在建筑施工中运用人工智能从4方面赋能建筑项目
- 人工智能在工程领域的应用越来越广泛，许多公司都在针对耗时的流程开发自动化解决方案。
- 在城市发展方面，挪威Spacemaker可分析噪音、风、交通和其他数据点，从而使城市更宜居。
- 人工智能工具也被用于改善模块化建筑的投标过程，改善室内布局规划以及房地产开发管理。
随着越来越多的建筑物在建造和运营过程中产生海量的数据，新的问题出现了：这些数据最适合由谁或通过什么工具来整理分类呢？答案便是人工智能，尤其是在早期的规划和设计阶段更应如此。
由人工智能和机器学习驱动的一系列新的创新，正在改变建筑工程行业。要是能在设计师开始进行迭代设计之前就利用各种自动化工具来整理场地和背景数据，不仅能消除不确定性，也有望消除风险。设计师、开发商等非编程人员还可借助这些工具，进行一些本来技术含量很高而且编程工作量很大的任务。
无论是研究项目还是商业产品，下面我们将通过一些例子来介绍人工智能在建筑设计中的应用如何为优化设计流程创造机会，让人们的创造力得到极大的发挥。
1. 应用于城市发展的人工智能
在满足个别建筑需求之余，新的人工智能工具可以将生成和迭代能力应用于城市规模的场地。一个很好的例子便是已被欧特克收购的挪威科技公司Spacemaker，这家公司提供基于云的人工智能和衍生式设计软件，帮助规划和设计团队更快地做出更明智的决策，以便从一开始就改善了可持续发展的机会。
如果应用在房地产开发项目的早期阶段，Spacemaker可以分析城市各区块内多达100项的指标：区划、景观、日光、噪音、风、道路、交通、热岛、停车等等。该软件具备风模拟功能，可用以分析建筑物的导风模式，从而利用计算流体动力学来优化设计以提高人们的舒适度。软件的噪音分析功能也能预测交通或其他声源的声级，然后根据预测结果与当地法规的规定值作比较。该平台甚至可以建议替代的建材组合，以便（例如）减轻噪音污染——这往往是被忽视的环境健康因素。
挪威奥斯陆的近9.3万平方米多功能开发项目Økern Sentrum共有1500间住宅单位，其开发商Steen & Strøm和Storebrand借助Spacemaker，对噪音级和日光量进行了优化。他们联同A-lab建筑事务所的建筑师以及城市规划方一起，将建筑设计导入Spacemaker后，成功地在最为嘈杂的住宅立面将噪音降低10%，而且光线低暗的住宅区域也减少了超过50%。即使实现了这些改进，该团队还腾出了更多可出售的房地产空间，这种反馈调节性的调整成果是罕见的。
Steen & Strøm的开发人员Peter Fossum说：“我们可以用噪音、日光等许多不同的参数来调整项目，我们可以手动修改设计方案去测试不同的假设，然后在短短几分钟内就可以查看结果。”他还补充说，Spacemaker举办的研讨会对建筑总体规划的发展大有裨益，改善了工作流程和结果。
Spacemaker也有助于规划溪流、地形等景观元素以及规模较小的项目。该软件的设计参数包括了建筑几何形状。例如，Spacemaker可以在精细的程度上，使住宅单位布局等平面图规划的设计过程实现自动化。据法国建筑事务所Valode and Pistre Architects报告，使用Spacemaker后，该事务所在设计阶段的生产力提高了35%，也因此降低了项目成本并增强了设计的多样性。
2. 利用人工智改善投标过程
总部位于美国旧金山湾区的模块化建筑公司ConXtech正在利用人工智能来掌控施工建设中最不可预测的环节之一：投标过程。
与许多建筑公司一样，ConXtech会在项目开发阶段受到业主和开发商的邀请参与投标。此时，项目的可行性尚未确定，仍有多种方案可以考虑。像ConXtech这样的公司就被迫反复地进行多次的迭代设计，结果可能在花上数百万美元后却投标失败或项目不会开建。与此同时，业主和开发商在寻求可行且具有成本效益的业务解决方案的过程中，都希望快速地得到答案。
为了缩短投标周期并降低投标成本，ConXtech与欧特克研究院（Autodesk Research）合作开发出一种投标平台的原型，该平台可根据采购材料、制造和施工的成本用人工智能来找出最具成本效益的钢结构设计。这些成本视选定的项目供应商和分包商而定，而且因项目地点而异。
在项目管理团队罗列出潜在的供应商和分包商后，该原型会通知项目的结构工程师去在三个人工智能代理器的协助下设计出最具成本竞争力的结构。第一个代理器HyperGrid（“超级网格”）结合结构工程知识和强化学习，设置立柱并为特定场地设置结构网格，这过程中会将业主和建筑师规定的要求和限制纳入考量。第二个代理器Approximator（“预测器”）借助经由4000多个建筑模拟数据点训练的图神经网络，预测各横梁和立柱的尺寸以及ConXtech连接器（即系统的固定连接）的位置。第三个代理器是Optimizer（“优化器”），其作用在于在符合当地建筑规范的前提下，对各种结构体进行优化以降低施工成本。
ConXtech的首席工程官Adam Browne说：“我们提出的这项人工智能辅助技术可以帮助处于项目前端的业主和开发商，他们无需雇用专业工程师就可以获得建筑项目的结构设计和所需材料的估算。这个设想中的产品对结构工程专业而言，可能就像法律领域的LegalZoom平台一样，即一种在线分析技术，可帮助客户在无须雇用专业人员的情况下，就可创建材料估算、设计方案和计算文档。”这项人工智能技术并不会取代结构工程工作和责任工程师的角色，这些在项目执行过程中仍然是必不可少的。
3. 人工智能应用于容积设计和规划
日本的建筑工程和房地产开发公司大林组（Obayashi）也与欧特克研究院合作设想出一种人工智能解决方案：可让建筑师输入建筑物的基本参数，然后只需极少的指导，就能获得容积估算和室内规划布局。该平台的人工智能经由大林组的2800多个欧特克Revit文件组合的子集所训练，主要应用于办公场地。
建筑物的容积代表了所需的连接性、尺寸和比例，而该人工智能工具能够理解这些需求与规划之间的抽象关系。在生成室内规划布局的过程中，设计师和客户需处理一系列的词汇参数，即指定建筑元素及其位置并说明它们之间的关系的一些简单句子。例子包括：“会议室应靠近窗户”、“为安全起见，食堂应远离实验室”。
建筑师可以向人工智能代理器说明“靠近”、“远离”等模糊概念的含义。一经学习，代理器便可快速地将设计对象放置在当前项目中的最佳位置，日后也可在不同几何布局的项目中重新使用这些高级的设计原则。
这过程与建筑师徒手绘制草图即时赢得客户是恰恰相反的。在绘制草图所需的那段时间里，设计师或建造师可以将建筑物可能长什么样的简明草案提供给潜在客户。但通过大林组的研究原型，这些潜在的设计建立于真实的时间和地点上，而且是切实可建造的。
大林组的建筑设计工程事业部总经理Yoshito Tsuji说：“我们与欧特克研究院经过长期的合作而开发出的人工智能辅助设计原型，反映了建筑师在设计过程中如何思考设计内容、设计原因和设计方式。这种人工智能与建筑师之间的协作，让我们能够更快地向客户传达设计并及时获得客户的认可。”
4. 房地产开发商的人工智能应用
建筑参数化设计通常专用于设计正式的奢华感以及壮观的建筑俯冲形状、曲线和悬臂。然而，Parafin平台采用参数化迭代设计的人工智能在规划、成本和商业可行性之间取得平衡，它可以通过生成近乎无限的衍生式设计方案来实现客观的盈利能力和绩效。该平台由美国芝加哥的开发人员Adam Hengels和迈阿密的建筑师Brian Ahmes联合开发，两人都是欧特克技术中心Outsight网络的入驻成员。
Parafin是一种基于云的衍生式设计平台，目前用于酒店开发项目。这个主要面向房地产开发商的平台有助于在早期规划阶段快速地评估潜在建筑场地的财务可行性。只要输入几个参数（客房数、停车场、场地、高度、酒店品牌要求等），它就可以生成数以百万计符合这些要求的设计方案，而且这些方案都能按财务绩效、成本等条件进行搜索。用户可在网络浏览器上通过导览图和菜单界面使用该平台。每个生成的设计方案都配有非常详细的平面图、3D视图和相关的Revit文件。
Hengels说：“开发商不需要花上数周或数月的时间，只要在短短几分钟内就可以快速地了解‘我可以在这个场地上建造什么’，还有‘它能不能带来盈利’之类的问题。”
一般来说，开发商在开发每个项目时，都需要评估数十个场地和开发机会——这个阶段难免让人还没取得房地产就已不堪重负。有了这个平台，开发商无需从现有的项目中调派人手组成团队来评估新场地并确定可行性，从而节省了关键的劳动时间。此外，它还节省时间，只需在短短几分钟内即可提供初始的规划估算。如此一来，设计师可以专注于自己擅长并热爱的事情上，把更多的时间投入到建筑品质的更多方面中。
Parafin尽早地让项目沿着正确的方向（即数字化的方向）发展。Ahmes说：“当今的设计项目往往是先在Revit以外开展，后来才把设计导入Revit。但如果运行Parafin，你的设计概念从一开始就在Revit内诞生。”
以上所有的人工智能应用平台都有个共同的好处：从一开始就以数字方式开展建筑项目，以便在整个项目过程中加强对时间、资源、可行性和进度的控制。从这一更强的起点出发，设计师无论服务于哪个行业，都可以更有信心地进一步发挥自己的技能。