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    AI時代離我們建筑行業有多遠

    2018年06月27日

    記得幾年前當人們看到德國鋪設人行道磚的攤鋪設備的工作效率時,都是一片驚訝的表情,驚訝在于自動化和機械化的完美結合;而去年在網絡上冒出來的砌磚機器人工作的視頻,也讓人們發現人工智能和機器人離我們越來越近了。

     

    AI 兩個字母,代表了人工智能,我對人工智能的印象來自本世紀初的一部電影,電影中的機器人小男孩那張臉孔和笑容至今難忘,而電影更多的是拋出了人性層面思考的問題,機器和人的無限接近又無限遙遠的感覺。這部電影讓我們暢想了未來,那時候也想過 20 年后、50 年后世界會怎樣。如今回頭看看,各個行業:醫療、工業、娛樂、教育等等紛紛冒出 AI 影子和實例,如今的熱度名詞大數據也和 AI 緊緊聯系在一起。作為建筑行業的從業者,我不禁要問,AI 在建筑行業里發展的怎么樣了?換句話說,AI 時代離我們建筑行業到底有多遠?我們需不需要關注它?

     

    去年年底參加ITWO的國際峰會,印象比較深的是 RIB 的總裁托馬斯先生在結束時發自內心的呼吁與演講。他提到,10 年前,當他和他的公司花大的精力投入到信息化軟件和 BIM應用平臺的開發中,在不同的建筑公司間宣傳這些能夠幫助項目和公司提效的平臺時,很多人覺得很遙遠,暫時用不上,10 年之后,BIM 和信息化已不再是陌生名詞,主動用 RIB 平臺的公司越來越多,因為他們的敢于投入和嘗試,之后體會到了數據迭代之后的效率和成本降低。而現在他又在講 10 年之后可能普遍應用的大數據和人工智能,哪些企業和機構先去擁抱它們,以后就會成為行業的引領者和受益者,亦或許用不了 10 年。BigData 和 AI 也許是下個 10 年的行業熱詞。

     

    信息化時代來臨之后,事物的發展和更新迭代的速度大大加快。隨之帶來的就是數據時代的來臨,數據時代里的系統邏輯不再是 2D、3D 我們大腦能想像的空間邏輯概念或者明顯的因果邏輯概念,很多的交錯,影響,迭代,再影響再迭代。大腦已經很難跟上這些細部迭代的速度,因此它要借助于計算機的高速運算及模塊更新,但人腦有很強的邏輯判斷、指揮能力。這點形象來講就是未來人們會更多地依賴于大數據的運算,以及應用人工智能的成果來達到既定或者非既定的目標。如何發揮大數據和人工智能的長處是人類無法回避而必須面對的,人們需要學會選擇,選擇如何用好它們。

     

    前階段認真思考了一下,純屬個人觀點,把建筑行業可能出現的 AI應用做了如下分類:

     

    1人工智能在建筑產品需求端的應用

     

    這類應用主要體現在三個方面:

     

    第一,觸角式應用。利用感應端產品,智慧地分類式地收集人們在建筑產品內以及對于建筑產品本身的反應元素和行為習慣。這里會有大量的聲、光、熱等建筑物理類的科技產品被發明及應用。這類應用的核心是采集參數的分類及分析。

     

    第二,基于大數據的趨勢性分析和錯誤糾正。這里的人工智能更多是經驗模塊的固化,迭代,成長。應用了大量統計、分析、模擬、論證等方面的復雜系統流程,得出人們對于建筑產品需求的趨勢以及過去相關模塊的趨勢周期的結束、重生、合并及更新。這類應用的核心是軟硬件的支撐及大數據趨勢邏輯的建立,依據的是人的自身行為和行為交集的物和環境參數。

     

    第三,新的趨勢性建筑產品和模塊化場景與使用人群之間的互動,目標式的數據采集及糾正。周期結束后回歸第一類的應用。

     

    2人工智能在建筑產品設計和集成端的應用

     

    這類應用會更多體現在技術大數據參數的智能軟件的開發和應用,包括更加智慧可視化、仿真、模擬,以及更加智慧的設計習慣收集及固化,還有在此基礎上發展起來的分布式智慧應用及共享。而對于集成端則是智慧化的模塊和接口應用技術。大大縮短模擬測試的時間,提高趨勢產品開發的效率。

     

    3人工智能在建筑產品制造及物流端的應用

     

    這個方面的應用比較容易被人理解,它是更多的工業化與信息化融合的表現。德國提出的工業化 4.0 的內容就是這方面的應用基礎。與此產生的智慧平臺、智慧設備,以及監控采集,最重要的是智慧變通。另外值得一提的是未來建筑產品的專業集成緯度會更廣,子系統會更多,因此對于建造過程,會是集成產品模塊及現場協調的復雜過程,類似飛機系統,而對于建造過程的合理模擬是建立在子系統的協調上的,而人和操作設備會趨于重復化和傻瓜化,這個過程中同樣會出現人工智能支撐的端口感觸、采集、分析和糾正。

     

    4人工智能在建筑產品使用端的應用

     

    使用端的人工智能也是兩方面,建筑本身的系統和人與建筑的交互及反饋。可以把在建筑空間里的人對比在制造系統的物,就會比較容易類比這方面的應用空間。這點在很多科幻電影里有大量的場景,機器人、場景、環境、語言、仿真模擬等等,不一一列舉了。這里想提一下,深圳的房屋租賃平臺,就是個載體例子,平臺具備收集各類人員、房屋資源以及其他與兩者相關的信息數據,在數據的基礎上可以開發 AI 的應用,來高效指導政府、建設方、出租方及租戶的決策、實施和相關行為。

     

    去年12月份我去歐洲參加預制行業的工程師大會,是第四次參加這個兩年一次的會議。前三次會議,聽的比較多的報告是創新的產品,工業化的工具和設備,高效率的軟件平臺等等方面的內容,很少聽到大數據和人工智能的詞,這次會議,多個報告涉及了大數據和人工智能,可見歐洲的相關行業也在進入轉型期。

     

    舉個例子,我們預制構件生產工廠在已經實現設計數據傳遞的基礎上,幾個先鋒企業紛紛開展人工智能的應用,其一就是機器人進行復雜平面鋼筋組合及立體籠子的自動焊接,其二就是智慧化的流水線利用了 VR 設備和軟件,指揮人進行相關埋件的提取和放置,這里人變成了傻瓜式的工具,省去了測繪、繪圖等等方面的流程,自然也提高了效率和準確性。

     

    回到我們國內,裝配式建筑暴露出來的幾個矛盾的例子。

     

     

    第一,設計端和集成端的矛盾。這里主要是兩個方面的矛盾:首先是專業集成之間的接口方面的“標準化”矛盾。比如主體和裝修、建筑和結構、機電和產品等方面,這類標準化的建立需要產業鏈的支持,不僅僅是設計問題,因此它需要積累和迭代,就需要數據和模擬,當然就有 AI 發揮長處的空間。

     

    其次是設計流程上的矛盾。比如一個開發項目,裝修方案在甲方會被經常推翻和更新,因此,礙于最終方案未定,相關的施工圖和構件產品設計就受到影響,要么等,耽擱時間,要么一次次改。而一次次改的過程其實就是效率極低,大量浪費人力物力的階段,這個階段,由于需求端的變化是客觀的,如何設置邏輯,參數,應用軟件去自動調整,是軟件平臺的很大課題,這里當然有 AI 技術的應用,模擬糾錯系統的建立,節省重復勞動,解放人力。

     

    第二,生產端的矛盾。簡單舉個例子,如何組織工廠及工地的各類產品的有效物流、存放及實施。面上好像是我們說的 BIM 應用空間,實際上BIM 這個詞很不適合,應該是信息化、智慧化的倉儲、物流及集成安裝。解決預制構件堆場的高效管理,物流的準確性及及時性,以及工地不確定因素應急的快速反應。管理人員與實施人員都需要更簡單,后臺更智慧方便的軟硬件。

     

    第三,使用運維端的矛盾。在BIM 信息的基礎上,如何實現更智慧化的管理也是個例子。

     

    綜上,AI 看似離我們很遠,如果企業和個人沒有意識往這方面發展,建筑業的過程其實是在原地踏步和倒退,AI 會很難理解很陌生。AI 其實離我們也很近,只要我們有這個意識,愿意去總結和模擬,去開發,去應用……不積硅步無以至千里,積累很重要,是基礎和基石。

     

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