人工智慧如何塑造建築領域

人工智慧解決方案的實施不僅僅是獲得競爭優勢的問題，而且在建築業努力解決其他重大挑戰方面發揮著重要作用，這些挑戰正在改變專案的計劃、施工和管理方式。這些挑戰包括脫碳以及滿足淨零排放的需求。

在專案資產的設計和施工階段中，應該運用各種方式來應用人工智慧。建築業明顯應該抓住這些機會

生成式設計

#生成式設計是由人工智慧驅動的一種方法，它提供了各種適當的解決方案來應對特定的工程挑戰。使用者可以根據自己的需求對這些解決方案進行個性化定制

設計人員無需在設計時苦苦考慮約束和參數，而是可以選擇向軟體告知規格和限制。這可以包括從力量和敏捷性到成本和性能的各種要素。然後，產生設計過程將分析這些輸入，從而產生滿足指定需求的潛在組合。

借助先進的人工智慧演算法和機器學習功能，設計師和建築師能夠提出創新的解決方案，以提高能源效率、增強結構完整性，並使設計過程更加無縫

生成式設計已被證明可以提供許多好處。使用衍生式設計可使材料成本大幅降低30%，並將施工時間縮短40%。執行人工智慧輔助結構分析有可能將設計時間減少50%，同時維持結構效能。此外，美國綠色建築委員會建議，採用人工智慧驅動的永續設計實踐可以使建築物的能源消耗減少高達30%，並減少碳排放。

基於BIM的專案估算

建築資訊模型是指建築業廣泛使用的3D設計和建模軟體工具的集合。這些工具經過專門設計，旨在幫助從多個角度可視化施工設計。將人工智慧功能整合到BIM中可以帶來各種優勢，例如執行工程量計算的能力，進而涉及提取有關必要材料的基本資訊。

透過使用BIM技術進行工程量統計，可以獲得更準確可靠的結果，同時也能幫助承包商提高效率、降低成本，提升設計、施工和營運的整體品質

#數位工程在工程行業中的應用帶來了許多顯而易見的好處，例如提高了工程測量的準確性並節省了時間。然而，數位化轉型也帶來了一些挑戰。其中一個重要的問題是人的因素。如何吸引和留住必要的人才，並為他們提供適當的激勵和獎勵是一個需要考慮的問題。此外，所需的技能不僅僅是數位化方面的專業知識。當BIM模型不正確時，如果相關人員缺乏基本的工料測量能力來識別錯誤，那麼BIM模型的精度問題最終將成為一個重要的課題

垂直建築行業是數字化程度較低的行業之一，儘管潛力巨大，但接受新技術的速度也很慢，這一現象通常有兩個原因

很多機器學習系統在建築領域扮演著"黑匣子"的角色，也就是說它們並不解釋自己的結論。此外，用於決策的演算法通常是專有且難以理解的，這使得建築專業人士很難找出背後的原因和使用的方法，從而在提出建議時產生困難。一些學術評論家認為，如果不研究可解釋的人工智慧方法，人工智慧在建築領域的潛力可能會受到限制

建築企業經常發現了解人工智慧系統的好處和實施非常具有挑戰性，因為涉及的投資成本很高。做出投資決策可能具有挑戰性，特別是當涉及眾多承包商並透過多個分包商交付工作時。這種複雜性使得業界很難就單一、公認的人工智慧解決方案達成共識的。這也增加了一項投資可能在短時間內變得過時或不必要的可能性。考慮到整個產業所面臨的貨幣挑戰，組織可能會對未來投資猶豫不決，這是可以理解的。

從法律的角度來看，利用市場上可用的人工智慧關鍵路徑程式可能會減少爭議，從而消除對專家程式設計證人的要求。然而，如果結論無法得到充分解釋，如果其背後的推理無法得到檢驗和質疑，那些商業利益依賴於結果的個人為何願意接受它呢?如果供應鏈的每個成員都使用不同的編程算法，可能會導致不同的結果，這將有何幫助?政府和政策制定者在這個問題上可以發揮明確的作用

在這一階段，人們可能會看到雙速產業的出現。在這種情況下，某些企業正在成為贏家，而其他企業進入快車道的障礙則變得越來越難以克服。當一方擁有人工智慧解決方案而另一方沒有時，可能會出現資訊不對稱。利用針對每個細分市場的人工智慧解決方案，整個供應鏈的整合以及圍繞特定細分市場的供應鏈同步也可能發生

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