近日，AI 设计技能大比武由香港华艺设计顾问（深圳）有限公司主办， 是面向公司全体员工举办的人工智能技术运用专项竞赛，旨在搭建公司内人才展示和交流的平台，选拔出将人工智能技术运用于建筑设计领域的拔尖人才，通过科技赋能，提升创新能力，加快人才成长成才，推动公司设计业务实现高质量发展。
近日，AI 设计技能大比武由香港华艺设计顾问（深圳）有限公司主办， 是面向公司全体员工举办的人工智能技术运用专项竞赛，旨在搭建公司内人才展示和交流的平台，选拔出将人工智能技术运用于建筑设计领域的拔尖人才，通过科技赋能，提升创新能力，加快人才成长成才，推动公司设计业务实现高质量发展。
其中， 基于Semantic Kernel＋BIM的设计工作流-AI应用在建筑设计流上的可操作性论证
本作品通过给BIM植入 Semantic Kernel大脑方式， SK通过在语义内核中一起使用多个 AI 模型、插件和内存，可以创建复杂的管道，使 AI 能够为用户自动执行复杂的任务。在建筑设计中能实现专业间信息传递，更好实现专业配合。
刚看到这个AI技术的时候，一下子就炸了：BIM我还没有学会呢，人家人工智能，已经能够画图（建模）了，快要失业了。
目前BIM的现状是低段位玩家（青铜、白银段位）根据图纸建模，管线综合，解决设计与施工问题。高阶玩家（王者段位）则是推广BIM正向设计，将以前的痛点、各种可能的情况提前消灭在设计阶段。中段位玩家（铂金、星耀段位）则介于BIM建模与正向设计之间。
BIM行业内部目前大部分都处于低段位，中段位级别。而这其中，中段位的玩家又是在业内占有大多数的席位，大多数中段位的玩家都是有意识的想越级，做出一些不一样成就出来，无奈限制重重，无法进行更多的发挥。
人工智能（AI）目前已经在众多领域得以运用和发展，例如围棋中的人机大战AlphaGo、人脸识别、无人驾驶等等，可以毫不夸张的说人工智能已经越来越得到推广，其前景不可限量。
但是，我们不得不承认人工智能技术的发展还没有达到一个非常成熟的阶段，用计算机模拟的人工神经网络无法与真正的大脑相比。虽然目前人工智能在图像识别方面取得了不错的成绩，但在自然语言处理上，人工智能还无法真正的实现完美的机器翻译、模式识别等应用。尽管人工智能的发展仍处于初始阶段，但是我们已经无法忽视智能化对生活的影响。
对于BIM的发展趋势，行业内普遍认同BIM的发展最终必给建筑业带来新的革命，BIM实现了全生命周期的应用，BIM与项目管理信息系统集成应用实现项目精细化管理。随着物联网、移动应用等新的客户端技术的迅速发展与普及，依托于云计算和大数据等服务端技术实现了真正的协同，满足了工程现场数据和信息的实时采集、高效分析、及时发布和随时获取，进而形成了“云加端”的应用模式。
BIM技术则与大数据、云计算、AI、物联网等技术集成应用,形成优势互补,从根本上改变了建筑业过往的工作方式。
接下来我们来看看这AI框架能实现什么功能，目前主流的AI框架主要能实现图像识别、语音识别以及推理分析等功能，单只图像识别又能衍生出诸如文字识别、人脸识别、物体检测等应用，这些应用目前已经有了比较成熟的体系，因此BIM技术可以尝试和AI的图像识别进行结合。
就拿BIM应用中最常规的净高分析图制作来说，目前净高分析图制作出来之后，需要一个有经验人去判断某个区域净高能否满足要求，某些地方的净高经过造价、施工等方面的权衡后可以适当放低，强调其经济适用性。因此，目前常规做法是先做出一份净高分布图的初稿，或者制作一份净高表，与会各方，共同确认净高后最终完成一份终版的净高分布图。这期间可能是一个多次讨论、多次修改调整的过程。而AI的图像识别技术则可以替代这个有经验的人。
通过AI技术图像识别技术可以将净高分布图内的车道净高，电梯厅净高。设备走道净高等信息提取出来，再结合AI的机器训练功能，通过多个项目的训练。它会告诉你车道净高2.2米是不是满足规范要求，其他项目是不是只做到2.2的净高，更高要求是多少等等。
这样，BIM工程师则可直接利用AI的经验去修改BIM模型与净高图来匹配大多数的需求。通过这样的做法则可以减少很多会议讨论协调，降低沟通成本。
目前BIM的一个新兴应用：BIM模型审查也可以尝试与人工智能进行结合。利用BIM模型的参数信息，可以写程序来判断其参数值是否满足规范要求，比如公共建筑楼梯前室的面积不能小于6平米，高层住宅栏杆高度不能低于1.10m等。这类规范要求都可以直接查询BIM模型进行判断即可。
但另一种情况目前较难判断了，如规范中的“任一”，“某某上方”，“某附近”等等很多语义难以进行直接判断。这就可以考虑用AI的思路进行解决了，通过AI的语言识别技术来进行判断，提高模型审核的准确性。
通过AI新的应用真正给人们带来福利，实现成本降低，为民谋福，这才是BIM的真正意义。
