机遇:

设计优化： AI 可以剖析大量数据并识别最佳设计方案，提高构造强度、效率和可持续性。
例如，通过天生式设计， AI 可以天生比传统设计更轻、更强、更节能的钢构造。
生产自动化： AI 可以掌握机器人和自动化系统，实现更高效、更精确的钢构造制造和组装。
例如， AI 可以监控切割、焊接、打磨等工序，提高生产效率和质量。
预测性掩护： AI 可以剖析传感器数据，预测钢构造部件的潜在问题并进行及时掩护，降落维修本钱和安全风险。
例如， AI 可以预测钢构造部件的堕落程度，并提醒维修职员进行处理。
供应链管理： AI 可以优化供应链，提高原材料采购、生产操持和物流效率，降落本钱和延迟风险。
例如， AI 可以预测钢材价格颠簸，帮助企业进行合理采购。
客户做事： AI 可以通过谈天机器人、虚拟助手等办法供应个性化客户做事，提高客户满意度。
例如， AI 可以帮助客户在线查询钢构造产品信息、设计方案等。

寻衅:

投资本钱： AI 技能的履行须要大量投资，包括硬件、软件、人才和培训。
数据质量和安全： AI 模型须要大量高质量数据进行演习，数据质量和安全性至关主要。
人才缺口： AI 技能的运用须要具备数据科学、机器学习等技能的专业人才，而目前市场上这类人才供应有限。
伦理和法律问题： AI 技能的运用须要考虑伦理和法律问题，例如数据隐私、任务划分等。

应对策略：

投资于 AI 技能： 企业须要积极投资 AI 技能，探索其在钢构造行业的运用处景。
培养 AI 人才： 企业须要培养内部 AI 人才，或与高校、科研机构互助进行人才引进。
建立数据管理体系： 企业须要建立完善的数据管理体系，确保数据的质量、安全性、可用性和可访问性。
加强互助： 企业可以与 AI 技能公司、科研机构互助，共同探索 AI 技能的运用。
关注伦理和法律问题： 企业须要关注 AI 技能的伦理和法律问题，制订相应的规范和制度。

总之， AI 技能为钢构造行业带来了巨大的变革潜力，但同时也带来了寻衅。
只有积极应对寻衅，捉住机遇，才能在 AI 时期取得竞争上风。