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发布时间: 2021/1/8 11:59:42 来源: 本站
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机器建模时代已经到来 | 阿里达摩院最新BIM产品

你好!这里是牛侃BIM


近期阿里巴巴人工智能实验室推出了全息空间BIM产品,这是一套基于算法的BIM产品,这套产品包含全息空间BIM构建算法,工地安全管理,数字孪生城市等产品。本期重点来谈谈全息空间BIM构建法,下文简称为机器建模或算法建模
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  机器建模的特点

这款产品经过大量的数据训练,从研发到上市,历时半年有余,目前已经商用,其特点如下,不基于软件平台建模,通过云端算法工具,导入经人工整理的CAD图纸,自动生成模型,算法自动生成的模型并不是Revit模型3Dmax模型,而是一个模型数据包,这个数据包可以基于不同的平台打开,包含Revit软件和3Dmax软件,目前可生成的文件格式是ifc、rvt、obj、fbx,可以较好的解决国外软件“卡脖子”问题,这和目前基于Revit平台的自动建模插件是完全不同的思路。

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02
  人工需要做什么

目前这款产品已推向一些大的B端客户,主要是一些大的地产公司或建筑公司,向他们提供服务,正在逐步推向大众,预计明年年中会对产品进行整体封装,届时有望更多的公司或个人用户也可注册登录使用。

这款产品以向用户提供满意的BIM模型服务为目标。用户提供全套的设计图纸,至少包含平面、立面和剖面图纸给到阿里BIM服务团队,由他们对图纸进行整理,具体整理到什么样的程度,目前还不清楚,但据了解由于阿里参与整理图纸的人员已经高度专业化,这个过程是很快的。

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整理好的图纸,导入云端经算法计算生成模型数据包,由BIM团队转换成不同格式的模型,同时机器会自动生成一份问题报告。这个过程有两部分工作需要人工完成,第一是图模一致性的审查,对模型中建模错误的问题和算法识别错误的问题进行修改,比方说门窗族匹配错误等情况进行更改;第二是对机器生成的报告进行整理,并对图纸表达不清楚或无法识别的问题进行整理,合并一起生成最终问题报告,报告中的问题需要用户进行明确,明确后将模型修改完成。这个BIM团队的工作,主要是完成模型,至于后期模型的应用,如工程量的计算、门窗表的统计等应用是不包含的。

关于阿里巴巴这个BIM模型团队的架构及人数目前还不便透漏,这就不难理解为什么3年前阿里就开始招聘BIM工程师了,当时业内的人士都很好奇阿里在布局什么,现在越来越明朗。

03
 机器是怎样识图的

机器在提取数据生成模型时,是怎样识别平立剖面图呢?怎么样像人一样融合平立剖面来理解呢?据了解,机器识图大致是这样一个过程,首先识别建筑平面图,提取数据生成数据包模型,然后再识别立面图生成数据包模型,最后识别剖面图生成数据包模型,这三处数据包模型进行整合剪切生成最终数据包模型。举一个简单例子,墙上面有一个窗户,通过平面图可以定位到墙体的宽度尺寸和窗户的平面位置信息,算法会记录到这些信息生成模型数据包;通过立面图获得窗户的位置和尺寸信息,生成模型数据包,然后这两个数据包模型进行融合,将有用的信息整合起来。这其实是和人识图的逻辑高度一致的,只是计算机在做时候需是有先后的分步骤计算。

04 
为什么可以不基于软件平台

算法建模产品为什么可以不基于平台生成模型呢?这款人工智能产品是基于图像识别,大致是这样的,比如说一个构件实例门,这个门的信息通常包含以下几个方面,第一个方面是门的几何信息,第二部分是门的位置及定位信息,第三个部分是门的属性信息,这三部分信息被提取成为数据,以数据包的形式分类存放,而大部分BIM软件在生成模型时也是这几方面的数据,模型数据包中的分类信息与软件底层信息实现一一对应,在不同软件打开这个数据包时,即可生成模型。

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 机器建模的效率如何

这款产品主要是针对建筑结构建模,机电专业相对复杂,目前正在研发阶段。针对的建筑类别,主要是住宅比较多,较为规整的商业地产建筑也可以。那么它的精度和效率如何呢?

阿里人工智能实验室对外公开数据表明,10万方的住宅楼、规整商业楼,人工整理图纸,算法自动生成,生成数据后整理修改出具报告,耗时3个工作日,这个效率不知比人工建模高出多少倍,据阿里回应称,这个建模时间影响因素主要在于图纸质量以及人工干预的时间上,云端算法生成数包据模型是极快的,如果设计质量太差,整理内容就比较多,后期出报告的时间也就比较久,即便如此,也能在3-5个工作日完成。可将人工1个月完成的工作量2-3完成,效率提升10倍。

下图是阿里西溪园区140万方在建项目的土建模型。
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上海某设计院拿了一个7000平米的厂房建筑做测试,建筑、结构、钢结构3个专业,阿里从接收资料到生成模型的时间是2小时,其中机器生成大概只用10分钟,模型整体较好,只有细节处有一些瑕疵。

深圳某综合设计院以近10000平方的住宅项目做测试,建筑、结构专业阿里从接收资料到生成模型的时间是4小时左右,其中机器生成大概只用15分钟左右,模型准确率挺高



06
 机器建模的精度如何

再来看看模型的精确度,公开资料可见,目前建筑专业,包含各类墙体、门、窗、栏杆扶手、直梯、扶梯、楼梯、楼板模型深度不低于LOD 300,建筑细节基本可以完整表达;结构专业,包含各类墙、梁、板、柱,模型深度不低于LOD300。这些构件的几何属性和材质属性等均完整。这个深度的模型满足常规的管线综合净空分析等应用是完全没有问题的。

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 如何更快的使用机器建模服务

这个算法产品是部署到阿里云端进行计算的,对CPU性能要求比较高,此款产品已在阿里云上布置了较多的算法点位。由于测试和使用的项目较多,现在申请使用是需要排队预约的。这个算法计算量巨大,即使明年产品封装后,它可能很难以客户端的形式安装在个人电脑端,还是要基于阿里云端进行计算的。

目前牛侃BIM已与阿里达成意向,向牛侃BIM的朋友提供测试和使用服务,需要的朋友,不管是企业和个人,都可以扫描下方二维码与我们取得联系。

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 该产品未来行业定位

在各行业信息化发展当中,建筑行业信息化排名倒数第二,农业倒数第一。这款算法建模产品的定位是为建筑行业信息化赋能,是为了让BIM建模工作越来越简单,让BIM从业人员从繁重的建模工作中解脱出来,去进行更多有价值的BIM应用。

这款算法产品建模不是跨界打劫,阿里进入建筑行业,进入BIM行业,不是为了干掉传统的BIM咨询业务,而是为了把建模这种耗时耗力的工作化繁为简,为建模人员节约更多的时间去做有意义的事情,让建筑行业的生态更好,利用自己的技术优势,为行业赋能。

机电建模比建筑结构更为复杂,更为繁琐,机器识别学习起来更难,据了解阿里人工智能实验室的工程师正在研发。

作为BIM一线工作人员和行业观察者,对机电专业的算法建模有一些建议,在机电算法建模上,我觉得产品的思路应该偏向于正向设计,因为建筑结构模型创建出来之后,空间轮廓及尺寸,房间划分及功能分区也已经形成,此时算法进行正向设计便水到渠成,当然这需要算法对设计规范及设计思路的深度学习。希望以后机电专业的设计师工作量及工作内容将会减少,他们更多的是做一些有价值的事情,如涉及合理性等事关方案的事情。

09
 关于产品的价格和收费情况

由于机器云端算法生成模型是极快的,是软硬件成本,但是人工整理图纸和简单修改模型是存在人工成本的,但即是如此,根据公开数据,相比于传统的建模方案,成本缩减60%以上

关于变更情况的收费,当变更超过30%就要另行收费了,如果变更不超过30%,则不用另外收取费用。机器的计算成本比较低,加收的费用主要是人工成本。

收费与用户的BIM建模标准也有关系,部分公司有一套自己的建模标准。比如雄安新区的BIM模型是有一整套的建模标准体系,湖南省的BIM审图也有一套标准体系,存在标准体系的,人工要先对标准体系进行梳理,寻找规则,与算法规则进行匹配对应,然后生成模型数据包,阿里人工智能实验室会根据需求做定制开发,相应增加费用。



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