馮俊國：人工智能在數字建筑領域深度應用道阻且長，但行則將至

人工智能在數字建筑領域深度應用道阻且長，但行則將至

人工智能（Artificial Intelligence）自二十世紀七十年代以來一直被稱為世界三大尖端技術之一。先后與二十世紀的空間技術、能源技術，和二十一世紀的基因工程、納米科學比肩。人工智能在人類對未來發展認知中的地位及其重要性可見一斑。

過去的三十多年人工智能取得了豐碩成果，應用于諸多領域，人工智能相關的技術和理論體系也逐漸完善。從Deep Blue的人機大戰讓普通大眾對人工智能有了初步的認識，到AlphaGo大敗世界圍棋頂尖高手讓人們驚呼“AI危機”，再到如今各個行業的深入應用，人工智能已經深深走入人類生活和認知當中。不僅是行業的重視，以人工智能為先鋒的數字技術更是提升到了國家戰略的層面，數字中國建設成為政府重點推進的工作。

AI技術與傳統建筑業能否擦出火花

反觀建筑業，這是一個伴隨人類發展的傳統行業，隨著人類發展史而不斷演化。小到一個家庭的住所，大到一座城市乃至國家的發展規劃，都離不開建筑物。傳統的建筑行業，如何運用先進的技術革新自己，不斷適應人類發展的需要，使人類過上美好生活，一直是建筑業從業者的使命。如今，先進的人工智能技術如何在建筑領域深入應用、促進建筑業發展成為了從業者的新課題。

基于以上背景，在第二屆數字中國建設峰會的重要組成部分“2019數字中國創新大賽”中，廣聯達發布了“智能盤點-鋼筋數量識別”賽題。本屆賽事分為大數據、人工智能、工業互聯網三大類算法題，旨在解決數字經濟建設發展中的痛點、難點，推動新一代信息技術和傳統產業的深入融合，助力數字中國建設。

“智能盤點-鋼筋數量識別”賽題主要針對建筑施工現場進場的鋼筋物資驗收的作業場景。作為影響工程造價較大的主要物資材料，鋼筋驗收人員需要進行點根驗收，而這一過程繁瑣、消耗人力、非常耗時。本賽題的發布，面向全球AI技術領域的專業人士、技術愛好者征集技術解決方案，希望能夠利用AI技術，大幅提升關鍵物資進場驗收盤點效率和準確性。截止2月底已經有1517支隊伍，1666名參賽選手參與競賽，目前提交的方案中按照召回率（檢測正確的目標數量/檢測正確的目標數量+漏檢的目標數量）和準確率（檢測正確的目標數量/檢測正確的目標數量+檢測錯誤的目標數量）兩個維度評分，最高計算分已經達到0.99323400。相信在賽事結束以后，該技術用于現場鋼筋物資的盤點作業，將極大提升物資管理人員的工作效率和工作質量。

廣聯達布局人AI技術在建筑領域的應用

賽題的設置只是一個小小的探索，背后是廣聯達科技股份有限公司打造“數字建筑平臺服務商”的宏偉愿望。在數字中國建設過程中，廣聯達首次在建筑行業提出了“數字建筑”的理念，并獲得了行業認同。數字建筑是指利用BIM、云計算、大數據、物聯網、人工智能、移動互聯網等信息技術引領產業轉型升級的行業戰略，它結合新進的精益建造理論方法，集成人員、流程、數據、技術和業務系統，實現建筑的全過程、全要素、全參與方的數字化、在線化、智能化，從而構建項目、企業和產業的平臺生態新體系。隨著數字建筑理念的廣為傳播，越來越多的人開始關注數字建筑的發展，探尋并踐行數字建筑理念。

建筑大數據和AI技術一直是廣聯達關注和投入的重點，部分成果已經開始在行業中應用。AI技術在建筑業全生命周期內的應用相較其他行業和領域要起步晚一些。整個建筑的生命周期是一個比較漫長的過程，不同的階段對技術的應用和要求也不同，每一個階段都具有較高的復雜性。在設計階段國內已有科技公司嘗試利用AI技術來實現智能設計。建造階段在施工現場的作業場景多，AI技術的嘗試和應用點更多一些，例如：對作業人員的人臉識別、通過視覺技術判定工人是否佩戴安全帽、基于業務場景的模擬應用、無人機+圖像建模技術等。目前的多數建筑物還缺乏運維階段的人工智能應用，部分新建設的建筑物在開始有局部應用。面向現在AI技術在建筑領域應用還面臨各樣難題需要攻克，面向未來AI技術在建筑領域的應用價值不可估量。

當下在建筑領域AI技術應用的主要難點

1、數字化程度不夠

建筑業作為一個傳統產業，在生命周期的各個階段數據積累不足。現在，建筑業作業過程數字化程度低，信息技術、物聯網技術等相關數字技術的應用剛剛進入快速增長階段。在一個建筑的生命周期內會產生海量的數據，不能有效的記錄和積累這些數據，就無法實現深度的數據分析和機器學習，對AI技術的應用挑戰較大。

2、復雜度較高，標準化不足

建筑全生命周期是一個復雜度較高，專業性強的過程，在設計階段需要考慮不同專業的關系、建筑功能的實現、造價成本控制、綠色建筑、美觀性、人類賦予的各種特殊要求等許多方面；在建造過程中，現場組織復雜，生產建造過程工序復雜，作業環境復雜；運維階段的保障要求高。同時每一個建筑物幾乎都是個性的，設計方案、施工建筑方案、運維實施方案都有其特殊性，各個環節傳遞的標準化程度不夠，非常依賴人的即時處置決策。

3、業務應用要求較高

從設計、建造到運維，每一個環節都有非常高的要求，在各類技術應用的過程中安全是放在第一位的，不僅僅是技術本身的安全性，還要考慮技術對建筑的影響，每一個建筑物都涉及人類的生命財產安全，而投入實驗的成本較高，很多應用技術的探索現在都是在其他領域較成熟以后，引入建筑領域，影響其發展。

4、投資與回報期望。

建筑領域是一個非常專業的領域，面向建筑領域的AI應用需要充分理解建筑生命周期過程中的各個業務場景，AI技術的相關投入比較大，除了行業內的頂尖企業布局和投資相關技術，其他企業更愿意投資通用領域的AI技術研究。例如：計算機視覺技術，國內很多公司在研究，但其研究的場景多數聚焦在人類日常活動的場景。在施工現場，一個攝像頭可以采集到很多信息，但現有的視覺技術很難判斷出其中的專業信息，這需要大量專業學習才可能實現。所以，AI技術在建筑領域的投入成本較高，需要更多專業企業更多專業人員投入研究、深入探索，不斷挖掘應用價值。

未來AI技術在建筑領域應用的大膽暢想

盡管技術的應用會面臨各種困難，但我們面向未來思考的時候，可以預見，人工智能已經是一個任何行業都不能錯過的技術。人工智能的應用將會顛覆現有的各種應用場景，人工智能的應用也將更好的服務人類未來生活。為此，我們不妨大膽暢想未來的建筑行業，可能會在設計、建造、運維等不同階段發揮更大的作用：

1、智能的設計過程

建筑設計不再是現在的方式。只要知道建筑物所處的地理位置信息，就能結合智慧城市的數據，生成符合城市規劃特色的個性化外觀，能夠智能適應所處區域的氣候特征。只要獲取未來建筑物中的主要生活對象的數據，既可以智能生成功能完善的建筑，并合理設置各類功能區。讓住宅大廈適合居住，辦公大廈更適合工作，智能廠房更適合生產活動。人工智能技術設計的建筑，將配合人類生活工作的需要，集成各類智能傳感設備，讓每一個設計都圍繞 “人”本身展開。

2、智能的建造過程

建造過程將不再是現在的場景。大量的作業工人，復雜的管理過程，隨時可能發生的風險使得目前的施工現場環境非常雜亂。全面智能優化的建設方案，將依據項目特點、周邊地貌、環境自動生成作業指導方案，自動感知和評估資源配置，進而在最優的進度規劃下合理配置各類資源。在各種危險作業環境中智能機器人將代替人類作業。管理者實現對整個建造過程的遠程管理。

智能的運維過程

在運維階段，我們不妨暢想巡檢、安防、維修保障等全面保障建筑物安全運行的工作都將由智能機器人完成。各類系統的運行數據將被實時采集，數據經過分析做出相應決策后通過中央系統進行動態調配指令，建筑物將真正融入人們的生活。例如：上班高峰期的電梯運行不再是簡單的程序控制，而是通過智能識別人員信息以后，根據人員所處工作樓層快速調配電梯運行。每一部電梯可以在人員需要的時候，隨時進行路徑規劃，實現在人員離開辦公位置或出家門的時候，就可以進行電梯呼叫，到達電梯口的時候，將有電梯負責運達目標樓層。建筑物中的水、電等資源也將依照人的活動需要智能感應。智能運維將全方位全時段伴隨我們。

當然，以上僅僅是我們根據建筑從設計、建造到運維三個階段進行的理想化想象。建筑業人工智能發展，還需要更多的專業人才來探索，需要更多優秀企業投入其中。人工智能在數字建筑領域的深度應用或許是道阻且長的，但行則將至！我們相信人工智能的發展將會深入影響建筑業的未來，同時人工智能的應用也將會讓建筑更好的服務于我們，讓建筑真正成為我們感知世界的一部分。面向未來，我們渴望智慧的建筑，也許建筑物本身也將會是人工智能的一個組成部分……