一文讀懂：AI+BIM到底怎么玩
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近幾年，在大力推進“互聯(lián)網(wǎng)+”和智慧城市建設的大環(huán)境下，BIM作為智慧城市建設的關鍵性支撐技術，迎來了全新機遇與挑戰(zhàn)。以“AI+BIM數(shù)智發(fā)展新引擎”為主題，研究了人工智能與BIM產(chǎn)業(yè)相結合、AI（人工智能）與BIM（建筑信息模型）融合應用于交通出行服務、BIM產(chǎn)業(yè)未來的發(fā)展方向以及應用路徑等問題。
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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三方面他們的結合應用：
AI輔助建筑布局規(guī)劃
前期策劃與建筑功能的無縫對接、以及建筑空間規(guī)劃的最優(yōu)化求解，一直是建筑學術界重點關注的兩個基本問題，但這兩個問題一直沒有被很好地解決。
設計師迫切需要一個在線的產(chǎn)品
另外，在現(xiàn)有的建筑設計（包括衍生式設計）過程中，建筑設計大多依賴于桌面版參數(shù)化軟件（例如Revit）和基于它們的二次開發(fā)，建筑物未來真正的使用者和業(yè)主很難加入到設計的決策過程中，建筑設計的最優(yōu)決策很難做到最優(yōu)。對于建筑策劃文件，大家普遍采用Excel在PC端制作。
對于建筑空間規(guī)劃，Autodesk公司的生成設計框架refinery是目前唯一的可用工具。Excel數(shù)據(jù)來源較為封閉，不容易從互聯(lián)網(wǎng)取得最新的策劃數(shù)據(jù)資源。另外，refinery基于Revit的開源軟件Dynamo進行開發(fā)，Dynamo不易使用，因此refinery也很難得到推廣。
隨著大數(shù)據(jù)和AI技術的成熟，建筑學術界和工業(yè)界開始嘗試通過深度學習和強化學習的方法來解決上述痛點。在BIM設計中，業(yè)主和建筑設計師迫切需要一個在線的產(chǎn)品，能在瀏覽器上生成建筑策劃文件，并能輸出建筑空間的最優(yōu)化布局。這就需要在BIM新設計工具中融入最新的機器學習技術，實現(xiàn)AI輔助的建筑方案選型。
AI輔助機電設計
隨著建筑智能化發(fā)展的趨勢，對于結構和運行復雜的機電系統(tǒng)而言，管道合理布局的難度大幅提升，尤其類似醫(yī)院等對機電要求高的復雜項目。
所以要怎么解決呢
在BIM模型的建筑、結構和機電的三專業(yè)碰撞檢測中，機電是碰撞檢測的主體和隨后的主要修改部分，后期修改工作比較繁重。在BIM機電設計軟件中，采用AI技術自動產(chǎn)生管線配置將會解決上述問題。
譬如基于BIM機電模型，使用生成式設計理念，在確保機電管線系統(tǒng)的路徑不會和建筑物結構發(fā)生沖突的情況下，使用機器學習方法快速生成所有可能的方案選項，在多次迭代后歸納出最終有效的設計方案。
同時也可以基于設計能耗、舒適度指標，基于大量設備的實際參數(shù)，結合BIM模型的空間分區(qū)，通過機器學習自動分析可能的設備選型。實際上通過引入機器學習技術，BIM新設計工具將在機電AI模型中沉淀機電設計師的專業(yè)經(jīng)驗以及大量設備參數(shù)信息，從而為機電設計走出目前的困境提供新的技術手段。
初設和施工圖設計中的AI應用
在初設和施工圖階段，融合AI技術的BIM新設計工具需要解決傳統(tǒng)BIM設計工具無法解決的一些難點問題：
一是構件設計承載豐富的業(yè)務信息，具備跨階段的傳承性；
二是大幅減輕BIM模型繪制、校驗、審核工作的繁瑣程度；
三是本土化規(guī)范、圖集的內(nèi)置讓設計不越“紅線”又更合理；
四是釋放設計師的創(chuàng)造力，讓設計師更優(yōu)、更快捷地完成設計。
從工具型繪圖軟件設計向智能化設計，再到人工智能輔助設計，是逐步發(fā)展、效能逐步增大的過程。建筑領域的智能化設計已經(jīng)在很多場景中得到應用，其與人工智能核心的區(qū)別在于：前者是內(nèi)置規(guī)則，后者是學習規(guī)律。我國的基礎設施建設經(jīng)過幾十年的大力發(fā)展，已經(jīng)積累了非常龐大的圖紙、數(shù)據(jù)資料，通過算法對海量數(shù)據(jù)進行深度學習，將為BIM新設計工具提供了豐富的大數(shù)據(jù)支撐。
這里列舉幾個典型應用點：
➤ 消防疏散出入口設計，深度學習規(guī)范、地方標準和不同建筑類型、布局，對疏散口個數(shù)、距離、寬度、位置等信息綜合處理后自動出排布方案；
➤ 裝配式建筑的裝配方案設計，深度學習不同地區(qū)、不同標準下的裝配方案，如預制構件和節(jié)點的優(yōu)化選取及設計、商品化構件的設招采施一體化等；智能審圖，對大量規(guī)范、圖集、標準以及模型、圖紙的匹配性學習，做好設計合規(guī)性、合理性的把控；
➤ AI出圖：通過深度學習，考慮相關專業(yè)約束、個性和美觀性等算法，實現(xiàn)創(chuàng)建圖紙、拆解圖紙、圖元布圖乃至出圖智能標注，將大幅度減輕設計師的繪圖工作量。
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