人工智能如何塑造AEC设计的未来

Allplan BIM战略和新技术产品经理Stefan Kaufmann讨论了AI如何增强设计流程、提高效率并为建筑环境塑造下一代工具 从简化工作流程到激发创造性创新，人工智能正在重新定义建筑、工程和施工的可能性。

您认为AI目前在哪里对AEC行业产生最大影响，哪些新兴应用最有希望？ 斯特凡·考夫曼：AEC中的人工智能沿着两条主要轨道发展：广泛的通用人工智能，如聊天机器人和图像生成器，以及解决特定任务的集中工具，如点云分类或监控能源消耗。在需要广泛知识或取代重复、低价值任务的地方，它最有效。

人工智能目前应用广泛，包括文本翻译、建筑技术研究和文档管理。还有“Any2BIM”服务，将图纸或点云中的数据转换为BIM模型，大大减轻了设计团队的人工负担。

生成式预训练人工智能从PDF计划等非结构化来源中提取结构化信息，并利用这些信息创建知识图表并智能链接项目数据。我们不断评估多模态人工智能模型，以在许多领域为我们的客户提供帮助——处理大量二维信息可以使用这样的突破性技术进行优化。

AEC中的大多数挑战仍然过于复杂，无法通过人工智能一步解决。因此，推理模型对我们来说是一个真正的游戏规则改变者。它们分析复杂的问题，将其分解为可管理的组件，并提供多步骤解决方案。它们能够处理大型数据集，以提供高级分析、实时决策和优化的工作流程。

生成式AI如何为AEC行业的早期设计阶段做出贡献？ 生成式人工智能对于激发早期设计理念很有用。像内梅特谢克的人工智能可视化工具这样的工具可以创建图像，让建筑师在几秒钟内探索建筑风格和材料。最新的图像生成模型允许更精确的重新设计——例如，交互式调整立面材料或添加人员。

我们还看到了将2D输入转换为3D模型的早期工具。例如，IFC提示可以从简单的描述中创建结构化的BIM数据——但架构质量仍然有限。人工智能还可以帮助创建房间簿和理解标准，帮助在早期阶段塑造设计质量。

人工智能如何影响参数化和计算设计？ 未来在于机器学习等统计方法和参数建模等逻辑方法的融合。

有两个有希望的方向：第一，从人工智能适应建筑模型上下文的参数模型生成代理；第二，使人工智能能够从传统或非参数CAD模型生成新的参数模型。

然而，我不相信我们会在未来三年内看到能够在人类质量水平上自主处理完整设计和工程过程的通用人工智能。

人工智能如何与BIM结合使用？ 人工智能正在成为BIM工作流程的核心部分。对话工具允许用户直接查询BIM数据库——例如，用于提取数量或定位元素。

人工智能还有助于将内部标准映射到特定项目的需求，目前这是一个手动且容易出错的过程。模型丰富是另一个领域，自动化绘图生成仍然是最耗时的任务之一。

人工智能如何支持可持续性和更绿色的建筑实践？ 提供可持续设计比复杂更耗时。人工智能可以简化其中许多任务——例如将建筑元素分类为材料系统或提出合适的材料和建筑解决方案。

在乔治·内梅特谢克研究所，我们也在研究人工智能如何支持AEC行业成为循环经济。人工智能处理传感器数据的能力可能有助于在不进行破坏性测试的情况下评估混凝土元素的结构健康状况——这对于监测钢筋的腐蚀很有用。

行业是否应该意识到任何道德和监管问题？ 数据隐私和知识产权是人工智能的关键问题。 法规有助于确保负责任地处理客户数据。例如，在Allplan，我们承诺不使用客户数据来训练AI模型，并根据严格的欧洲法律保护这一点。

信任和透明度至关重要。随着人工智能变得更加根深蒂固，明确的道德标准对于建立长期信心至关重要。

AEC公司在尝试实施人工智能时面临哪些挑战？ 优先级是一个重大挑战——今天看起来很创新的东西明天可能会被另一个工具取代。这就是为什么专注于特定领域的解决方案至关重要。

另一个障碍是干净的结构化数据。没有它，即使是最好的人工智能工具也无法提供有意义的结果。数据质量就是一切。

您会给刚刚开始探索人工智能的AEC公司什么建议？ 目前最有价值的步骤是组织和整合数据。人工智能工具正在迅速发展，但它们的有效性取决于它们使用的数据的质量和结构。

确保您的项目信息可访问、一致并在您的控制之下。有了这个基础，您将准备好利用最新的工具和创新。

最后，AEC行业的AI最让您兴奋的是什么？ 我们目前正在经历人类历史上最重大、影响最深远的技术发展的演变。每周都会带来人工智能的突破，这在几个月前似乎是不可能的。几十年前的问题现在正在用人工智能解决。

真正的机会在于让人工智能真正可用——改变我们的设计和构建方式，不是在理论上，而是在CAX实践中。AEC的未来正在今天被塑造。

*请注意，这是一个商业简介。