盈嘉周小平:空间数据+AI,让建筑学会自己“思考”

原创

“机器能思考吗?”


1950年,艾伦·图灵发表了具有里程碑意义的论文,并提出颠覆性的一问。


尽管艾伦·图灵没有找到答案,却唤醒了人工智能此后的发展,更是奠定了他“人工智能之父”的称号。


经过多年的发展,人工智能技术已经在多个领域落地,不论是互联网、制造业、零售、教育还是金融领域,都能看到AI在发挥重要的作用,让机器以接近人类的思维模式工作,具备学习、分析和决策的能力,赋能人类去创造更大的价值。


但是,我们好像忽略了一个非常重要的场景,那就是建筑空间领域,或者说所有人类构筑物,这是人类每时每刻都要发生关联的场景,人工智能能让空间学会“思考”吗,能帮助人类实现与空间的交互,让空间更好地为人类服务吗?


带着种种疑问,“盈观察”栏目采访了北京建筑大学教授周小平先生,试图从他口中探寻人工智能与空间的关系。除大学教授外,周小平同时还担任着盈嘉互联领航研究院的院长,双重身份的加持让他对产业有着更深的理解。



空间是人类生存的载体,数据可以赋予空间‘生命’”


在讲人工智能与空间之前,周小平首先与我们分享了“空间数据”的价值。


周博士:空间是人类一切社会活动的载体,空间的舒适、安全、节能和可持续使用是关乎人类生活和社会发展的重要因素,而掌握这些因素发展规律的核心就是空间数据,读懂空间数据、分析空间数据才能真正理解空间,让空间更好地为我们服务。



盈观察:能为我们举例说明一下空间数据的价值吗?


周博士:空间数据具有较高的专业性,原本的空间分析需要构建建筑的立体模型,然后将其放入专业软件进行空间分析,这时就需要建筑的详细数据,也就是空间数据来支持计算机进行计算和分析,从而把专业的数据变成人类能读懂的决策支持信息。


以大兴国际机场、央视大楼等异形建筑为例,从安全角度讲,现行的防火标准并不适应这类建筑,就需要对其进行防火性能分析,这里面包括建筑结构分析、建筑环境分析、室内空间功能调整等,而这些分析都离不开空间数据。





盈观察:作为盈嘉互联领航研究院的院长,您认为我们的研究方向如何让空间数据发挥更大的价值呢?


周博士:我们的研究方向分三个层面,一是解决空间数据和其他类型数据融合的问题;二是对数据智能价值的挖掘;三是智能的决策分析。这三个方向是递进的关系,融合是指让空间数据和IOT物联网数据、业务数据相融合,因为这样才能完整描述一个空间里的所有情况,实现数字孪生,基于数字孪生才能让AI对其进行计算、分析和决策。


拿我们现在的一个室内路网算法研究来举例,如果一栋建筑内发生火灾,我要马上计算一个最佳逃生路径,这就是典型的基于空间数据进行智能决策的场景。



盈观察:这就相当于实现室内立体导航,这项研究的挑战大吗?


周小平:目前来讲,我们做的是最好的。国内有跟我们做类似研究的,但大多是做栅格路网的,相当于把楼层给变成一个个的网格,再去计算路径。但这个方法它最大的问题就是说当栅格越多的情况下,它的计算效率会变得越来越慢。我们的解决办法就是用拓扑法和栅格法相结合,大幅提升了计算效率和准确率。这就是典型的空间数据和AI算法结合后发挥的价值,路网不仅仅应用在消防场景,更可以应用在很多复杂建筑空间内的导航,提升人群流动的效率,而这是普通平面导航无法实现的。



“空间数据+AI,让建筑学会自己思考”


在周小平看来,空间数据+AI的组合就像给建筑装上了大脑,让建筑和空间可以学会“思考”。


周博士:人工智能加持后的建筑空间,可以拥有分析、决策的思考能力,成为一个智能体。智能体拥有自我感知、自我分析、自我决策的能力,从而实现对自身智慧化的控制。


人类面对海量数据无法快速分析,这时候我们就希望系统变成一个智能体,可以帮我们分析,帮我们决策,弥补我们人类大脑面临海量数据时计算能力不足的问题。





盈观察:能否列举一些人工智能与空间数据结合的例子?


周博士:我们以目前中国最核心的智慧城市为例,城市里的摄像头、路灯上的传感器、物联网等设备就像人的感官,解决了城市的感知问题。感知带来了海量的数据,这时人工智能再对数据加以分析,就能辅助决策去解决很多城市治理的实际问题了。


以无人驾驶为例,国内叫车路协同。车路协同的核心就是不仅实现车与人、车与车之间的感知,同时要实现车与道路和城市空间之间的感知,这样才能实现人、车、路的有效协同,保证交通安全,提升交通运行的效率。这里面就是涉及到了典型的空间数据、物联网数据和人的行为数据的深度融合,同时借助AI加以分析和决策。

周博士:再举一个例子,我们居住的小区也是一个空间,当空间成为智能体之后,它可以智能感知到空间是否健康。小区里面通常有专门堆放垃圾的空间,当有人违规倾倒垃圾,如果系统通过空间数据收集信息,感知到垃圾并通过人工智能决策系统判断出这部分空间堆放了垃圾,是不健康的,之后就会自动通知垃圾清理单位,告诉他在多长时间内把垃圾清理走,这就是在智慧社区中空间数据与AI共同发挥价值的典型场景。


总之,人工智能会替人们进行思考,很多东西可能就不需要人亲自去做了,未来空间会涌现出更多这类基于智能的主动性控制与决策技术,使得空间能自动地满足更多人性化的使用需求。



盈观察:最后,能否请您预估一下,未来5年智慧空间领域的核心技术发展方向?


周博士:一个是数字孪生,第二个就是产业互联网。我个人判断就是数字孪生技术或者是产业互联网会在建筑空间领域里迅速落地生根。



写在最后