英国皇家特许建造学会（CIOB）发布的《2024 年人工智能手册》（下载：https://d8.ciob.org/industry/research/AI-Playbook）探讨了人工智能（AI）在建筑行业的应用。AI 可处理大量数据、辅助决策、自动化任务，能推动行业发展，但也面临数据质量、版权、伦理等问题。手册介绍了 AI 和机器学习基础知识，列举其在建筑各阶段的应用案例，提出实施策略，并阐述了 AI 与数字孪生的关系及协同优势，为建筑专业人员提供指导。

1、AI 在建筑行业的重要性：建筑行业面临可持续发展、质量安全、技能缺口等挑战，AI 有望带来积极改变。它能处理和分析大量数据，为决策提供支持，还可自动化重复任务，提高工作效率，在建筑设计、规划、施工和资产管理等方面有巨大应用潜力。

2、AI 和机器学习基础

• AI 与机器学习的定义：AI 旨在让机器模拟人类智能，机器学习是 AI 的子集，通过数据学习来决策或预测，如垃圾邮件过滤器通过分析邮件数据来识别垃圾邮件。

• 机器学习类型：包括监督学习（依靠大量标记数据学习，用于分类和回归问题）、无监督学习（从无标记数据中发现模式，解决聚类和降维问题）和强化学习（通过“奖励” 和 “惩罚” 机制学习）。

• 相关技术和模型：经典机器学习算法有线性回归、支持向量机等；神经网络模拟人类大脑结构，深度学习是其更复杂的形式，如循环神经网络和卷积神经网络；自然语言处理让计算机理解和处理人类语言，Transformer模型及大语言模型推动了自然语言处理的发展。

3、AI 在建筑行业的应用

• 设计阶段：AI 可进行参数化设计，快速生成多种设计方案，还能通过图像生成工具根据文本描述创建概念图，辅助设计师工作。

• 施工阶段：利用 AI 进行安全监控，分析监控视频识别安全隐患；自动化任务，如使用无人驾驶设备提高施工精度和效率；处理和分析施工数据，优化施工流程。

• 运营阶段：通过分析传感器数据实现对建筑设施的预测性维护，提前发现故障并进行维修，降低成本；优化能源管理，根据环境和使用情况调整能源供应；借助数字孪生技术，模拟建筑性能，为决策提供支持。

4、AI 应用面临的挑战与应对策略

• 数据质量：高质量数据是 AI 准确决策的基础，但目前数据存在准确性、完整性和一致性问题。需加强数据管理和治理，确保数据质量。

• 法律与伦理：涉及版权、保密、数据隐私、AI 结果可靠性和偏见等问题。企业应明确数据使用权限，制定内部规范，进行数据审查和模型测试，避免法律风险和伦理问题。

• 技能需求：使用 AI 需要员工具备数字技能，如数据处理、算法理解和模型评估能力。企业要提供培训，提升员工技能，适应 AI 时代的工作要求。

5、AI 与数字孪生的关系：数字孪生是物理实体的数字化表示，结合 AI 和建筑信息模型（BIM），能分析大量数据，实现预测性维护和优化决策。AI 可增强数字孪生的功能，数字孪生为 AI 提供数据支持，二者协同提升建筑行业的效率和可持续性。