สตาร์ทอัปด้าน AI ในสิงคโปร์ 3 แห่งกำลังรับมือกับความกระจัดกระจาย (fragmentation) ในการบริหารจัดการโครงการก่อสร้าง ด้วยการทำให้งานเก็บข้อมูล การสื่อสาร และการเฝ้าระวังด้านความปลอดภัยเป็นอัตโนมัติในหน้างาน บริษัททั้ง OnSite, Wenti Labs และ Ailytics ล้วนใช้แนวทางที่ต่างกันเพื่อแก้ปัญหาหลักเดียวกัน: หน้างานก่อสร้างสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่มีโครงสร้าง (unstructured) กระจายอยู่ในหลายแพลตฟอร์มการส่งข้อความและอุปกรณ์ ส่งผลให้เกิดความไม่มีประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานและความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
OnSite: การสื่อสารหลายภาษาและการรวบรวมข้อมูล
Yong Han Poh และ Liam Appelson ก่อตั้ง OnSite ในเดือนธันวาคม 2024 เพื่อรวมศูนย์การสื่อสารในหน้างานก่อสร้าง Poh เป็นนักมานุษยวิทยา (anthropologist) ที่จบปริญญาเอกด้านปรัชญาจาก University of Oxford เธอเคยศึกษาการก่อสร้างในสิงคโปร์ และเติบโตมากับการเฝ้ามองพ่อแม่บริหารบริษัทรับรีโนเวทเล็กๆ โดยใช้ WhatsApp เธอระบุปัญหาหลังจากเข้าร่วมองค์กรขนาดใหญ่ แล้วพบว่าแม้โครงการมูลค่าหลายร้อยล้านดอลลาร์ก็ยังดำเนินการแบบเดิม Appelson เคยทำงานในธุรกิจบ้านของครอบครัวที่อัปสเตตนิวยอร์ก ก่อนย้ายมาอยู่สิงคโปร์เมื่อ 5 ปีก่อน
Image credit: Ulla
แอปของ OnSite ออกแบบให้ใช้งานง่ายและทำงานบนสมาร์ทโฟน Android พื้นฐานที่คนงานก่อสร้างมักใช้ แพลตฟอร์มรองรับ 8 ภาษา ได้แก่ English, Mandarin, Cantonese, Bahasa Melayu, Bahasa Indonesia, Tamil, Bengali และ Tagalog โดยอาศัยโมเดล Whisper ของ OpenAI สำหรับการแปลงเสียงเป็นข้อความ ตามที่ Poh ระบุ คนงานมักส่งข้อความเสียงยาวๆ ในภาษาถิ่นของตนเอง และคุณภาพการถอดข้อความของแพลตฟอร์มแชตมาตรฐานจะต่ำเมื่ออยู่นอกเหนือภาษาอังกฤษ ผู้ใช้เกือบครึ่งของ OnSite อยู่ในฮ่องกง ซึ่งได้รับแรงหนุนจากการรองรับภาษากวางตุ้งของแอป
ฟังก์ชันหลักไม่ได้จำกัดแค่การส่งข้อความ: OnSite แปลงการสื่อสาร ภาพ และเอกสารที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็นฐานข้อมูลที่ค้นหาได้ ในเดือนธันวาคม 2024 บริษัทระดมทุนรอบเมล็ดพันธุ์ (seed round) ได้ 1.7 ล้านดอลลาร์สิงคโปร์ (ประมาณ 1.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ปัจจุบันมีลูกค้า 8 ราย และมีระยะเวลาสำรองอย่างน้อย 2.5 ถึง 3 ปี แต่ยังไม่ทำกำไร ซอฟต์แวร์ของ OnSite ยังอยู่ในช่วงทดสอบเบต้า โดยวางแผนเปิดตัวเวอร์ชันทางการในไตรมาสที่ 3 ของปี 2026
Photo credit: OnSite
Wenti Labs: AI ในฐานะตัวประสานเวิร์กโฟลว์
Ethan Ow ก่อตั้ง Wenti Labs ในเดือนธันวาคม 2023 หลังจากบริหารโครงการก่อสร้างที่ CapitaLand ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้พัฒนาอสังหาริมทรัพย์รายใหญ่ที่สุดของสิงคโปร์ และเคยทำงานที่ Uber และ CloudKitchens ในแต่ละองค์กร เขาสังเกตว่า งานก่อสร้างและการปฏิบัติการภาคสนาม—ไม่ว่าจะเป็นขนาดบริษัทเท่าใด—ยังคงพึ่งพา WhatsApp และไฟล์ Excel แบบทำมือ
ผลิตภัณฑ์ของ Wenti Labs ซึ่งเป็น “บุคลิกภาพ” ด้าน AI ชื่อ Joey ที่เข้าถึงได้ผ่านโทรศัพท์หรืออีเมล ไม่ได้บังคับให้คนงานต้องเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ แต่ทำงานเหมือน “เด็กฝึกงาน AI” ที่อ่านข้อความ อีเมล และไฟล์ แล้วรวบรวมออกมาเป็นไฟล์ Excel แนวทางนี้ช่วยหลีกเลี่ยงการขอให้คนงานนำวิธีสื่อสารแบบใหม่มาใช้
การรองรับภาษาก็มีความสำคัญเช่นกัน ลูกค้าในช่วงแรกเป็นบริษัทลูกค้าจากสิงคโปร์ที่ทำโปรเจกต์ในเวียดนาม โดยทีมทั้งหมดยังสื่อสารกันเป็นภาษาเวียดนาม ต่างจาก OnSite ที่ใช้ AI agents เพื่อรวบรวมข้อมูลไปยังฐานข้อมูลบนคลาวด์ที่ค้นหาได้ Wenti Labs ใช้ API ของ OpenAI และไม่จัดเก็บข้อมูลของลูกค้า ซึ่งเป็นการตัดสินใจที่สอดคล้องกับความอ่อนไหวของอุตสาหกรรมก่อสร้างต่อความปลอดภัยของข้อมูล
Photo credit: Wenti Labs
บริษัทใช้เวลาส่วนใหญ่ของปี 2024 ในการทดสอบแนวคิด ก่อนจะได้ลูกค้าองค์กรรายแรกอย่าง Wallhub ในเดือนมิถุนายน 2025 ปัจจุบันลูกค้ารวมถึง CapitaLand, Kajima, Obayashi และ Penta-Ocean โปรเจกต์ที่มีภาพลักษณ์สูงสุดของ Wenti Labs รายหนึ่งเกี่ยวข้องกับการติดตามการก่อสร้าง IR2 ซึ่งเป็นรีสอร์ตแบบบูรณาการแห่งที่ 2 ของสิงคโปร์ บริษัทระดมทุนรอบสถาบันรอบแรกจาก Zacua Ventures และมีทีมงาน 12 คน Ow รายงานว่า บริษัททำกำไรแล้ว และกำลังพิจารณาระดมทุนรอบถัดไปสำหรับไตรมาสที่ 3 ของปีนี้อย่างเร็วที่สุด โดยมีแผนขยายไปยังญี่ปุ่น ซาอุดีอาระเบีย และสหรัฐอเมริกา
Ailytics: วิเคราะห์วิดีโอเพื่อความปลอดภัยแบบเรียลไทม์
Lenard Tan ร่วมก่อตั้ง Ailytics ในเดือนพฤษภาคม 2021 ในฐานะสปินเอาต์จาก NUS Grip accelerator หลังจากทำวิจัยเกือบ 2 ปี ซึ่งได้รับทุนจาก AI Singapore และ Housing Development Board แทนที่จะมุ่งแก้ปัญหาการสื่อสาร Ailytics กลับโฟกัสว่า “คนงานทำอะไรบนหน้างาน” ด้วยการวิเคราะห์วิดีโอผ่าน AI
Tan อดีตวิศวกรซอฟต์แวร์ด้านอากาศยานของ Boeing ต้องการทำให้กล้องวงจรปิดรุ่นเก่าและความละเอียดต่ำที่มีอยู่มานาน ใช้งานเพื่อความปลอดภัยในที่ทำงานได้ โดยไม่ต้องให้บริษัทอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานกล้องทั้งหมด พื้นที่อุตสาหกรรมมีความท้าทาย เช่น แสงสว่างไม่ดีและมีการเคลื่อนไหวตลอดเวลา ข้อมูลเทรนวิดีโอที่มีอยู่ส่วนใหญ่สะอาดเกินไปสำหรับสภาพแวดล้อมจริง Ailytics แก้ปัญหานี้ด้วยการประมวลผลวิดีโอก่อนที่มันจะเข้าสู่โมเดล AI โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การทำให้ภาพนิ่ง (image stabilization) การลดสัญญาณรบกวน (noise reduction) และการเพิ่มความคมชัดของพิกเซล ซึ่ง Tan ประเมินว่างานนี้คิดเป็นราวครึ่งหนึ่งของภาระการประมวลผลทั้งหมด
การประมวลผลส่วนใหญ่ทำที่เครื่องในสถานที่ (on-premises) โดยคอมพิวเตอร์สำหรับเล่นเกม 1 เครื่องโดยทั่วไปมีพลัง GPU เพียงพอสำหรับดูแลได้ 1 หน้างาน ระบบส่งการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ไปยังโทรศัพท์มือถือและวิทยุสื่อสาร (walkie-talkies) เชื่อมต่อกับไซเรนฉุกเฉิน และให้แดชบอร์ดบนเว็บ มันเฝ้าติดตามการปฏิบัติตามมาตรการความปลอดภัย ระบุพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัย และตรวจจับการละเมิดความปลอดภัย ระบบยังสามารถติดตามได้ว่าคนงานคลังสินค้าก้มเข่าถูกต้องหรือไม่ตอนยกของ ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่พัฒนาขึ้นสำหรับบริษัทโลจิสติกส์ข้ามชาติที่จัดการเคสเรียกร้องค่าสินไหมจากอาการบาดเจ็บของพนักงาน
Photo credit: Ailytics
Tan ยอมรับว่าแนวทางการเฝ้าระวังนี้ทำให้คนงานบางส่วนไม่สบายใจ โดยมี “ร้องเรียนเยอะมากๆ” ขึ้นกับประเทศ สหภาพ และนโยบายของบริษัท เขามองการเฝ้าระวังด้วยวิดีโอเป็นเหมือนประกันว่า “การทำให้แน่ใจว่าเป็นไปตามมาตรการ—ในกรณีที่เกิดอะไรขึ้น คุณก็จะมีหลักฐานเพื่ออธิบายได้ว่ามันเกี่ยวข้องกับอะไร”
Ailytics ถูกนำไปใช้งานมากกว่า 400 โปรเจกต์ใน 11 ประเทศ รวมถึงอิตาลีและเนเธอร์แลนด์ โดยสิงคโปร์และฮ่องกงเป็นตลาดหลัก บริษัทกำลังตั้งเป้าขยายไปยังญี่ปุ่นและออสเตรเลียเป็นลำดับถัดไป Ailytics ระดมทุนได้ 3.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ตั้งแต่เปิดตัว และตอนนี้มีพนักงาน 43 คน บริษัทยังไม่ทำกำไร และอยู่ในช่วงเจรจาระดับปลายกับนักลงทุนเชิงกลยุทธ์ โดยมุ่งปิดดีลสำหรับรอบใหม่ให้ได้ก่อนกลางปี 2026
การใช้ AI เพื่อบันทึกอัปเดตและจัดการความปลอดภัยกำลังเติบโต ตามการวิจัยอิสระของ Verdantix Photo credit: OnSite
การพัฒนาของตลาดและก้าวต่อไป
จากการวิจัยของ Verdantix ซึ่งเป็นบริษัทวิจัยอิสระ ตลาดเครื่องมือด้านความปลอดภัยที่ใช้ AI ในเขตก่อสร้างกำลังเติบโต โดยบริษัทส่วนใหญ่ต้องการยกระดับความปลอดภัยในที่ทำงานด้วยการเฝ้าติดตามทั้งพนักงานและหน้างาน Gary Ng ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งของ viAct ระบุว่า ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การ “ตรวจจับ” อีกต่อไป แต่คือ “การบูรณาการระบบ”: “สิ่งที่เราเห็นตามหน้างานวันนี้ไม่ใช่การขาดเทคโนโลยี—แต่มันคือความกระจัดกระจาย ความท้าทายไม่ใช่แค่การตรวจจับแล้ว แต่คือระบบเชื่อมเข้ากับเวิร์กโฟลว์และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ทีมสามารถลงมือทำได้อย่างไร”
งานวิจัยของ Verdantix ชี้ไปที่ AI agents—ระบบที่ก้าวข้ามการตรวจจับไปสู่การลงมือทำจากสิ่งที่สังเกตเห็น—ว่าเป็นวิวัฒนาการครั้งต่อไป Ng ระบุว่า viAct วางแผนเปิดตัว AI agents มากกว่า 300 ตัว ที่ออกแบบมาเพื่ออุตสาหกรรมหนัก
Ailytics กำลังพัฒนา “large vision models” ตามที่ Tan เรียก ที่สามารถอ่านทั้งฉากได้ ไม่ใช่แค่วัตถุแต่ละชิ้น โดยโมเดลถูกฝึกให้คิดอย่างผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยที่มีประสบการณ์ระหว่างเดินตรวจหน้างาน Tan อธิบายว่า: “เวลาเจ้าหน้าที่ด้านความปลอดภัยเดินตรวจหน้างาน มันไม่ใช่ว่าเขามองวัตถุชิ้นใดชิ้นหนึ่งแล้วบอกว่านี่คือปัญหา เขามองทั้งสถานการณ์ … และสรุปว่านี่ไม่ปลอดภัยเพราะ X, Y และ Z และตอนนี้เราก็ทำสิ่งนั้นได้ดีขึ้นมากในเชิงบริบท”
FAQ
สตาร์ทอัป AI เหล่านี้กำลังแก้ปัญหาอะไรในงานก่อสร้าง?
หน้างานก่อสร้างสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ไม่มีโครงสร้าง—แบบแปลน รายงาน ข้อความเสียง—ที่กระจายอยู่ในหลายแพลตฟอร์มการส่งข้อความและอุปกรณ์ OnSite, Wenti Labs และ Ailytics ต่างแก้คนละส่วน: OnSite และ Wenti Labs รวมการสื่อสารและเอกสารให้เป็นฐานข้อมูลที่ค้นหาได้ ขณะที่ Ailytics ใช้การวิเคราะห์วิดีโอเพื่อเฝ้าระวังความปลอดภัยแบบเรียลไทม์
บริษัทเหล่านี้รับมืออุปสรรคด้านภาษาในหน้างานก่อสร้างระหว่างประเทศอย่างไร?
OnSite รองรับ 8 ภาษา (English, Mandarin, Cantonese, Bahasa Melayu, Bahasa Indonesia, Tamil, Bengali และ Tagalog) โดยใช้โมเดล Whisper ของ OpenAI สำหรับการถอดเสียง Wenti Labs ก็ปรับ AI ให้รองรับภาษาเวียดนามและภาษาอื่นๆ ตามความต้องการของลูกค้าเช่นกัน โดยยอมรับว่าโครงการก่อสร้างในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้และนอกเหนือจากนั้นมักเกี่ยวข้องกับทีมข้ามชาติ
สถานะความสามารถทำกำไรและการระดมทุนของบริษัทเหล่านี้ตอนนี้เป็นอย่างไร?
OnSite (ก่อตั้งเดือนธันวาคม 2024) ระดมทุนรอบเมล็ดพันธุ์ 1.7 ล้านดอลลาร์สิงคโปร์ (1.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) และยังไม่ทำกำไร โดยมีแผนเปิดตัวอย่างเป็นทางการภายในไตรมาส 3 ปี 2026 Wenti Labs (ก่อตั้งเดือนธันวาคม 2023) ทำกำไรแล้ว หลังจากได้ลูกค้าองค์กรรายแรกในเดือนมิถุนายน 2025 และกำลังพิจารณาการระดมทุนในไตรมาส 3 ปี 2025 Ailytics (ก่อตั้งเดือนพฤษภาคม 2021) ระดมทุนได้ 3.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ยังไม่ทำกำไร และกำลังแสวงหาเงินลงทุนเชิงกลยุทธ์ก่อนกลางปี 2026
