在人工智能技术刚兴起的时候，几乎还未运用到建筑领域中，而我们也都知道，相对其他行业，建筑领域的人工智能技术运用是相对落后的。即便在年美国建筑支出的总额超出了1.3亿美元，但建筑行业仍旧没有能够采用新兴人工智能技术，原因是利润低，并且工人的空余时间更忙，同时技术问题、老龄化问题都处在控制之下。而目前建筑行业存在着的一个较大问题是，劳动力和生产力无法达成正比，劳动力紧缺是现实问题。如今越来越多人对体力劳动不感兴趣，反而会被专业能力更强或者是劳动力所需较少的行业吸引。，类似这些例子，似乎听起来都离不开人工智能。以至于现在，每个初创公司在宣传时都会提及人工智能或者大数据、机器学习等相关字眼。
那么人工智能为什么能在如今成为建筑技术领域不可缺少的关键词？主要是其计算机能力是达到增长效果的，其次是能够保证经济高效地完成并存储数据工作处理。但不得不承认的是计算领域在人工智能的最初设想方面取得的进展并不十分理想。而即便如此，一些主打创新的初创公司仍在使用当今的人工智能技术来帮助建筑行业满足高产出、低成本的需求，并解决建筑中所遇到的各种问题。
而这些初创型人工智能企业，其实仍然面临着一个很大的问题，这个问题便是数据缺乏。不管是在什么领域的人工智能，可以说所有的人工智能解决方案都需要倚靠大量的参考数据来进行系统的训练。如果没有数据训练的支撑，即便这些解决方案在学术上是一个有趣的存在，但却少了大量人工监督情况下以及实际项目中所需要到的准确性。加之建筑行业在人工智能领域方面的技术采用处于落后状态，所以也无法找到原有的历史数据。相比初创型公司，一些规模较大、发展较好的人工智能企业也许会拥有部分数据，但也并不能保证他们会愿意资源共享。因此，即便现在的新技术采用在不断增加，但数据缺乏的问题，仍是人工智能建筑初创公司所要面临的问题，同时也是发展中的一大障碍。
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