AI 初创公司正在变革建筑数据管理与安全

三家总部位于新加坡的 AI 初创公司正在通过自动化数据采集、沟通和安全监测来应对建筑项目管理中的碎片化问题。这些公司——OnSite、Wenti Labs 和 Ailytics——各自采用不同方式来解决同一个核心难题：施工现场会在多个消息平台和设备上产生海量的非结构化数据，进而导致运营低效并带来安全风险。

OnSite：多语言沟通与数据汇总

Yong Han Poh 和 Liam Appelson 于 2024 年 12 月创立 OnSite，旨在集中管理施工现场沟通。Poh 是一名人类学家，拥有牛津大学哲学博士学位；她在新加坡研究过建筑，并在成长过程中眼看父母经营一家小型翻修公司，使用 WhatsApp 进行沟通。她在加入一家大型企业后发现问题：即使是数十亿美元规模的项目，运作方式也与小公司别无二致。Appelson 在搬到新加坡之前五年，曾在美国纽约州北部的家族自建房业务中工作。

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OnSite 的应用被设计得简单易用，运行在施工人员常用的基础 Android 手机上。该平台支持八种语言——英语、普通话、粤语、Bahasa Melayu、Bahasa Indonesia、泰米尔语、孟加拉语和他加禄语——基于 OpenAI 的 Whisper 模型进行语音转文字转录。根据 Poh 的说法，工人经常用自己的方言发送长语音信息，而标准消息平台在英语之外的转录质量较差。OnSite 的用户中，近一半在香港，这与应用提供粤语支持有关。

其核心功能不仅限于沟通：OnSite 会将零散的沟通内容、图片和文件转换为可检索的数据库。2024 年 12 月，公司在种子轮融资中筹集了 170 万新元（约 130 万美元）。目前它有 8 位客户，资金跑道至少还有两年半到三年，但尚未实现盈利。OnSite 的软件仍处于测试版阶段，计划于 2026 年第三季度推出正式版。

图片来源：OnSite

Wenti Labs：AI 作为工作流整合器

Ethan Ow 于 2023 年 12 月创立 Wenti Labs，此前他在新加坡最大房地产开发商之一 CapitaLand 管理过施工项目，并在 Uber 和 CloudKitchens 工作过。在每一家机构里，他都观察到：无论公司规模大小，施工和现场作业仍主要依赖 WhatsApp 和手工的 Excel 文件。

Wenti Labs 的产品是一名名为 Joey 的 AI 人格，可通过电话或电子邮件访问，它不要求工人改变现有工作流。相反，它像一名“AI 实习生”，读取消息、电子邮件和文件，然后将内容汇总成 Excel 文件。这样做避免了要求工人采用新的沟通方式。

语言支持同样关键；最早的一位客户是一家新加坡客户，正在执行一个越南项目，整个团队都使用越南语沟通。与 OnSite 通过 AI 代理将数据编译成基于云的可检索数据库不同，Wenti Labs 使用 OpenAI 的 API，并且不存储客户数据——这一选择源于建筑行业对信息安全的敏感性。

图片来源：Wenti Labs

公司在 2024 年的大部分时间里测试各种想法，直到 2025 年 6 月才敲定首个企业客户 Wallhub。目前客户包括 CapitaLand、Kajima、Obayashi 和 Penta-Ocean。Wenti Labs 关注度最高的项目之一涉及追踪 IR2 的施工进展——这是新加坡的第二座综合度假区。该公司从 Zacua Ventures 完成首笔机构轮融资，并拥有一个 12 人团队。Ow 表示，公司已经实现盈利，并计划最早于今年第三季度考虑下一轮融资；扩张目标包括日本、沙特阿拉伯和美国。

Ailytics：用于实时安全的视觉分析

Lenard Tan 于 2021 年 5 月与他人共同创立 Ailytics，作为 NUS Grip 加速器项目的孵化成果，当时距他进行近两年研究的结束时间不到两年；这项研究由 AI Singapore 和住房发展局（Housing Development Board）资助。Ailytics 并非着眼于沟通，而是通过 AI 驱动的视频分析来关注工人在现场的实际行为。

Tan 之前是一名波音航空航天软件工程师，他希望让多年旧、分辨率较低的安防摄像头在工作场所安全中发挥作用，同时不要求企业升级全部摄像头基础设施。工业区域面临的挑战包括照明较差以及持续移动；大多数现有视频训练数据在现实条件下过于“干净”。Ailytics 通过在视频进入 AI 模型之前进行预处理来解决这一问题，例如图像稳定、降噪和像素增强——Tan 估计这些工作量约占总处理负载的一半。

大部分处理发生在本地现场（on-premises）。一台游戏电脑通常就足以为单个工地提供所需的 GPU 算力。系统会将实时告警发送到手机和对讲机，并连接应急警报器，同时提供基于网页的仪表盘。它会监测安全合规情况、标记不安全行为，并检测安防漏洞。该系统甚至可以追踪仓库工人搬运时膝盖是否正确弯曲——这项功能是为一家跨国物流公司开发的，用于处理员工伤害索赔。

图片来源：Ailytics

Tan 承认，这种监测方式会让部分工人感到不适，视国家、工会和公司政策而定，会有“很多很多”的投诉。他将视频监测比作保险：“确保合规——万一发生什么事情，那么你就能有证据说明这件事。”

Ailytics 已在 11 个国家的 400 多个项目中部署，包括意大利和荷兰，新加坡和香港是主要市场。公司下一步正瞄准日本和澳大利亚扩张。Ailytics 自上线以来已融资 310 万美元，目前拥有 43 名员工。公司尚未盈利，正处于与战略投资者的后期洽谈中，目标是在 2026 年年中之前完成新一轮融资。

根据独立研究机构 Verdantix 的说法，借助 AI 记录更新并管理安全的需求正在增长。图片来源：OnSite

市场演进与下一步

根据独立研究机构 Verdantix 的研究，工作区的 AI 安全工具市场正在增长，大多数公司希望通过员工与现场监测来提升工作场所安全。viAct 的 CEO 兼联合创始人 Gary Ng 指出，难题不再是检测，而是系统集成：“我们今天在各个工地看到的并不是缺少技术——而是碎片化。挑战不再只是检测，而是系统如何连接到工作流，并生成团队可以采取行动的洞见。”

Verdantix 的研究指向 AI 代理——能够超越检测、对观察结果采取行动的系统——将成为下一阶段的演进。Ng 表示，viAct 计划推出 300 多个面向重工业的 AI 代理。

Ailytics 正在开发 Tan 所称的“大型视觉模型”，它们能够读取完整场景而非单个物体，并经过训练，能在工地巡检时像有经验的安全专业人员一样进行推理。Tan 解释道：“当一名安全专业人士在现场走一圈，并不是说他们在看某个特定物体然后说：问题在这里。他们会看完整的情境……并得出结论：由于 X、Y 和 Z，这并不安全。而现在我们能够在语境层面做到得更好。”

FAQ

这些 AI 初创公司在建筑领域解决的是什么问题？

施工现场会产生海量非结构化数据——蓝图、报告、语音消息——散落在多个消息平台和设备之中。OnSite、Wenti Labs 和 Ailytics 各自解决不同部分：OnSite 和 Wenti Labs 将沟通与文档整合到可检索数据库中，而 Ailytics 则用视频分析进行实时安全监测。

这些公司如何处理国际施工现场的语言障碍？

OnSite 支持八种语言（英语、普通话、粤语、Bahasa Melayu、Bahasa Indonesia、泰米尔语、孟加拉语和他加禄语），使用 OpenAI 的 Whisper 模型进行转录。Wenti Labs 也同样根据客户需求适配了其 AI，以处理越南语和其他语言，认识到东南亚及更广范围的建筑项目涉及跨国团队。

这些公司的当前盈利情况与融资状态如何？

OnSite（成立于 2024 年 12 月）在种子轮融资中筹集了 170 万新元（130 万美元），尚未实现盈利，计划于 2026 年第三季度正式上线。Wenti Labs（成立于 2023 年 12 月）在 2025 年 6 月拿下首个企业客户后已经实现盈利，并考虑在 2025 年第三季度进行融资。Ailytics（成立于 2021 年 5 月）已融资 310 万美元，尚未盈利，并计划在 2026 年年中之前推进战略投资轮次。