生成式AI人居领域应用趋势调研报告.pdf
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1、生成式AI人居领域应用趋势 调研报告CONTENTS目录生成式AI人居领域应用白皮书02序言03第一问 人居领域有必要做行业大模型吗?04第二问 人居领域行业大模型的基础是什么?11第三问 人居领域大模型的数据层如何建立?14第四问 人居领域大模型算法层如何建立?16第五问 如何搭建人居领域大模型的平台层?18第六问 在规划设计端行业大模型可能有哪些场景?19第七问 在建设运维端行业大模型可能有哪些场景?22第八问 行业大模型会对规划设计端带来哪些影响?24第九问 行业大模型会对建设运维端带来哪些影响?27第十问 人居领域的人才培养会有哪些改变?29附录:人居领域生成式AI代表性产品3301.
2、UrbanYX-城市认知大模型解决方案02.小库AI云03.中国金茂的大模型探索04.广联达05.品览筑绘通06.国匠城一元技能07.上格云08.建筑工程技术资料对话大模型Construction-GPT09.PlanGPT-规划专业大模型10.合景悠活物业智能客服大模型11.飞渡峥嵘大模型03PREAMBLE序言生成式AI人居领域应用白皮书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,千模大战正在上演。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
3、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
4、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DALLE 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(
5、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
6、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
7、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。04生成式AI人居领域应用白皮书王 鹏 腾讯研究院资深专家,教授级高级城市规划师十余年来一直从事城市数据和智慧城市研究和实践,专注于数字技术与城市空间规划结合的理论与实践,多次获得国家级规划设计奖项。曾在清华同衡、万科、华夏幸福、华为等各行业知名企业任职,负责大量国内知名智慧城市和未来城市项目。城科会城市大数据专委会委员,曾发表学术论文40余篇,任城市规划、国际城市规划等学术期刊审稿专家。李濮实 中国金茂信息技术中心技术经理中国金茂IT技术专家,数字化创新业务负责人。多年来在地产行业从事智慧社区、智
8、慧工地、AI等方面的产品研发和落地时间,获得多项省部级奖项。负责中国金茂AI大模型企业级落地应用。李一帆 品览科技董事长上海品览数据科技有限公司董事长/创始人,清华大学创新领军工程博士,人工智能资深专家。上海市白玉兰计划专家,上海市静安区中青年杰出人才。毕业于清华大学电子工程系,CMU卡内基梅隆大学。何宛余 小库科技CEO 前OMA资深项目建筑师,香港大学建筑学院兼职教授,清华大学、同济大学、哈尔滨工业大学客座教授。深圳市智能建造专家库成员,深圳智能与绿色建造学会副会长,上海建筑学会数字建筑副主任委员。美国佛罗里达州立大学(人工智能与空间建筑)博士,荷兰代尔夫特大学贝尔拉格学院硕士(建筑设计与
9、计算机算法),发表学术论文20余篇。获得众多奖项,包括“胡润40岁以下青年创业先锋”,“大湾区优秀创业青年”,WIM“中国女性创业者30人”,创业邦“最值得关注的女性创业者”,“世界建筑科技奖-年度创新力推动人物”等。受访专家(姓名首字母顺序):徐跃家 博士,北京建筑大学建筑与城市规划学院副教授,中国建筑学会城市设计分会理事建筑全过程国家级虚拟仿真实验教学中心副主任,北京市未来建筑颠覆性技术创新育人平台项目负责人,北建大IIC智慧创新中心主任,ADL人工智能设计实验室副主任,数字建造实验室负责人。毕业于清华大学建筑系,专注于空间行为挖掘、建筑具身智能、AI辅助设计等领域的研究。发表学术论文40
10、余篇,主持参与国家级科、省部级研项目10余项。访谈人:05生成式AI人居领域应用白皮书刘 超 同济大学建筑与城市规划学院助理教授智慧社区中心主任,上海同济城市规划设计研究院有限公司研究员,上海市启明星计划获得者。聚焦智能可持续城市研究与实践,主持国家级课题二项,省部级课题五项,数字化城市规划与建设实践近十项,发表同行审议论文二十余篇。刘 刚 广联达科技股份有限公司副总裁、研究院院长国家数字建造技术创新中心-数字建筑软件实验室副主任,广联达&清华大学 BIM联合研究中心专家委员,广联达&同济大学智能建造联合研究中心副主任,广联达&东南大学基础设施智慧建造与运维联合研发中心副主任。多年从事建筑产业
11、数字化领域的BIM技术、CIM技术、产业互联网、企业数字化转型与数字建造方向的研究与实践,多次参加国家十五、十一五、十二五、十三五等课题研究。在数字建筑、数字城市、数字企业、智能建造等领域多次负责和参与战略规划、解决方案、咨询及项目落地等工作。参与和负责的报告及专著10余部,连续9年作为副主编参与住建部信息中心发布的中国建筑业信息化发展报告,发表论文数十篇,参编标准10余个。刘济瑀 北京市建筑设计研究院数字总监毕业于清华大学建筑系,注册城乡规划师,北京市建筑设计研究院股份有限公司总工程师,数字总监,中国勘察设计协会信息化工作委员会副主任委员,全国信息技术标准化技术委员会智慧城市工作组专家,北京
12、规划学会数字规划学委会专家组成员,2022年冬奥会工程建设领域专家。长期从事建筑信息化、三维图形引擎、智慧建筑及智慧城市发展研究。先后主持及参加了数字雄安规建管平台,雄安智能基础设施建设标准,北京市规划和自然资源委员会二三维电子报审平台,工信部重大课题“大型BIM设计施工软件”及“面向建筑工业互联网的BIM三维图形系统”,北京市国资委重大研发项目“国产自主三维图形平台英心”等项目。著有勇敢走向BIM2.0论著,主持及参编了北京市地方标准规划建设管理电子报审数据标准(新编)、北京房屋建筑数据标准(新编)及民用建筑信息模型交付标准(修编)等标准。茅明睿 城市象限CEO北京城市象限科技有限公司创始人
13、、CEO,北京社区研究中心主任,北京城市实验室联合创始人。担任全国自然资源与国土空间规划标准化技术委员会国土空间规划技术委员会委员,住建部科学技术委员会人居环境准委会委员,住建部科学技术委员会社区建设专委会委员,中国城市科学研究会城市大数据专业委员会副秘书长,中国城市规划学会新技术专业委员会委员,中国地理信息产业协会空间大数据技术与应用工作委员会副主任委员等多项社会职务与学术职务。莫修权 清华大学建筑设计研究院有限公司副院长清华大学建筑设计研究院副院长、副总建筑师。中国建筑学会会员,中国建筑学会建筑师分会会员,教育建筑专委会委员,建筑理论与创作专委会委员。2012年度中国建筑学会青年建筑师奖获
14、得,2015-2016年国家留学基金委公派美国南加州大学访问学者,重点研究国外高校校园规划和建,2018年设计作品参加欧洲佛罗伦萨设计周、巴萨罗那设计周和圣彼得堡设计周巡展。主要设计及研究方向为文化建筑规划与设计、高校校园规划及教育建筑设计、科研办公园区规划及建筑设计、城市重点地区规划及城市设计等。从业20余年来,设计作品数十项,其代表作品获全国优秀工程勘察设计奖银奖,全国优秀工程勘察设计行业奖一等奖,建设部优秀建筑设计一等奖、教育部优秀建筑设计一等奖、中国建筑学会建筑创作奖等多个奖项。06生成式AI人居领域应用白皮书宋银灏 广联达数字建筑研究院特聘首席专家博士/高级工程师,国家数字建造创新中
15、心实验室副主任,科技部国家重点研发计划评审专家。从事人工智能,智能建造和智能装备等领域研发及管理20余年,参与国家863课题3项,参与“十四五”重点专项指南编制,入选北京/深圳/保定/雄安新区等智能建造试点城市专家库。发表中英文论文20余篇,申请国家发明专利30项,参与多项国家和行业标准编制。孙 亮 中国金茂信息技术中心副总经理中国金茂数字化工作负责人。在企业数字化转型,IT架构管理,数据治理、创新技术应用研究等方面具有丰富时间经验,企业经营大数据分析、业财一体、工地物联网等项目能使多次入选工信部、住建部、国资委等国家部委的典型案例,在智慧城市、未来社区、能源管理领域发布多份白皮书和应用指引规
16、范。吴若飒 上格云CEO北京上格云智能技术有限公司创始人、CEO。毕业于清华大学建筑学院。曾任北京博锐尚格节能技术股份有限公司技术总监,PMP。北京中关村U30年度优胜者,北京金种子企业,北京雏鹰人才。多年从事公共建筑机电系统技术、建筑智能化技术、节能减排技术等领域的产品研发。获得国家发明专利12项。叶 宇 同济大学建筑与城市规划学院副教授,博导,高密度人居环境与生态节能教育部重点实验室副主任同济大学建筑与城市规划学院副教授,博士生导师,建成环境技术中心副主任,高密度人居环境与生态节能教育部重点实验室副主任。香港大学博士,瑞士苏黎世联邦理工学院未来城市实验室博士后,荷兰注册城市设计师,中国注册
17、城市规划师。研究方向为计算性城市设计、城市大数据、量化城市形态学。主持国家级课题3项,省部级课题6项,发表国内外期刊近百篇。张 昕 清华大学建筑学院长聘教授英国剑桥大学访问学者,中国照明学会室内照明专业委员会主任,中国科协智能人因照明决策咨询专家团队首席专家。研究方向为建筑光学,聚焦日常情境(居住、办公、学校、适老、驾驶等)的照明人因研究。主持清华大学本科教改项目建筑类交叉探索型人才培养体系构建。07生成式AI人居领域应用白皮书张文佳 北京大学城市规划与设计学院副院长、研究员北京大学深圳研究生院城市规划与设计学院研究员、博士生导师、副院长,国家级青年人才。主要从事时空大数据与人工智能技术开发、
18、城市复杂系统模拟、土地利用与交通一体化规划等研究,开发了规划领域专业大模型PlanGPT,担任中国地理学会行为地理专委会秘书长。主持国家自然科学基金等国家级项目4项,省部级项目5项。在JUE、AAAG、CEUS等期刊上发表中英文论文80余篇,成果获中国地理科学“十大年度进展”、Springer Nature“中国作者年度高影响力研究”、美国交通运输协会第100届年会最佳论文、中国城市规划学会优秀科技论文专项奖等。张英楠 上海建工四建集团有限公司 建筑人工智能研究室主任博士,高级工程师,现任上海建工四建集团新技术研究中心副主任、建筑人工智能研究室主任,兼任上海市国资系统青年联合会常务委员、上海市
19、国资系统青年技术技能人才协会副会长、中国民族建筑研究会建筑遗产数字化保护专委会副秘书长/理事、中国人工智能学会智能融合专委会委员、同济大学/上海理工大学校外导师,长期致力于人工智能技术在建筑全生命周期中的算法开发、产品研发、工程应用与实践,带领团队打造了行业内独特的建筑人工智能产品体系,全部产品累计使用人数已达3万人,累计使用次数已达500万次,累计服务工程50余项,曾荣获上海市青年五四奖章个人、上海市青年科技启明星、上海市“国资骐骥”高层次技术创新青年英才、上海建工工匠,共主持或参与科研项目23项,申请发明专利61项(授权17项),发表学术论文13篇,登记软件著作权61项。张 宇 飞渡人工智
20、能研究院院长城市信息模型(CIM)国家标准专家编委会委员,CCF 专业会员,计算机辅助设计与图形学专委会委员。2003 年加入中国科学院计算技术研究所。从事科研工作十余年。研究方向为人工智能、计算机图形学、2D/3D 计算机视觉、三维数字孪生、机器学习等。近年来,主要围绕“数字孪生”、AIGC 等开展研究工作。主要研究数字孪生城市3D生成的大模型及应用。设计开发飞渡峥嵘大模型。目前,相关研究内容已取得重要阶段性研究成果并市场落地。达到国内领先、国际先进水平。相关成果将在国内外重要的学术会议/期刊发表系列高水平学术论文,已获授权发明专利 20 余项。朱 玮 国匠城CEO国匠城创始人,元技能网站创
21、始人,城市规划行业新媒体工作者,AIGC科普博主(匠大实验室)。致力于规划建筑设计行业的知识服务、知识教学、知识传播等工作。中国城市科学研究会大数据专业委员会委员。毕业于上海同济大学建筑与城市规划学院城市规划系。1998年进入同济大学城市规划系本科学习,2004-2007年攻读同济大学城市规划系硕士学位,2007-2014年攻读同济城市规划系博士学位。QUESTION1第一问人居领域有必要做行业大模型吗?从1990-2000年代以提升绘图效率为核心关注的计算机辅助设计(Computer-Aided Design),到2010-2020年代以大数据研判支持为核心途径的数据支持设计(Data-In
22、formed Design),不断发展的新技术新数据已为设计行业提供了从绘图工具、数据基底、分析研判的多方面革新。但前两波新技术变革本质上是为设计人员提供更快捷的工具、更精准的现状分析,而规划设计的输出端并未发生重大变化,仍需大量密集时间投入。不过这一情况正在发生转变,当前智能化算法快速发展所催生的人工智能驱动设计(AI-Generated Design)直接聚焦工作流的输出端,有望给人居行业的工作流带来大幅变革。生成式AI在城市规划、建筑设计中已开展应用探索,但在运营及维护等阶段的应用仍有待拓展。大模型应用的近期价值主要体现在降低成本方面。但由于其成本很高,而且十分复杂,所以未来建立端到端人
23、居行业大模型的必要性和方式尚需探讨。当然,生成式人工智能和大模型在人居环境各子领域结合传统的定量模型、行业知识工程、专家经验、各种非结构化数据等,仍然会有非常多样的使用场景。叶宇:人工智能技术的发展历程中存在两个显著的技术奇点。首个奇点出现在2014年,深度卷积神经网络以ResNet为首和生成对抗神经网络(GAN)起始了人工智能在特定环境中的特征学习与专家智能的融合。此项技术激进地展现了智能化分析决策和设计输出的可能性。初始的应用成果看似粗糙,如街景分析、平面生成等,但在城市规划和设计中的广泛运用不可小觑。其次,2023年展现了第二个技术奇点,基于Transformer框架的生成式人工智能技术
24、如ChatGPT和Stable Diffusion模型实现飞跃式发展,产出了质量极高的文稿和图像,几乎达到了设计师们设定的“图灵测试”的标准。这些技术不仅提升了设计输出的质量,更是塑造了新的工作范式的前瞻,预示着人工智能技术的创新应用方向。无论是从技术发展的阶段看,还是从现阶段大模型带来的效果看,发展建筑行业大模型都是必要的。张昕:建筑大模型建设的必要性可借鉴大科学计划的逻辑进行整理。当项目能在关键领域解决重大问题,且对国家安全或人类的生存权/发展权形成积极影响时,如人类基因组计划,投入对应的资金是理智且必要的选择。若建筑大模型能显著提高中国人口的寿命或改善儿童视光健康,那么这样的项目理应被认
25、真考虑。或许可以参考公共卫生等相关领域的行动逻辑。一个项目,如果无国家或人类生存利益的直接支持,是难以获得必要推动的。以日本为例,因为地震频繁,建筑安全模型研究则居于至高无上的地位,然而在我国,以房屋安全为主题的大模型研究仍处于起步阶段。再如,近期双碳目标,本应该带来新的动力,然而在建筑学领域,仍欠缺关键性行业大模型的推动力。总而言之,权衡建筑大模型的必要性,必须在战略层面审酌项目的关键目标与预期效果。刘超:政府层面,自然资源部对大模型的接纳度确实很高,然而,商业层面,面临行业规模受限,建筑和规划行业难以独立支持大模型研发。另外,应用层面,在大模型应用上,建筑行业与规划行业的核心焦点不同,建筑
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