数字建筑平台，如何为工程项目“赋能”？

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数字建筑平台为工程项目“赋能”

广联达科技股份有限公司

随着数字经济的蓬勃发展，各产业都在积极地进行数字化转型， 建筑业依靠要素和投资驱动的发展模式已经难以为继，以数字科技创新驱动的发展模式将成为发展的主流。数字建筑平台将是赋能产业转型升级的新动能，通过数字建筑平台在数字世界中进行全数字化的虚拟设计与建造，再通过工业化的建造方式在物理世界中建造出实体建筑，改变传统建造模式，全面提升全产业链数字建造水平，推动我国由建造大国向建造强国迈进。

通过数字建筑平台的赋能，工程项目的建造方式将经历从实体建造向“虚拟建造+实体建造”的转变。每个项目都通过虚拟建造和实体建造的两次建造，实体建造与虚拟建造相互融合，通过“项目大脑”，将生产对象，生产要素、管理要素等通过各类终端进行链接和实时在线，并对设计、施工生产、商务、技术等管理过程加以优化，提高工程建造的管理效率、决策效率和整体运营效率，助力实现工程项目精益实体建造。（图1）

全数字化虚拟设计与建造（VDC）

衍生式智能设计，实现设计方案最优

衍生式智能设计有别于传统建筑设计“设计师方案构想+计算机辅助表达”的人机交互设计模式。通过人工智能、云计算和大数据技术，计算机自动探索解决方案的所有可能排列，快速生成设计备选方案，通过方案的迭代进行学习进化，从而得到满足条件的最优设计方案。衍生式智能设计将使设计人员从繁重的设计任务中解脱出来，极大提升设计质量和效率。衍生式智能设计正在给工程设计行业带来工作模式的变革，在设计方案生成、设计优化、深化设计等领域都已开始应用实践。

衍生式建筑方案设计

建筑设计师将建筑方案构想通过设定设计目标的方式输入到数字建筑平台的衍生式设计系统中，并设定红线边界、容积率等边界条件，计算机结合已有类似工程项目的大数据信息，利用AI技术自动推演出满足规划条件的多套方案，设计师可以结合规划方案调整规划参数，计算机将自动进行方案的迭代优化，直至获取最佳设计方案（图2）。例如，在凤凰国际传媒中心的建筑方案设计过程中，通过衍生式设计的方法，利用计算机自动生成“莫比乌斯环”方案，并进行迭代优化。

衍生式深化设计

深化设计是指在设计方案的基础上，结合施工现场实际情况，对原设计方案进行细化、补充和完善，以满足指导施工要求，一般装配式混凝土、钢结构、机电、装饰等专业均需要进行深化设计。数据驱动的衍生式智能设计正在让工程深化设计变得更加智能、高效。以装配式混凝土结构的深化设计为例，基于装配式混凝土构件库和工艺工法库，搭建全数字化的建筑深化设计模型，给定工程项目现场的施工条件约束，数字建筑平台的深化设计系统可以自动基于规则和标准进行模型各专业间的碰撞检查，进行构件的拆分优化设计等工作，深化设计人员调整模型和约束条件，系统自动进行迭代优化，直至获取最佳深化设计方案，自动生产构件加工图等设计成果。（图3）

智能化计价，实现商务方案更合理

在数字建筑平台的赋能下，工程造价已进入“自动采集、智能生成、精准匹配”的智能造价时代。通过数字化模型集成人员、项目、企业、资金、工艺工法、材料设备等信息形成造价大数据库，利用云计算、人工智能等技术的支撑，实现造价要素智能采集、自动生成、实时应用的数字化效果，支撑用户进行自动算量、智能开项、智能组价、智能选材定价等业务工作。（图4）

自动算量：导入BIM设计模型，通过模型转换算法自动转化为BIM算量模型，并加载计算规则实现自动算量。

智能开项：利用图形处理技术自动提取BIM算量模型的构件信息，通过云端行业清单特征值大数据库中的清单智能匹配，实现智能清单开项。

智能组价：利用数字化平台沉淀的组价数据库，自动完成工程量清单与组价库清单的匹配，实现智能组价。

智能选材定价：数字化平台根据定价规则，在厂商大数据库中智能选择项目最适宜的厂商报价信息，实现快速选材定价。

施工方案智能生成与优化，实现实施方案更优

施工方案智能生成

在数字化设计模型基础上，附加工程建造所需的工艺工法、定额、工料等附加信息，形成智能化的施工信息模型。通过大数据和AI的赋能，在同类工程施工方案设计模板的基础上，结合项目特定施工约束条件，快速生成项目数字化施工方案，并实时计算方案资源需求，对方案进行分析、优化，形成工期、成本、质量等综合最优的数字化施工方案。（图5）

施工方案数字化模拟

针对复杂工程项目的施工组织设计、专项方案、施工工艺可应用BIM技术进行模拟分析、技术核算和优化设计，识别危险源和质量控制难点，提高方案设计的准确性和科学性，并进行可视化技术交底。（图6）

数字化健康建筑分析，实现建筑性能更佳

健康建筑是在绿色建筑的基础上发展起来的建筑理念，与绿色建筑注重“设施设备的节能低碳”相比，健康建筑更加关注“使用者以人为本的舒适健康”需求。利用数字技术可以在设计阶段对建筑健康空间进行模拟优化，在运维阶段进行数据驱动的智能运维管理。

在全数字化的建筑信息模型中，附加上WELL健康建筑标准的健康环境模型，可以形成数字化的健康建筑信息模型，基于该模型可以对室内照明、热环境、风环境、声环境等进行精准地模拟分析，并基于WELL健康建筑标准，对建筑室内的健康环境进行数字化预评估，指导设计人员调整、优化设计方案。（图7）

基于智能决策的工程项目大脑

基于智能决策的工程项目大脑是实现项目智能化管理的“神经中枢”，它以数据流动自动化，化解复杂系统的不确定性，实现工程项目资源优化配置，支撑工程项目的智能决策与服务（图8）。具体而言，它通过部署物联网设备和现场作业各类应用系统实现对项目生产对象全过程全要素进行感知与识别；它通过数据、算法和算力赋能，可以描述项目发生什么，诊断为什么会发生，预测将会发生什么，决策该怎么办；它以优化资源、优化配置效率为目的，提供模拟推演、智能调度、风险防控、智能决策等智能化服务。

图8基于智能决策的工程项目大脑

基于智能决策工程项目大脑的建设需要经历感知、控制、优化、自治4个阶段。在感知阶段，通过物联设备可以自动感知工程项目各类信息，需要人为干预做出决策控制；在控制阶段，对感知的数据设置一定的执行规范和运行逻辑，可以实现对项目关键环节的有效控制，能够完成预警、控制等管理；在优化阶段，随着对业务的深入理解、数据的海量积累、算力的提升，对获取的感知数据进行快速分析，形成结合目前现状的优化方案，提供管理决策选择；当数据、算法、算力积累到一定临界点以后，将进入自治阶段，这个阶段项目大脑能够实时依据现场采集的数据做出智能决策。

基于数据驱动的智能调度

通过云端的项目管理大脑能够推演出最优化的施工方案和生产计划，并智能调度工厂生产和施工现场的人员、机械、设备进行高效作业。将建造方案、工艺工法标准、建造条件等数据输入工程项目大脑，依据这些数据将会智能生成项目建造方案。依据生成的工序级任务排程实现向生产工厂下达生产任务，对物流配送、资源调度、生产指导实时进行智能调配，通过对各资源组织的实时感知，持续优化项目调度组织。（图9）

图9数据驱动的智能调度场景

基于工程项目大脑的风险智能防控

通过对现场各要素的动态感知和工程项目大脑进行深度学习，对现场数据进行模拟仿真、状态描述、决策分析、预测性预警和指导性预控，让工程项目现场更加安全、规范、高效、智慧。（图10）

图10基于工程项目大脑的风险智能防控场景

以工地现场的安全风险识别为例，通过摄像头实时监测人员体征和姿态、机械设备的运行状态和轨迹等作业行为数据，动态采集场地环境数据，通过工程项目大脑的云端算法和安全知识图谱，自动识别安全风险，预判可能的风险隐患，并及时采取措施进行防控，杜绝安全事故的发生。（图11）

图11基于AI的现场安全风险识别

基于智能算法的智能识别

通过基于智能算法的智能识别系统，对工程项目建设全过程中产生的图像、文字、语音、视频等音像资料进行分析和诊断，为工程项目提供实时反馈和决策建议，提高项目管理水平。如利用图像识别技术对混凝土裂缝、孔洞等施工缺陷进行自动识别，对钢筋、模板等建筑材料进行自动计数盘点，利用语义识别技术，对施工合同、招投标合同等进行自动分析审阅等，全方位提高工程项目生产水平。同时，智能识别系统还能够对工程项目实施过程进行在线自动化控制，例如使用人脸识别技术监控人员出入情况，利用姿态识别技术实时监控工人的动态，记录工人工作时长、利用语音识别技术控制智能化喷淋系统等，全面实现智能化控制，提高项目智能化水平。（图12）

图12基于智能算法的智能识别场景

以基于AI的施工现场钢筋智能盘点为例，在工程项目的结构施工期间，存在大量的钢筋盘点作业。传统的钢筋盘点方式，人工清点速度慢、准确性差、效率低。应用基于AI的钢筋智能盘点技术可帮助物资盘点人员快速清点钢筋数量（图13）。目前，基于AI的钢筋识别准确率已经达到99.9%以上，大幅提升了钢筋盘点的效率。

图13施工现场钢筋智能盘点