工程项目建设中工程延期是一个全球性的问题，由于工期拖延往往会导致工程索赔，开发商成本增加、收益降低。2000年美国调研机构Standish对传统项目管理方法进行了大量的研究，结果发现多达51%的项目严重超期或超支，15%的项目被迫取消，只有大约34％的项目勉强合格。2005年对马来西亚的417个政府建设工程项目调查显示，其中17.3%的项目工程延期超过三个月以上或者最终被放弃。
工程建设过程中，参与方众多，工程延期的影响因素错综复杂， 除了环境因素，各参与方在各环节的失误都有可能造成项目延期。Airsquire 在与新加坡的建筑承包商沟通后发现，工程延期的一个重要原因是由承包商造成的工作瑕疵。这种瑕疵一般都是实际的建筑与CAD图纸不符，但因为工程中的检测基本都是目测，往往受主观因素影响；同时，随着人力成本的提升，为这一相对重复性高的工作，开发商需要越来越高的费用，很不经济。因此，团队希望通过人工智能相关技术，解决这一问题。
要解决这一问题，就需要实现实际建筑工程与CAD图纸的对比。获得实际建筑的CAD图纸就是关键。为此，团队计划研发了一整套的解决方案，利用Tango对施工现场重建，再利用算法将三维重建的模型转化为CAD图纸，图纸与施工设计的CAD图纸自动对比，不能完全匹配的即被判定为有可能出错的地方。
从商用的角度，就必须做到高性价比。为此，方案里采用Tango对施工现场重建。但因为Tango本身的传感器精度，将模型精度做到精准的难度就比较高。团队表示，目前已经针对Tango进行了一系列的优化，理论上可以达到可用的程度。而为了提高识别的准确率，还需要大量的数据进行训练。这方面，团队与新加坡前三大建筑承包商中的一家达成了合作，并从后者获得了相关数据。目前，团队正在进行基础技术的研发。预计Demo会于几个月后完成。
团队在调研的过程中，也发现了当前建筑行业是一个信息化相对落后的行业，全流程涉及到诸多环节，但是却没有协作工具，这造成了很多环节信息传达不准确，不仅有可能造成施工延期，也有可能会在后期出现事故时无法追责，为此，团队也希望搭建一套云端的供应商协作平台，纳入施工的各个流程及环节，促进施工管理。
当前，法制化程度较高的国家和地区都对工程延误有严格的规范。德克萨斯大学的调研表明，因为施工延误每天的损失一般会在3万-30万美元左右。因此，客户有付费的动力。团队目前已经与新加坡前三大建筑承包商中的一家达成了合作，未来会在法制化程度较高的发达国家及地区开始推广，可能依据设备的数量按月收费，预计每个设备每月费用在数百美元左右。
现阶段，团队共有2人全职。联合创始人陈凯龙是斯坦福大学管理与工程硕士，本科就读于帝国理工电子信息工程，IBM创新实验室研究员，具有房地产开发经验。联合创始人尤越是南洋理工大学计算机工程硕士，哈尔滨工程大学计算机科学与技术专业学士，NTU VR研究实验室研究员，IBM全栈架构师。
不久前，团队赢得了仲量联行创新PropTech奖，同时被荷兰Rockstart选中参加为期6个月的创业加速器项目。
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