建筑与房地产 / 综合建筑
Kajima：通过工地自主巡查及照片、点云采集管理施工进度
- 企业
- Kajima
- 国家
- 日本
- 实施阶段
- 运营中
- 资料发布
- 日期依据
- 资料发布的时间，可能与启用日期不同。
- 依据核验方式
- 阅读原文正文
业务问题
Kajima需要应对建筑劳动力短缺，减轻工程师反复巡查、拍照记录和三维测量的负担。随着施工推进，结构与材料布置不断变化，难以直接复用面向固定环境定制的移动控制。公司希望让机器人承担日常数据采集，使工程师集中处理安全、质量和进度判断。
使用的技术与数据
公司为机器人安装由摄像头、LiDAR和边缘AI设备组成的FieldAI自主单元。FFM模型在设备端处理图像和点云，结合基于物理的推理与不确定性评估决定行进方向。机器人首先探索未知区域并建立地图，随后避开障碍，采集照片与点云并更新地图。任务结束后返回充电站上传数据，人员可通过网页查看，也可指定地点观看实时视频。技术判断与安全管理仍由人员负责。
成果
Kajima表示，自2025年签订企业级服务协议后约一年，已在日本超过10处工地部署，并在不同机器人、任务和工地累计完成超过2,000次自主任务。公司称这不是受限演示，而是在环境每日变化的实际工地持续使用。自动采集的照片和点云可用于确认施工状态与尺寸，改变进度管理的数据采集方式。
局限与待解问题
原文没有提供各工地的人员投入、工时节省率或事故减少率。协议与扩大部署的年份可确认，但开始月份未知，因此采用资料公开日期排序。
来源
本案例根据公开资料整理，并非 ATF Works 客户的成果。