人工智能在建筑领域的应用探索

梁晏恺

沈阳建筑大学，辽宁沈阳 110168

当下人工智能的技术加持已经成为传统行业变革的重要突破口，应用领域不断扩大，工作效率日益提升。人工智能应用于传统行业必将带来发展的新机遇、新挑战，推动行业的革新和结构转型，也会带来行业形式和服务形式的变化。随着建筑产业规模的不断扩大，对技术要求的迫切，作为我国国民经济重要支柱行业的建筑业也开始了与人工智能的融合发展，加速决策、设计和管理的综合效率，推动建筑产业的良性循环，完成产业升级。

1 人工智能技术概述

人工智能技术是一门极其复杂的系统学科，主要是用来模拟、研究和扩展人工智能的相关理论与方法，使机器能够胜任需要人脑才能完成的复杂工作。人工智能主要包括计算机技术、控制技术、心理学、语音技术等，是多学科为基础的一门系统学科。同时需要广泛应用数理模型及理论，促进人工智能技术的快速发展。就目前人工智能技术的应用研究来看，主要的研究成果集中于银行数据、人脸识别、拍照优化、自动驾驶等等系统。实现人工智能的技术主要有以下三种方法。

1.1 传统编程方法

传统编程方法基于数理逻辑推理，模拟人类的行为。使用经典的逻辑证明理论运行的有效性，模拟出复杂的结果，并从众多的结果中选择合适的应对策略，这种方法被用于规划以及搜索相应的最佳算法。满足某个场景条件下就执行某个行为，并且将结果进行表示，不需要进行大量的细节算法。

1.2 机器学习

机器学习是人工智能的核心，主要是通过在前期的学习实验中掌握改进算法的能力，模拟人的学习行为，不断完善自身性能。与传统编程方法最大的不同是机器学习可以模拟人类的感知，判断场景。比较常用的机器学习方法有决策树法、集成学习方法、聚类算法等。机器学习算法与传统的数理逻辑规则不同，它需要输入大量的经验数据，将这些经验数据加以归纳和总结算法，通过计算机的训练之后，形成一个模型。

1.3 深度学习方法

深度学习方法的实现主要是通过结合硬件和软件。硬件层面的APU（即人工智能处理单元，仿生芯片），通过SDK端口结合软件层面大规模并行处理的算法。能够通过高低层次的组合来获得更加具有特征性的属性，这样能够有效发现数据的分布特点并将它们结合起来。深度学习是目前人工智能领域的焦点，它能够模拟人脑神经网络的学习路径，通过模拟人的思维方式，而对于诸多工况进行最优的决策处理。

2 人工智能技术在建筑领域的应用

随着AI技术的投入和发展，建筑界也将受AI技术的影响带来转型和革新。人工智能和建筑领域的融合运用必将会带来空前的高效设计环境和管理环境。人工智能技术可以在场地设计、建筑本体设计、结构设计、施工管理等方面发挥巨大的作用。

2.1 人工智能技术在城市规划和建筑设计的应用

在城市规划和建筑设计的过程中，充满了规划师和建筑师对于方案的诸多思考和协调。当前人工智能技术已经可以可靠地应用于城市规划和建筑设计的前期工作。

图1 xkool 系统

在2016年，由建筑师、软件工程师、数学学家等行业专家组成的小库科技在深圳成立。第一个人工智能建筑师xkool已经成功研制，2017年6月3日发布了第一个内测版。它结合了大数据处理、人工智能技术、机器学习技术等多种先进的功能，并且能够将先进的算法输入到自身的记忆之中，能够在操作过程中利用算法优化，呈现自己的思维。它是第一款应用于实践层面上的人工智能的建筑设计系统，能够有效帮助进入开发商实现建筑规划的完整性分析，配合建筑规划师以及建筑设计师完成前期的设计工作，根据产品的性能介绍，人工智能技术能够进入设计阶段的前2/3的内容，甚至包括概念设计。根据产品的案例介绍，小库xkool原型已经成功地在深圳南山区的深圳湾生态科技城项目于概念设计阶段参与了项目的辅助设计。

相关研究学者在对于AI技术的认知和理解、以及相关理论研究的基础之上，将人工智能技术利用于建筑设计过程中，降低设计过程中的设计成本、加快效率、提高整个方案的设计质量并为方案的成型在短时间内带来更多的可能。包括周边环境的分析研究、场地的使用、建筑形态上的优化和建筑风格的取舍。

2.2 建筑结构设计中人工智能技术的应用

建筑物在长期使用的过程中，受到外界环境因素的影响以及自身材料老化的作用，很容易出现裂缝以及磨损的现象，或者是由于建筑物经过环境的振动（如地震）承受破损，都会对房屋建筑安全造成相当大的影响。对建筑结构安全的评估一直是相关研究领域的热点问题。如果将人工智能技术应用到建筑结构设计以及建筑结构评价中，工程技术人员就可以利用深度学习的方法来实现土木工程领域的外观检测。科学研究人员尝试利用人工智能技术中的识别视觉技术对土木工程的结构损伤进行有效识别，并且利用深度学习的方法得到结构外观的实际状态，然后得出结果，外观与结构损伤之间所存在的联系，同时能够对于所得的图像进行高效的识别。用人工智能深度学习的方法能够减少以往在进行结构损伤检测时大量布设检测传感器的方法，提高检测效率，降低检测成本。

2.3 建筑施工中人工智能技术的应用

建筑施工中也可以广泛应用人工智能技术，利用人工智能技术建立资源调配的模型，跟踪进度计划。利用无线网络技术、近场通讯技术（NFC）以及蓝牙技术，对于室内的工作状况进行跟踪，再结合全球定位系统，对于户外情景进行相应的监控，实现对于项目的远程进度管理。有效减少施工技术的时间，并且减少施工发生事故的可能性，减少资源浪费，降低运营与维护的成本。

2.4 建筑施工管理领域中人工智能技术的应用

人工智能技术在建筑施工管理中也有着广泛的应用，施工现场的管理者可以采用人工智能决策系统。人工智能决策系统的主要任务是为了对现场进行监控，并且对现场进行控制，对可能发生的险情进行诊断。现场的施工管理是一个复杂的系统工程，因此在对系统进行诊断的过程中，可以有效分析异常的过程，同时能够采取适当的控制措施。人工智能系统在建筑施工领域中还可以广泛发挥全程监控以及全称诊断的作用。人工智能系统能够利用知识化的体系系统进行集中的梳理，将所获得的信息及时传递至建筑工程的管理者，并为管理者作出的决策提供相应的参考。人工智能系统能够在环境友好的界面中，对于所要求的变量进行分析和控制。在施工现场的资源管理中广泛应用到数据库方法与技术。通过数据库的管理工具可以建立施工现场的多个信息来源的数据库，这些数据库包括施工的精度技术以及产品规划等。

人工智能技术还能够在建筑施工管理中用于现场项目的现金流管理，对于现金流的管理可以利用人工神经网络的方法，并且融合遗传算法以及粒子群算法对于项目所需的现金进行有效的评估。工程技术人员开发了有关项目持续评估的软件，因此可以对工程项目现金流进行动态化的检测，这样就能够实时关注项目投资收益的变化。经过工程试验表明，改进型的人工神经网络智能技术能够有效对项目的需要进行检测，并且能够成功的输出最适合工程项目的相关结果，实现对工程项目的动态化评估。

人工智能技术还能够用于建筑安全管理中实现对于企业员工的安全培训工作。安全培训工作最主要的突破口是实现情景模拟，人工智能技术以及虚拟现实、增强现实技术能够解决企业员工安全培训工作中实践操作训练问题，并且在现有的平台上进行充分发挥，确保新员工安全培训工作落到实处。

人工智能技术在建筑施工管理中还能够针对建筑材料开发出特有的项目，对于工程现场操作效率比较低的问题进行分析总结，并研究新型的传感器以及网络技术，对整个建筑功能实现效能的提升，最主要的目的是对于建筑材料的持续跟踪，有助于建筑工程的全寿命周期管理，保障人民群众的生命财产安全。

3 结语

本文主要对人工智能和建筑领域的融合和应用进行了探索。人工智能技术在规划设计、建筑设计和工程管理领域已经逐渐开始了应用和推广，但在具体的建筑设计内容上还有很大提高的空间。建筑师进一步掌握将人工智能平台作为辅助设计的设计方法，推动行业的更新和转型。建筑从业人员应重视人工智能的技术，将人工智能技术与建筑领域相结合，实现建筑行业的转型和发展。