工地报告从一周到15分钟写完,这家5人AI团队两年做到数百万营收,YC领投

AI切入的场景是写工地检查报告,看起来不性感、但痛得要命的问题。

用AI写工地检查报告,这件事也能融到资,并且是Y Combinator领投,50万美元种子轮融资。这家公司叫InspectMind AI,2023年成立,2024年营收就达到210万美元,2025年目前团队人数不到5人。

这是一个被忽视的市场缝隙,看起来不性感、但痛得要命的问题。

建筑工地每天都在做检查。结构安全、施工进度、设备状况,每一项都要写成报告。传统做法是:工程师拿着相机和笔记本在工地转一圈,拍几百张照片,录一堆语音,回到办公室开始噩梦——整理照片、回忆细节、对照规范、写报告。

一份几百页的检查报告,熟练工程师要写一周。有时候项目着急,工程师通宵赶报告是常态。问题是,这活儿技术含量不高,但耗时间,还容易出错。漏了关键照片,忘了某个观察点,整个报告可能要重来。

工地报告从一周到15分钟写完,这家5人AI团队两年做到数百万营收,YC领投

暖通空调检查,来源:企业官网

InspectMind的创始人Aakash对这个痛点太熟悉了。他父亲是结构工程师,在他13岁时候,家里开了建筑公司,公司年营收做到1500万美元。此前,天天听他老父亲抱怨写报告。后来Aakash去了伯克利学计算机,又在谷歌做研究,这些经历也为此次的AI创业埋下种子。

其AI产品逻辑很直接:工程师在工地打开手机App,边走边说,系统自动把语音转成文字,还打上时间戳。看到问题就拍照或录视频,AI会识别照片里的裂缝、水渍、变形这些缺陷。检查完毕,点一个按钮,15分钟后,一份格式规范、配图清晰、描述专业的Word报告就生成了。

这里面用到了三层技术创新组合:

第一层是语音转文字。不是简单的转录,而是理解工程师说的专业术语。”混凝土C30标号”、”钢筋搭接长度不足”,这些行话AI要听得懂。

第二层是计算机视觉。照片传上来,AI要自动识别这是墙体裂缝还是正常伸缩缝,是结构问题还是装修瑕疵。还要判断严重程度,在报告里标注风险等级。

第三层是大语言模型。把碎片化的语音、照片、视频整合成一份逻辑清晰的报告。不是简单拼接,而是要符合检查报告的行业规范,该详细的地方详细,该简略的地方简略。

最终生成的Word文档,工程师可以随时修改、补充,保留了人的控制权。这个细节很重要,因为建筑检查涉及法律责任,工程师需要对最终报告负责。

与此同时,他们研究了几百页检查报告,总结出超48个不同类型的模板。结构评估、霉菌检查、设备巡检,每种检查的重点不一样,报告格式也不同。这些行业知识积累,是技术产品护城河的一部分。

工地报告从一周到15分钟写完,这家5人AI团队两年做到数百万营收,YC领投

不同类型的检查模板,来源:企业官网

创始人选这个场景有三个考虑:

一是刚需。检查报告不是可有可无的东西,是合规要求,是项目验收的必备材料。不做不行。

二是高频。一个大型建筑项目,每周要做好几次检查。结构检查、安全检查、进度检查,每次都要写报告。

三是付费意愿强。时间就是成本。海外一个工程师日薪可能几千块,花一周写报告,人力成本摆在那里。如果AI能省掉80%的时间,企业算得过来账。

CTO Shuangling Yin的履历很硬核。卡内基梅隆大学计算机硕士,在Airbn负责风控系统,每年帮公司省几百万美元损失,之前在谷歌做过安全产品。

InspectMind商业模式是订阅制,起步价100美元/月。按团队规模和使用量定价,边际成本很低。在笔者看来,建筑检查只是起点。保险理赔需要检查,房地产评估需要检查,设备维护需要检查。任何需要现场观察、拍照记录、写报告的场景,都是InspectMind的潜在市场。

(完)

企业官网:https://www.inspectmind.ai/

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本文来自微信公众号“AI4ELAB”,作者:Connor 秦明

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