建筑、大数据与BIM
2019-09-18 11:33:30   来源：东方头条   

在大数据的时代背景下、人工智能迎来大规模突破之前，国内传统的建筑数据业务的前景已经非常黯淡，没有希望了。未来一个时期，建筑的数据在还没有来得及充分的格式化、数字化及BIM化的情况下，就会迎头撞上AI的降临，建筑行业又一次被高科技打断进化路径而重塑。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。

传统建筑行业只有弱电、交易和点云等少数几种数据可以称得上“大数据”（Big Data），其他数据都不够大，市面上绝大部分讲建筑大数据的，充其量作“海量数据”，甚至于基本上多是“数据库”或普通数据而已，而且这些数据绝大部分都还没有被电子化。

1、弱电数据/IoT

弱电系统（各类建筑智能化和物联网）采集的数据，多存储在磁盘或磁带机中，定期就要清除，只保留一些统计数据。哪怕只是一栋楼，都要定期清除，因为数据量实在是太大。其中最大的莫过于视频，视频监控系统所采集的数据量，经常是只能保存24小时或几天（车载的多用SD卡只能存几分钟）。凡涉及到计算机视觉的基础数据素材，无论是图片、360全景照片还是视频，都是不折不扣的大数据，而且已经都被互联网大佬盯上了。

建筑与物联网大格局的关系

除了视频，其他各类从传感器采集数据的弱电系统的数据量都不算很大，数据量主要取决于采样频率，如智能电表的数据，每月一次和每秒一次的数据量差异就极大，当然每秒采样几乎没有意义，真正使用起来是取决于运维管理需要——仅仅一栋楼的需求又能大到哪里去呢，相比于城市的那种大尺度规模来说，哪怕是非常精益化管理的FM。故而目前互联网大佬主要投资于城市尺度的大数据，即智慧城市，其所用技术皆来自建筑工程界。

目前国内整个楼宇智能领域的数据被利用起来的比例极低，这不仅仅是缺乏FM管理模式，还有诸多其他因素。是否将来通过大数据和人工智能技术的突破导致改观？目前还很难预料，唯一可以预料的是：这种突破一定不是来自建筑领域。因为一栋楼的数据的价值实在是太低，而大数据和人工智能技术的开发成本极高，数据至少要N个城市级别。所以建筑行业又要等待其他行业突破之后，再一次被波及——就像80年代的CAD、本世纪的BIM这两次被波及一样，滞后而缓慢。

2、交易数据

建筑类交易结构图

建筑产业链极其长，导致很难被纳入一般制造业，其交易体系极为复杂，每个工地都是一个小社会，上图只列举了整个产业链的一部分的交易过程。交易是很容易纳入到互联网领域的题材，目前已有大批互联网公司介入，如58在租房（收购了安居客）、在居家服务领域（58到家），链家在房产交易领域（链家网）等，新近火爆的互联网装修题材也有众多公司正在快速成长，如酷家乐。

BAT级的互联网公司也在智慧城市、智慧建筑和城市云计算领域展开竞争，导致竞相招聘BIM人才——这一终极武器般的建筑底层数据结构技术。比较奇怪的是，最擅长交易电商的阿里巴巴，却在建筑领域毫无建树，除却如同一般商品的装修建材类产品，并无行业特殊性。这也许是在一定程度上反映了这方面的机会尚未到来，浪潮是一波一波的，想必他们一定在积蓄力量。

建筑行业存在一个密切的行业分工和协作网络，其复杂性远超一般商品交易，这大概是很难于被统合到一个单一平台上的最主要原因。

3、点云数据

在BIM领域，早期人们受制于Revit这类单机建模工具的局限，在看待“逆向建模”（Scan to BIM）这件事的时候，主要是想如何通过激光点云扫描技术来辅助快速建模，但是现在随着计算机视觉、图像识别技术的不断突破，也开始重新反思BIM模型这件事了——上图难道不也是一种有关于building information的model吗？（BIM的名词即：building information model）

这种结合了360全景照片、点云数据与其他数据的整合数据集，能够进行室内导航，并使用APP拍照进行图像识别（与事先扫描好的图片匹配）来判断自己的空间位置，再结合点云数据就可以进行室内导航的自动计算了。这一套技术路径基本上可以替代掉传统的BIM工程模型了，如果只看竣工模型的可见部分的话——上述扫描主要针对既存建筑，所得数据主要应用于FM。相较之下，BAT的室内导航技术还都处于婴儿级。

在人工智能识别图片中内容技术（被人工标识了名称的对象，机械设备、摄像头、消防栓、办公桌等等）的不断提高的今天，相对简单的建筑组织部分的识别率已经很高了。下一步就可以展望全建筑模型的自动生成了，如果喂给机器学习以足够多的大数据的话。