由BIM数据培育成长的建筑AI工程师,有望成为人类智慧建造助手

  根据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》显示,中国人工智能行业市场规模已达到237.4亿元,同比增长67%。《中国人工智能创新应用白皮书》预测,到2030年人工智能将产生10万亿元的产业带动效益。
  相较于金融、新闻、医疗、汽车、家电等产业的“智能”变化趋势,建筑业作为最重要的国民经济支柱之一,数字化程度却是逊色了不少。但目前,人工智能也已搭上了建筑数字化这趟高速列车,整合BIM、大数据、云计算、混合现实和物联网等技术引擎的互联发展,应用前景可谓是非常广阔。
  当AI遇上建筑业
  众所周知建筑业蕴含海量数据,但每一个国家、每一个城市甚至每一个地区都有各自特定的流程要求、规则、价格或业务模式,甚至细化到不同的定额库和参数等等,因此至今仍未能很好地利用这些数据的价值。从项目的规划设计、生产、建造施工到运维的阶段,95.5%的项目数据会被丢失或者根本没有被收集。这项任务对建筑业和AI来说都是一场挑战。
  据了解,德国RIB集团打造了一款建筑人工智能解决方案McTWO,可实现对建筑全生命周期的数据流通和价值利用。其集机器学习与深度学习、聊天机器人和语音助理于一体,结合数字平台软件和大数据智能分析,有望成为人类工程师的好帮手。
  人们可通过敲打文字、语音对话等方式与他沟通,以获取相关问题的深度建议和最佳答案,并协助你记录问题、发起电话/会议、提示检查、按紧急程度分配任务、报告物料运输和定位情况等。
  现场的工程师、项目经理或施工人员等可通过AI语音助手,在施工现场做各种材料测试、清单和设备检查,实时实地监测性能和质量、记录安全隐患,彻底解放双手。
一旦发现问题即可发起电话或会议,及时与分包商、供应商进行有效沟通。沟通改善后的情况将关联记录到项目进度表,云端实时同步更新到企业数字化平台,方便各部门人员查看。
  BIM+人工智能,是如何茁壮成长的?
  人们日常沟通使用的是人类的语言,机器所依赖的却是机器之间沟通的语言;人们日常积累的经验是由生活经历而来,机器也能通过 “喂养”信息和数据从而获得“经验”,即从用户反馈中不断学习与积累。从McTWO来看,机器学习、深度学习和基于NLP(自然语言处理)的语音识别技术帮助其能够更好地分析理解和执行任务。那究竟得“喂养”给AI多少数据呢?当然越多越好,不断进化的AI也会帮你自动自觉清理冗余数据。
  当AI接触的项目信息越来越多,过程处理的数据如BIM建模后的构件参数、项目成本构造、风险因素、生产力监测数据、现场风险等信息就越庞大,经过识别和大量流程分析出来的预测结果就越准确。
  不断成长的AI,鉴别风险的能力逐渐增强,有助于精准商业决策。这款专门为建筑行业量身定做的AI非常聪明,当作方案比选的相关分析时,其基于庞大的历史数据库不断学习而建立起深度学习模型。这个深度学习模型会对BIM模型及模型关联的成本预算、进度计划等快速进行判断,识别影响项目成本及工程进度的潜在风险,经理智决定后告诉人们使用哪个解决方案是最稳妥的,从而助力作出更加灵活的决策。
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