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报告全文下载:建筑行业如何借力生成式AI转型升级?

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小腾资讯君
发布于 2024-05-06 10:35:21
发布于 2024-05-06 10:35:21
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序  言

2022年OpenAI发布ChatGPT,拉开了大语言模型和AIGC(生成式AI)时代的帷幕。时至今日,短短一年,大模型已家喻户晓,百模大战正在上演。生成式AI裹挟着人们对未来的兴奋与恐惧,迅速席卷了几乎所有行业。

一般来说,大模型是指包含超大规模参数的神经网络模型,具有卓越的泛化能力和表达能力,但相应的训练成本也极高。随着大模型的广泛应用,人们逐渐意识到,其在产业领域发挥真正的作用仍然任重道远。对于大多数企业而言,面向垂直场景、垂直行业、垂直领域探索基于大模型的应用创新,将成为现阶段的重要攻坚方向。大语言模型是生成式AI的一个重要应用领域,主要用于进行复杂的语言理解和文本生成任务。有观点认为,行业大模型是基于某个特定行业领域的数据进行训练和优化的模型,旨在更好地理解和处理该行业的专业术语、规范和语义,以满足该行业的需求。与通用大模型相比,行业大模型更加专注于某个特定行业,能够更好地适应该行业的特殊需求和场景。然而,具体到某个行业领域,大模型和生成式AI应用的方式会存在很大的差异。

有些行业,如医疗、法律或金融,需要专门训练或精调大量特定领域的文本数据,以实现专业领域的大模型,用于政务交互、专业问答等场景。而在交通、能源电力、生物、材料等领域,则会使用特殊模态的数据和算法进行训练。不过,在绝大多数领域,通过基础大模型以Embedding等方式外挂知识库,便足以解决大多数问题。随着基础大模型参数量的增加、算法的优化以及跨模态能力的提升,其解决问题的效率可能会很快超越微调等方式。例如,GPT4的升级与DALL·E 3的融合,显示出读图、绘图等能力的显著提升,而GPT-4 Turbo和GPTs的发布则大大降低了制作垂直应用的难度。最终,AGI(通用人工智能)有望独立解决各种场景问题。然而,在实现这一目标之前,我们仍需探讨大模型和生成式AI近期的行业应用模式问题。

人居环境概念涵盖城市、建筑与景观等子领域,贯穿规划、设计、建造到运营全生命周期,并涉及结构、设备等相关学科。尽管相关行业整体数字化水平不高,但学界和业界一直在积极探索AI的各种应用场景。基于对海量数据的学习和建模,AI已广泛应用于空间和行为的模拟推演预测、数据分析与辅助决策等领域,主要体现为对专业人员的辅助。

随着生成式AI的出现,其处理多学科非结构化知识、提供更友好的人机交互以及模仿人类艺术创作过程的能力,使我们获得了处理复杂系统问题的全新手段。城市与建筑的复杂巨系统远比大多数垂直行业复杂,其行业知识规模也更大,这决定了在相当长的时间内,专业人员仍然难以被取代。因此,探究新技术影响行业发展的路径与边界也就尤为重要。

一直以来,自然语言和图纸被视为人居环境领域主要的信息载体,而这两个信息载体正是目前生成式AI最为擅长的方向。作为一个传统行业,各种类型和分工的企业、机构都纷纷探索相关技术应用,近期在生成式AI领域的探索也十分活跃。因此,腾讯研究院与北京建筑大学合作,对十余位人居环境相关行业各领域的专家学者进行了访谈,他们既对行业有着深入的理解和实践经验,也都正在从事与生成式AI应用有关的工作。我们讨论的话题聚焦于生成式AI与大模型的人居环境领域应用,当然也会涉及与传统的行业AI以及其他技术的结合。希望通过这些实践与思考,推动行业在生成式AI技术背景下实现转型升级。

人居环境概念涵盖城市、建筑与景观等子领域,贯穿规划、设计、建造到运营全生命周期,并涉及结构、设备等相关学科。尽管相关行业整体数字化水平不高,但学界和业界一直在积极探索AI的各种应用场景。

腾讯研究院、腾讯云与北京建筑大学合作,对十余位人居环境相关行业各领域的专家学者进行了访谈,话题聚焦于生成式AI与大模型的人居环境领域应用,也会涉及与传统的行业AI以及其他技术的结合,如腾讯云携手合景悠活打造合景超级管家客服大模型,就是基于腾讯混元大模型底座,结合物业行业语料并利用腾讯云算力优势打造的物业行业大模型。本次调研,旨在通过这些实践与思考,推动行业在生成式AI技术背景下实现转型升级。

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