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Autodesk AI 技術在工程建設行業的探索應用

發布于：2024-06-20 17:05:06

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Autodesk AI 技術

在工程建設行業的探索應用

歐特克軟件（中國）有限公司

羅海濤諶冰李德橋王申李嘉熹

2022 年，住房和城鄉建設部印發《“十四五”建筑業發展規劃》明確指出，加快智能建造與新型建筑工業化協同發展，推廣數字設計、智能生產和智能施工。近幾年，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成為全社會備受關注的熱點，發展速度迅猛。行業已經有專家提出了人工智能的發展速度已經比摩爾定律快 5–100 倍^[1]。據 OpenAI 發布的報告^[2]顯示，用于 AI 訓練的計算處理能力，可能已經達到 3.5 個月甚至更短的時間會翻一倍。這些遠遠超出當今能力、越來越便宜、發展速度指數級增長的人工智能技術和其他正在興起和擴散的數字化技術，是工程建設行業通過技術轉型升級，構建發展新優勢的新機遇和新挑戰。

Autodesk AI 及愿景

歐特克軟件（中國）有限公司（以下簡稱“歐特克”）對于 AI 的研究始于 2009 年，當年歐特克研究團隊發表了題為《Physics–based Generative Design》的論文^[3]，探討了基于物理的生成式技術的潛力。2017 年，歐特克發表了關于生成式人工智能的研究文章^[4]，證明了生成式人工智能在設計和制造行業中實際應用的可行性。2018 年，歐特克正式成立了人工智能實驗室，開展人工智能和機器學習的基礎和應用研究。到目前為止，歐特克研究團隊已經發表了 50 多篇關于人工智能相關發現的同行評審學術論文，使歐特克人工智能實驗室成為世界領先的 3D 幾何和設計的人工智能研究機構。

在 2023 年 11 月舉辦的 AU（Autodesk University）大會上，歐特克發布了 Autodesk AI（歐特克人工智能），以增強用戶創造性探索和解決問題的能力，實現重復性任務的自動化，從而最大限度地減少錯誤并節省資源；分析復雜的項目數據，提供預測性業務洞察。Autodesk AI 分成自動化 AI、分析AI以及增強 AI 三種類型，在歐特克解決方案的多個產品中有所體現，如圖 1 所示。未來，歐特克會推出更多的 AI 功能以使應用場景更加完善，而更豐富的人工智能技術能力，會在 APS（Autodesk Platform Services，原稱 Autodesk Forge）以及基于 APS 的 Forma 上進行部署。

圖 1 Autodesk AI 及其目前對應的軟件產品

工程建設行業不同參建單位在不同的項目階段，基于不同業務場景會產生各類數據，但受限于目前的技術，這些數據被限制在不同的軟硬件和不同的文件格式中，即使目前有一些數據交換的標準，但仍然事倍功半，存在數據不準確、不完整、不能獲取、不一致與不及時等問題。

歐特克的愿景是幫助項目相關方，實現從設計至建造交付的一體化全流程。通過互聯開放的技術和數據的架構，打造一個脫離特定軟件、與文件格式無關的從設計到建造實現的元數據級別平臺。這些數據具備豐富的顆粒度，數據的管理可以通過代碼管理的方式實現，第三方開發伙伴可以通過顆粒化數據集成到自己的方案中。工作過程中的變更，將可以快捷地傳遞到其他環節，減少文件壁壘，提高數據使用和分析的效率。在不同行業中、流程中進行無縫傳遞、變更、追蹤，甚至可將自己的模型云信息化，以顆粒化模式與 APS 數據進行互聯，使得行業企業將以較低的技術門檻和成本，賦能企業管理和技術人員根據豐富的業務流程、業務邏輯、業務場景和業務角色，重組需求與數據的鏈接，定制出企業能同時滿足政府、甲方、總包、分包、運維等，財務、采購、管理、技術等多方要求的數字化交付平臺。

所以，歐特克基于最新架構研發了覆蓋三大行業的 Design&Make 一體化數據平臺，如圖 2 所示。該平臺包括面向傳媒娛樂行業的 Flow、面向制造業的 Fusion 和面向工程建設行業的 Forma，提供多元的技術服務，包括實現 AI 設計自動化、數據管理、協作、數據分析及可視化，仿真與加工制造、擴展現實 XR（VR、AR、MR 等）、數字孿生、SaaS 服務集成，可以讓第三方基于 Design&Make 設計與建造的數據大模型、模塊化服務和對應接口的架構，創建和部署自己的 AI/ 機器學習解決方案。類似 ChatGPT 最新的技術發布成果，讓非專業人士定制自己想要的 GPT。

圖 2 Autodesk Design&Make 的一體化數據平臺

增強 AI

設計互動與協作應用探索

該應用平臺通過衍生式設計探索設計師與 AI 協作，以及設計師之間協作的新模式，完成未來社區的規劃，類似于搭建樂高積木完成城市級別的規劃設計和建設。該平臺為客戶提供了三種不同的角色，分別是生態專家、開發商和市長，每個角色都有其獨特的板塊和目標。比如，生態專家的目標為創造綠色生態環境，開發商的目標為提高城市密度，市長的目標為打造便捷的公共服務以及入口，平臺界面如圖 3 所示。

圖 3 設計互動與協作 AI 應用

該平臺主要特點包括以下四方面：一是增強他人的能力以提升協作效率，如不同角色可以查看其他角色規劃的方案；二是增強設計師間的相互協作并與 AI 互動，AI 在后臺工作，根據用戶的操作提供建議；三是使用指標疊加來實時查看設計方案的執行情況，如光照分析、碳足跡等、密度等；四是在設計方案完成后，可以通過不同維度和指標來綜合評價方案。

該平臺背后是 AI 根據前端設計在后臺持續優化，設計師使用自組織映射在前端可視化設計空間，AI 支撐的設計建議系統在后臺持續優化，基于 AI 實現設計方案、設計空間可視化和用戶設計軌跡可視化。

快速概念設計與驗證應用探索

該應用程序為歐特克研究團隊與某客戶合作開發的人工智能解決方案，主要是通過 AI 輔助進行建筑體量及平面設計，可讓建筑師插入建筑物的基本參數并提供少量的指示，就可估算出體積，并對室內布局進行程序化的規劃。

其技術路線如圖 4 所示，主要利用體素圖這種新的 3D 表達數據集，并設計了一個跨模態的圖形神經網絡，也就是將計劃神經網絡（Program Graph）與表示設計空間的體素神經網絡（Voxel）連接，再基于對專家系統的學習，增加一個判別網絡（Discriminator），這就具備生成式對抗網絡的條件。

圖 4 技術路線圖

通過生成式對抗網絡，打磨生成的體素模型，最后得到類似 ChatGPT 的效果。設計師輸入設計目標或條件，AI 通過計劃神經網絡加體素神經網絡，生成體素模型并用鑒別器進行不斷優化。如圖 5 所示，左邊計劃神經網絡代表的大廳、辦公室、會議室、衛生間、樓梯間等建筑設計功能需求，右邊是 AI 生成的體素模型，設計師可以在任何步驟進行干預，彌合 Building–GAN 和人類建筑師之間的差距。

圖 5 生成式對抗網絡

完成建筑體量設計后，進一步關注建筑平面的生成，根據計劃圖（氣泡圖）生成平面并進行大量訓練，比較生成的平面布局之間的優劣。同時，可以采用基于語義的設計（圖 6），對自然語言和結構化的自然語言的處理，適合有很多建筑規范要求和限制的平面設計場景。

圖 6 基于語義的平面設計

基于目標和結果驅動的設計流程，由 AI 自動給出設計選項并可以循環優化，AI 在極短的時間內極大提升方案優化的效率，從而節省時間。

除了 AI 輔助建筑體量及平面設計，歐特克還研究探索了基于 AI 實現結構、機電及橋梁等流域的方案規劃及優化設計。

分析 AI

Autodesk Forma

2023 年 5 月 8 日，歐特克在全球范圍內發布 Autodesk Forma。Forma 是一個通過云計算和人工智能技術提供城市和建筑地塊規劃、建筑方案設計和即時分析的軟件產品，為城市化和可持續發展提供數據驅動的設計和評估能力，其主要功能及特點如圖 7 所示。

圖 7 Autodesk Forma 主要功能及特點

Forma 可輔助設計師進行即時的規劃建模，可以實時評估方案的各項設計指標、工程建成后的租售面積、未來建造運營的成本估算，以及地塊的平面布局和建筑物的三維體量的可視化效果。同時，可以根據早期規劃，將建筑物模型結合戶型、容積率、地形、光照、噪音、密度、風向、視線、碳排放等因素進行實時模擬分析，輔助設計師設計出更合理、優秀的設計方案。

由于 Autodesk Forma 是基于云計算的，因此每個分析的計算都可以同步完成，從而釋放計算機上的資源；顯著減少分析等待時間，將反饋周期從幾天（使用顧問和他的軟件）縮短到幾分鐘。

Forma 基于 AI 可實現地塊布局的自動生成，根據地塊的邊界條件探索不同設計方案，生成對應指標數據，用作多項分析及與其他設計平臺實現數據互聯。Forma 采用無文件存儲，可與 Revit 數據互通，基于瀏覽器隨時隨地開展設計協作。此外，Forma 與 Rhino 可實現同步聯動創建方案模型，利用 Rhino 創建更富細節的模型并同時使用 Forma 進行即時性能分析。

Midjourney 和 Stable Diffusion 等 AI 繪圖軟件可根據文字生成圖像。同樣，Forma 已發布 AI 渲染插件 Veras for Autodesk Forma，可以實現基于 Forma 設計成果的 AI 效果圖渲染。

Autodesk InfoDrainage

Autodesk InfoDrainage 是排水系統的設計和分析軟件，可用于可持續排水系統（SuDS）、綠色基礎設施和傳統排水系統的規劃、初步設計及詳細設計。其中，在加速洪水風險評估領域，歐特克推出了內置于 InfoDrainage 的開創性功能——基于機器學習的洪水評估工具。利用此工具可大幅提高洪水評估工作中的速度、穩定性、適應性和交互性，簡化工作流程。

傳統的洪水評估通常涉及復雜的模擬，計算量大、耗時長。新機器學習工具利用先進的算法解決了這個問題，該算法可以快速分析整個排水方案的水深，在短時間內獲得快速而準確的洪水地圖。例如，排水設計師調整了池塘的位置，洪水地圖會快速進行更新，幾乎實時地反映池塘位置的調整對整個排水方案帶來的改變。借助這個工具，可以使得排水設計更加智能、反應更快、效率更高。

自動化 AI

PDF 到 BIM

工程建設行業中的設計單位、施工單位及業主單位積累了大量紙質或 PDF 文檔，大量的數據被限制在 PDF 文檔中，歐特克研究團隊利用 Autodesk Dynamo 作為原型設計工具探索 PDF 到 BIM 的可行性，探索通過 AI 技術實現 PDF 圖紙到 BIM 模型的轉變，從而能夠為 Revit 用戶增加真正價值。例如，從 PDF 文檔平面圖中進行特征提取，識別出門、窗、墻等對象，從而實現從 2D PDF 自動生成 3D BIM 模型的目的，如圖 8 所示。

圖 8 PDF 到 BIM 研究探索

點云掃描到 BIM

目前，點云掃描和傾斜攝影在工程建設行業中應用日益廣泛，但從原始點云及照片中提取對象特征基本需要其他軟件或手動進行處理，如果可以基于原始點云或照片文件提取基礎設施和建筑特征可以大幅提高設計、施工效率。Autodesk ReCap Pro 為現實捕捉和三維掃描軟件，具有各種預處理功能，用于處理 Autodesk 各種產品中的點云數據，并創建能增強與歐特克產品兼容性的數據，從而可以輕松處理設計項目中的點云數據段。

在 ReCap Pro2023.1 及后續版本中，更新了通過提供高效的預處理分割功能。通過此更新，用戶可以自動將地面點和非地面點分開，提取既有道路特征，并可在 Civil 3D 中作為要素線進行使用。這減少了數據大小并提供了高效設計過程所需的數據。

未來，歐特克將在 ReCap Pro 產品中整合更多的 AI/ 機器學習技術，從而實現更多場景的特征提取。例如，從點云掃描到 BIM，通過機器學習技術，讀取點云對象的特征，進行自動分類和智能分段，提取墻、柱、門、窗等要素，將點云轉換為原生 BIM 模型，以快速跟蹤改造項目，如圖 9 所示。

圖 9 點云掃描到 BIM 研究探索

BIM 聊天 AI——Otto AI

歐特克研究團隊正在研發 BIM 聊天機器人——Otto AI，基于對 Revit 等數據格式的解構，通過類似于 ChatGPT 問答的方式可以提供不同場景、不同團隊所需的信息，如圖 10 所示。目前，Otto AI 提供了設計主管、造價主管、業主三種角色。

圖 10 Otto AI 界面

設計主管：可驗證設計模型的合規性，如輸入“顯示所有未設置防火等級要求的門”，Otto AI 可以通過表格、列表、二維視圖和三維視圖等方式顯示結果，并可以追問是誰設計創建了這些門，將結果以 Excel 文件通過發送郵件給相關設計師進行修改工作。

造價主管：可提取模型的某個類型的清單類目數據，如通過 Otto AI 可創建該項目的門窗規格表，并導出成 Excel 文件。

業主：可提取業主關心的相關信息，如提取項目中可出租的辦公空間的面積數據和可能獲得的收入信息。

實踐案例

從 2019 年開始，歐特克對美國的模塊化預制住房供應商 Factory_OS 進行了兩次戰略投資。歐特克正在積極致力于通過自動化和人工智能創建更高效的建筑流程，從而減少時間、投資、材料和碳排放等。例如，基于 Factory_OS 的模塊化產品體系和制造工藝，利用歐特克的軟件和技術，實現設計與制造的融合，打造出設計、制造、運營一體化的全過程工業化體系。

項目概況

菲尼克斯項目（圖 11）位于美國加利福尼亞州。1989 年，菲尼克斯鋼鐵廠搬遷，原建筑和設備被拆除，留下了一個 2.02 公頃的混凝土平地。近 30 年來，盡管該地區人口不斷增長，建筑成本不斷增加，住房危機也變得更加緊迫，但該地點一直處于空置狀態。歐特克與 Factory_OS 團隊將空地變身為“菲尼克斯”（The Phoenix），一個由 316 個經濟實惠和可持續的住宅單元組成的綜合住宅區。

圖 11 菲尼克斯項目

AI 輔助設計減少成本并改善宜居性

使用 Autodesk Forma 進行前期設計，快速探索滿足復雜項目目標的大量設計方案。例如，在建筑物上增加一層樓、將結構的位置向北或向南移動、將游樂場或綠地從開發項目的邊緣轉移到中心等每次方案的改變，Forma 均可實時評價不同方案的成本、碳排放和宜居性等指標，圖 12 為公路對建筑噪音的分析。

圖 12 利用 Forma 對高速公路噪音影響進行分析

Forma 具有較強的開放性，用戶可基于 API 創造本地部署的插件，利用 Forma 的人工智能相關算法，加上客戶的定制化數據和設計目標要求，形成了屬于用戶自己的人工智能應用。在該項目中，根據用戶輸入，自動化生成基于 Factory_OS 的標準單元戶型的單體模型，包含外立面、內部隔墻與平面圖，切換查看戶型組合、碳排放、租售收入等指標，并快速專注于最大限度地提高預期結果的設計，通過使用歐特克工具和新的工作流程，將前期設計周期由兩周縮短至 6 個小時。

新材料使建筑物成為負碳

為了盡可能減少幕墻的碳排放，項目團隊通過玉米秸稈等農作物殘渣與結合菌絲體進行有機發酵，經過 40 天在模具中發酵，然后高溫殺菌脫模，形成新型的幕墻材料，如圖 13 所示。該幕墻材料符合防火、防水、保溫等性能要求，而且能夠主動吸收大氣中的二氧化碳，生產成本比傳統幕墻更低，目前已經具備了規模化生產的條件。

圖 13 負碳幕墻材料制作過程

該項目的建設成本、時間和碳足跡僅為舊金山灣區典型多戶建筑的一半，不僅實現了高質量項目的高效交付，而且積累了大量可落地的探索經驗。項目團隊研究并驗證了結果驅動的工作流程，完成了負碳建筑材料的成功應用，并計劃在未來將該成功經驗拓展至更多、更豐富的建筑類型中。

總結與展望

歐特克將 Autodesk AI 定位為 Autodesk Design&Make 一體化數據平臺的顧問，賦能設計與建造。未來，歐特克將會不斷更新 AI 領域的研究，為用戶更快地提供更多、更豐富反饋和選擇；利用自動化代替重復繁瑣的工作任務，減少工程各階段的錯誤，提升效率，解放用戶的時間和精力去做更有價值、更有創意的任務；幫助用戶打開想象力空間，讓用戶變得更加有創意。同時，歐特克極度尊重用戶的數據權利，在 AI 時代建立與用戶之間的信任，保有對 AI 技術的可控，符合法律和道德要求。