现代建筑行业面临着复杂的法规、规范和审批流程,这些繁琐的要求往往束缚了建筑师的创造力。然而,人工智能正在改变这一现状,为建筑师提供了突破传统限制的全新可能。
洛杉矶OFA Group建筑事务所的首席运营官Thomas Gaffney表示:"业内人士都知道,许可审批往往是开发过程中最令人头疼的阶段。典型的建筑设计必须经过多轮审查,每次都需要进行繁琐的修正以满足消防安全规范、无障碍标准和地方法规。"
AI成为合规助手
为解决这些官僚障碍,OFA Group开发了PlanAid系统。这个AI工具能够实时读取蓝图,标记潜在的消防安全问题、疏散距离和规范违规情况,覆盖建筑物的每一层。这样,建筑师可以提前解决问题,而不是忍受三四轮的修改。
除了合规检查,复杂的工程图纸也是建筑项目的另一大瓶颈。即使是最富有远见的建筑师完成获奖设计后,仍需处理涉及结构、电气和机械工程等关键领域的详细图纸。
OFA Group的另一个AI工具QikBIM能够自动生成这些必要的图纸,将原本需要工程师数月完成的工作大幅缩减。虽然人工承包商仍需审查和签署细节,但QikBIM为所有人提供了良好的开端。
从构思到蓝图的桥梁
PlanAid和QikBIM充当了思想的延伸,将创意概念与实用工具相连接。就像好莱坞多年来使用故事板将创意与实用性结合一样,AI现在为建筑界提供了类似功能,使团队能够更好地合作实现共同目标。
室内设计的AI革命
AI的魔力不仅限于缓解合规和图纸难题,在室内设计领域也展现出巨大潜力。现在有多种AI工具可以帮助人们在投入实际资源之前进行虚拟设计。
Spacely.ai能够生成尚不存在空间的逼真3D渲染图,帮助房地产经纪人在投入现实之前进行虚拟布置思考。
Planner 5D是另一个辅助创意的应用程序,它能根据用户输入自动创建逼真的3D家具和物品模型。这项先进技术让用户能够实时预览和修改设计,实现无缝调整,同时促进家具、颜色、饰面和装饰的定制化。
homevisualizer.ai等工具更是提供了"自动风格功能",用户只需上传室内照片并从一组风格中选择,就能看到不同设计效果。从基础客厅到艺术装饰风格,再到融合日式极简主义和斯堪的纳维亚简约风格的"日斯堪"风格,AI让设计变得触手可及。
技术如现代魔法
我们现在生活在一个能够用技术外化思想、让创意变为现实的世界。正如未来学家阿瑟·C·克拉克所说:"任何足够先进的技术都与魔法无异。"AI正在日益改善,为建筑师和设计师提供了前所未有的创作自由,让他们能够专注于纯粹的设计艺术,而不必被繁琐的规范和流程所束缚。
Q&A
Q1:PlanAid是什么?它能帮助建筑师解决什么问题?
A:PlanAid是OFA Group开发的AI工具,专门用于解决建筑许可审批中的官僚障碍。它能实时读取蓝图,标记潜在的消防安全问题、疏散距离和规范违规情况,帮助建筑师提前发现并解决问题,避免多轮修改的痛苦过程。
Q2:QikBIM如何帮助简化建筑工程设计流程?
A:QikBIM是另一个AI工具,能够自动生成建筑项目所需的结构、电气和机械工程图纸。这些图纸原本需要工程师花费数月时间完成,现在通过AI可以大幅缩减时间和成本。虽然仍需要人工审查和签署,但为整个项目提供了良好的起点。
Q3:AI在室内设计方面有哪些实用工具?
A:目前有多种AI室内设计工具可供使用。Spacely.ai能生成逼真的3D空间渲染图,Planner 5D可以自动创建3D家具模型并支持实时设计修改,homevisualizer.ai提供自动风格转换功能。这些工具让用户能够在投入实际资源之前进行虚拟设计和预览。
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。