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當AI人工智能“牽手”BIM,建筑業未來會怎樣?
2018-08-06 14:14:51   來源:   評論: 點擊:

當學習被重新定義,當認知被科技顛覆。當AlphaGo打遍圍棋無敵手,金融機器人舒展拳手,iPhoneX“齊劉海”人臉識別嶄露鋒芒,騰訊Dreamwriter夢幻新聞寫手初現崢嶸;當亞馬遜無人售貨超市正式營業,Sophia機器人獲得“女性公民”身份,谷歌助手幫你預約,微軟小冰為你打call為你唱歌為你寫詩;人工智能(AI)技術的發展讓人類工作的效率和生活質量呈現指數級提升。

目前,人工智能(AI)的浪潮已席卷到建筑和地產界,未來通過其創造的生產力和價值同樣是十分巨大的。

BIM技術憑其可視化、易協同、直觀模擬預演、可貫穿建筑生命工程全生命周期等核心優勢,能夠提升建筑工程的建造水平及信息管理能力,也是建筑工程信息化的核心。作為BIM技術應用的基礎,BIM信息模型在BIM技術的應用中起牽頭作用。那么問題來了,“人工智能能為BIM帶來什么?”下面的案例或許可以給你帶來一些啟示。

深圳當代藝術館及規劃展覽館(MOCAPE),這座由奧地利建筑師WolfDPrix設計的深圳新地標,首次利用BIM+機械完成了建筑建造。

MOCAPE在2016年10月完工位于這棟建筑中央部分的形狀奇異的金屬構造就是今天的主角,這個金屬構造是整棟建筑的“大腦”,不銹鋼制成看起來像一朵銀色的云彩,它承載了一系列公共功能空間餐廳、書店、博物館商店,同時也將兩個館區的展覽空間用連廊和坡道聯系在一起。

完成這朵“云彩”的建造按照傳統工藝需要160名工人,工期預計8個月,使用機器后僅用了8名工人耗時3個月就完成了。這是怎么做到的?

建筑師結合建筑信息模型系統(BIM)使用機器人通過對金屬部件進行澆筑、裝配、焊接、打磨高難度、高精確度的完成了這一不規則彎曲的復雜構造,機器準備制作的仿不銹鋼體模型視圖在大大節約時間和人力成本的同時也為創作更復雜建筑形態帶來了可能性。

Doxel案例,Doxel簡單來說就是一個可以自己完成激光掃描的機器人。Doxel可以適應施工現場的各種場景隨意行走,并自行對現場進行激光掃描。

Doxel自行行走

Doxel自行激光掃描

Doxel優勢是通過將激光掃描模型與BIM模型的匹配,從而識別現場的工作對象,通過BIM中的進度信息與實際形象進度對比,自動分析各項任務的執行情況

Doxel對已完成工程量與理論進度分析,根據每天測量數據計算工效

由于是機器人,Doxel可每天便捷的自動完成現場數據掃描,通過每天的掃描數據推算出的工作量變化,Doxel會計算出每個任務的實際工效。

基于計算的工程量與工期推算成本

基于每天掃描的模型所得到的已完成工作量和工效,Doxel還會將數據與5D數據匹配,自動計算項目的產值、預測未來資金需求等。

在由RIB和微軟共同打造的MTWO垂直云的人工智能語音助手McTWO驅動下,每個人類工程師將會與虛擬工程師一起協同合作,極大提高建設效率和準確率。MTWO垂直云更加專注于建筑地產行業,在數據分析以及商業智能方面的表現亦更加出類拔萃。

下面來看看建筑人工智能語音助手McTWO如何助你智慧建造:

McTWO跟隨你勘查施工質量,確保安全性,并記錄拍照傳送到云端智能儲存,徹底解放你的雙手。

第一現場助你將每個工程節點添加至進度計劃,確保所有流程得以順利推進,再不用擔心遺漏和錯過。

隨時隨地創建日程會議,自動發送通知到對方,實現項目團隊間的實時協作,一個忠心的智能管家,可讓建筑從業者的工作效率得到大幅提高。

支持云端智能學習,實時獲取項目數據并智能分析大數據的潛能,生成商務洞察報告,幫助企業利用數據和人工智能的力量變革業務模式,實現突破性創新。

解決大部分的管理需求,助你挖掘洞見,打造企業競爭優勢,McTWO是數字經濟時代的建筑地產行業最佳智能引擎。

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微軟亞洲研究院院長洪小文曾經寫過一篇很火的微信文章,趴了一下AI的發展史。AI這個名詞比BIM有著更久的歷史,在近60年的發展歷程中,AI無數次被人質疑,無數次陷入寒冬,但是隨著一次次振奮人心的技術突破,讓AI在死亡的邊緣回生。而最近幾年的DeepBlue、AlphaGo等技術的突破,讓行業真正的充滿了信心,AI也走向了偉大的復興之路。

從AI反觀BIM,BIM這個名詞真正的提出其實是2002年,所以對比AI,BIM的歷史其實很短。在過去的十年里,我們在理論體系層層突破,但是在應用層面陷入了困境,BIM進入了一個低谷期,或者說是沉淀期與爬坡期。

與AI歷史長河無數次的低谷期相比,BIM技術目前的爬坡期只是未來眾多困境中微小的一個。可能一個技術突破的里程碑事件就能讓這個行業重新加快步伐往理想化狀態前進。這個突破點可能就是用MachineLearning解決我們自己——人,在BIM技術發展中的阻礙。

人與機器之間的關系越來越緊密未來,我們很難想象機器應用將如何被放大,也許5年~10年內基礎人力會被高效的機器人所替代成為節省人力與時間成本的最好選擇

我們不敢說這樣的未來就一定是好的,但至少我們知道任何人都無法拒絕未來…

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