從規(guī)劃到建筑，建筑中的人工智能示例在整個行業(yè)中越來越普遍。建筑專業(yè)人士正在轉向人工智能來提高項目的效率和準確性，監(jiān)控和跟蹤設備的使用和位置，以及一長串其他人工智能驅動的應用程序。
  與建筑相關的活動每年帶來超過10萬億美元的收入，預計到2023年這一數(shù)字將增長4.2%。人工智能正在幫助該行業(yè)發(fā)展。
  傳統(tǒng)建筑生產(chǎn)環(huán)節(jié)分為設計-施工-安裝-裝修等環(huán)節(jié)，由于設計行業(yè)是典型的技術、人才密集型行業(yè)，AI（人工智能）對于傳統(tǒng)建筑行業(yè)的影響主要集中在設計端，對于以勞動密集型的施工和安裝環(huán)節(jié)影響較小。隨著AI+時代到來，AI有望提升畫圖效率、大幅節(jié)約設計人員的時間，由于設計行業(yè)最大的成本便是員工薪酬，因此AI的應用可以節(jié)約薪酬和設計方案的總體造價，基于BIM的三維正向設計伴隨著裝配式建筑的逐步普及，有望真正改變行業(yè)傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式。
  產(chǎn)值高但盈利能力、運營效率低一直是建筑行業(yè)的普遍問題，國外成熟經(jīng)驗表明，應用信息技術可使英國建筑業(yè)在5年內節(jié)省30％的項目成本，美國招標網(wǎng)和建造網(wǎng)指出將建筑市場帶入互聯(lián)網(wǎng)可節(jié)約30％-35％的項目成本。在BIM技術的推動下，企業(yè)信息化水平的提升最終將提高工程建造的整體運營、管理和決策等效率。十四五規(guī)劃中也明確提到“加快數(shù)字化發(fā)展，推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合，提升全民數(shù)字技能，實現(xiàn)信息服務全覆蓋，積極參與數(shù)字領域國際規(guī)則和標準制定”，未來五年我國信息化程度也有望再上一個臺階。
  從草圖到CAD、CAD到BIM，建筑設計數(shù)字化升級路徑清晰。90年代由住建部領導的“甩圖板”工程開啟了建筑設計信息化建設序幕，自此CAD逐步替代傳統(tǒng)板繪，實現(xiàn)2D圖紙電子化設計。2011年住建部發(fā)布《2011-2015年建筑業(yè)信息化發(fā)展綱要》首次提出將BIM（Building Information Modeling）納入信息化標準建設內容。對比傳統(tǒng)CAD，BIM著力于實現(xiàn)基于3D模型的設計模式，以解決工程行業(yè)信息傳遞中的斷層問題。從建模角度看，BIM是CAD（二維輔助設計）的一次迭代升級。CAD技術主導下，建筑設計方案需先由三維構想轉變?yōu)槎S設計圖紙，再由建筑施工方將二維圖紙轉化為三維建設，BIM技術的出現(xiàn)使得建筑行業(yè)邁向了基于三維模型的全新設計模式。從項目管理角度看，BIM技術所搭建的建筑工程信息庫可實現(xiàn)從建筑的規(guī)劃、設計、施工、運營維護到拆除的建筑全壽命周期信息的集成，使得這些信息能夠在建設項目的各參與方（政府部門、業(yè)主、設計、施工、監(jiān)理、造價、運營等）之間快速共享與傳遞，通過協(xié)同工作來提高生產(chǎn)效率、節(jié)約成本、縮短工期。
  對于設計端，BIM的核心價值主要體現(xiàn)在：1）協(xié)同各專業(yè)，加強施工性。傳統(tǒng)二維設計利用AutoCAD將點、線、面作為設計元素，通過平面作圖法，將實際的三維構件進行平面投影二維表達。二維設計的各專業(yè)采用獨立設計模式，不同專業(yè)的配合程度有限，協(xié)同性較差。BIM的三維可視性可有效發(fā)現(xiàn)二維情況下被忽略的碰撞現(xiàn)象，減少施工過程中成本增加等問題的發(fā)生，增強施工性。2）信息化集成，打通后端施工、運維。設計端搭建的3D模型信息庫可直接運用于后續(xù)施工及運維，對比2D圖紙再處理可大幅提升項目全周期效率。
  當前BIM應用仍以翻模（逆向設計）為主，正向設計滲透率有望逐步提升。BIM正向設計是“先建模，再出圖”的設計方法，即以三維BIM模型為出發(fā)點和數(shù)據(jù)源，完成從方案設計到施工圖設計的全過程任務。相對于BIM正向設計，一般將“翻?！狈绞椒Q為“BIM逆向設計”，即在完成項目的施圖設計并進行二維AutoCAD圖紙出圖后由建模人員完成二維施工圖到三維BIM模型的轉換工作。正向設計可省去2D-3D轉換環(huán)節(jié)，效率更高，但目前尚處于探索階段，僅在重點項目、高復雜性項目中得到試點，其主要推廣難度在于：1）3D建模設計與傳統(tǒng)2D設計習慣差異較大，設計院普及需要較長周期；2）相關技術規(guī)范及數(shù)據(jù)標準仍待完善。預計隨著相關設計標準出臺，疊加政策推廣，BIM正向設計滲透率有望持續(xù)提升。
  政策端持續(xù)鼓勵BIM應用，預計后續(xù)BIM將成為主流設計及項目管理平臺。自2016年起，我國住建部在多個頂層規(guī)劃類政策中提及“加快推動BIM技術發(fā)展及其在項目全過程的集成應用”。2022年1月住建部印發(fā)《“十四五”建筑業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，指出到2025年應“基本形成BIM技術框架和標準體系”；5月進一步出臺《“十四五”工程勘察設計行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，針對設計行業(yè)數(shù)字化轉型提出：1）推進勘察設計企業(yè)管理信息系統(tǒng)升級迭代；2）推進BIM全過程應用；3）推廣工程項目數(shù)字化交付；4）積極推進智能化標準化集成化設計，預計后續(xù)BIM設計、BIM交付及BIM全流程管理應用將持續(xù)完善。
  3D BIM攜帶數(shù)據(jù)量較2D圖紙指數(shù)級增長，有望為智能AI設計提供更肥沃信息化土壤。對比傳統(tǒng)的二維模型，BIM模型在信息上不僅包含精確尺寸和位置，還包括了材料和對象參數(shù)，具有高耦合性和大容量等特點，有望為AI設計發(fā)展提供更豐富數(shù)據(jù)資產(chǎn)。當前BIM+AI在海外已有初步應用，如AI輔助BIM審圖、AI輔助機電設計、停車位自動設計、建筑策劃方案AI選型等，后續(xù)隨著AIGC技術逐步應用，結合BIM豐富建筑數(shù)據(jù)，有望形成更成熟、更智能的建筑設計算法。
  1.衍生式設計正在改進團隊創(chuàng)建3D模型的方式
  在過去的幾年中，建筑信息模型(BIM)已成為一種新的（更好的）創(chuàng)建3D模型的方法，建筑專業(yè)人士依靠它來準確地設計、建造和維修。如今，BIM平臺程序員正在通過智能、人工智能驅動的功能來提高BIM的功能。
  BIM應用各種類型的工具和技術，包括機器學習(ML)，以幫助團隊避免一個常見的、代價高昂的問題：重復工作。通常，從事共享項目的子團隊會花時間創(chuàng)建其他子團隊已經(jīng)創(chuàng)建的模型。借助BIM，用戶“教”機器使用算法生成具有多種變化的設計。當人工智能建立模型時，它會從每次迭代中學習，直到提出理想的模型。
  BIM的采用率正在上升。Dodge Data和Autodesk最近的一項研究“通過BIM SmartMarket報告加速數(shù)字化轉型”得出結論，BIM是建筑行業(yè)數(shù)字化趨勢的核心。研究發(fā)現(xiàn)，近一半(47%)的“高強度”建筑BIM用戶接近實現(xiàn)其總體數(shù)字化轉型目標。
  2.人工智能可以幫助施工經(jīng)理衡量現(xiàn)場進度

  像Droxel這樣的公司正在使用人工智能解決方案來跟蹤建設項目的進度，并提供質量和項目進度的實時測量。Droxel創(chuàng)造了配備攝像頭的機器人，這些攝像頭可以自主地在施工現(xiàn)場移動以捕捉3D“點云”。該公司表示，人工智能驅動的機器人實際上創(chuàng)建了工作地點的數(shù)字雙胞胎。
  一旦一個完整的數(shù)字模型到位，Doxel就會使用神經(jīng)網(wǎng)絡來處理項目數(shù)據(jù)，并將其與來自BIM和材料清單的信息進行交叉引用。生成的信息對項目經(jīng)理很有幫助，尤其是那些需要跟蹤具有數(shù)千個活動部件的大型項目的人。這些見解包括：
  財務信息，例如欠多少錢或是否有跡象表明預算處于危險之中項目的實際進度有多接近。
  在早期階段識別質量錯誤，此時仍然可以解決和減輕這些錯誤。
  3.物聯(lián)網(wǎng)正在為強大的車隊管理提供動力
  物聯(lián)網(wǎng)(IoT)正在改變建筑公司管理設備和車輛車隊的方式。物聯(lián)網(wǎng)解決方案包括位置感知、預測性維護能力、燃料和電池消耗，以及更多通過人工智能推動的遙測技術。
  物聯(lián)網(wǎng)設備和標簽從現(xiàn)場提供重要信息。它們可以連接到設備和運輸板條箱、半掛車、工具以及施工團隊需要跟蹤的幾乎任何其他東西上。能夠預測一臺設備何時即將發(fā)生故障是建筑領域的一項無價的、節(jié)省時間和金錢的好處。
  4.人工智能正在創(chuàng)造更安全的工作場所
  根據(jù)OSHA的說法，建筑工人在工作中喪生的次數(shù)是其他工人的五倍。這些事故包括跌倒、被物體擊中、觸電和“夾在/夾在中間”事件，即工人在工作現(xiàn)場的多個物體（包括設備）之間被擠壓、夾住、擠壓、擠壓或擠壓。
  像Newmetrix這樣的平臺正在通過機器學習改善工作現(xiàn)場的安全條件，機器學習可以在事故發(fā)生之前識別風險或在事故發(fā)生后分析現(xiàn)場。
  該軟件可以監(jiān)控照片和視頻等來源，然后應用預測分析來標記潛在問題，以便站點管理員可以立即解決這些問題。用戶可以與集中式儀表板交互以生成報告，對項目的潛在安全風險進行排名，例如不安全的腳手架、積水以及工人缺少手套、安全眼鏡和安全帽等個人防護設備。
  5.人工智能正在緩解建筑勞動力短缺
  麥肯錫公司在2017年報告稱，建筑公司可以通過人工智能增強分析將其生產(chǎn)力提高多達50%。對于無法找到足夠的人工來完善其工作場所的建筑公司來說，這是個好消息，而這些公司是規(guī)則而不是例外。
  不僅很難找到工人——CNN報道稱，該行業(yè)在美國面臨超過100萬工人的短缺——而且很難留住工人。根據(jù)美國勞工統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，建筑領域的平均月離職率徘徊在5%以上，而所有行業(yè)的月離職率均低于4%。
  像波士頓動力公司的Spot the Dog這樣的人工智能機器人使項目經(jīng)理能夠實時確定多個工作地點的條件，包括他們是否應該將工人轉移到項目的不同部分或完全轉移到新的項目地點。機器人“狗”在工作進行時和下班后監(jiān)控站點以查明痛點。
  隨著AI技術的深入研究和不斷融合，未來又臟又累又危險的建筑行業(yè)或將迎來革命性變化！坐在監(jiān)控室里看房子造起來也許不再是難事。