建筑行業(yè)+AI專題報(bào)告-浪潮已至整裝待發(fā)BIM：全生命周期+數(shù)字智能化助力行業(yè)轉(zhuǎn)型建筑信息化助力行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，持續(xù)滲透可期BIM是適應(yīng)建筑全生命周期數(shù)字化管理的有效工具。根據(jù)住建部《建筑信息模型應(yīng)用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)》，BIM（BuildingInformationModeling）的全稱為建筑信息模型，具體指在建設(shè)工程及設(shè)施全生命周期內(nèi)，對(duì)其物理和功能特性進(jìn)行數(shù)字化表達(dá)，并依此設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)的過(guò)程和結(jié)果的總稱。由上定義可知，BIM的內(nèi)涵至少包括以下2個(gè)方面：1）全生命周期應(yīng)用：對(duì)于建設(shè)工程項(xiàng)目一般包括規(guī)劃、設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)、維護(hù)、拆除、再利用等多個(gè)階段，可通過(guò)BIM對(duì)每一階段進(jìn)行管理；2）數(shù)字化表達(dá)：項(xiàng)目全生命周期會(huì)產(chǎn)生大量信息（如建筑結(jié)構(gòu)、管線排布、機(jī)電設(shè)備位置等信息），BIM采用數(shù)字化的方式（如三維模型）將其捕捉并加以應(yīng)用。BIM解決的主要問(wèn)題是捕捉建筑全生命周期的各類信息，并將各環(huán)節(jié)打通，以數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。建筑工程項(xiàng)目在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的工程組織結(jié)構(gòu)和流程無(wú)法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)和及時(shí)的捕捉，因而效率的提升主要依賴人的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)BIM對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，打通建筑全生命周期的各個(gè)節(jié)點(diǎn)，相比于傳統(tǒng)工程組織方式，BIM至少在以下方面能夠做到更優(yōu)化：1）2D到3D，減少圖紙碰撞。碰撞指建筑的某些部件存在空間重疊的情況，傳統(tǒng)建筑設(shè)計(jì)采用二維圖紙，可視化程度不佳，各專業(yè)協(xié)同不足，容易出現(xiàn)此類問(wèn)題，通過(guò)BIM對(duì)建筑進(jìn)行三維建模，可以更加直觀地對(duì)碰撞進(jìn)行檢查，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題。2）3D到“4D”，對(duì)全生命周期的各階段進(jìn)行模擬和規(guī)劃。“4D”指在3D基礎(chǔ)上增加時(shí)間維度，因而可以對(duì)整個(gè)生命周期進(jìn)行捕捉，如在設(shè)計(jì)建模完善之后，可根據(jù)結(jié)構(gòu)及所需物料進(jìn)行施工模擬，制定施工方案/進(jìn)度規(guī)劃，通過(guò)模擬降低資源沖突、施工變更的可能。3）“4D”到“5D”，優(yōu)化和控制建設(shè)成本。“5D”在“4D”基礎(chǔ)上增加了成本屬性，如工程所需物料價(jià)格、人力成本信息等，根據(jù)BIM提供的建筑模型和施工進(jìn)度規(guī)劃，可對(duì)成本進(jìn)行精確度量，進(jìn)而評(píng)估項(xiàng)目收益。4）“5D”到“6D”，數(shù)據(jù)打通各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全生命周期管理。例如在設(shè)計(jì)階段利用BIM中的勘察數(shù)據(jù)對(duì)建筑風(fēng)環(huán)境、光環(huán)境等方面進(jìn)行模擬以獲得最優(yōu)化的節(jié)能布局，將BIM數(shù)據(jù)傳遞至資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)端，可更高效地支持項(xiàng)目運(yùn)行。強(qiáng)化建筑工程各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)捕捉，更好地指引生產(chǎn)和運(yùn)營(yíng)是建筑業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的大趨勢(shì)，政策上也對(duì)BIM開(kāi)展了各項(xiàng)鼓勵(lì)措施，包括定量指標(biāo)要求、各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的制定完善，以及發(fā)展規(guī)劃等。2015年住建部《關(guān)于推進(jìn)建筑信息模型應(yīng)用的指導(dǎo)意見(jiàn)》提出到2020年末，以下新立項(xiàng)項(xiàng)目勘察設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)營(yíng)維護(hù)中，集成應(yīng)用BIM的項(xiàng)目比率達(dá)到90%：

以國(guó)有資金投資為主的大中型建筑；申報(bào)綠色建筑的公共建筑和綠色生態(tài)示范小區(qū)。并在整個(gè)“十三五”期間進(jìn)行了大量標(biāo)準(zhǔn)編制工作，如《建筑信息模型應(yīng)用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)》《建筑信息模型分類和編碼標(biāo)準(zhǔn)》《建筑信息模型施工應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)》《建筑信息模型設(shè)計(jì)交付標(biāo)準(zhǔn)》《建筑工程設(shè)計(jì)信息模型制圖標(biāo)準(zhǔn)》等一系列標(biāo)準(zhǔn)。商業(yè)模式方面，目前處于發(fā)展早期，變現(xiàn)方式多樣化。BIM技術(shù)可通過(guò)多種方式實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)，如最為基礎(chǔ)的翻模收費(fèi)、基于BIM的設(shè)計(jì)收費(fèi)、BIM+EPC工程管理、BIM相關(guān)咨詢服務(wù)、軟件相關(guān)費(fèi)用等。Transformer模型點(diǎn)亮AI未來(lái)人工智能（AI）是利用計(jì)算機(jī)模擬人類智能行為科學(xué)的統(tǒng)稱。AI訓(xùn)練計(jì)算機(jī)使其能夠完成自主學(xué)習(xí)、判斷、決策等人類智能行為。目前，AI涉及的主要產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有：1）應(yīng)用層：屬于場(chǎng)景行業(yè)+AI，如智能醫(yī)療、智能安防、智慧教育，智能工廠智能家居等，可以將AI應(yīng)用到所在行業(yè)；2）技術(shù)層：主要研究通用技術(shù)，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、文本識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等，其中AI的通用技術(shù)離不開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)；3）基礎(chǔ)層：

主要做芯片、云計(jì)算、框架等方向。Transformer是一類由一些架構(gòu)特征定義的深度學(xué)習(xí)模型。首次出現(xiàn)在谷歌研究人員于2017年發(fā)表的著名論文《AttentionisAllyouNeed》中。最初的Transformer是為語(yǔ)言翻譯而設(shè)計(jì)的，特別是從英語(yǔ)到德語(yǔ)。但是，通過(guò)原先的研究論文就可以看出，該架構(gòu)可以很好地推廣到其他語(yǔ)言任務(wù)。這一特別的趨勢(shì)很快就引起了研究界的注意，研究者發(fā)現(xiàn)它們能夠快速適應(yīng)其他任務(wù)，也就是遷移學(xué)習(xí)。在語(yǔ)言模型領(lǐng)域中，基于transformer模型開(kāi)發(fā)的GPT模型近期爆火，同樣基于此模型的BERT模型在語(yǔ)義分析，句子預(yù)測(cè)和實(shí)體識(shí)別等任務(wù)中達(dá)到了業(yè)界里頂尖的效果。Transformer模型的結(jié)構(gòu)由以下幾個(gè)部分組成：1）編碼器（encoder）和解碼器

（decoder）：編碼器接收輸入序列，并生成序列的高效表示；解碼器接收編碼器的輸出，并生成最終的輸出；2）多頭注意力：Transformer模型使用了多頭注意力機(jī)制，以計(jì)算序列中各個(gè)位置之間的關(guān)系；3）Feed-Forward層：Transformer模型還包括一個(gè)或多個(gè)全連接的Feed-Forward層，用于對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性轉(zhuǎn)換；4）殘差連接和歸一化：Transformer模型使用殘差連接和歸一化，以提高模型的效果并防止過(guò)擬合；5）預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型：Transformer模型可以通過(guò)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型來(lái)提高其在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的效果。GPT模型是基于純解碼器的Transformer自生成語(yǔ)言模型。近來(lái)在文字生產(chǎn)領(lǐng)域大紅大紫的GPT模型，就是采用了Transformer解碼器的結(jié)構(gòu)。其核心思想是，通過(guò)使用市面上存在的大量文本數(shù)據(jù)例如小說(shuō)，教科書(shū)，貼吧論壇，開(kāi)源代碼等內(nèi)容進(jìn)行無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，再根據(jù)具體任務(wù)，輸入少量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。目前，GPT-3模型規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了驚人的1750億參數(shù)，能讓人類無(wú)法識(shí)別出是否是AI生成的文字，還能生成非常成熟且高效的代碼，但其背后的底層結(jié)構(gòu)還是來(lái)自于Transformer模型。在過(guò)去的幾年中，Transformer模型經(jīng)過(guò)不斷開(kāi)發(fā)拓展，已經(jīng)可以應(yīng)用于不同的領(lǐng)域。在Transformer模型設(shè)計(jì)之初被應(yīng)用于的自然語(yǔ)言模型領(lǐng)域，該模型目前可用于機(jī)器翻譯、文本預(yù)測(cè)、文本生成、文本分類、句子關(guān)系分析等功能。此外，在自然語(yǔ)言模型領(lǐng)域之外，Transformer模型可以用于聲音識(shí)別，識(shí)別語(yǔ)音中的單詞和語(yǔ)句；可以用于時(shí)序預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)未來(lái)的事件；可以用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)，進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)。總的來(lái)說(shuō)，Transformer模型因其優(yōu)秀的遷移學(xué)習(xí)能力，而在多個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。Transform模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用有望拓展BIM功能。受到Transformer論文中使用自注意力機(jī)制來(lái)挖掘文本中的長(zhǎng)距離相關(guān)依賴的啟發(fā)，很多計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的任務(wù)提出使用自注意力機(jī)制來(lái)有效克服卷積歸納偏差所帶來(lái)的局限性。在目標(biāo)檢測(cè)、視頻分類、圖像分類和圖像生產(chǎn)等多個(gè)領(lǐng)域，Transformer模型都帶來(lái)了長(zhǎng)足的進(jìn)步，甚至超越該領(lǐng)域SOTA解決方案的效果。在《ImageTransformer》論文中，使用基于Transformer模型的算法計(jì)算得生成的圖片，可以很好的預(yù)測(cè)圖片的像素值。未來(lái)，隨著對(duì)Transformer模型的深入研究，有望提升BIM系統(tǒng)的功能。AI生態(tài)下的建筑全生命周期產(chǎn)業(yè)鏈建筑業(yè)一直是數(shù)字化進(jìn)程較慢的行業(yè)，AI有望重塑建筑設(shè)計(jì)、建造與運(yùn)營(yíng)方式。AI之中機(jī)器學(xué)習(xí)作為一個(gè)重要子集，可以通過(guò)整合海量的數(shù)據(jù)信息，管控制造、施工過(guò)程。由于建筑行業(yè)本身的復(fù)雜環(huán)境，建筑業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程和汽車等制造業(yè)相比進(jìn)展緩慢。Bim的落地、深度學(xué)習(xí)的不斷優(yōu)化促使AI逐步滲透進(jìn)建筑項(xiàng)目的全生命周期之中，包括設(shè)計(jì)、采購(gòu)施工、運(yùn)營(yíng)資管、商業(yè)模式等方面。其中生成式設(shè)計(jì)提供更廣闊優(yōu)質(zhì)的篩選模型、智能機(jī)器人可以更精準(zhǔn)定位定時(shí)定速設(shè)備機(jī)器、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控可以有效實(shí)時(shí)檢測(cè)現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并提高施工安全系數(shù)，同時(shí)促使場(chǎng)外操作施工、運(yùn)維成為可能。2023年，隨著ChatGP、TMidJourney等新技術(shù)的爆發(fā)，建筑AIGC領(lǐng)域再一次回到視野。研究歷程上看，AIGC（AIGeneratedContent）領(lǐng)域最先記錄的數(shù)據(jù)格式即文本與2D圖像。這意味著可以將建筑學(xué)中的文本和圖像進(jìn)行解碼編碼，記錄建筑中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)信息。解碼編碼的過(guò)程即建筑語(yǔ)義提取——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)編碼的過(guò)程。其中文本到圖像的研究始于2015年前后，技術(shù)轉(zhuǎn)折發(fā)生在2022年，OpenAI的DALL-E2、GoogleBrain的Imagen和StabilityAI的StableDiffusion逐漸接近真實(shí)照片和人類繪畫(huà)的質(zhì)量，其所共用的都是預(yù)訓(xùn)練模型ContrastiveLanguage-ImagePretraining(CLIP)，發(fā)布于2021年1月。CLIP采用transformer文本編碼器，可以計(jì)算圖像和文本的語(yǔ)義向量的相似程度，將圖像用文本描述出來(lái)。設(shè)計(jì)：AI識(shí)別/分析/優(yōu)化促進(jìn)自動(dòng)化介入到建筑方面，AI對(duì)建筑尤其是設(shè)計(jì)領(lǐng)域的輔助作用逐漸顯現(xiàn)。傳統(tǒng)建筑設(shè)計(jì)行業(yè)的問(wèn)題日益顯現(xiàn)：業(yè)主方和設(shè)計(jì)人員需要多輪次溝通和反復(fù)修改才能達(dá)成相對(duì)滿意的設(shè)計(jì)方案；設(shè)計(jì)本身需要考慮的維度很多，隨著零碳減排的國(guó)家要求逐步落實(shí)和精細(xì)化設(shè)計(jì)的市場(chǎng)需求轉(zhuǎn)變，設(shè)計(jì)要納入更多元的角度統(tǒng)籌方案；布局調(diào)整優(yōu)化的實(shí)時(shí)檢測(cè)與修正。基于此，AI識(shí)別、AI分析、AI優(yōu)化是設(shè)計(jì)領(lǐng)域重要的技術(shù)布局。AI識(shí)別：2022年5月，MidJourney技術(shù)爆發(fā)，MatiasdelCampo，DanielKoehler等人開(kāi)始發(fā)布基于該技術(shù)的設(shè)計(jì)作品。6月底，上海DigitalFUTURES上ZHACODE導(dǎo)師們分享了基于MidJourney的方案生成。現(xiàn)階段有兩種圖像生成框架：

1）扎哈事務(wù)所的方案生成方式為已有某種rule-based3D模型生成方法——隨機(jī)生成方案——將方案的截圖導(dǎo)出到CLIP模型中，轉(zhuǎn)換成語(yǔ)義向量——人為手動(dòng)輸文本信息，例如:“我想要扎哈風(fēng)格的酒店”，文本信息被CLIP轉(zhuǎn)換成語(yǔ)義向量——兩個(gè)語(yǔ)義向量進(jìn)行對(duì)比——遺傳算法優(yōu)化迭代完成設(shè)計(jì)。2）佛羅里達(dá)大學(xué)的一項(xiàng)研究中，研究人員首先用他們事先有的CEM方法隨機(jī)生成400個(gè)結(jié)構(gòu)形式來(lái)構(gòu)成數(shù)據(jù)集——通過(guò)人工標(biāo)注建立NLP技術(shù)和CEM（一種基于圖形靜態(tài)的找形方法）之間的關(guān)系——最后建立生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），可以通過(guò)輸入的文本預(yù)測(cè)建筑結(jié)構(gòu)形態(tài)。在最終的生成模型中，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的搭建具有極高的完成度，擺脫了既有的rule-based的結(jié)構(gòu)生成算法，沒(méi)有走遺傳算法優(yōu)化的路。AI分析：基于對(duì)項(xiàng)目的有效識(shí)別，針對(duì)住宅、商場(chǎng)等常用民用建筑類型，基于綠色低碳與居住舒適度的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，具體將從自然通風(fēng)、舒適度、日光系數(shù)、區(qū)域照度、空間利用率和視野開(kāi)闊度六個(gè)科技維度對(duì)戶型進(jìn)行評(píng)估，并將評(píng)估結(jié)果以二維圖紙、三維模型的方式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。在應(yīng)用層面上，可以協(xié)助客戶進(jìn)行項(xiàng)目方案量化分析，比如通過(guò)對(duì)房企全線住宅產(chǎn)品的評(píng)估可以得到不同價(jià)值評(píng)估系數(shù)，協(xié)助房企提升產(chǎn)品品質(zhì)。AI優(yōu)化：是基于前序識(shí)別與分析后的進(jìn)一步尋優(yōu)迭代，即基于已有內(nèi)容重新生成更優(yōu)的成果。結(jié)構(gòu)優(yōu)化上，一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型被訓(xùn)練并用作一個(gè)快速評(píng)估器，以幫助進(jìn)化算法找到最優(yōu)設(shè)計(jì)，評(píng)估和優(yōu)化結(jié)構(gòu)性能和可施工性，從而在幾乎無(wú)限的解空間中找到最佳的解決方案。在實(shí)際項(xiàng)目操作過(guò)程中，根據(jù)不同方式生成組件和特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，通過(guò)多目標(biāo)迭代優(yōu)化算法來(lái)尋找更好的建筑設(shè)計(jì)變體，在短時(shí)間內(nèi)驗(yàn)證和評(píng)估設(shè)計(jì)方案。生成的組建模塊可以包括自動(dòng)生成模塊：建筑物生成、圖底生成、景觀生成、交通體系生成；數(shù)據(jù)分析模塊：視野分析、結(jié)構(gòu)合理性分析、場(chǎng)地舒適度分析、空間群集；實(shí)用工具模塊：設(shè)計(jì)變體性能評(píng)估、風(fēng)模擬。在布局階段，根據(jù)具體項(xiàng)目要求，引入不同設(shè)計(jì)理念測(cè)試多種布局，找尋最合適的方向。施工：計(jì)算機(jī)視覺(jué)+模型+智能機(jī)械引領(lǐng)變革計(jì)算機(jī)視覺(jué)：讓機(jī)器用“眼睛”理解施工計(jì)算機(jī)視覺(jué)（ComputerVision）是研究如何采用機(jī)器“看”的科學(xué)，通過(guò)對(duì)采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場(chǎng)景的三維信息，讓計(jì)算機(jī)能感知環(huán)境，其應(yīng)用范圍覆蓋航空航天、醫(yī)療診斷、土木建筑等各個(gè)領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)為結(jié)構(gòu)施工質(zhì)量的檢測(cè)方式創(chuàng)造新的可能。鋼結(jié)構(gòu)和鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)作為土木工程領(lǐng)域最主要的兩種結(jié)構(gòu)形式，其施工階段的質(zhì)量控制和缺陷識(shí)別是保障結(jié)構(gòu)安全性的重要環(huán)節(jié)。由于圖像捕捉到的視覺(jué)信息與人員觀測(cè)到的場(chǎng)景信息相似，可利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法對(duì)結(jié)構(gòu)表面損傷進(jìn)行檢測(cè)。同時(shí)由于在此過(guò)程中采用了穩(wěn)定的圖像特征分析和提取算法，可以最大程度降低或消除人工檢測(cè)中主觀意識(shí)的影響，從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)自動(dòng)化、智能化，并保證了檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定。具體而言包括以下場(chǎng)景：1）鋼結(jié)構(gòu)焊縫連接質(zhì)量檢測(cè)鋼材焊接本質(zhì)上是一個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程，其中一個(gè)或者幾個(gè)變量出現(xiàn)波動(dòng)均會(huì)使得焊接后的焊縫幾何尺寸不符合要求或者表面出現(xiàn)咬邊、焊瘤、弧坑等缺陷，這些缺陷輕則影響結(jié)構(gòu)美觀，重則導(dǎo)致重大事故發(fā)生。計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為一種非接觸性檢測(cè)方式，具有高靈敏、高精度等特點(diǎn)，在焊縫質(zhì)量檢測(cè)中得到了廣泛應(yīng)用。根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，傳統(tǒng)人眼檢測(cè)的焊點(diǎn)不合格檢出率為65%，而AI智能檢測(cè)的焊點(diǎn)不合格檢出率高達(dá)98%。焊縫成形尺寸測(cè)量一般基于主動(dòng)視覺(jué)完成，最常用的手段是線性結(jié)構(gòu)光測(cè)量，即首先由激光發(fā)射器發(fā)射出具有特定形狀的結(jié)構(gòu)光到需要被測(cè)量的物體表面，之后攝像機(jī)將投射在物體表面的結(jié)構(gòu)光進(jìn)行采集并進(jìn)行一系列后續(xù)處理可以得到被測(cè)物體的三維坐標(biāo)和形狀特征。焊縫表面缺陷檢測(cè)一般基于被動(dòng)視覺(jué)來(lái)實(shí)現(xiàn)，即直接模擬工人視角來(lái)對(duì)焊縫表面缺陷進(jìn)行檢測(cè)，從而獲得大量的焊縫表面信息。2）混凝土結(jié)構(gòu)表面裂縫識(shí)別混凝土是一種由水、粗細(xì)骨料、膠凝材料拌和養(yǎng)護(hù)而成的人工石材，常由建筑工人在施工現(xiàn)場(chǎng)拌合澆筑，操作不當(dāng)易出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題，比如在材料方面可能出現(xiàn)水灰比、顆粒級(jí)配使用不當(dāng)?shù)惹闆r，在澆筑方面可能出現(xiàn)澆筑速度，養(yǎng)護(hù)溫度不合規(guī)定等問(wèn)題，最終混凝土出現(xiàn)裂縫，對(duì)結(jié)構(gòu)安全產(chǎn)生隱患。基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)構(gòu)裂縫檢測(cè)技術(shù)在近年迅速發(fā)展，已有大量研究者采用基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)和基于特征的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)結(jié)構(gòu)裂縫進(jìn)行提取和分析。但由上述視覺(jué)方法獲取的裂縫檢測(cè)數(shù)據(jù)常包含大量噪聲，嚴(yán)重影響檢測(cè)結(jié)果的可使用性。因此目前深度學(xué)習(xí)方法已被引入裂縫視覺(jué)檢測(cè)領(lǐng)域，用以取代傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)和基于特征的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景下土木基礎(chǔ)設(shè)施裂縫的高精度檢測(cè)。三維掃描：深度融合BIM，創(chuàng)造建筑的數(shù)字世界三維掃描技術(shù)以激光測(cè)距原理為基礎(chǔ)，快速獲取物體表面大量而密集的點(diǎn)的坐標(biāo)等信息，相當(dāng)于一個(gè)高速測(cè)量的全站儀，其成果表現(xiàn)為點(diǎn)云數(shù)據(jù)。與全站儀相比，三維掃描可自動(dòng)化地快速測(cè)量海量的點(diǎn)，在常規(guī)方法需要較多控制點(diǎn)的異形結(jié)構(gòu)測(cè)量中，可大大提高測(cè)量效率。同時(shí)，與設(shè)計(jì)模型不同，點(diǎn)云數(shù)據(jù)真實(shí)反映了掃描對(duì)象的狀態(tài)，包含制造誤差、施工誤差、結(jié)構(gòu)變形等信息。三維掃描技術(shù)在施工中的具體應(yīng)用包括以下方面：1）深化設(shè)計(jì)。以先期施工的土建點(diǎn)云模型為依據(jù)得到修正后的BIM模型，隨后進(jìn)行機(jī)電、幕墻等深化設(shè)計(jì)，可減少因施工誤差引起的結(jié)構(gòu)碰撞。2）變形監(jiān)測(cè)。通過(guò)定期連續(xù)的掃描工作可獲得被監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)在不同時(shí)間的幾何信息，進(jìn)而獲取被監(jiān)測(cè)結(jié)構(gòu)的變形情況，例如基坑沉降監(jiān)測(cè)、建筑變形監(jiān)測(cè)和擋土墻位移監(jiān)測(cè)等。3）質(zhì)量檢查。通過(guò)對(duì)比點(diǎn)云模型與BIM模型，可測(cè)量出實(shí)際結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)圖紙間的誤差，從而進(jìn)行施工質(zhì)量（如平整度和垂直度）檢查。高精度的三維掃描還可用于缺陷檢查，如外保溫系統(tǒng)空鼓、脫落等問(wèn)題。4）進(jìn)度控制。三維掃描技術(shù)可以進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)土方量等工程量的統(tǒng)計(jì)，并可與BIM模型結(jié)合確定各個(gè)施工階段的工作量，通過(guò)連續(xù)定期掃描以控制施工進(jìn)度。5）既有結(jié)構(gòu)改造修復(fù)。三維掃描技術(shù)可在既有結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖紙缺失的情況下，通過(guò)逆向工程方法得到既有結(jié)構(gòu)的BIM模型，進(jìn)而為既有結(jié)構(gòu)改造修復(fù)提供依據(jù)。建筑機(jī)器人與智能設(shè)備：工廠與現(xiàn)場(chǎng)的雙重革命建筑機(jī)器人和智能裝備可以按照計(jì)算機(jī)程序或人類的指令自動(dòng)執(zhí)行建筑施工工作，代替或協(xié)助人完成施工任務(wù)。具體用于以下方面：

1）預(yù)制構(gòu)件制造。在預(yù)制構(gòu)件制造工廠中，生產(chǎn)環(huán)境較為簡(jiǎn)單，為智能制造技術(shù)應(yīng)用提供了便利。智能裝備和智能機(jī)器人現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)工廠等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)的智能化與自動(dòng)化。例如在廈門新會(huì)展中心項(xiàng)目中，多達(dá)40萬(wàn)件的鋼結(jié)構(gòu)部件大部分來(lái)自鄭州寶冶鋼構(gòu)5G智能工廠。鄭州寶冶鋼構(gòu)為中冶旗下上海寶冶專業(yè)品牌公司，聚焦裝配式鋼結(jié)構(gòu)建筑及中高端鋼結(jié)構(gòu)市場(chǎng)，在鄭州以“高起點(diǎn)、高標(biāo)準(zhǔn)、高定位”的要求規(guī)劃建設(shè)了智能化生產(chǎn)線，并結(jié)合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、BIM等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)鋼構(gòu)制造最復(fù)雜工序的無(wú)人化，效率達(dá)人工3倍以上。2）施工機(jī)械改造。對(duì)現(xiàn)有施工機(jī)械進(jìn)行智能化改造是實(shí)現(xiàn)工程施工自動(dòng)化的途徑之一，目前已有對(duì)推土機(jī)、挖掘機(jī)、裝載機(jī)、壓路機(jī)等設(shè)備的智能化改造，增加自動(dòng)控制模塊，結(jié)合BIM、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)械的自動(dòng)控制，工人無(wú)需操作或僅進(jìn)行簡(jiǎn)單的操作即可完成相應(yīng)的施工過(guò)程。例如韓國(guó)迪萬(wàn)倫（DEVELON）公司為提出ConceptX智能解決方案，將通訊技術(shù)（ICT）和人工智能技術(shù)融合，推進(jìn)施工現(xiàn)場(chǎng)智能化實(shí)現(xiàn)重要突破，達(dá)到提升工作效率，節(jié)約費(fèi)用，降低危險(xiǎn)系數(shù)等一系列客戶需求，為客戶創(chuàng)造更多的附加價(jià)值。運(yùn)維：聚焦數(shù)字孿生，為傳統(tǒng)建筑運(yùn)維破局傳統(tǒng)建筑運(yùn)維往往存在大量問(wèn)題。在建筑設(shè)施的全生命周期中，運(yùn)營(yíng)階段所占時(shí)間最長(zhǎng)，花費(fèi)最高，維護(hù)管理的缺失還會(huì)導(dǎo)致建筑使用壽命縮短，資產(chǎn)受損。同時(shí)傳統(tǒng)的建筑運(yùn)維管理存在著大量問(wèn)題，例如建筑數(shù)據(jù)海量復(fù)雜，無(wú)法流轉(zhuǎn)；建筑內(nèi)子系統(tǒng)繁多，互不支持；事后處理運(yùn)維模式，無(wú)法預(yù)警等。數(shù)字孿生技術(shù)為建筑運(yùn)維模式破局提供了新的契機(jī)。建筑信息化正在進(jìn)入以數(shù)據(jù)深度挖掘和融合應(yīng)用的智能化新階段，將多元異構(gòu)數(shù)據(jù)全面打通并賦能建筑運(yùn)維至關(guān)重要。為此，數(shù)字孿生技術(shù)提供了新的契機(jī)。數(shù)字孿生（digitaltwin）是指充分利用物理模型、傳感器、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多尺度的仿真過(guò)程，它作為虛擬空間中對(duì)實(shí)體產(chǎn)品的鏡像，反映了相對(duì)應(yīng)物理實(shí)體產(chǎn)品的全生命周期過(guò)程。數(shù)字孿生和仿真模型的區(qū)別在于數(shù)字孿生具有演化性，數(shù)字孿生會(huì)不斷接收實(shí)際物體的各類信息，實(shí)時(shí)調(diào)整狀態(tài)，努力達(dá)到與實(shí)際物體實(shí)時(shí)對(duì)應(yīng)的狀態(tài)。基于數(shù)字孿生技術(shù)，可以構(gòu)建智慧平臺(tái)以更好地為建筑運(yùn)行提供立體感知，呈現(xiàn)直觀可視的管理界面，提高運(yùn)維效率。通過(guò)數(shù)字化技術(shù)得到的數(shù)字建筑，可將空間位置特性與設(shè)備管理、故障處理、物業(yè)運(yùn)營(yíng)、消防應(yīng)急等信息高效結(jié)合，全面提升建筑運(yùn)維管理效率。同時(shí)過(guò)去分專業(yè)各自為陣的建筑運(yùn)維方式也被打破，由智慧運(yùn)維平臺(tái)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)運(yùn)維模式，打通暖通、強(qiáng)電、弱電、安保、給排水等多個(gè)專業(yè)系統(tǒng)，融合且高效。具體而言，基于數(shù)字孿生技術(shù)的智慧平臺(tái)可用于以下方面：1）建筑節(jié)能。智慧運(yùn)維平臺(tái)對(duì)建筑整體及關(guān)鍵設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)能耗數(shù)據(jù)采集，然后對(duì)分類能耗、區(qū)域能耗、逐時(shí)能耗、逐日能耗、實(shí)時(shí)COP等進(jìn)行可視化分析，為能耗統(tǒng)計(jì)、節(jié)能減排提供數(shù)據(jù)支持。通過(guò)對(duì)龐大的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，更可以提前發(fā)現(xiàn)異常狀態(tài)，“主動(dòng)式”提供預(yù)防和改進(jìn)方案。2）應(yīng)急感知。在建筑關(guān)鍵區(qū)域部署具有圖像識(shí)別功能的視頻設(shè)備，智慧運(yùn)維平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)在三維空間中定位和查找視頻設(shè)備，實(shí)時(shí)調(diào)取及監(jiān)控當(dāng)前及歷史視頻畫(huà)面，通過(guò)視頻AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)白名單告警、徘徊告警等功能，減少人員巡視和排班強(qiáng)度，全面提升安防工作效率，提升綜合安防能力。3）人居環(huán)境。在建筑內(nèi)部及外部安裝物聯(lián)網(wǎng)IOT傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫度、濕度、PM2.5、CO?等空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)，在數(shù)字空間中提供建筑、樓層、房間多層級(jí)展現(xiàn)環(huán)境數(shù)據(jù)。當(dāng)溫度變化超過(guò)閾值時(shí)，聯(lián)動(dòng)空調(diào)機(jī)組調(diào)節(jié)運(yùn)行功率和室內(nèi)溫度，營(yíng)造舒適的室內(nèi)環(huán)境。4）物業(yè)管理。實(shí)現(xiàn)物業(yè)經(jīng)營(yíng)、運(yùn)營(yíng)、設(shè)備、資產(chǎn)數(shù)據(jù)在智慧平臺(tái)上的統(tǒng)計(jì)分析，方便物業(yè)經(jīng)營(yíng)決策。通過(guò)查看樓層和空間使用信息，查看租戶信息和出租率，打造友好空間，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)增值，提升客戶粘性和服務(wù)口碑。同時(shí)提供訪客預(yù)約、停車服務(wù)、會(huì)議室預(yù)約等多種便民措施。浪潮已至，關(guān)注行業(yè)機(jī)遇在零碳節(jié)能環(huán)保需求攀升、智能化數(shù)字化建造日益蓬勃的當(dāng)下，BIM是適應(yīng)建筑全生命周期數(shù)字化管理的有效工具。BIM捕捉建筑全生命周期的各類信息，將各環(huán)節(jié)打通，以數(shù)據(jù)對(duì)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。從“2D”到“6D”，數(shù)據(jù)打通各個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全生命周期管理。從設(shè)計(jì)階段對(duì)建筑風(fēng)環(huán)境、光環(huán)境等方面進(jìn)行模擬、獲得最優(yōu)化的節(jié)能布局，以及將BIM數(shù)據(jù)傳遞至資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)和維護(hù)端，實(shí)現(xiàn)更高效的項(xiàng)目運(yùn)行。未來(lái)建筑領(lǐng)域BIM與AI有望長(zhǎng)效結(jié)合，持續(xù)助力建筑行業(yè)全生命周期產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展，在此基礎(chǔ)上相關(guān)標(biāo)的均可關(guān)注。華設(shè)集團(tuán)：公司在交通和城市建設(shè)領(lǐng)域提供全國(guó)領(lǐng)先的數(shù)字化整體解決方案，融合先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)、工程技術(shù)和行業(yè)洞察，圍繞“數(shù)字設(shè)計(jì)、數(shù)字孿生、智慧場(chǎng)景”，在規(guī)劃咨詢、工程勘察設(shè)計(jì)、數(shù)字智慧、綠色環(huán)保等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供一流的產(chǎn)品和服務(wù)，包括：

1）規(guī)劃咨詢業(yè)務(wù)——充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)提升智庫(kù)規(guī)劃咨詢能力。公司擁有交通運(yùn)輸部綜合交通運(yùn)輸大數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用技術(shù)研發(fā)中心，擁有深度挖掘龐大的數(shù)據(jù)資源及其潛在價(jià)值的分析能力，依托大數(shù)據(jù)和數(shù)字模型，建立了基于多源大數(shù)據(jù)綜合交通分析平臺(tái)，支撐了全國(guó)400多個(gè)城市群/都市圈、省域、區(qū)域、城市及片區(qū)等各類戰(zhàn)略規(guī)劃、綜合規(guī)劃及各專項(xiàng)規(guī)劃落地。2）工程數(shù)字化設(shè)計(jì)——基于BIM+GIS的正向設(shè)計(jì)和數(shù)字模型交付。公司設(shè)計(jì)了全國(guó)及海外超過(guò)6,000公里高速公路、1,000余公里城市快速路和主干道、300多座特大型橋梁、3,200公里四級(jí)以上內(nèi)河干線航道和沿海航道、80余座各類船閘、近1000公里的鐵路、11個(gè)城市超過(guò)550公里的地鐵，民航評(píng)審項(xiàng)目覆蓋七大管理局，覆蓋24個(gè)省、市、區(qū)79個(gè)機(jī)場(chǎng)。公司依托工程數(shù)字化技術(shù)中心，推動(dòng)工程設(shè)計(jì)向基于BIM+GIS的“全生命周期”正向設(shè)計(jì)和數(shù)字化交付轉(zhuǎn)變。3）基建數(shù)字化底座：公司向控股子公司江蘇狄諾尼信息技術(shù)有限責(zé)任公司進(jìn)行增資，增資完成后，公司合計(jì)持有股份77.5%。公司完成新一輪基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化發(fā)展規(guī)劃，繼續(xù)推進(jìn)數(shù)字勘測(cè)云平臺(tái)、數(shù)字設(shè)計(jì)云平臺(tái)、數(shù)字建造云平臺(tái)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與完善。公司圍繞基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字化構(gòu)建“四云、七線”的數(shù)字化產(chǎn)品線和平臺(tái)系統(tǒng)，打通各階段之間的信息堵點(diǎn)，提升工作效率、管理水平和決策能力。公司子公司江蘇狄諾尼發(fā)布AIRoad更新，支持輸出高清渲染效果圖和路線平縱圖。AIRoad是一款專注于方案研究的三維快速方案設(shè)計(jì)軟件，正處在不斷更新迭代中。近期重磅推出了場(chǎng)景出圖的新功能。AIRoad場(chǎng)景出圖實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)方案三維模型與設(shè)計(jì)信息的綜合展示，大大提升方案研究、工可及投標(biāo)階段的成圖效率，提高了方案的展示效果和設(shè)計(jì)品質(zhì)。華陽(yáng)國(guó)際：深耕華南市場(chǎng)、國(guó)內(nèi)知名的建筑設(shè)計(jì)科技龍頭企業(yè)。主要業(yè)務(wù)包括建筑設(shè)計(jì)、建筑科技及其延伸業(yè)務(wù)，產(chǎn)品包括居