每经记者 姚亚楠 每经编辑 肖芮冬
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在数字经济席卷全球的当下，新技术对传统行业的渗透正在加速。作为国民经济支柱产业之一的建筑行业，具备应用场景多、改造空间大、营收与毛利高等显著特点，是传统行业智能升级中一个值得关注的领域。
《每日经济新闻(博客,微博)》记者近日接触到的小库科技即为一家探索AI在地产建筑行业应用的企业，其致力于将新技术转化为设计生产力，辅助城市规划、建筑设计与开发决策。
高度依赖人力 建筑设计产能面临瓶颈
按流程和角色划分，建筑行业可以分为开发、设计、施工等板块，这其中，“设计”扮演着尤为重要的角色。在小库科技创始人、CEO何宛余看来，整个建筑行业都要按图采购、按图施工、按图销售、按图运维，需要以图为基础，而这个“图”就是设计本身。“设计是串联起整个产业链的底层语言，所以建筑产业链要想实现新一轮变革，实现智能化跃升，首先要做的是对设计这一环节的数字化、智能化改造。”
何宛余认为，此前建筑设计行业大的痛点在于其高度依赖人力，即便设计工具从尺规变成了电脑作图，建筑师仍需要对具体项目穷举多种方案、反复修改验算。“设计师的时间、精力、创造力是有限的，在有限的时间内只能创造有限的价值。所以，整个产业链效率的提升其实是被限制在了‘人的极限’这一点上，这是行业发展至今所面临的一个很大瓶颈。”
在降本增效、释放更多生产力方面，人工智能等新技术被寄予厚望，但传统的建筑行业与新技术的碰撞尚未产生更多火花。据住建部发布的《2018年全国工程勘察设计统计公报》，2018年全国工程设计企业达20604个。中国建筑(601668,股吧)设计行业年度发展研究报告数据显示，全国建筑设计企业科技费用支出仅占营业收入的1.33%，低于全国勘查设计行业平均水平。“根据我们的观察，建筑设计市场规模在千亿左右，智能化升级具有很大的想象空间。”何宛余表示。
一边是设计效率急需提升，一边是相关智能产品市场空白。2016年，何宛余与合伙人成立小库科技，打造AI建筑师助手，把开发模式中关于设计和以设计为基础语言的所有环节连接起来，运用智能设计引擎助力设计调优、土地分析评估、造价预算等，提高行业生产力。
AI穷尽99%的可能性 建筑师选出最好的1%
据何宛余介绍，开发类建筑的评价维度相对明确，更偏重于经济、适用等设计要求，其对应的容积率、建筑密度等指标容易量化，因此AI可以快速学习。
以建筑设计前期的拿地方案、概念设计环节为例，以往一个建筑师需要根据基地条件和容积率等参数，列举出几十种不同的建筑排布方案，这要耗费大概3个工作日的时间，而现在通过小库科技的AI设计引擎，建筑师只需要输入相关参数，即可以利用机器算力枚举出海量可能的设计方案。“人做设计过程当中会有很多盲区，但机器没有，并且AI可以穷尽99%的可能性，建筑师需要做的是在99%中选出最好的1%。”
目前小库系统的数据来源主要有两种渠道：一种是地块信息、周边业态、建设数据等，主要来自于BAT等数据服务商、合作伙伴以及网络公开数据；另一种是项目设计方案相关数据，目前小库科技的人工智能设计云平台拥有数十万的建筑师用户，他们的日常使用可以产生大量的脱敏数据，建筑师修改、评估方案的过程也是数据标注过程，会进一步加强机器学习的效果。
何宛余坦言，AI建筑设计引擎尚属市场空白。其产品推出后，早期的市场教育过程存在一定的困难，而如何让建筑师接受AI带来的改变，需要团队不断平衡用户动机与产品动机。目前，设计院、房企是小库科技的客户来源。针对设计院，小库科技打造的人工智能设计云平台可以为建筑师提供智能规划（一站交互实现规划方案构思、生成、编辑、输出）、智能单体（按需生成楼户型多方案）、智能审图（AI快速完成规划的规范、日照、指标审查，施工图强条审查）等服务，提升其工作效率。而对于房企，小库科技提供从拿地方案、概念设计、评估优化、项目管理等全流程的项目智能托管服务。“To B产品的商业化相对慢一些，但只要精准把握用户需求，做出有价值的产品，用户还是愿意买单的。”
对于未来的发展规划，何宛余表示，小库科技会专注于开发类建筑设计效能的提升，利用AI技术辅助设计全流程，从前期的拿地方案、概念设计向操作更复杂的方案深化、施工图设计延伸，实现产品的标准化和规模化复制。此外，小库科技还希望在整个建筑产业链效能的提升方面发挥更多作用，比如将智能设计和建筑装配式“智造”结合、进一步指导项目落地管理等。
◎项目名称：小库科技
◎所属行业：地产科技
◎成立时间：2016年
◎融资情况：2020年3月完成近亿元A轮融资
深圳小库科技有限公司（以下简称小库科技）是一家专注于人工智能和前沿科技在城市规划和建筑设计领域应用的企业，致力于以人工智能辅助城市规划、建筑设计和开发决策，以AI之力赋能并推动整个建筑行业的发展。
（责任编辑：李佳佳 HN153）
网站题目：AI进军建筑行业小库科技让建筑设计智能高效
转载来于：
http://cdkjz.cn/article/cgjdpp.html
