AI技術涌現的2023年，BIM+AI新設計有哪些新落地？
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目前BIM的現狀是低段位玩家（青銅、白銀段位）根據圖紙建模，管線綜合，解決設計與施工問題。高階玩家（王者段位）則是推廣BIM正向設計，將以前的痛點、各種可能的情況提前消滅在設計階段。中段位玩家（鉑金、星耀段位）則介于BIM建模與正向設計之間。
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AI技今年是BIM技術涌現的一年，大家會好奇AI與BIM結合的具體應用是什么呢?接下來我給大家講述BIM+AI探討。
我梳理了目前在建筑業相關的十款AI工具，已經布局分布在建筑流程的前、中、后期——規劃。
拿地階段有DELVE、Giraffe;
概念方案階段有Midjourney、Stable Diffusion;
BIM建模有Architechtures、Planfinder、HyparAI;
渲染及后期有ArkoAI、Veras、Adobe Firefly;
施工圖有SWAPP;
但在中國，AI已悄悄滲透進入商業化路徑更清晰、發展潛力更大的ToB賽道上，特別是有“AI+”改造潛力的傳統行業，比如建筑行業。
在建筑設計領域，AI“取代”的，主要是設計師，特別是不需要創意思維、重復性的這類工作。
建筑設計師的工作內容，分為偏機械化的重復性工作和創意性工作兩類。根據業內對設計業務流程的時間統計看，設計師約有73%的工作時間忙于處理前者，僅有27%用在創造和協調溝通上。
比如設計階段的強排、渲染、審圖、施工階段的預測和能耗測算完全可以被AI取代，AI也可以輔助繪圖，或自動生成一些標準化程度高的模塊。
通過將AI算法模塊嵌入 CAD、BIM 等信息化設計平臺，頭部建筑設計公司已初步實現了項目環節的自動化設計。
比如，華設集團旗下的AIRoad，在進行橋梁結構的參數化建模以及指定構件和起終點后，可自動創建橋梁模型，并生成高清渲染圖，同時可與BIM 等信息化平臺互通，便于進一步深化設計。
專注投前方案設計的小庫科技、聚焦施工圖設計智能化的品覽科技、提供施工圖智能生成服務的TransBIM(第三維度科技)、做云渲染的Arko AI、專注審圖的萬翼科技等。
目前主流AI框架主要能實現圖像識別、語音識別以及推理分析等功能，單只圖像識別又能衍生出諸如文字識別、人臉識別、物體檢測等應用，這些應用目前已經有了比較成熟的體系，因此BIM技術可以嘗試和AI的圖像識別進行結合。
就拿BIM應用中最常規的應用凈高分析圖制作來說，目前凈高分析圖制作出來之后，需要一個有經驗人去判斷某個區域凈高能否滿足要求，某些地方的凈高經過造價、施工等方面的權衡后可以適當放低，強調其經濟適用性。
目前常規做法是先做出一份凈高分布圖的初稿，或者制作一份凈高表，與會各方，共同確認凈高后最終完成一份終版的凈高分布圖。這期間可能是一個多次討論、多次修改調整的過程。而AI的圖像識別技術則可以替代這個有經驗的人。
通過AI技術圖像識別技術可以將凈高分布圖內的車道凈高，電梯廳凈高。設備走道凈高等信息提取出來，再結合AI的機器訓練功能，通過多個項目的訓練。它會告訴你車道凈高2.2米是不是滿足規范要求，其他項目是不是只做到2.2的凈高，更高要求是多少等等。
這樣，BIM工程師則可直接利用AI的經驗去修改BIM模型與凈高圖來匹配大多數的需求。通過這樣的做法則可以減少很多會議討論協調，降低溝通成本。
目前BIM的一個新興應用：BIM模型審查也可以嘗試與人工智能進行結合。利用BIM模型的參數信息，可以寫程序來判斷其參數值是否滿足規范要求，比如公共建筑樓梯前室的面積不能小于6平米，高層住宅欄桿高度不能低于1.10m等。
這類規范要求都可以直接查詢BIM模型進行判斷即可。但另一種情況目前較難判斷了，如規范中的“任一”，“某某上方”，“某附近”等等很多語義難以進行直接判斷。這就可以考慮用AI的思路進行解決了，通過AI的語言識別技術來進行判斷，提高模型審核的準確性。
從深度看，AI目前僅能作為輔助設計工具，尚未實現完全自主性。
當前我們投喂的數據集還不夠，AI底層輸入仍依賴操作者的主觀意志與知識結構，且依賴程度與項目復雜程度成正比。非標性的工作或業務難被取代。我們還發現，設計過程中AI容易出現錯誤，也不時需要人工干預和糾正。
總之，我對BIM行業充滿了熱愛和執著。在這個行業中，我找到了自己的發展方向，也取得了一些成績。我相信，隨著BIM技術的不斷發展，這個行業將會更加繁榮。
編輯推薦：歷年BIM技能等級考試真題
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