每经记者 张祎 每经编辑 陈旭
12月5日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》,要求持续提升城市设施韧性、管理韧性、空间韧性,推动城市安全发展。该意见提出,推动新一代信息技术与城市基础设施建设深度融合,推动城市基础设施数字化改造,构建智能高效的新型城市基础设施体系。
提升城市安全韧性,不但对城市治理现代化提出了明确要求,也对建筑业转型升级提出了迫切需求。如何以数字化推动建筑业转型升级?数字技术与建筑业如何深度融合?业内又作出了哪些积极探索?
12月6日,由每日经济新闻主办的2024第十三届中国上市公司峰会在成都举行。会后,围绕上述一系列问题,《每日经济新闻》(以下简称NBD)记者对参加此次峰会的广联达科技股份有限公司(以下简称“广联达”)董事长、总裁袁正刚进行了专访。
作为数字建筑平台服务商,广联达聚焦运用BIM(建筑信息模型)和大数据、物联网、移动互联网、行业AI等数字技术,在2024年成功推出了建筑行业AI大模型AecGPT以及建筑行业AI平台,在建筑行业的数字化转型之路上进行了多年的探索和实践。
NBD:广联达将AI技术融入建筑行业的近十年历程中,您感觉最大的挑战是什么?公司又是如何应对这些挑战的?
袁正刚:十年前,我们面临众多技术方向的选择,包括虚拟现实、区块链等,当时基于对行业技术发展趋势的理解,我们最终选择了大数据和人工智能作为发展方向。
之所以这样选择,是因为建筑行业确实复杂度非常高,最难的是决策,因为很多因素在不断变化,多种因素又相互影响,要想作出一个最优决策难度非常大,而人工智能的最大优势正是可以让很多要素集中起来,选择最优方案。
2015年我们建立团队时,行业数据量非常有限,面临第一个大的问题就是怎么找数据,但现在数据量已经变得非常大了。
比如在工地上,现在有大量摄像头在产生数据,包括人员有多少,是否佩戴了安全帽,以及机械设备、材料、工程进度等多种数据。此外,还有大量的传感器,可以监测到基坑变形的状况、混凝土凝结的状况等。在这十年间,数据从稀缺到丰富,这是行业的一大变化。
但是现在也面临很多挑战,比如数据质量的问题、数据及时性的问题等。
比如,在企业管理项目时,我们仍依赖于大量数据填报和汇总工作来掌握项目的真实状况,不但费时,而且得到的信息往往不完整、不全面,很多时候一线人员所使用的工具与管理系统之间的数据并没有对齐,不同岗位工作人员之间掌握的数据也没有打通,缺乏一体化的数据管理。所以,这种“数据孤岛”是行业内目前最主要的挑战,让人工智能的价值难以得到充分发挥,亟待加以破解。
其次是技术能力,特别是各种IT技术在建筑行业的深度应用。过去,建筑行业的IT技术应用相较于其他行业来说比较缓慢,也比较有限,有人尝试将制造业的软件和工具直接应用于建筑行业,但发现这种做法并不可行。
我们分析总结后发现,建筑行业的特性与制造业不同。制造业生产的产品是标准化的,但每栋建筑都有其独特性,而且不可移动,即使是同一小区内的相同楼宇,由于建造时间、地质条件、使用材料以及功能的不同,管理方式和复杂度也各不相同。
因此,我们不能简单地将其他行业的成熟技术直接应用于建筑行业,而是要进行本地化深度融合,才能真正解决这一问题。
所以,近十年来,除了关注大数据和人工智能,我们还大力投入研发三维建筑信息模型等核心技术。现在,我们的核心技术已实现完全自主掌握。
NBD:您认为AI技术在建筑行业中的发展趋势是什么?将有怎样的应用前景?
袁正刚:首先,数据融合是AI技术发展的基石,解决“数据孤岛”问题对充分发挥AI的作用至关重要。另外,针对行业的算法也是一大关键要素,现在通用的语言大模型在一般交流中已经取得进展,但还需要有针对特定行业的专业模型训练。
近两年来,我们投入了大量的人力和财力,基于多年行业经验和行业算法,开发建筑行业的大模型,已展现出巨大价值。比如,在建造师考试中,我们的专业模型相较于通用模型就表现出显著的优势。结合数据、算法,再加上行业通用的算例,我相信建筑行业的人工智能将会越做越好。
人工智能的应用前景非常广阔。比如,计算一个建筑里面的工程量,以前要花很长时间,通过我们的软件虽然大幅提高了效率,但做到80%的自动化后发现又碰到瓶颈。现在有了人工智能,我们可以实现90%甚至95%的自动化,进一步提升了算量速度。
再比如,在设计领域,以前多是靠设计师自己去想方案,但现在使用人工智能技术,能够生成设计师未曾想到的方案,并进行光照分析、建筑物遮挡关系分析、成本分析等,这都是以前难以完成的任务。
此外,在招投标过程、施工方案等方面,也可以深度应用人工智能技术。在项目管理、立项、施工过程中遇到安全问题、成本问题等,人工智能都能快速作出最佳决策,应用前景确实非常广阔。
NBD:您如何看待当前建筑行业数字化转型的整体进展和成效?
袁正刚:我觉得,建筑行业的数字化转型正好处于从点到线到面这样突破的一个阶段。
建筑行业数字化转型有几个明显的阶段。大约在十多年前,我们称为ERP管理信息化,当时对企业管理提供了一定的帮助。随后在十多年前,行业启动了另一轮数字化转型,即建筑信息模型(BIM),最初由设计院开始采用,后来部分施工企业也开始使用,但是这一技术并没有得到深度应用。
近年来,智慧工地的概念开始兴起,我们引入了摄像头、人脸识别、无人机等数字化应用,尽管投入了大量的硬件,但“数据孤岛”等问题仍没有得到解决,影响了行业全方位深度数字化的进程。
总体来看,尽管点状应用已经取得一定的突破,但行业正处于一个关键时刻,需要将这些点连成线、形成面,实现更系统、更融合的数字化应用。
我们认为,产生“数据孤岛”的原因在于我们对数字化的认知、工作方式和规划都是孤立的。如果我们将认知转变为系统性的,做的时候可以分步去做,一个点一个点地去做,但因为整体规划是完整的,做完后就会连成线、形成面,最后就能形成一个系统。
NBD:您如何评估加大自主研发和技术创新方面的投资所带来的回报和效益?
袁正刚:对一家科技公司来说,一定要把研发视为重要战略,必须用新技术去打造自己的核心竞争力。没有核心技术和产品,企业就无法在全球市场上竞争,无法确保未来可持续发展。
我们的研发主要聚焦两大核心领域,一是图形BIM,二是人工智能大数据,这是我们投入最多的领域。
BIM技术的发展使我们有能力开发设计软件,这非常重要,因为设计软件决定了建筑的最终造型、性能、成本等。目前,我们的BIM系列软件不仅应用在房屋建筑领域,还在市政、公路等领域快速全面替代国外产品。
对未来技术趋势的判断和决策也很重要。在人工智能领域,我们的投入已经开始显现成效,算量软件准确度从80%提高到90%以上。我们还合作开发了专业的AI评标专家系统,提高了评标的公正性、效率和准确度,尤其是在技术标方面,有的技术标可能有上千页之多,但AI能够快速判断技术标的优势和问题。
这些研发投入使我们掌握了核心技术,从而打造了具有全球竞争力的产品。现在,我们的设计软件已经走向欧洲,施工软件也已在英国、马来西亚等国家销售。
NBD:您期望广联达如何利用自身的技术优势和行业经验推动行业发展?
袁正刚:我们希望能够把对建筑行业的深刻理解及对数字化的认知毫无保留地分享给整个行业。特别是在数字化进程中,希望能不断分享我们的见解,来促进行业数字化真正取得实效。
我们也充分认识到,数字化的核心在于人才,培养对数字化有认知、掌握数字化技能并能将数字化落到实处的人才,是一个非常重要的工作。
为此,我们很早就与高校合作,帮助他们打造数字化课程和实践基地,帮助培训老师掌握数字化技能。我们还与清华大学、同济大学等高校建立了联合实验室,共同推进教育教学的变革。
在人才培养方面,我们还与行业协会及企业开展合作,针对现有的管理人才和技术人才进行数字化技能培训。我们为商务经理、总工程师和项目经理提供专门培训。我们也积极与多方合作,希望能推动更好的政策、更好的措施落地,坚定地推动行业向前发展。
NBD:此前,成都市出台了“十四五”新型智慧城市建设规划,系统谋划了未来五年建设智慧城市的发展路径。据您观察,成都建设智慧城市具有哪些优势?
袁正刚:智慧城市由各种建筑和市政设施组成,如果这些建筑和设施都能实现数字化,包括燃气管道、供水管道、供电设施、道路和树木等,那么城市的运行将有据可依,我们也能作出更科学的决策。
从单一建筑的信息化到整个城市的信息化,我们一直在稳步推进。广联达作为课题牵头单位,承担国家重点研发计划“城市信息模型(CIM)平台关键技术研究与示范”项目,也在全国范围内打造了许多样板项目。
在成都,我们与施工企业、设计院以及区级政府在多个项目上有着深入的合作,前几年也开始参与成都的智慧城市建设。在新津区,我们打造了数字城市、智慧城市建设的示范工程,效果非常好。
这些年,成都发展非常快,新兴产业不断涌现,这些场景会吸引更多企业愿意在这里投资,在这里扎根,当然也包括更多数字化企业落地和发展。借助这个长链条,这些企业在成都的发展价值会更加彰显。
另外,随着打造公园城市,大家也感受到,成都整个生态环境越来越好了。借助数字化技术,也将有助于我们以更合理的成本、更快的速度去打造更优质的公园城市。
NBD:公司未来在西部地区有哪些发展战略和规划方向?
袁正刚:我们非常重视西部地区的市场拓展,特别是在建筑行业。随着西部大开发以及成渝地区双城经济圈建设,四川和重庆等地区投资规模非常大,包括房屋建设、机械、新能源、水利等领域。我们也看到,许多客户在成都、在四川的业务发展迅速,包括大型施工企业和设计院等,我们将与这些客户进行更深入的合作。
此外,我们也增加了在西部地区的研发力量,包括在成都新津区布局了一部分技术研发团队,以更好服务本地企业并深化应用,满足西部地区建筑行业的需求。通过这些努力,我们期望在西部地区实现更广泛的业务拓展和技术创新。
封面图片来源:每日经济新闻
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