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   工程建設(shè)行業(yè)的AI應(yīng)用是多迪技術(shù)研發(fā)一直在研究的方向，利用AI來提升行業(yè)工程質(zhì)量，提長行業(yè)效率，實(shí)現(xiàn)行業(yè)的降本增效，打造百看建筑精品，建造百年精品工程。

由ChatGPT引發(fā)的新一輪的范式變革正在發(fā)生，當(dāng)文字具象為天馬行空的圖片，當(dāng)問題得到合理優(yōu)美的答案，人類的想象力再次被點(diǎn)燃，國內(nèi)的工程建設(shè)領(lǐng)域又會迎來哪些可能性？

AI Generated Content(AIGC，人工智能自動生成內(nèi)容)，是繼專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容（PGC, Professional-generated Content）、用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC, User-generated Content）之后的新型內(nèi)容創(chuàng)作方式，可以在創(chuàng)意、表現(xiàn)力、迭代、傳播、個性化等方面，充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢，打造新的數(shù)字內(nèi)容生成與交互形態(tài)。

從2022年下半年開始，AI繪畫工具Stable Diffusion、AI聊天機(jī)器人ChatGPT陸續(xù)在全球爆火，迭代速度更是呈現(xiàn)指數(shù)級發(fā)展，讓普通用戶直觀感受到了AI技術(shù)的強(qiáng)大和AI技術(shù)發(fā)展的一日千里，也讓AIGC逐漸接棒“元宇宙”成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)和熱議的話題。但當(dāng)前，大部分媒體、企業(yè)都還是把AIGC的宣傳點(diǎn)聚焦在文化，娛樂等應(yīng)用場景。而在交通領(lǐng)域的工程建設(shè)場景下的應(yīng)用，還少有涉及。本期聚焦內(nèi)容革命的生產(chǎn)力工具AIGC，深入思考其火爆出圈背后的驅(qū)動力，并期望與相關(guān)科技企業(yè)一起，率先探索AIGC在工程建設(shè)場景下的落地應(yīng)用及未來的關(guān)鍵趨勢。

量變到質(zhì)變的結(jié)果

面對由ChatGPT帶來的AIGC熱潮，無論是行業(yè)巨頭，還是創(chuàng)業(yè)公司，都在積極布局，迎合市場的期待。從美聯(lián)社與人工智能公司合作開展的AI新聞寫作平臺Wordsmith，到北京冬奧會上的AI手語主播，從微軟小冰完成的詩集《陽光失了玻璃窗》，到百度的AI虛擬數(shù)字人，AIGC開始被越來越多的人熟悉和習(xí)慣。

對于這種內(nèi)容革命的生產(chǎn)力工具火爆出圈的現(xiàn)象，來自上海微億智造科技有限公司的林方正博士認(rèn)為應(yīng)該從兩個方面進(jìn)行思考。首先，從技術(shù)角度來看，AIGC技術(shù)的快速發(fā)展，既是人工智能技術(shù)不斷進(jìn)步的體現(xiàn)，也是市場需求不斷變化的反映；其次，從產(chǎn)業(yè)角度來看，AIGC的出現(xiàn)，不僅為行業(yè)帶來了更多的商機(jī)和變革，也為內(nèi)容創(chuàng)作提供了更廣闊的空間和可能。

事實(shí)上，AIGC這一概念并不是第一天誕生，那些人們所熟悉的會作詩的微軟小冰，以及近期橫空出世的ChatGPT，都可被視為AIGC發(fā)展過程中的重要節(jié)點(diǎn)。然而AIGC之所以能夠在當(dāng)下迅速走紅，是時也，也是運(yùn)也。

“AIGC爆火的時間節(jié)點(diǎn)正好趕上了這個時代，每個國家、行業(yè)、企業(yè)，以及個人都處在發(fā)展、動蕩和變革中。從ChatGPT到AIGC，這一技術(shù)跨越帶來的沖擊力度、影響范圍、后續(xù)發(fā)展變化，或遠(yuǎn)或近和每個人的工作生活息息相關(guān)，讓大家進(jìn)一步思考自己能否生存和如何生存，影響的深度和廣度是之前的熱點(diǎn)和話題不具備的?！北本┦姓こ淘O(shè)計研究總院有限公司的楊冰告訴記者。

同樣的，開域集團(tuán)的施侃也表示,GPT模型在5年前就被學(xué)界提出,但當(dāng)時并沒有引起太大的反響,如今的火爆,背后的原因是它完成了從量變到質(zhì)變的過程。“這一次的成功出圈,其實(shí)是遵循著整個AI行業(yè)的發(fā)展趨勢,到達(dá)了一個突變的節(jié)點(diǎn)上,才會出現(xiàn)這樣的一個現(xiàn)象?！彼M(jìn)一步補(bǔ)充道。

相信許多已經(jīng)使用過類似ChatGPT軟件這種“升級的搜索引擎”的用戶可能會有一個明顯的感受：對比之前的搜索引擎，可以避免在搜索結(jié)果出來后，還需要在海量的信息中進(jìn)行過濾、分析，才能取得自己想要的答案。但同時，這也帶來一個非常明顯的問題，用戶只能看到系統(tǒng)給的“標(biāo)準(zhǔn)答案”，而這個答案正確與否，是否還有其他的相關(guān)信息，卻是很難驗(yàn)證的。

在張冬青看來，對于一些缺乏常識的“小白”，這種簡單的灌輸方式符合他們的胃口；但對于“專業(yè)人士”，如果長期采用這種方式獲取信息，可能會因?yàn)樾畔⑵婊?、碎片化和錯誤信息的積累，影響自身的發(fā)展。

經(jīng)過測試，這類ChatGPT軟件可以代替人類完成很多程序性、基礎(chǔ)性的工作，甚至能夠取代一些如文員、軟件員等崗位，也能在考試中獲得良好的成績，但能否真正明顯地提高生產(chǎn)力，還需要具體工程案例的驗(yàn)證。

AIGC是一把雙刃劍

深度學(xué)習(xí)是AI技術(shù)的核心，它的價值在于根據(jù)不同的應(yīng)用場景需求，去學(xué)習(xí)某一場景下的“知識”，從而形成有辨認(rèn)能力、有思考能力、有篩選能力、有決定能力、有輸出能力的“大腦”。

想象一下，在工程建設(shè)領(lǐng)域，如果我們將過往的工程設(shè)計圖作為“學(xué)習(xí)材料”輸入到AI“大腦”中，讓它學(xué)習(xí)，它就可以把學(xué)習(xí)到的工程案例化作自己的“項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)”。當(dāng)工程師有新的設(shè)計任務(wù)時，可以直接將場景數(shù)據(jù)（空間、地形、人流量、需要的抗震級別等）輸入到AI機(jī)器，從而讓機(jī)器根據(jù)過去的“項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)”自主篩選出過往工程圖紙中能適用于新場景的元素，并快速拼接成一張新的圖紙，提高設(shè)計效率。

“設(shè)計工作會迎來革命。”林方正博士肯定地說道，AIGC不僅能生成文字知識，而且能合成圖像內(nèi)容。而交通基建行業(yè)的設(shè)計包含大量的設(shè)計任務(wù)。但同時，他也提醒道：相比于藝術(shù)設(shè)計類任務(wù)需要多樣性和創(chuàng)造力而言，交通基建行業(yè)的設(shè)計任務(wù)仍然需要嚴(yán)格參照規(guī)范實(shí)施?！八?，如果AIGC工具擁有創(chuàng)造能力的同時，也能實(shí)現(xiàn)對規(guī)范的理解和表達(dá)，那么行業(yè)設(shè)計革命值得期待。一旦這類技術(shù)出現(xiàn)，基建工程項(xiàng)目對專業(yè)設(shè)計人士的需求會大大減少，而效率則會迅速增加?！?

一直從事設(shè)計工作的楊冰，在談到工程建設(shè)行業(yè)引入AIGC后帶來的變化時，他暢想道：首先是工作效率的提升，常規(guī)的、重復(fù)的設(shè)計工作和崗位被代替，特別是施工圖設(shè)計階段工作周期可以大幅度縮短，相應(yīng)的設(shè)計工作成本也大幅降低；然后是設(shè)計質(zhì)量的提高，避免再犯之前工程項(xiàng)目出現(xiàn)過的偏差和人為失誤，這在應(yīng)用AIGC前幾乎是不可避免的；再有是設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)的合理，這里的設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)是指設(shè)計方案的功能、規(guī)模和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的組合更加合理。

在楊冰看來，AIGC的引入改變了傳統(tǒng)的依據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)先初擬設(shè)計方案，再做復(fù)核性檢查的試算式設(shè)計模式，可以說傳統(tǒng)設(shè)計模式完成的設(shè)計方案是包絡(luò)式的，AIGC完成的方案是定制的，而且可以集成協(xié)同更多的內(nèi)容，是更優(yōu)的、更符合高質(zhì)量發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展要求的。

不可否認(rèn)，在工程建設(shè)行業(yè)，AIGC技術(shù)作為一種輔助工具，可以更加高效地實(shí)現(xiàn)方案效果圖的自動生成，減少設(shè)計師的一些基礎(chǔ)性、重復(fù)性的工作，并從中解放出來，將時間用于提升自身的業(yè)務(wù)能力和水平，從這點(diǎn)上來看，也是非常有價值的。但盡管如此，施侃也強(qiáng)調(diào)：AIGC并不能完全取代人類設(shè)計師，還需要人的二次加工，其中就包括將其修改完善成符合行業(yè)規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計內(nèi)容。

雖然短期內(nèi)，傳統(tǒng)的基建行業(yè)還不會被明顯沖擊，但在張冬青看來，AIGC技術(shù)就像是一把雙刃劍，有利也有弊。

“AICG容易形成路徑依賴和拔苗助長的效果，不利于學(xué)習(xí)能力、應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境能力高的技術(shù)人員脫穎而出，在過渡期間容易形成人才的青黃不接，不利于行業(yè)技術(shù)水平的進(jìn)一步提升。”他擔(dān)心地說道。

基建版ChatGPT

還需持續(xù)“破壁”

AIGC的應(yīng)用，需要大量工程案例和數(shù)據(jù)庫支撐才能實(shí)現(xiàn)。但不同于ChatGPT、繪畫類等AI應(yīng)用基于龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，在反復(fù)訓(xùn)練后生成的智能系統(tǒng)。工程建設(shè)行業(yè)的數(shù)據(jù)量往往難以達(dá)到與ChatGPT同級的水平，這意味著AIGC在基建領(lǐng)域的應(yīng)用難度要大得多。

對此，施侃認(rèn)為大模型有其通用性。比如利用AIGC生成地形處理方案時，對于同一地理?xiàng)l件（地形、地貌、地質(zhì)情況）進(jìn)行精細(xì)的訓(xùn)練，并在具體的需求上進(jìn)行微調(diào)，就可以完成多個應(yīng)用場景的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)通用的智能能力?！傲硗?，所需的應(yīng)用場景的訓(xùn)練數(shù)據(jù)應(yīng)該更看重質(zhì)，而不僅是量的多和少?！彼麖?qiáng)調(diào)道。

從技術(shù)角度來講，林方正博士也認(rèn)為：工程建設(shè)行業(yè)的類ChatGPT大模型產(chǎn)品不需要從零開始搭建?！盎陂_源大模型的微調(diào)是更經(jīng)濟(jì)的選擇，往往訓(xùn)練效果也不錯。數(shù)據(jù)方面也不需要非常擔(dān)心。現(xiàn)在很多城市搭建了智慧城市、智慧交通平臺，這些平臺既是數(shù)據(jù)的可視化工具，也可以是數(shù)據(jù)的收集儲存地點(diǎn)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)可能也給大模型訓(xùn)練做出了積極的貢獻(xiàn)。”他舉例道。

俗話說：“不看廣告，看療效?！边@可能是社會大眾評價一項(xiàng)新技術(shù)的第一指標(biāo)。即使最開始AIGC概念有炒作水分，但如今隨著ChatGPT、MidJourney、Claude等技術(shù)產(chǎn)品出現(xiàn)，讓用戶有了真切的體驗(yàn)和積極的反饋。目前的AIGC技術(shù)正逐步實(shí)現(xiàn)從文字到圖片、從圖片到3D模型生成，但在具體工程項(xiàng)目的應(yīng)用中，又應(yīng)如何確保可以精準(zhǔn)表達(dá)設(shè)計的成果，并以高質(zhì)量的方式替代人工完成工作？

“雖然AIGC是一個輔助的工具，但要想讓它更有用，更加接近我們想要達(dá)到的效果，我覺得還需要有一個AIGC和使用者相互磨合的過程?！笔┵└嬖V記者，以ChatGPT為例來看，它其實(shí)在本質(zhì)上就是一個文本輸入和輸出的工具，但如果人們想要得到一個高質(zhì)量的答案，如何提問顯得非常重要。因此，接下來的適配過程，需要大模型學(xué)習(xí)更加深入的工程專業(yè)知識以后，展現(xiàn)出更專業(yè)、更實(shí)用的知識輸出。

林方正博士也認(rèn)同地說道：應(yīng)用場景的尋找其實(shí)不是問題，ChatGPT能代替我們?nèi)粘９ぷ髦械耐ㄓ萌蝿?wù)崗位，對應(yīng)基建行業(yè)，“基建版ChatGPT”也能代替。對應(yīng)非通用的需求，則需要進(jìn)一步挖掘AIGC大模型潛力，讓技術(shù)開發(fā)和業(yè)務(wù)需求有機(jī)結(jié)合。

其實(shí)，在專家們看來，“基建版ChatGPT”肯定會出現(xiàn)?！暗问娇隙ㄅc現(xiàn)在有明顯的不同。這不是應(yīng)用場景的問題，是它能不能成為一個好工具的問題，如果確實(shí)有用，很快就會大范圍推廣?！睆埗嗫偨Y(jié)道。

行業(yè)變革的向生之路

人們經(jīng)常會對新鮮的未知事務(wù)形成各種幻想，在有些專家的眼里，受資本的推動，AIGC給大眾展示了一張美妙的藍(lán)圖，對這張圖背后的底層邏輯和成本則避而不談。

“這個問題尤其突顯了科普的重要性?！睆埗啾硎?，人工智能目前仍然是一個用于處理信息的程序，需要嚴(yán)格按照指令來運(yùn)行，只是目前程序越來越大，協(xié)同人員越來越多，程序員們都無法看到程序的全部面貌，難以理解程序的運(yùn)行，更給AI披上了一層神秘的面紗。在他看來，既然仍然按照程序在運(yùn)行，那就仍然距離“智能”很遠(yuǎn)，也就仍然是一個工具。

對此，施侃也強(qiáng)調(diào)說：“歸根結(jié)底,要先有最下面的底層能力,至于它的邏輯性是不是一定夠強(qiáng),可能未必?，F(xiàn)階段,它還需要人類的進(jìn)一步干預(yù),替它完成一些信息的篩選。AIGC最終的應(yīng)用落地,需要全行業(yè)一起在通用能力之上,根據(jù)細(xì)分的應(yīng)用需求進(jìn)行二次開發(fā),通過在各個垂直領(lǐng)域生成不同的產(chǎn)品,攜手構(gòu)建出一個AI的商業(yè)化生態(tài)?！?

在盈利模式的探索上，對比國外成熟的行業(yè)生態(tài)，國內(nèi)的AIGC距離真正的商業(yè)化落地，還有較遠(yuǎn)的距離。

提到未來的AIGC商業(yè)化落地應(yīng)用時，楊冰表示：國內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)高潮已經(jīng)過去，未來的需求會更多集中在運(yùn)維和改建?！皩τ谝呀?jīng)建設(shè)完成開通運(yùn)營的基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目，建立什么樣的數(shù)字化模型，滿足未來全生命周期AI應(yīng)用的需要，也是行業(yè)內(nèi)特別是廣大面臨轉(zhuǎn)崗的設(shè)計企業(yè)需要關(guān)注和值得投入的領(lǐng)域?！彼麍远ǖ卣f道。

“我認(rèn)為潛力巨大”，林方正博士的反饋較為積極，“外國不等于美國。AIGC技術(shù)上我們只落后于美國，其他西方國家跟我們相比差距更大。首先要對自己國家的技術(shù)發(fā)展充滿信心。其次，信息化是個浪潮，但是這個浪潮來到各行業(yè)的順序有先后，客觀上建筑和基建行業(yè)信息化賦能的確比許多行業(yè)晚一些。國家的基建行業(yè)是個巨大市場，市場是孕育產(chǎn)品的搖籃。隨著技術(shù)應(yīng)用和業(yè)務(wù)需求的相向發(fā)展，必然會有入局者，也必然會有有效的解決方案?！?

風(fēng)起于青??之末，AIGC的熱浪騰起，行業(yè)變革的風(fēng)暴將至。如何應(yīng)對，用專家的話說：以開放的心態(tài)看待AIGC技術(shù)的發(fā)展，并將當(dāng)前的技術(shù)潛力挖掘干凈，夯實(shí)基礎(chǔ)，為下一次突破做好準(zhǔn)備。

本文刊載 / 《BIM視界》雜志

2022年 第2期 總第25期