【作者简介】 马智亮 ，清华大学教授，博士生导师。

在建筑行业，自动化与机器人技术能协助或替代工人以更安全、更高效、更准确的方式开展作业，从而提高生产效率、解决劳动力短缺的问题。20世纪70年代末，日本开始研发建筑现场施工自动化与机器人，80年代开始应用，同时国际上迅速跟进，距今已超过40年。近年来，随着我国经济的迅速发展和人口老龄化，建筑项目出现了“用工荒”的现象。从整体情况看，全国建筑工地工人年龄在40岁以上的占到总人数的50%以上，而年轻人不愿意加入建筑行业中来的现象也比较普遍，无论从解决建筑用工的角度，还是从建筑业转型升级的角度出发，发展建筑自动化和机器人的需求显得更加迫切，特别是针对高层建筑施工。

高层建筑具有体量大、功能复杂等特点，不仅在建造阶段需要使用大量的劳动力，在运维阶段也有同样的需求。因此，在建造阶段和运维阶段采用建筑自动化和机器人技术是必然的出路。

为了推进高层建筑自动化和机器人的应用，有必要进一步研究开发高层建筑自动化和机器人新技术。一方面，虽然经过了40多年的发展，但是无论是在国外还是国内，高层建筑自动化和机器人的应用还很有限。另一方面，作为高层建筑自动化和机器人支撑技术的信息通讯技术在这期间已经有重大发展。为此，不仅有必要对过去40年高层建筑自动化和机器人技术的发展进行系统总结，而且有必要明确新技术条件下高层建筑自动化和机器人技术的优先发展方向。

本文旨在总结过去40年高层建筑自动化和机器人研究发展状况，并指出今后的优先发展方向。为此，首先将基于文献调研，系统地分析40年来高层建筑自动化和机器人研究开发所取得的成果；接着，将基于广泛的信息检索，总结商业应用的程度；然后，将分别基于问卷调研、专家研讨会和对关键技术的梳理，阐述高层建筑自动化和机器人今后的优先发展方向。

为总结40年来高层建筑自动化和机器人研究开发所取得的成果，本文采用了数据库检索和文献计量法。所检索的数据库包括Scopus和ISARC(international symposium on automation and robotics in construction)会议论文集。经试检索，发现前者可以涵盖主流数据库Web of Science和Engineering Village。ISARC会议是自1984年以来唯一专门针对建筑自动化与机器人领域的会议，由于该会议早期的论文并未收录在Scopus等主流数据库中，因此将其作为补充数据库。得到检索结果后，通过人工筛选过滤，排除不相关领域(如生物、医学、农业等领域)的论文，最终获得177条文献记录。包含的论文发表于1986—2019年，来源于63个不同的期刊或会议论文集。

文献计量法是一种统计分析方法，其目的是通过对大规模文献著录数据的处理，快速识别和建立文献概念之间的联系，将科学领域的知识结构可视化。这里选用VOSviewer作为文献分析工具，将177篇论文的文献著录数据导入VOSviewer中，生成关键词聚类网络图，如图1所示。其中的结点表示论文中包含的主要关键词，结点半径大小代表关键词出现的相对频度，圆点之间的距离反映关键词之间关联性强弱。根据文献计量学的理论可知，每一个聚类代表一个研究方向，聚类中的包含关键词则提示了该方向的主题。所以，这些论文中包含了3个主要研究方向，即：钢梁安装、自动化施工与运输、外墙作业。

图1 关键词聚类网络

经对3个主要研究方向所包含的论文摘要进行细读，得到每个研究方向包含的论文篇数。过去40年，高层建筑自动化和机器人研究开发的研究成果集中在外墙作业(93篇，52.5%)、自动化施工与运输(26篇，14.7%)和钢梁安装(15篇，8.5%)等3个方向上，如图2所示。

图2 主要研究方向论文分布

通过阅读原文，本研究分析了这些论文所反映的研究开发的成熟度。将研究成果的成熟度划分为以下4个阶段：概念设计即仿真、实验室原型系统、工程试用、实际项目应用，结果如图3所示。其中，将属于同一研究项目的论文成果合并，用一个圆表示，圆的面积与该项目的论文数量成正比。圆心的横坐标代表论文的发表年份，纵坐标代表研究成果的成熟度。当同一项目中包含多篇论文时，横坐标为其发表年份的平均值，纵坐标为其最新成果的成熟度。可见，绝大多数研究最终只发展到实验室原型系统和工程试用阶段。尤其是近10年来，本次综述涉及的论文中尚未有能达到实际项目应用的成果。

图3 研究成果成熟度分布

为了把握建筑自动化与机器人典型产品案例，本研究通过以下数据源进行了检索：产品目录类文献、网页、行业报告，检索范围不限于高层建筑，共获得提供建筑自动化与机器人产品的企业105家，如表1所示。值得注意的是，有的施工企业也已提供建筑自动化和机器人产品，但大部分是日本企业。此外，本研究还尝试检索了建筑自动化与机器人相关的国际展览，以及建筑自动化与机器人领域相关协会的成员单位，但是在检索后并未获得有效数据。

值得补充的是，虽然没有在上述文献检索中被找到，经调查，发现我国的一些骨干施工企业近年也研究开发了一些建筑自动化与机器人产品，并在实际过程中成功应用，涉及种类包括：集成化施工平台系统、焊接机器人、钢结构智能制造系统、大尺度3D打印机、旋转施工电梯等。

为了把握建筑自动化与机器人的发展需要，需要了解两方面的情况，即支撑技术和现实需求。前者是建筑自动化与机器人发展的技术基础，也有助于认识建筑自动化与机器人的发展规律，后者反映建筑自动化与机器人发展的现实需求。

针对支撑技术，本研究通过检索Scopus数据库，并对结果数据进行文献计量学分析获得支撑技术的情况。在检索时不仅限于高层建筑，而是将范围扩大到了整个建筑自动化与机器人领域，这是由于二者所依赖的支撑技术是基本一致的。初步获得检索结果后，通过筛选排除无关领域的论文，最后获得5522条文献记录，其发表时间在1974—2019年。用文献计量分析工具CiteSpace, 将5522篇论文的文献著录数据导入其中进行可视化处理。具体地，采用CiteSpace提供的文献共引分析法(document co-citation analysis, DCA)进行聚类分析。一般来说，论文中引用的参考文献为论文提供了知识基础。而支撑技术正是建筑自动化与机器人技术发展的知识基础之一，因此，有望使用DCA进行支撑技术的识别。利用DCA方法生成的参考文献共同引用网络如图4所示。根据共引文献中的关键词，CiteSpace自动识别出7个主要的共引聚类。其中，有3个聚类属于具体技术，即计算机视觉(computer vision, #0)、无线射频识别(radio frequency identification, RFID,#5)和增材制造(additive manufacturing, #6);有2个聚类属于特定施工模式下的施工任务，即施工装配(construction assemblies, #1)、非现场施工(off-site construction, #4);其余2个为具有特定功能或特点的机器人系统，即自动化系统(automated system, #2)和移动系统(mobile system, #3)。

图4 文献共引聚类网络图

针对每一类具体技术，可以列出对应的技术术语。例如，针对计算机视觉，可以列出的技术术语包括：maintenance phases; deep learning; automated concrete delamination assessment; machine learning; SLAM-driven robotic mapping; predicting safety hazard; point cloud; robust control approach; teaching robot; facility operation。而针对每个术语，可以统计其被引用的历史(见图5)。

图5 技术术语的引用历史举例

可以看出，每个时期所使用的支撑技术有所不同。例如，增材建造、BIM等技术是2010年开始才被应用在建筑自动化与机器人的研究开发中。可以理解，新技术的应用必将增强建筑自动化与机器人系统的能力，从而使建筑自动化与机器人系统能被应用于解决更加复杂的问题。

针对现实需求，我们采用了针对专家进行问卷调查的方法加以把握。改革开放40年以来，我国建设了一大批高难度的超高层建筑，在世界范围内取得了巨大的成就。这些成就的取得离不开我国先进施工企业在工程技术方面的快速进步和来自大量实际工程的经验积累。不少企业一直在探索各种先进技术在施工中应用的可能性，已有企业开始在高层建筑施工中使用自动化与机器人技术，或对此十分感兴趣。因此，本研究将来自我国高水平施工企业的高级工程师作为问卷调查的对象，通过他们了解自动化与机器人技术在我国高层建筑中的应用现状、主要需求与影响因素。

设计的问卷包括4个部分：答卷人个人信息，该部分包括答卷人工作年限、工作经历等；答卷人对高层建筑自动化与机器人技术当前应用情况和总体看法；需求评价，请答卷人对20项潜在需求的重要程度进行评分(按1～5分打分，1分代表非常不需要，5分代表非常需要);影响因素评价，请答卷人对21项潜在影响因素的重要程度进行评分(按1～5分打分，1分代表非常不重要，5分代表非常重要)。

问卷调查于2018年6月至8月进行。在此期间，在中国建筑业协会和中国土木工程学会的帮助下，本研究以邮件、短信的方式向这两个组织的专家委员会成员发放网络问卷。作为我国建筑业最具影响力的协会和学会，国内绝大多数先进施工企业及其专家都是其会员，其专家委员会成员对行业技术均有深入、透彻的理解。在此期间，共发放问卷795份，回收问卷121份，其中有13份问卷中答卷人表示对建筑自动化与机器人完全不了解，仅回答了个别问题，因此将其剔除。最终得到有效问卷108份，有效回复率为13.6%。考虑到有效回复率较低，本研究进一步联系了未填写问卷的专家，询问未填写的原因，除了少数专家由于退休、离职等个人原因，对建筑行业当前的发展不关心或不了解外，大多数专家表示没有了解和应用过建筑自动化与机器人，因此无法判断。答卷人从职位看88.9%为总工程师或副总工程师、总经理或副总经理，工作年限10年以上的占到81.4%。

限于篇幅，这里仅展示各潜在需求重要程度得分，如图6所示。左侧小提琴图表示了需求重要程度得分的分布情况。其中，小提琴图右侧列出了得分平均值和排名，其中排名前10位的用粗体显示。

图6 各潜在需求重要程度得分分布情况

在上述问卷调查中，回答者虽然是技术专家，但不一定是建筑自动化与机器人方面的专家，因此，给出的评估只能反映基于他们对建筑自动化与机器人认识的实际过程应用需求，技术上是否可行有待确认。专门组织了高水平专家研讨会，讨论和分析行业优先发展方向与关键挑战，为该领域今后的研究、开发与应用提供更明确的参考。

2018年11月在北京组织召开了建筑自动化与机器人国际专家研讨会。国际国内本领域最前沿、最具影响力的学者共13人应邀参加了本次研讨会，包括7位大学教授和6位产业界专家。受邀专家覆盖该领域发展较为活跃的国家和地区，包括中国、美国、德国、加拿大、日本，其专业背景包括土木工程、机械工程、计算机科学等。研讨会主要分为两个阶段，即特邀报告、专题讨论，开展情况如下。

首先，每位专家进行30分钟的特邀报告，介绍自己在建筑自动化与机器人领域的最新研究进展。此外，向专家介绍了本研究前期问卷调查的情况，为下一阶段的讨论提供参考。这一阶段的主要目的是相互了解、明确会议目标，为后续交流讨论的顺利开展打下基础。

然后，开展专题讨论。参与讨论的专家共11人。为保证交流和讨论的顺利进行，将11位专家按照其常用语言分为两组，包括中文组(6名专家)和英文组(5名专家)。专题小组讨论包括3个部分。第1部分时长30min, 每位专家综合考虑施工实践、经济可行性、自动化与机器人技术所提供的技术可行性等，各自列出高层建筑施工自动化与机器人技术领域的3个优先发展方向和3个关键挑战，可以参考但不限于问卷调查中得到的主要需求和影响因素。第2部分时长60min, 每位专家介绍自己列出的内容，并逐一解释提出的理由，并在小组内共同讨论。第3部分时长60min, 每位专家对优先发展方向和关键挑战进行投票(各3票),然后统计投票结果，并形成每组前3名的优先发展方向和关键挑战列表。

限于篇幅，这里仅展示2个小组经讨论形成的优先发展方向，分别如表3和表4所示。

可以发现，其结果与问卷调查中确定的主要需求是比较一致的。其中，“预制构件安装”“高空作业的安全控制”和“施工设备的安全控制”在问卷调查中排名前10;“施工质量检查”“钢结构作业(安装、涂装、焊接等)”两项则在调查中排名前10;仅有“外墙施工与维护”一项在问卷中未进入前10。

新时期、新条件下发展建筑自动化与机器人有必要借鉴过去，并形成对未来的谋划。本文基于文献调研，系统地分析40年来高层建筑自动化和机器人研究开发所取得的成果，总结了商业应用的程度；基于问卷调研、专家研讨会和对关键技术的梳理，阐述了高层建筑自动化和机器人今后的优先发展方向。主要结论如下。

1)过去40年，高层建筑自动化和机器人研究开发的研究成果集中在外墙作业(93篇，52.5%)、自动化施工与运输(26篇，14.7%)和钢梁安装(15篇，8.5%)等3个方向，绝大多数研究最终只发展到实验室原型系统和工程试用阶段。

2)BIM、增材制造等新兴技术的应用必将增强建筑自动化与机器人系统的能力，从而使建筑自动化与机器人系统能被应用于解决更加复杂的问题。

3)高层建筑自动化和机器人今后的优先发展方向包括：预制构件安装、外墙施工与维护、施工质量检查、高空作业的安全控制、施工设备的安全控制、钢结构作业(安装、涂装、焊接等)。