一次技术正在迅速发展，AI的发展成为人工智能领域的主要技术。它依靠深度研究算法来深入研究和学习大量数据，例如图像，文本，音频，视频等，从而创建新的和创造性的内容。此功能破坏了传统算法的极限，并将为许多行业的创新发展开辟一个广阔的空间。以教育和财务为例，开发AI起着重要作用。在教育行业中，它可以根据学习学生的情况和风格来定制个性化的学习计划。例如，为有数学困难的学生提供目标练习和解决问题的想法，为喜欢创建文学并改善学习效果的学生提供写作材料和Malikinspiration；在财务领域，生成AI研究市场数据，建立风险评估模型和投资技术，监视市场dYnamics，为投资者生成风险报告，并根据其风险偏好开发个性化技术，以帮助投资者做出明智的决策。建筑行业还热衷于获得生成AI带来的机会。最近，阿布斯（Abeam）初创团队卢尚伊（Lu Shuai）先生来自未来人类栖息地研究所深圳国际研究生院，该研究生院使该团队积极探索AI发展在建筑行业中的创新应用。该项目“ Gu Buildingsali”引起了很多关注，并为传统建筑行业提供了创新的实用样本，以释放新的生产力。我们很幸运地邀请Lu Shuai先生和他的团队进行采访，讨论Generative AI如何提供传统行业并探索内容基于此采访的未来。行业的行业消费尤其是基拉西姆，能源消费du环构建和使用账户三分之一至一半的社会。值得注意的是，即使该行业在经济体系中起着重要作用，但其发展的传统模型正面临明显的滞后和许多问题：1。施工现场的运营方法是原始的。目前，许多建筑工地仍然依靠大量的手术和更少的自动化设备应用。在建筑墙壁和处理建筑材料的过程中，工人的劳动力很高，建筑效率低。人为因素还可能导致该项目质量不平衡，例如不均匀的墙壁和不供应的混凝土浇注，从而影响建筑物的质量和安全性。 2。重复任务的ANG比例很高。在建筑师和设计师等专业人士的工作中，有许多重复的任务。绘画工作会消耗大量精力，限制对创意和加深设计的投资，并不令人愉快为该行业的创新发展。 3。行业协调的总体效率很困难。从计划，设计到施工的建设项目与所有链接没有足够的协调。提供不同部门的信息很困难，沟通成本很高，决策很长，通常会导致施工过程的变化，延迟施工期并增加成本。这些问题使传统的建筑业很难与Harshmodern Society达到良好和高质量的建筑项目，并且改变了明智的工程，而生成的AI技术为变革提供了机会。 02生成AI有助于在建筑行业积极寻求智能转型的时候改变建筑，AI的开发被深深地集成到建筑领域，作为一项主要技术，具有强大的数据处理和创造性的一代。 GENerative AI具有强大的深度学习能力，可以很好地学习并学习大量的建筑数据。这些数据涵盖了各种建筑设计案例，构建过程数据，在各种建筑环境中使用反馈等。通过挖掘和分析这些数据，AI的形成一直是Iniqusyon的强大动力，可以在不同阶段转化和发展，从最初的设计概念到构造的特定设计概念，然后持续效果使用阶段。 ■设计阶段：鼓励创造力和布局外套。在构思设计的初始阶段，AI开发可以根据现场条件，操作要求和其他数据以及各种成功的设计案例来迅速生成各种创新的设计解决方案，从而为设计师提供丰富的灵感并帮助打破传统设计思想的限制。过去，建筑师必须在第一个PHAS上花费大量时间材料和心理计划的设计，很容易受到个人经验的强迫。例如，Lu Shuai先生的团队基于-Depth研究开发了AI设计生成的AI工具：“建筑物的爆炸”，这是一组人工智能模型，可以自动完成建筑设计。根据扩散的当前结构，您可以通过简单地输入布局或二维草图来直接产生完整的居住平面或三维建筑形状。就空间布局而言，AI更科学和合理。在美学方面，AI结合了许多样式元素，以创造独特的外观。在维护，修复建筑物方向和立面设计，选择友谊材料，减少能源消耗和环境影响方面，将有助于促进设计自动化以及普通人参与Diseny Processo。例子 - “ rele形容词的ASE“为理解自然语言设计的居民语言模型形成了一种解决方案 - 符合快速单词，“建筑物扩散”的模型可以产生居住结构的三维结构并根据需求进行更改。并确保在施工阶段进行安全，例如，AI也试图提高生产效率，例如，AI可以模仿和共存的建筑开发，众所周知，诸如工程学，过程，资源和天气，猜测B TIME BAWAT联系e给出。 ■阶段使用：明智的调整，改善经验。在使用AI的建筑阶段，AI的开发可以在改善建筑物的用户体验，管理和维护卓越中发挥作用 - 内部环境是明智的：与传感器合作，收集诸如温度和湿度之类的数据，预测环境变化，并自动调节空调，照明和其他设备，以实现舒适舒适的舒适性。 i-优化能源消耗管理：研究能源消耗数据，确定模式和异常，优化设备操作技术，预测能源需求并减少成本。预测设备故障：研究和审查设计为操作数据做准备，提前探索潜在问题，提醒维护并减少维修的故障和成本。空间使用：根据空间使用数据使用法官的法官，提出调整建议并提高空间效率。 03挑战和回应NSE的行业发展策略尽管生成AI在建筑行业中具有广泛的前景，但Lu Shuai先生还指出，AI开发在建筑行业面临许多挑战：1。数据共享存在障碍。建筑行业的数据共享较低，并且通常采用独立的工作模型，并且没有统一的协作平台。来自各种IBProject和企业的数据很难流通，形成了“数据岛”，从而导致AI培训数据有限，并且无法完全执行性能。 2。该行业处于最前沿，建筑行业没有领先的企业或机构，具有强烈的吸引力，可以促进AI技术应用和数据标准的制定。这些大学的研发结果很难在行业的实际应用中充分促进，并且缺乏标准和行业规范导致了不均匀的效果技术应用的CTS。 3。数据质量的质量不同。建筑业具有广泛的数据资源和不同的格式。数据的准确性，完整性和一致性很难保证。在施工现场收集的数据是Maaaalso错误或由于传感器故障或人为错误而消失的数据。数据格式和存储不同公司的方法差异很大，这将影响AI模型培训的影响并降低预测和决策的可靠性。尽管生成的AI在建筑行业中具有广泛的前景，但针对这些问题，Lu Shuai先生提到企业正在领导促进数据共享，政府和协会的促进指导，建立数据管理系统并改善数据质量管理方法可以为AI提供高质量的数据控制质量数据。 04生成型AI使该行业有望使未来的生成AI带来了Imimagina有机会提高传统建筑行业的生产率。 Lu Shuai先生领导的“建筑扩散”项目也是探索的成功典范。随着技术的发展并改善了工业管理系统，生成的AI将在未来建设的各个方面发挥更大的作用。作为建筑业的一名从业者，卢尚先生特别提到，他必须积极地拥抱变革，找出和掌握新兴技术，例如生成AI，并将其应用于他的工作，加强与其他学科的交流和合作，培养跨学科的思维，并提高新时代的建设能力。感谢您提供Lu Shuai老师提供的重要内容。我们期待着继续加深“建筑融合”项目，增加开发AI的潜力，为建筑的各个方面带来更具创新性的结果，并使建造成果更聪明，更可行的叮当。作为全球管理公司咨询，Abeam始终专注于切割技术领域。目前，生成的AI无疑是具有巨大变革潜力的技术之一。它高速穿透了各种行业，恢复了工业结构。 Abeam将继续关注AI开发在所有行业中的应用。