西安建筑科技大学信控学院师生以AI之力筑盾守护城市外墙安全

7月20日至8月2日，西安建筑科技大学“数智盾信息调研”暑期社会实践团为破解城市建筑外墙瓷砖脱落这一公共安全难题，联合学校人工智能实验室，在宝鸡市、西安市莲湖区、周至县及该校草堂校区开展了为期14天的线下数据采集与调研活动。团队创新采用“分散收集信息+集中调研”的模式，通过广泛收集数据筑牢研究基础，深入一线调研挖掘实际需求，最终成功研发出外墙隐患识别模型，为建筑外墙预防性维护提供了技术新路径。

用多元数据织密安全防护网

“我们正在拍摄外墙照片，这些数据能帮着早点发现瓷砖脱落的风险。”7月22日上午，西安市莲湖区北院门历史文化街区，实践团成员权奕举着相机对准一栋老式居民楼的外墙。此时，团队另外三组成员正分别在周至县老城区、宝鸡市商业圈和该校草堂校区同步开展工作，他们的目标是在三天内收集到覆盖不同场景的建筑外墙图像。为确保数据的多样性与全面性，团队在选址上颇费心思：莲湖区的老旧小区多为上世纪八九十年代建筑，外墙瓷砖风化、空鼓问题具有代表性；周至县部分居民楼因地理位置特殊，常年受潮湿气候影响，瓷砖脱落风险较高；宝鸡市的商业楼宇涵盖了玻璃幕墙、石材、瓷砖等多种外墙材质，能丰富数据维度；而草堂校区的教学楼则为团队提供了较新建筑的外墙样本。

图为实践队员在宝鸡市、莲湖区、周至县进行瓷片脱落照片的数据集收集

在人流密集的商圈，队员们需避开高峰时段拍摄，常常在清晨六点就已到达现场；面对老旧小区居民的疑问，他们耐心解释调研目的，不少居民主动指引“哪面墙去年掉过砖”“哪几层的瓷砖看着已经松动”。三天时间里，队员们累计步行超80公里，拍摄图像4000余张，覆盖范围近50平方公里，这些图像详细记录了不同区域、年代、材质建筑外墙的瓷砖脱落、空鼓鼓包、裂缝缺损等情况。

图为实践队员正在进行瓷片脱落照片数据集的数据清洗

7月23日起，线上组成员接过接力棒，开始对4000余张图像进行清洗与标注。他们逐张筛选模糊、重复的照片，为有效图像标注隐患类型、位置及严重程度。“一张照片往往要放大十几次才能准确判断空鼓范围，连续坐七八个小时是常事。”负责数据标注的吴佳宝同学说，经过一周努力，团队最终形成了包含3200余张有效图像的标准化数据集。这些来自不同场景的数据，如同满天星斗，为后续AI模型的训练提供了坚实基础。

 以深度调研锚定技术落地方向

“你们采集的数据里，有没有区分不同季节外墙瓷砖的状态？比如雨季和旱季，空鼓的表现可能不一样。”7月30日，中建西安幸福林带建设投资有限公司会议室里，工程管理部经理指着团队带来的数据集问道。此时，实践团成员与指导老师赵莎、谭渝川已带着前期数据分析结果，开启了集中调研之旅。团队精心选择了四类调研对象：中建西安幸福林带建设投资有限公司代表建设单位，能提供建筑施工阶段外墙瓷砖安装的技术标准；西安万科物业和西安太乙城物业服务中心作为物业管理方，熟悉日常外墙巡检的痛点难点；周至县二曲镇城东社区则能反映基层居民对建筑安全的实际诉求。

在中建西安幸福林带建设投资有限公司工作人员的热情引导下，实践团成员首先深入了解了中建西安幸福林带建设投资有限公司的发展历程与企业文化。从幸福林带项目的规划蓝图到落地建成后的民生效益，从企业“建证幸福”的使命担当到践行“人民城市人民建，人民城市为人民”精神的具体实践，一个个生动案例、一组组详实数据，让同学们深刻体会到建筑企业在城市更新与民生改善中的重要作用。“原来每一处城市地标背后，都凝聚着建设者对‘以人为本’理念的坚守。”探访实地，让课程中的理论知识有了更鲜活的注解。

图为实践队员与中建西安幸福林带建设投资有限公司工作人员座谈交流

在西安太乙城物业服务中心，谭渝川与物业负责人围绕数据采集标准展开了细致讨论。“我们日常巡检主要靠师傅们敲一敲、看一看，但年轻人没经验，很难判断隐患等级。”物业负责人拿出一本巡检记录本，上面密密麻麻记录着近半年发现的外墙问题，“如果AI能自动分级，比如‘立即处理’‘定期观察’，对我们来说太实用了。”指导老师谭渝川当即记下这一需求：“后续模型优化会加入隐患分级模块，让技术更贴合你们的工作流程。”

图为实践队员与万科·城市之光物业工作人员座谈交流

图为实践队员与太乙城物业工作人员座谈交流

与此同时，团队在社区周边开展的问卷调查也收获颇丰。队员们向晨练的老人、接送孩子的家长、下班回家的白领发放问卷，共回收有效问卷1000余份。 “三楼去年掉过一块砖，砸在花坛里，现在路过都怕。”居民张阿姨的话被队员认真记录在本子上；白领王先生则建议：“能不能开发个小程序，让居民也能拍照上传疑似隐患，形成监督合力？”这些来自基层的声音，让团队对技术的应用场景有了更清晰的认识。

图为实践队员在太乙城社区进行居民实地问卷调研

让AI模型扎根实践守护民生

8月2日晚，西安建筑科技大学人工智能实验室里，随着最后一组测试数据显示“隐患识别准确率合格”，团队成员们忍不住鼓掌欢呼。历经14天的聚散实践，他们终于完成了外墙隐患识别模型的研发。这款模型以3200余张实地采集的图像为训练样本，结合调研中收集的行业标准与居民诉求，不仅能精准识别瓷砖脱落、空鼓、裂缝等隐患，还能根据隐患面积、位置自动划分风险等级。“模型里有个‘巴掌大小’的判断标准，就是从物业师傅的经验里提炼的。”指导老师赵莎解释道，技术只有融入实践经验，才能真正发挥作用。

图为用数据集训练AI模型准确率展示

“从分散采集数据到集中破解难题，我们不仅研发了一个模型，更明白了技术服务社会的意义。”实践团负责人郑王梓说。这支由大学生组成的实践团队，用脚步丈量城市街巷，用专业回应民生需求，让AI技术从实验室走向社区一线。正如西安太乙城物业服务中心负责人所说：“这些年轻人的调研既懂技术，又接地气，为我们的安全管理打开了新思路。”

如今，“数智盾信息调研”暑期社会实践团队的实践仍在继续。他们的努力，正是当代青年以专业学识服务社会的生动写照——当分散的观察汇聚成集中的智慧，当冰冷的算法接上滚烫的地气，青春力量便能化作守护城市安全的坚实盾牌，让“人民城市为人民”的承诺在每一面墙、每一条街巷落地生根。（通讯员：刘文清）

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