由BIM數據培育成長的建筑AI工程師，有望成為人類智慧建造助手？
根據清華大學發布的《中國人工智能發展報告2018》顯示，中國人工智能行業市場規模已達到237.4億元，同比增長67%。《中國人工智能創新應用白皮書》預測，到2030年人工智能將產生10萬億元的產業帶動效益。
相較于金融、新聞、醫療、汽車、家電等產業的“智能”變化趨勢，建筑業作為最重要的國民經濟支柱之一，數字化程度卻是遜色了不少。但目前，人工智能也已搭上了建筑數字化這趟高速列車，整合BIM、大數據、云計算、混合現實和物聯網等技術引擎的互聯發展，應用前景可謂是非常廣闊。
當AI遇上建筑業
眾所周知建筑業蘊含海量數據，但每一個國家、每一個城市甚至每一個地區都有各自特定的流程要求、規則、價格或業務模式，甚至細化到不同的定額庫和參數等等，因此至今仍未能很好地利用這些數據的價值。從項目的規劃設計、生產、建造施工到運維的階段，95.5%的項目數據會被丟失或者根本沒有被收集。這項任務對建筑業和AI來說都是一場挑戰。
據了解，德國RIB集團打造了一款建筑人工智能解決方案McTWO，可實現對建筑全生命周期的數據流通和價值利用。其集機器學習與深度學習、聊天機器人和語音助理于一體，結合數字平臺軟件和大數據智能分析，有望成為人類工程師的好幫手。
人們可通過敲打文字、語音對話等方式與他溝通，以獲取相關問題的深度建議和最佳答案，并協助你記錄問題、發起電話/會議、提示檢查、按緊急程度分配任務、報告物料運輸和定位情況等。
· 現場的工程師、項目經理或施工人員等可通過AI語音助手，在施工現場做各種材料測試、清單和設備檢查，實時實地監測性能和質量、記錄安全隱患，徹底解放雙手。
· 一旦發現問題即可發起電話或會議，及時與分包商、供應商進行有效溝通。溝通改善后的情況將關聯記錄到項目進度表，云端實時同步更新到企業數字化平臺，方便各部門人員查看。
BIM+人工智能，是如何茁壯成長的？
人們日常溝通使用的是人類的語言，機器所依賴的卻是機器之間溝通的語言；人們日常積累的經驗是由生活經歷而來，機器也能通過 “喂養”信息和數據從而獲得“經驗”，即從用戶反饋中不斷學習與積累。從McTWO來看，機器學習、深度學習和基于NLP（自然語言處理）的語音識別技術幫助其能夠更好地分析理解和執行任務。那究竟得“喂養”給AI多少數據呢？當然越多越好，不斷進化的AI也會幫你自動自覺清理冗余數據。
當AI接觸的項目信息越來越多，過程處理的數據如BIM建模后的構件參數、項目成本構造、風險因素、生產力監測數據、現場風險等信息就越龐大，經過識別和大量流程分析出來的預測結果就越準確。
不斷成長的AI，鑒別風險的能力逐漸增強，有助于精準商業決策。這款專門為建筑行業量身定做的AI非常聰明，當作方案比選的相關分析時，其基于龐大的歷史數據庫不斷學習而建立起深度學習模型。這個深度學習模型會對BIM模型及模型關聯的成本預算、進度計劃等快速進行判斷，識別影響項目成本及工程進度的潛在風險，經理智決定后告訴人們使用哪個解決方案是最穩妥的，從而助力作出更加靈活的決策。
結語
企業通過數字化平臺互聯的智慧數據，很大程度上為AI所用，并在云端實現智能管理，加倍提升人們的 工作效率。現代技術發展到今天，通過AI等數字化技術來創造價值將會是這個科技時代給建筑業帶來的福祉。
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