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学习笔记：我国智能建造关键领域，技术发展的战略思考

嗨，这里是BIMBOX。
今天的内容从BIMBOX进步会员群的每日推荐中选出，精华内容包含行业笔记、经验专访、报告文献、每周政策等，会员小伙伴别忘了扫码查看每日更新哦。
本期笔记责任编辑:@孙彬、@大宝
笔记内容来自：中国工程院院刊《中国工程科学》2021年第4期 
学习资料来源：丁烈云院士科研团队 
原文地址：
https://civil.hust.edu.cn/info/1340/14922.htm （复制到浏览器访问）
最近我们花了不少的时间和心思，来学习丁烈云院士团队的公开资料，谈到的内容主要涉及了中国智能建造相关的领域技术发展的思考。把相关的学习心得整理成笔记，分享给你。感兴趣的话，可以去上面的网址阅读原文。
需要注意的是，这些思考是战略层面，而不是技术层面的。而我们认为最值得关注的点在于，它不仅讲到了技术领域相对比较明朗的部分，也提到了那些尚未成熟、被吹捧得有些过分的领域。前者按部就班，适合安身立命；后者暗流汹涌，适合勇者披荆前行。
笔记不太好啃，但还是建议你抽空了解一下。

一、前言

近些年，发达国家和地区相继发布了建筑业发展战略，比如英国《Construction2025》、日本《i-Construction》等，都在强调建筑业应通过工业化、数字化、智能化等方式增强产业竞争力。
我国建造产业科技创新，相比国外发达国家起步较晚，非常需要把创新放在建造产业发展的重要位置，尤其是重点发展以人工智能、数字经济为代表的技术创新与应用，最终的长期目标，是提升中国建造的创新能力。
我们先把视野打开一些，看看外面的世界。近年来，国内外学者围绕智能建造理念，开展了一系列研究。
➤RossiA等通过在施工机械上安装智能传感设备，构建智能化施工机械以实时评估其运行状态；
➤BucchiaroneA等同样应用物联网技术实现工程要素的互联互通，提高施工的智能化程度；
➤ KochovskiP和StankovskiV建立了面向智能建造的边缘计算框架，支持项目信息管理和各参与方之间的沟通；
➤ EdirisingheR梳理了关于智能工地的114篇论文，为发展相关智能建造技术提出建议；

➤ DingL等利用人工智能技术，从视频大数据中自动检测建筑工人的不安全行为；

➤ ZhouH等以港珠澳大桥为例，介绍了智能工地的构建方法。

当前，关于智能建造的研究，还主要以具体应用点为主，在智能建造理论、关键技术等方面尚未形成整体的系统认识，也还没有提出清晰的发展路径。
丁烈云院士科研团队，对我国建筑业设计、施工、工程咨询等多个领域的代表性企业开展了问卷调研和专家访谈，目标是明确我国智能建造关键领域技术的发展现状和困境。
问卷调研总耗时6个月，针对四项关键技术，分别收回有效问卷367份、109份、38份、121份。
之后邀请具备智能建造领域技术应用与研发经验的23位专家进行的深度访谈。在此基础上，凝练了适合我国国情的智能建造关键领域技术的发展目标和路径。

二、智能建造技术发展

智能建造，通过规范化建模、网络化交互、可视化认知以及智能化决策支持，实现数字链驱动下的立项策划、规划设计、施工生产、运维服务一体化集成。
智能建造的实施能促进工程建造过程的互联互通、线上线下融合、资源与要素协同，这是提升产业发展质量的必经之路。
在当前经济全球化、国际市场竞争趋于激烈的背景下，顺应国际趋势，抢占行业技术竞争和未来发展制高点，最终提升我国建筑业的国际竞争力，是当前很多动作的根本目标。
智能建造体系，在官方的定义来看，是发展面向全产业链一体化的工程软件、面向智能工地的工程物联网、面向人机共融的智能化工程机械、面向智能决策的工程大数据等领域技术，支持工程建造全过程、全要素、全参与方协同和产业转型。下面拆开说说。

面向全产业链一体化的工程软件

随着计算机技术的不断发展，工程建造领域逐渐形成了以BIM为核心、面向全产业链一体化的工程软件体系。当前我国工程软件存在整体实力较弱、核心技术缺失等诸多问题，呈现出“管理软件强，技术软件弱；低端软件多，高端软件少”的局面。
在设计建模软件方面，国产工程软件依然面临着严重的“缺魂少擎”问题，国产设计建模软件很难在短时间内建立起竞争优势；国外软件以其强大的分析计算能力、复杂模型处理能力牢牢占据市场前端；在复杂工程问题分析方面，国产软件依然任重道远。
在工程项目管理软件方面，得益于对国内规范、项目业务流程的高度支持，加之国内厂商的持续研发投入，国产软件已经形成了较完整的产品链。

面向智能工地的工程物联网

工程物联网作为物联网技术在工程建造领域的拓展，通过各类传感器感知工程要素状态信息，依托统一定义的数据接口和中间件构建数据通道。工程物联网将改善施工现场管理模式，支持实现对“人、物环境的不安全因素”的全面监管。
不过，客观地说，当前我国工程物联网的技术水平和国外相比仍有较大差距。美国、日本、德国的传感器品类已经超过20000种，占据了全球超过70%的传感器市场，我国90%的中高端传感器依赖进口。
除传感器外，现场柔性组网、工程数字孪生模型迭代等技术也都有很大的提升空间另外，我国工程物联网的应用，主要关注建筑工人身份管理、施工机械运行状态监测、高危重大分部分项工程过程管控、现场环境指标监测等方面，然而工程物联网的应用对超过88%的施工活动仅能产生中等程度的价值，在有限的资源下提高工程物联网的使用价值，将是未来需要解决的重要问题。

人机共融的智能化工程机械

智能化工程机械，是融合了信息感知、故障诊断、定位导航等技术的新型施工机械，通过不断自主学习与修正、预测故障来达到性能最优化，解决传统工程机械作业效率低下、人工操作存在安全隐患等问题。
我国在工程机械智能化技术的研发应用上虽有一定突破，但在打造智能化工程机械所必要的元器件方面，仍落后于国际先进水平。可编程逻辑控制器（PLC）、电子控制单元（ECU）、控制器局域网络（CAN）等技术均落后于发达国家，阻碍了我国工程机械行业的发展。
我国工程机械整体呈现出“大而不强，多而不精”的局面，发展提升空间广阔。这方面留给后来人去接手的工作还有很多。

面向智能决策的工程大数据

工程大数据的应用重点在于，把工程决策从经验驱动向数据驱动转变，从而提高生产力、提升企业竞争力。
分析工程大数据，也需要人工智能的支持。深度学习作为当前人工智能的重点方向之一，具有无需多余前提假设、能根据输入数据而自优化等优势，解决了早期神经网络特征提取和训练困难等问题。
值得注意的是，深度学习的复杂性使得模型容易成为黑箱，因而无法评估模型的可解释性。因此，构建数据和机理混合驱动的数据分析模型，有助于从工程大数据中提练具有实际物理意义的特征，提升计算实时性和模型适应性。
发达国家将大数据视为重要的发展资源，针对大数据技术与产业应用结合提出了一系列战略规划，如美国《联邦数据战略和2020年行动计划》、澳大利亚《数据战略2018—2020》等。
我国发布了《促进大数据发展行动纲要》等一系列战略规划，但工程大数据的发展和应用仍处于初级阶段。
不过，我国工程大数据应用流程未能打通，在技术方面，当前主流数据存储与处理产品大多为国外产品，如HBase、MongoDB、OracleNoSQL等典型数据库产品以及Storm、Spark等流计算架构，在应用深度和广度上均有不足。

三、我国智能建造的困境 

但是，面对国内建筑业转型升级的需求，对照全球发达国家智能建造的发展势态，我国智能建造的发展仍然面临诸多困境。

➤ 在市场环境方面：建筑业企业已形成对国外相关产品的使用习惯，替换难度较大；国产产品用户基数少，缺少市场意见反馈，进一步加大了与国外同类产品在功能和性能等方面的差距。

➤ 在企业部署方面：国内厂商起步晚，生态基础薄弱，资源分散严重，不少国产产品在细分市场仍处于整体价值链的中低端位置。

➤ 在核心资源方面：智能建造标准体系有待健全，相关研发缺少基础数据标准，市场适应性和服务能力有待提高；核心技术薄弱，较多依赖在国外企业技术基础上的二次开发；缺少高端的复合型人才，尚未建立相关人才的引进、培养与储备方案。

四、我国智能建造重点任务 

为了推动我国迈入智能建造世界强国行列，应坚持推进自主化发展，通过补短板、显特色、促升级、强优势，研发智能建造关键领域技术。

1.工程软件加强“补短板”，解决软件“无魂”问题。

具体措施有：
➤ 在明确国内外工程软件差距的基础上，大力支持工程软件技术研发和产品化，集中攻关“卡脖子”痛点，提升三维图形引擎的自主可控水平；
➤ 加强国产工程软件创新应用，加快制定工程软件标准体系，完善测评机制，形成以自主可控BIM软件为核心的一体化软件生态。
2.工程物联网积极“显特色”，力争跻身全球领先。
具体措施有：
➤将工程物联网纳入工业互联网建设范围，面向不同的应用场景，确立工程物联网技术应用标准和规范化技术指导；
➤ 突破全要素感知柔性自适应组网、多模态异构数据智能融合等技术；充分利用我国工程建造市场的规模优势，开展基于工程物联网的智能工地示范，强化工程物联网的应用价值。
3.工程机械促升级，提升“智能化、绿色化、人性化”水平。
具体措施有：
➤ 建立健全智能化工程机械标准体系，增强市场适应性；
➤ 打破核心零部件技术和原材料的壁垒，提高产品的可靠性；摒弃单一的纯销售模式，重视后市场服务，创新多样化综合服务模式。
4.工程大数据及时“强优势”，为持续创新奠定数据基础。
具体措施有：
➤完善工程大数据基础理论，在数据采集、储存和挖掘等关键共性技术上关注创新；
➤ 建立工程大数据政策法规、管理评估、企业制度等管理体系；建立完整的工程大数据产业体系，增强大数据应用和服务能力，带动关联产业发展和催生建造服务新业态。

五、总结：对策和建议

智能建造工程发展是一项系统性、战略性、长期性的任务，受到政策环境、市场环境、研发部署等诸多因素的影响，涉及多个行业、多个建设主体；需对工程供应链不同组织方式、企业与产业间合作等进行全方位的计划。

管理机构层面

加快建设一批创新基地，特别是人工智能技术与建造产业深度融合的创新基地，促进建造产业创新的集聚发展。
拓宽建造产业创新支持渠道，加大资源支持规模。未来各级政府否需要加大财政扶持力度，着力支持建造产业关键技术研发与成果产业化。
围绕数据在项目全周期的应用，研制相关标准及技术框架，对智能建造关键技术发展与应用水平进行客观评估。阶段性开展国内外发展比对分析，对不足之处进行科学指引和及时调整。这一条国家层面已经进行到了第三批案例的经验分享。
发挥行业协会在行业自律和规范市场秩序中的积极作用，协助加强反垄断、反倾销工作，制止不正当竞争，加强知识产权的宣传和保护力度。

企业层面

在这趟智能建造的浪潮里，建议企业围绕BIM与数字设计、智能工地、无人施工系统、工程大数据平台等方向，坚持以应用为主导开展技术研发，着力解决行业痛点、难点问题。
中小型厂商应该专注于细分领域的专项技术，做专、做深，切忌追求大而全；大型厂商可提出为各细分行业提供智能建造的整体解决方案，完善企业之间互联协同的综合解决方案，实现与中小型厂商的错位发展、共同成长。
技术应用单位应与技术研发单位（如硬件厂商、工业自动化厂商等）应该多多开展产业链协同合作，建立智能建造合作生态。通过深度合作，形成资源互补、价值共创局面，搭建解决方案及协作流程。

End

以上就是本期的笔记内容了，希望能帮助到你，在进步会员群，BOX每日更新，为你提供BIM、数字化、智能建造领域的最佳信息源。
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本篇文章来源于微信公众号: 建筑科技BIMBOX

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