建筑行業(yè)已經(jīng)開始涉足使用人工智能(AI)來完成日程安排和文件分析等日常任務(wù)。但生成式人工智能改變了游戲規(guī)則，Augmenta首席執(zhí)行官弗朗西斯科·伊奧里奧(Francesco Iorio)表示，它有望改變建筑物的設(shè)計方式——降低成本、提高生產(chǎn)力并減少浪費。

ChatGPT和DALL-E等工具使用大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型，并訪問大量有標(biāo)記和有意義的數(shù)據(jù)，以對文本和圖像中的查詢提供有見解的響應(yīng)。但是，一些行業(yè)對訓(xùn)練ML模型的數(shù)據(jù)集的訪問有限，這使得使用生成式AI來解決現(xiàn)實世界問題的好處很難獲得。

建筑業(yè)就是一個很好的例子。沒有單一的存儲庫包含建筑物工程圖紙的標(biāo)記數(shù)據(jù)。這是因為工程公司對他們的數(shù)據(jù)保密，不傾向于分享他們的知識產(chǎn)權(quán)。其中一個后果是，過時的設(shè)計方法阻礙了建筑業(yè)的發(fā)展。用于設(shè)計建筑及其系統(tǒng)的現(xiàn)有遺留工具比紙上的電子鉛筆好不了多少，導(dǎo)致了無法建造的設(shè)計，缺乏行業(yè)之間的協(xié)調(diào)，及在不可避免地需要重做時浪費時間和材料。

也就是說，即使是像ChatGPT這樣最先進(jìn)的生成式 AI 模型，它利用非常大、多樣化和詳細(xì)的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練復(fù)雜模型，也可能產(chǎn)生錯誤的結(jié)果，同時對輸出表現(xiàn)出完全的信心。就ChatGPT而言，犯錯的后果相對較低。但工程領(lǐng)域的風(fēng)險實在是太高了，要安全有效地采用生成式人工智能，需要的不僅僅是大型黑盒數(shù)學(xué)模型。

建筑設(shè)計的范式轉(zhuǎn)變

值得慶幸的是，基于規(guī)則的AI系統(tǒng)有一種新穎的混合方法，可以以生成設(shè)計的形式生成新的有效數(shù)據(jù)，可用于訓(xùn)練ML模型。這種方法最有價值的應(yīng)用是自動化建筑設(shè)計。它不僅將端到端設(shè)計流程從幾個月縮短到幾天，而且還為開發(fā)人員、架構(gòu)師和工程師提供前所未有的洞察力，幫助他們做出與成本、進(jìn)度和效率相關(guān)的更明智的決策。

自動化建筑設(shè)計在施工中的優(yōu)勢

讓我們仔細(xì)看看建筑行業(yè)可以通過自動化建筑設(shè)計過程實現(xiàn)什么。

1. 設(shè)計高性能、符合規(guī)范的建筑——降低風(fēng)險、延誤和返工

今天，創(chuàng)建高級建筑設(shè)計的建筑師和咨詢工程師沒有時間或足夠的信息來開發(fā)可構(gòu)建的系統(tǒng)。例如，機(jī)械、電氣、管道和結(jié)構(gòu)系統(tǒng) (MEP/S) 的設(shè)計過程極其復(fù)雜、耗時且容易出錯。這也是導(dǎo)致錯誤、延遲、風(fēng)險和不確定性的主要原因之一。

通過自動化設(shè)計，設(shè)計和施工過程的速度可以大大加快，將施工進(jìn)度縮短幾個月，從而更快地創(chuàng)建住宅和商業(yè)用途的功能建筑。通過降低風(fēng)險和不確定性，消除返工(平均增加6%的成本)，開發(fā)商可以更好地規(guī)劃和預(yù)算項目，而承包商可以更準(zhǔn)確地投標(biāo)工作。

2. 建設(shè)一個更美好、更可持續(xù)的世界

建筑業(yè)是能源和材料的主要消費者。根據(jù)能源研究前沿的《建筑、工程、建筑和運營行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和廢物管理》報告，高達(dá)30%的新建筑材料由于設(shè)計錯誤和返工而被浪費。使用自動化設(shè)計系統(tǒng)幾乎可以消除這些錯誤。

生成式人工智能還可以并行創(chuàng)建多個設(shè)計替代方案，有助于找到使用更少材料開發(fā)性能更好的建筑的方法。它還有助于提高能源效率——考慮到聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署的調(diào)查結(jié)果，建筑消耗了全球約40%的能源和資源，這是一項至關(guān)重要的能力。現(xiàn)在，開發(fā)人員可以理解他們的選擇：僅針對成本和進(jìn)度進(jìn)行優(yōu)化，或者同時針對更可持續(xù)的材料使用和運營進(jìn)行設(shè)計。自動生成高度詳細(xì)的設(shè)計確保他們只訂購他們需要的東西，減少材料浪費。

3. 提高效率和成本效益

通過利用生成式人工智能來優(yōu)化建筑物的設(shè)計和性能，該行業(yè)不僅可以減少碳足跡，還可以更高效、更經(jīng)濟(jì)地實現(xiàn)這一目標(biāo)。幾年前，據(jù)估計，建筑師、工程師和施工(AEC)專業(yè)人員花費了大約20%的時間來解決由設(shè)計和協(xié)調(diào)錯誤引起的錯誤和沖突。在全球范圍內(nèi)，這相當(dāng)于2800 億美元的返工。毫無疑問，隨著人才稀缺和新建筑需求的加劇，這些數(shù)字還在上升。

生成式人工智能為設(shè)計和施工過程帶來了一定程度的自動化，使AEC專業(yè)人員能夠在幾小時而不是幾周內(nèi)創(chuàng)建最佳設(shè)計，并極大地減少了施工錯誤。由于設(shè)計具有很高的確定性，設(shè)計專業(yè)人員可以更有效率，在返工和錯誤上花費的時間更少。

4.緩解人才緊缺壓力

建筑行業(yè)面臨著訓(xùn)練有素、經(jīng)驗豐富的人才嚴(yán)重短缺，無法滿足當(dāng)前在建項目的需求。事實上，據(jù)該行業(yè)一些最大的工會預(yù)測，美國熟練技工將出現(xiàn)缺口。

自動化設(shè)計意味著使建筑公司、工程公司和承包商的個人能夠輕松獲得經(jīng)驗豐富的管理經(jīng)驗，甚至允許初級設(shè)計師和工程師創(chuàng)建可構(gòu)建且符合規(guī)范的設(shè)計。它還將這些人從傳統(tǒng)和乏味的設(shè)計工作方法中解放出來。相反，他們可以花時間真正了解客戶的需求，探索設(shè)計選項和權(quán)衡以實現(xiàn)最佳設(shè)計。

5.規(guī)模化滿足新建需求

根據(jù)德勤(Deloitte)的一份2023年工程和建筑業(yè)展望報告，新建筑項目的投資并不短缺。在美國，新住房單元預(yù)計每年將達(dá)到155萬套，而2009年為58.3萬套。鑒于熟練工人短缺，加上高流動率，該行業(yè)必須學(xué)會如何用更少的錢做更多的事。

生成式人工智能有望在整個建筑生態(tài)系統(tǒng)中實現(xiàn)規(guī)?；?。承包商可以擴(kuò)展他們的設(shè)計能力，而不受人才或留存率的限制。零部件供應(yīng)商可以自動化和擴(kuò)展他們的預(yù)制服務(wù)，包括銷售完整的、專門設(shè)計的組件，而不僅僅是零件。建筑行業(yè)最終可以通過擁抱這種新興技術(shù)來迎頭趕上。

堅實的基礎(chǔ)

毫無疑問，建筑行業(yè)顛覆的時機(jī)已經(jīng)成熟。生成式人工智能有可能從根本上改變建筑歷史的進(jìn)程——從根本上改變我們設(shè)計建筑的方式以及這些建筑本身的設(shè)計。雖然AI已經(jīng)在該領(lǐng)域取得了一些成果，但顯然最好的還在后頭。

本文作者：Francesco IorioCo-Founder And CEO , Augmenta

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