人工智能在建筑領域的應用探索

梁晏愷

沈陽建筑大學，遼寧沈陽 110168

當下人工智能的技術加持已經成為傳統行業變革的重要突破口，應用領域不斷擴大，工作效率日益提升。人工智能應用于傳統行業必將帶來發展的新機遇、新挑戰，推動行業的革新和結構轉型，也會帶來行業形式和服務形式的變化。隨著建筑產業規模的不斷擴大，對技術要求的迫切，作為我國國民經濟重要支柱行業的建筑業也開始了與人工智能的融合發展，加速決策、設計和管理的綜合效率，推動建筑產業的良性循環，完成產業升級。

1 人工智能技術概述

人工智能技術是一門極其復雜的系統學科，主要是用來模擬、研究和擴展人工智能的相關理論與方法，使機器能夠勝任需要人腦才能完成的復雜工作。人工智能主要包括計算機技術、控制技術、心理學、語音技術等，是多學科為基礎的一門系統學科。同時需要廣泛應用數理模型及理論，促進人工智能技術的快速發展。就目前人工智能技術的應用研究來看，主要的研究成果集中于銀行數據、人臉識別、拍照優化、自動駕駛等等系統。實現人工智能的技術主要有以下三種方法。

1.1 傳統編程方法

傳統編程方法基于數理邏輯推理，模擬人類的行為。使用經典的邏輯證明理論運行的有效性，模擬出復雜的結果，并從眾多的結果中選擇合適的應對策略，這種方法被用于規劃以及搜索相應的最佳算法。滿足某個場景條件下就執行某個行為，并且將結果進行表示，不需要進行大量的細節算法。

1.2 機器學習

機器學習是人工智能的核心，主要是通過在前期的學習實驗中掌握改進算法的能力，模擬人的學習行為，不斷完善自身性能。與傳統編程方法最大的不同是機器學習可以模擬人類的感知，判斷場景。比較常用的機器學習方法有決策樹法、集成學習方法、聚類算法等。機器學習算法與傳統的數理邏輯規則不同，它需要輸入大量的經驗數據，將這些經驗數據加以歸納和總結算法，通過計算機的訓練之后，形成一個模型。

1.3 深度學習方法

深度學習方法的實現主要是通過結合硬件和軟件。硬件層面的APU（即人工智能處理單元，仿生芯片），通過SDK端口結合軟件層面大規模并行處理的算法。能夠通過高低層次的組合來獲得更加具有特征性的屬性，這樣能夠有效發現數據的分布特點并將它們結合起來。深度學習是目前人工智能領域的焦點，它能夠模擬人腦神經網絡的學習路徑，通過模擬人的思維方式，而對于諸多工況進行最優的決策處理。

2 人工智能技術在建筑領域的應用

隨著AI技術的投入和發展，建筑界也將受AI技術的影響帶來轉型和革新。人工智能和建筑領域的融合運用必將會帶來空前的高效設計環境和管理環境。人工智能技術可以在場地設計、建筑本體設計、結構設計、施工管理等方面發揮巨大的作用。

2.1 人工智能技術在城市規劃和建筑設計的應用

在城市規劃和建筑設計的過程中，充滿了規劃師和建筑師對于方案的諸多思考和協調。當前人工智能技術已經可以可靠地應用于城市規劃和建筑設計的前期工作。

圖1 xkool 系統

在2016年，由建筑師、軟件工程師、數學學家等行業專家組成的小庫科技在深圳成立。第一個人工智能建筑師xkool已經成功研制，2017年6月3日發布了第一個內測版。它結合了大數據處理、人工智能技術、機器學習技術等多種先進的功能，并且能夠將先進的算法輸入到自身的記憶之中，能夠在操作過程中利用算法優化，呈現自己的思維。它是第一款應用于實踐層面上的人工智能的建筑設計系統，能夠有效幫助進入開發商實現建筑規劃的完整性分析，配合建筑規劃師以及建筑設計師完成前期的設計工作，根據產品的性能介紹，人工智能技術能夠進入設計階段的前2/3的內容，甚至包括概念設計。根據產品的案例介紹，小庫xkool原型已經成功地在深圳南山區的深圳灣生態科技城項目于概念設計階段參與了項目的輔助設計。

相關研究學者在對于AI技術的認知和理解、以及相關理論研究的基礎之上，將人工智能技術利用于建筑設計過程中，降低設計過程中的設計成本、加快效率、提高整個方案的設計質量并為方案的成型在短時間內帶來更多的可能。包括周邊環境的分析研究、場地的使用、建筑形態上的優化和建筑風格的取舍。

2.2 建筑結構設計中人工智能技術的應用

建筑物在長期使用的過程中，受到外界環境因素的影響以及自身材料老化的作用，很容易出現裂縫以及磨損的現象，或者是由于建筑物經過環境的振動（如地震）承受破損，都會對房屋建筑安全造成相當大的影響。對建筑結構安全的評估一直是相關研究領域的熱點問題。如果將人工智能技術應用到建筑結構設計以及建筑結構評價中，工程技術人員就可以利用深度學習的方法來實現土木工程領域的外觀檢測。科學研究人員嘗試利用人工智能技術中的識別視覺技術對土木工程的結構損傷進行有效識別，并且利用深度學習的方法得到結構外觀的實際狀態，然后得出結果，外觀與結構損傷之間所存在的聯系，同時能夠對于所得的圖像進行高效的識別。用人工智能深度學習的方法能夠減少以往在進行結構損傷檢測時大量布設檢測傳感器的方法，提高檢測效率，降低檢測成本。

2.3 建筑施工中人工智能技術的應用

建筑施工中也可以廣泛應用人工智能技術，利用人工智能技術建立資源調配的模型，跟蹤進度計劃。利用無線網絡技術、近場通訊技術（NFC）以及藍牙技術，對于室內的工作狀況進行跟蹤，再結合全球定位系統，對于戶外情景進行相應的監控，實現對于項目的遠程進度管理。有效減少施工技術的時間，并且減少施工發生事故的可能性，減少資源浪費，降低運營與維護的成本。

2.4 建筑施工管理領域中人工智能技術的應用

人工智能技術在建筑施工管理中也有著廣泛的應用，施工現場的管理者可以采用人工智能決策系統。人工智能決策系統的主要任務是為了對現場進行監控，并且對現場進行控制，對可能發生的險情進行診斷。現場的施工管理是一個復雜的系統工程，因此在對系統進行診斷的過程中，可以有效分析異常的過程，同時能夠采取適當的控制措施。人工智能系統在建筑施工領域中還可以廣泛發揮全程監控以及全稱診斷的作用。人工智能系統能夠利用知識化的體系系統進行集中的梳理，將所獲得的信息及時傳遞至建筑工程的管理者，并為管理者作出的決策提供相應的參考。人工智能系統能夠在環境友好的界面中，對于所要求的變量進行分析和控制。在施工現場的資源管理中廣泛應用到數據庫方法與技術。通過數據庫的管理工具可以建立施工現場的多個信息來源的數據庫，這些數據庫包括施工的精度技術以及產品規劃等。

人工智能技術還能夠在建筑施工管理中用于現場項目的現金流管理，對于現金流的管理可以利用人工神經網絡的方法，并且融合遺傳算法以及粒子群算法對于項目所需的現金進行有效的評估。工程技術人員開發了有關項目持續評估的軟件，因此可以對工程項目現金流進行動態化的檢測，這樣就能夠實時關注項目投資收益的變化。經過工程試驗表明，改進型的人工神經網絡智能技術能夠有效對項目的需要進行檢測，并且能夠成功的輸出最適合工程項目的相關結果，實現對工程項目的動態化評估。

人工智能技術還能夠用于建筑安全管理中實現對于企業員工的安全培訓工作。安全培訓工作最主要的突破口是實現情景模擬，人工智能技術以及虛擬現實、增強現實技術能夠解決企業員工安全培訓工作中實踐操作訓練問題，并且在現有的平臺上進行充分發揮，確保新員工安全培訓工作落到實處。

人工智能技術在建筑施工管理中還能夠針對建筑材料開發出特有的項目，對于工程現場操作效率比較低的問題進行分析總結，并研究新型的傳感器以及網絡技術，對整個建筑功能實現效能的提升，最主要的目的是對于建筑材料的持續跟蹤，有助于建筑工程的全壽命周期管理，保障人民群眾的生命財產安全。

3 結語

本文主要對人工智能和建筑領域的融合和應用進行了探索。人工智能技術在規劃設計、建筑設計和工程管理領域已經逐漸開始了應用和推廣，但在具體的建筑設計內容上還有很大提高的空間。建筑師進一步掌握將人工智能平臺作為輔助設計的設計方法，推動行業的更新和轉型。建筑從業人員應重視人工智能的技術，將人工智能技術與建筑領域相結合，實現建筑行業的轉型和發展。