động gắn thẻ trong ảnh, tự động chia nhỏ các thông số kỹ thuật, tự động tạo nhật ký nộp hồ sơ, hoặc tự động phát hiện các ký hiệu trên bản vẽ để tính toán khối lượng.
Việc thiết lập ước tính chi phí sử dụng AI bắt đầu bằng việc cung cấp cho hệ thống dữ liệu đấu thầu lịch sử. Dữ liệu này bao gồm các đấu thầu thành công và không thành công, chi phí thực tế của các dự án, báo cáo chênh lệch, v.v. Hệ thống học hỏi từ dữ liệu này để xác định các mô hình chi phí và các yếu tố rủi ro. (4)
3.5. Khai thác dữ liệu tạo ra thiết kế đột phá
Trí tuệ nhân tạo trong kiến trúc không chỉ tạo ra các thiết kế mà còn phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp những cái nhìn giúp thúc đẩy sự sáng tạo. Bằng cách đánh giá các yếu tố môi trường, lựa chọn vật liệu và hiệu quả năng lượng, AI có thể cung cấp thông tin cho các kiến trúc sư về cách tối ưu hóa thiết kế của họ để đạt được tính bền vững và chức năng.
Phương pháp dựa trên dữ liệu này giúp các kiến trúc sư vượt qua giới hạn thiết kế, kết hợp giữa tầm nhìn nghệ thuật và sự chính xác khoa học để tạo ra các công trình không chỉ đẹp mắt mà còn thực tế và bền vững.
4. Thách thức và giải pháp
- Thiếu nguồn dữ liệu chất lượng: AI hoạt động hiệu quả hay không phụ thuộc nhiều vào dữ liệu đầu vào, nhưng hiện nay phần lớn doanh nghiệp xây dựng vẫn thu thập dữ liệu rời rạc, không đồng bộ, thậm chí bị bỏ phí.
>Giải pháp: Đầu tư vào hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu theo thời gian thực, chuẩn hóa dữ liệu từ giai đoạn thiết kế đến khi thi công và vận hành
- Khó khăn trong việc tích hợp hệ thống cũ với công nghệ mới: Phần lớn các công trình đang sử dụng hệ thống quản lý cũ, không tương thích với các giải pháp AI hiện đại. Việc chuyển đổi hoặc tích hợp có thể tốn nhiều thời gian và chi phí, ảnh hưởng đến tiến độ.
>Giải pháp: Áp dụng AI một cách linh hoạt, từng bước số hóa dữ liệu và nâng cấp hệ thống theo lộ trình phù hợp với ngân sách. Ưu tiên các nền tảng công nghệ có hỗ trợ tương thích với các phần mềm quản lí dữ liệu có sẵn của công ty.
- Rủi ro về bảo mật: Những dữ liệu quan trọng như dữ liệu thiết kế, tiến độ, vật tư, sơ đồ kỹ thuật có nguy cơ bị rò rỉ trong quá trình xử lý, dẫn đến thiệt hại kinh tế lớn hoặc phá hoại công trình.
>Giải pháp: Áp dụng các biện pháp mã hóa dữ liệu, phân quyền truy cập rõ ràng và sử dụng hạ tầng bảo mật cao hoặc server riêng nếu cần xử lý dữ liệu nội bộ.
Việc ứng dụng AI trong ngành xây dựng đặt nền móng cho việc khai thác tối đa tiềm năng, doanh nghiệp cần chủ động vượt qua các rào cản công nghệ, tài chính và con người. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo không chỉ là lợi thế cạnh tranh mà còn là điều kiện để các doanh nghiệp xây dựng tồn tại và phát triển bền vững trong thời đại số hóa.
Reference
- Gitnux. (n.d.). AI in the global construction industry statistics. Gitnux.
- Bacancy Technology. (n.d.). AI in construction safety. Bacancy Technology.
- Business Insider. (2025, April). AI for worker site safety in construction. Business Insider.
- Firstbit. (n.d.). The role of artificial intelligence in construction project management. Firstbit.
- Intellisoft. (n.d.). AI in architecture: The future of building design. Intellisoft.
Nghiên cứu nổi bật
