AI一直是如今媒体的热词，大家总是热衷于讨论AI会给我们社会的方方面面带来的巨大前景或是负面影响。
那么对于建筑行业来说，AI将带来怎样的影响呢？
如果你相信《银翼杀手》里描述的场景，那么在30年后，人工智能将会和现在是完全不一样的一幅场景，我们可以自我复制，几乎也无法分辨"他们"和"我们"。
但随着我们的星球的污染日益严重，钢筋混凝土制造的城市因资源短缺而逐渐衰败，人类和人工智能之间必然会爆发一场战争，因为人工智能会试图逃离他们软弱且愚蠢的缔造者。
现在，当我们展望科技的未来时，反乌托邦往往成为了公认的标准，而在其中，人工智能往往是最令人兴奋、最令人生畏和最令人恐惧的技术。它被视为达摩克利斯之剑，因为一方面它有潜力帮助我们完成一系列艰巨的任务，但另一方面可能会让我们中的大部分人被“淘汰”，无论教育水平或工作类型。人工智能和自动化的部署，预计将影响到众多职业：医生、律师、会计师、金融家，甚至是建筑师和工程师。
在当今的云端架构中，面对一个新的功能需求，只需要开发一个算法，从数千个以前的法律案例、患者病历、建筑样式中进行学习，并通过云端传到世界任何一个角落。而且可怕的是，使用得越多，学的也越多。
最近，在纽约的智利设计师SebastianErrazuriz在Instagram上发布了一段视频，警告称，“我认为建筑师们应该知道，他们90%的工作都受到了AI的威胁。如果还没有真正意识到这一点，那么真的应该尽快采取措施了。”
原因很简单。如果你所在的领域需要两到三年的经验，那么在机器面前，你就几乎没有任何竞争力，因为机器的经验可能是你的百万倍。一个很现实的问题是，我们已经拥有大量数据、大量蓝图和模型，这些模型的背后是数百万个建筑或房屋。那么为什么我需要一个新的设计？为什么我不能到应用程序中选择我喜欢的房子呢？
在未来，建筑只有作为一种艺术实践才能够生存下来，而这必然将只属于一个微小的精英群体，可能只包含5%甚至是1%的建筑师，而对其余的建筑师来说，那就是世界末日。
Errazuriz的这一说法无疑引起了骚动。虽然AI距离他所描述的未来还相去甚远，但这样的推理确实是有逻辑的。
Errazuriz的论述涉及到的是机器学习的指数特性。借助足够的数据，专家系统可以轻松吸收我们所有的知识。但建筑本质上是具有创造性的，外形、样式、光照、材料、系统，还有人性化的部分。让计算机去做概念设计是很有难度的。
虽然在已经有人工智能算法通过学习Rembrandt、Canaletto等大师的画作，已经能够“创作”出令人印象深刻的作品，但它仍不可能开发出一个新的流派，因为人工智能创作的基础只是现有作品的随机组合。
所以归根结底，我们总是需要“签名”的建筑师的。但是在满足全球庞大人口的住房和基础设施需求上，建筑师们确实需要外部的帮助，来提升自身的效率。人工智能将增强我们的设计能力，而不是取代建筑师。它们可以将日常任务自动化，并监督复杂的流程和交互。
设计才是初心Autodesk的AI开发经理RacelWilliams去年拜访了全球各地的Autodesk客户，询问他们最大的痛点是什么。不出所料，痛点主要和设计变化相关。Autodesk的团队正在研究机器学习和AI在CAD、PDF和BIM中的应用，建筑行业记录数据的方式，以及这些对象和组件之间的关系。Williams的目光不止局限于Autodesk的从AI或ML应用。他认为，整个行业在优化数据收集的策略和利用设计的方法上可以做得更好。行业需要通力合作，找出通行的标准，才能真正解决更大的问题。“作为一名前建筑师，我必须做很多重复单调的工作，但这不是我的初心！生成设计、人工智能、机器学习可以帮助建筑师们回归初心，做他们最擅长做的事情，这就是技术带来的最好礼物。”各方的努力Bentley公司的CTOKeithBentley则指出，一家软件公司只有在人工智能的发展上强势，才能具有竞争力。“五年后，我们的整个行业的重点都将是不同类型的机器学习。算法正在赋能设计、操作和搭建流程。”Bentley是新设计技术的先驱。年，Bentley收购了机器学习和物联网技术提供商Aiworx，并引进了AI程序员团队，助力公司数字孪生技术的发展。AIworx加入Bentley将会推动数据收集和分析的进步，以利用持续更新实时背景信息的基础设施工程数字孪生模型，优化生产效率、运营和维护。Bentley解释说，不幸的是，人们认为他们现在创造的很多东西是事物的准确表示，但事实上经常是不完整的。在iModel（iModel.js库是一项旨在提高基础设施数字孪生模型可视化和分析可视化的开源计划）中，通常存在不准确、不完整、不一致或是冗余的数据。Bentley未来的软件目标是更好地通过算法来明确一致性和检查标准。Autodesk的RacelWilliams也认为模型质量检查和基于规则的解决方案存在问题，“我们不想让建筑师们的时间全花在调整规则上。我们知道图纸的质量和建模的质量参差不齐，但首先，我们需要明确有质量的图纸是什么样的，一个高质量的建模应该包含有哪些因素？”最近有一个人工智能应用的案例颇为有趣。来自比利时开发商Bricsys在开发了一款颇具竞争力的AutoCAD兼容产品后，开始开发新的BIM工具：BricsCADBIM。这款产品允许设计人员使用实体的几何形状，打造外观或是在门窗上打孔，就像乐高玩具一样，而不是使用预配置的组件阵列进行建模。一旦外观完成，设计人员只需在命令行中输入BIMify这个命令，AI就可以通过模型自动识别建筑物组件，比如墙壁、门、柱、地板，然后分配IFC（IndustryFoundationClasses，IFC是建筑业的一个国际标准，是一个BIM时代的三维建筑信息交换标准）标签。这和当前的工作流程是完全相反的：它让建筑师可以在概念阶段就以外形的形式进行测试，而AI再后续介入，将BIM添加进来。Bricsys正在与莱卡和HOK（HellmuthObtatKassabaum建筑设计公司）合作开发一个项目，让数据不再愚蠢BricsCADBIM现在支持Rhino和Grasshopper，并可以引入几乎任何设计或可视化系统的网格数据，比如SketchUp、Blender、Unreal、Unity或AutoCAD等。Bricsys的下一个目标是将此AI应用于对真实世界的扫描。通过与徕卡和HOK合作，最终的目标是通过对建筑物的内部和外部进行扫描，让AI在填补外部网格和内部网格之间的空缺，补全扫描仪无法穿透的空隙。AI有能力"推断"出墙壁、窗户、地板、门和柱子。“从扫描到BIM”将会成为现实。Graphisoft近几年一直在重写其旗舰BIM工具的核心功能。ArchiCAD在诸如楼梯设计工具等功能中已经开始应用AI能力，可以预测出复杂的外观，并同时将数百个设计规则考虑在内。此外，Graphisoft还在后台上部署了AI，通过能够自我学习的多线程平衡算法优化软件性能，预测要缓存的内容以及用户在视图中可能移动的位置。营销副总裁AkosPfemeter说，“我们相信，这将是我们行业未来的关键任务，虽然目前我们还没有看到突破性的实际应用。公司在开发方面应用AI的下一个重点将是将注释和布局等日常任务变得自动化。”管理风险是目前AI在建筑业中最成熟的应用从上文的讨论中可以发现，目前建筑业只有少量的主流产品开始支持AI的功能。而作为市场上最大的参与者，Autodesk的AI的应用一级钢相当广泛，但目前AI仍还是Autodesk的边缘技术，出现在其收购的Web服务产品，也就是ConstructionIQ（一种与Autodesk的BIM项目管理平台配合使用的人工智能服务）中，帮助建筑项目团队管理风险并提高性能，以及BuildingConnected（一个由70多万建筑专业人士组成的网络，帮助房地产业主和总承包商为他们的项目找到并雇用合格的承包商），用于在线竞价管理。ConstructionIQ是Autodesk最成熟的AI解决方案。高级产品经理ManuVenugopal在谈及AI在产品中应用的目标时说，“我们正努力使我们的工具在处理大量信息和数据时提供更强的辅助功能。我们使用人工智能和机器学习从无数的设计和施工数据中学习，以对决策过程提供协助。我们现在有超过个活跃项目，并且正在与许多公司合作，而在ConstructionIQ的数据库中有超过个建设项目，其中有1.5亿个可供学习的问题和项目。Autodesk的ConstructionIQ不止是简单的对施工进行监控，同时可以参与到设计和文档阶段，在流程的早期发现问题，从而节省更多时间和成本“我们在努力将AI向设计和施工的上游移动，参与到建筑的设计风险管理。我们发现，ConstructionIQ发现的许多问题都是与设计和预建阶段相关的。我们的客户甚至希望该技术能够在更早的阶段应用。”简而言之，AI会检查用户提交中的元数据，以及BIM文档中标记的组件。Autodesk从Uber和约会软件中学到了什么？Autodesk的BuildingConnected的Web服务也从其他最具影响力的Web服务提供商部署AI的策略上汲取了灵感。BuildingConnected的两项核心功能都使用了机器学习技术，一个是BidBoardPro，帮助分包商跟踪他们投标的项目，另一个是BCPro，帮助总承包商查找并邀请分包商参与项目。Autodesk建筑互联产品的销售负责人ChelseaHodge解释说，分包商每周都会收到数十甚至数百个来自不同总承包商的投标邀请，手动处理的过程可能会非常痛苦。BidBoard提供的是一个中心化的服务，能够跟踪和记录投标邀请，确保客户不错过这些信息。投标邀请的电子邮件将会被归拢到BuildingConnected，这个应用程序能够通过自然语言分析技术去读取邮件的关键信息，并整理成系统能够访问的统一格式。它可以自动记录截止日期等时间节点，并对即将到来的时间节点进行提示和警告。Hodge还谈到，在匹配制造承包商和分包商方面，Autodesk使用了统计模型来预测给定的分包商赢得特定地点的给定交易的可能性。他们从Uber的乘客打分机制，甚至是网上约会平台中汲取了灵感。害怕AI夺走工作岗位？大可不必人工智能的话题总是伴随着社会对于其未知影响的恐惧。媒体的报道也多