由“小库科技”联想到的“建筑数据”问题

01

楔子

今天朋友圈刷屏的新闻想必是上面这条吧,而“信息安全”是最醒目的字眼,也就是我们普通人经常挂在嘴边说的“数据”。滴滴涉及到的是道路数据,消费者的运动轨迹数据,以及一些个人隐私方面的数据等。

这不禁让我联想到前两天小库科技的发布会,同样提到了数据。

建筑行业是个古老的行业,多数从业者对于所谓的数据也不敏感,甚至是无感。今天这篇文章,我就想谈谈我个人对于建筑数据问题的一些理解。

02
建筑数据
先来回顾下小库科技发布会,到底发布了点什么。
ArchiNET_ML
小库将自身AI实验室部分用于机器学习的数据库整理为ArchiNET_ML,它将百万级的AI标准数据集向研究机构开放。
ARP 轻量化研究平台
小库将这些可以提供服务的大数据分析,AI设计生成,空间性能模拟等能力进行了初步的工具化,集成为内部研究平台「ARP」。
作为小库ABC模式下轻量化引擎,ARP具备完整自主知识产权,可作为基础研究工具。无论是建筑智能算法、AI探索,还是产业之间的合作,都可以在这个内生平台上快速实验及迭代。
此外,小库向产业上下游延伸:一方面,向上游的地产市场提供产品与解决方案——拿地强排;另一方面,在下游的装配式市场携手打造新可能
这些业务或多或少都会包含城市GIS信息、场地模型数据、上游开发企业对客户偏好研究的数据、下游建材制造业数据等等。
A. 
而更早重视房地产信息的企业叫链家,因为左老板是IT出身,所以发挥自己的专长也是顺理成章的。对于一个房屋租赁公司来说,掌握真实的楼盘信息大数据,无异于形成了一条超级护城河。
楼盘字典
采用的是7级门址:城市、城区、楼盘、楼幢、单元、楼层、房屋,这样就能确定每一套房,然后再给这套房编一个独一无二的代码。这样再加精准GPS坐标,就能确定每一套房的地理位置。
我们普通消费者现在从网站上能方便的看到户型图,甚至是VR看房,都是托了左老板的福。在这里向先驱致敬,确实是开创了先河。
B. 
最近几年,被宣传比较多的是BIM,建筑信息模型(Building Information Modeling),可以理解为建筑数据开始得到各方重视了。
BIM技术是Autodesk公司在2002年率先提出,它可以帮助实现建筑信息的集成,从建筑的设计、施工、运行直至建筑全寿命周期的终结,各种信息始终整合于一个三维模型信息数据库中。设计团队、施工单位、设施运营部门和业主等各方人员可以基于BIM进行协同工作,有效提高工作效率、节省资源、降低成本、以实现可持续发展。
2020年7月3日,住房和城乡建设部联合国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、人力资源和社会保障部、交通运输部、水利部等十三个部门联合印发《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》
提出:加快推动新一代信息技术与建筑工业化技术协同发展,在建造全过程加大建筑信息模型(BIM)、互联网、物联网、大数据、云计算、移动通信、人工智能、区块链等新技术的集成与创新应用。
2020年08月28日,住房和城乡建设部、教育部、科技部、工业和信息化部等九部门联合印发《关于加快新型建筑工业化发展的若干意见》
提出:大力推广建筑信息模型(BIM)技术。加快推进BIM技术在新型建筑工业化全寿命期的一体化集成应用。

C. 
数字城市(digital city)
以计算机技术、多媒体技术和大规模存储技术为基础,以宽带网络为纽带,运用遥感、全球定位系统、地理信息系统、工程测量技术、仿真-虚拟等技术,对城市进行多分辨率、多尺度、多时空和多种类的三维描述,即利用信息技术手段把城市的过去、现状和未来的全部内容在网络上进行数字化虚拟实现
美国副总统戈尔1998年1月21日提出数字地球概念之后,中国学者特别是地学界的专家认识到“数字地球”战略将是推动我国信息化建设和社会经济、资源环境可持续发展的重要武器。
从建筑单体到城市,因为城市由无数个建筑单体组成;从单个建筑的周边环境汇总成整个城市的各种系统,这些都是建筑数据。
不管是企业级的小库科技,还是链家,亦或是国家级的BIM技术应用,更或者是国家之间战略级的数字城市,这些都带有建筑数据。
03
理解数据
普通人对数据最深刻的体会可能是骚扰电话,个人信息被泄露之后收到的各种推销电话。之后是淘宝等电商的智能推送,进而演化成大数据杀熟。而对于建筑行业的数据,最直观的理解可能都是链家带来的。
即使是建筑行业从业人员,对于建筑数据的理解可能也是一知半解的。在这里,我想谈谈我对于建筑数据的理解,分为两部分。
一、对数据的收集

我们每年兴建这么多的房子,这些房子理论上讲都可以变成模型,而模型就是数据。不管是材料本身,还是生产厂家,抑或是建筑周边的GIS信息,包括地上的道路和地下的官网。整个系统就像《流浪地球》中,空间站带着全人类的基因数据执行“种子计划”一样。
随着数据的不断增加,就会出现一个数据权属的问题。这也是滴滴目前需要积极应对的问题。而对于建筑数据,同样的问题在不久的将来也会显现。如何存储和管理海量的数据,将被有关部门重视和监管。
二、对数据的运维

收集数据有点像收集龙珠,一旦这个数据大到一定程度就可以召唤神龙。而这个神龙就有点像“先知”,它能够通过大数据计算,指导我们的城市建设。哪些建筑类型造多了,需要停止或者调整;哪些公建配套不足,或者服务半径过大,需要增加,都能一目了然。
目前小库科技推出的房地产强排模块,就有点这个意味。过往靠人力来排方案,可能要很多天,出来的方案考虑也未必全面。而现在电脑可以在1-2个小时内智能的出方案,这就是数据积累到一定程度之后,在一定算法下水到渠成的结果。
这有点像拼图游戏,当你拥有了一定量的小块之后,就能猜出整个画面了
一个令人生畏的数据型企业,应该是在不停收集数据的同时,还能运维数据,并指导(引导)建设,源源不断产生新的数据,从而改变事物发展的轨迹。
04
数据建设
现实生活中,建设工地大家都有直观的感受,但是对于建筑数据的建设,大家可能就比较陌生了,联想到的可能是IT工程师,或者数字化的矿工形象。
就拿小库科技发布的强排模块来说,不同的受众对其的反应是截然不同的
A. 乙方设计师首先是无感,进而是恐慌。无感是因为没有发现其带来的革命性的变化,恐慌是害怕工作岗位被替代,失业了。
B. 甲方设计师首先是好奇,进而是希望。好奇来自于机器代替人带来的新鲜感(其实深蓝早就战胜卡斯帕罗夫了),希望来自于效率提高之后,减轻自身工作压力的渴望。
C. 开发商首先是观望,进而是一拥而上。对于开发企业,小库的技术服务费根本不值得一提,但在没有出现第一个吃螃蟹的人之前,谁都不愿意试错。而一旦有了第一个,后面就是一窝蜂了。
其实任何行业的数字化建设都离不开:行业(专业)知识+IT知识。
所以,行业的从业人员也没必要恐慌。入行久的前辈(资深),虽然已经很难转型,但是专业知识能帮助你屹立而不倒;而刚入行的小白,IT方向同样需要专业知识的配合,所以你的5年建筑学专业学习也不会白费。
数字城市的建设需要巨大的投入,不亚于在现实世界一砖一瓦的实际建设。而且到一定的时间点,线上与线下,虚拟与现实可能会交互,出现超乎想象的场景。
05
结束语
对于未知,只有恐慌是不够的,以积极的心态去感知、学习,也许会更加有效。建筑数据也许是个新事物,但迟早会被普通人所熟知。
再古老的行业也将面临新时代、新科技的冲击,拥抱未来就意味着要放下一些“固有的”经验。建筑行业必将经历“洗礼”,唯有创新的企业才会脱颖而出。
重视数据,运维数据,也许每个从业者都有机会!
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