2020年中国建筑业产值达到26万亿元，GDP占比高达25.9%。对此，在“ 2021全球十大工程成就暨2021全球工程前沿发布会”上，同济大学土木工程学院教授赵宪忠指出建筑业成就了中国“基建狂魔”的美誉，创造了巨大的社会财富，但中国建筑业也正面临着巨大的发展挑战。以下为报告整理。 

　　从物理基建到数字基建 实现产业提升 

　　从建造方式上来看，中国仍然没有摆脱劳动密集型的产业窠臼。按照麦肯锡全球研究院的统计，在22个行业中建筑业的数字化指标排名倒数第二，建筑信息化投入仅占总产值0.08%。在绿色低碳方面，目前还处于粗放性的发展阶段；从建造能力上来看，由于受川藏铁路、“一带一路”等极端环境、高寒缺氧不良地质等影响，在建造能力上仍有待突破。 

　　应当如何破解这些问题？传统的建筑行业必须与战略性新兴产业深度融合，实现跨越发展即实现智能建造。从人力处理发展到机械动力的机械化，使得建筑业在工厂生产部件时能在现场进行拼装，实现了建造1.0即装配式的建筑。而随着电力的出现，标准化和流水线使得建筑也能够进行流水线、标准化的操作，进入了工业化的建造阶段。 

　　计算机辅助设计和计算机辅助制造的出现，使得传统横平竖直的建筑样式发生了很大的几何形态改变。如古根汉姆博物馆这种空间曲线形态得以建造，这阶段主要是数字化建造阶段。随着工业4.0的发展，数字孪生、CPS等技术和需求的共同推动使得建筑业个性化的智能化建造初现端倪。 

　　那么，智能建造的技术内涵和概念是什么？智能就是希望建造对象自身与建造过程，能具有感知分析和决策有智能的行为。传统的建筑实体在物理空间中通过构件节点，形成了工程系统。现在则通过数字孪生，在虚拟空间进行建模和分析，不仅如此还要通过多元感知、智能识别进行认知、群智和重构，对整个建造系统进行性态评估，最终的目的是实现精准控制。就是从原来的物理基建发展到数字基建，最后实现整个产业的提升。 

　　传统建筑业在时空范围内的平面上展开，从材料构建最后形成建筑系统，在时间轴上经历设计阶段、施工阶段、运维，最后拆解和消纳。智能建造出现后，在原来的时空平面上向空间拓展，要实现多元感知性态、识别结构的性态，对性态进行评估和预测，最后的目标是精准控制。因此建筑业面对的整体对象大幅度提升，我们要研究和开发的内容也大幅提升，创造价值的空间也在大幅提升。 

　　数字孪生是智能制造核心 

　　智能建造中最核心的问题是数字孪生，即建造实现物理空间和虚拟空间、建筑间的模型映射关系、交互的融合和等价映射。从生命周期上看，在设计阶段要有先时孪生，即实体并不存在的“我”有一个先时孪生。在施工的阶段实体也存在，“我”的模型也存在，即同时孪生。在运行维护的阶段，通过不同的孪生模式把控结构的性态。 

　　首先要对工程结构有准确高效的感知，并且需要嵌入式的边缘分析能力，通过神经网络、机器学习，实现对工程结构性态的描述、辨认、分类和解释。再通过构建高质量、超大规模的知识图谱以及超大规模数据的深度理解能力，实际上就是将认知推理的计算技术和土木工程特性深度融合后，实现对工程结构的性态分析、评估和预测。最终通过人机共融的方式，对整个建造过程、建造系统进行精准控制，达到价值最优从而实现低碳发展。 

　　可以看出，智能建造的方法学主要是载体、算法和集成。载体就是物联网、人工智能、区块链、云计算，包括5G 及信息技术的发展等，都给整个建筑业带了很大的支撑。同时，中国企业研发和集成能力很强，针对不同的建筑场景已实现了“数钢筋”、施工安全管控等。 

　　但这样的场景是不是痛点场景？痛点场景就是借助于信息数字和AI 技术，能够真正解决建筑产业的核心问题。能否寻找到这样的痛点场景？现在的集成技术很多都采用开源算法。开源算法最大的弊端是很难实现整个系统的准确和高效，今后研发的重点在于开发自己真正的核心算法。数字孪生、自主感知、性态识别、认知推理上都要有一些核心算法，以实现建筑业效率和价值的追求，而关键在于提高准确性、高效性等。 

　　比如很多工地都在做的“数钢筋”，用开源算法之后数钢筋的准确率达到95% 以上。但这样的智能算法，实际上和不数没有什么差别，因为称重法也可以得到95% 以上的准确率。而对于工人安全的评估和判断是在他发生危险之后，实际上也很难。因此，未来智能建造的核心和关键仍然是对算法的追求，最后是实现对建筑业的效率和价值的追求。 

　　智能设计具有挑战性且意义重大 

　　对于整个建筑业，我们更熟悉的是按照时间流程分析。建筑从原来的立项、策划、设计、工厂加工、现场施工、运维，最后到建筑老化、拆解进行消纳。下面从智能设计、智能施工、智能运维方面举几个例子，阐述我们对智能建造技术的几个判断。 

　　首先，智能设计能否用计算机模拟人脑来进行工程设计？设计对工程建造起着统领性作用，但是现在对设计重要性的认知正在普遍下降，业主随时更改设计的意图，留给设计人员的时间少之又少。能不能用计算机模拟人脑对这种现状进行调整？ 

　　传统的设计是先产生一个构型，而这个构型是否满足所有的设计条件，需要不断更改试错，最后形成所谓的“最优设计”。现在企业普遍使用的参数化设计，实际上是将传统的设计过程程序化，使其中一些设计参数函数化，从而能够更便捷地调整参数，快速获得优化设计。在程序化的基础上，智能设计能不能让设计方法具有智能属性？这种思维模式具有挑战性且意义重大。很多制造业产品是设计制造服务，都是在一家企业内统筹完成的，如苹果手机就是在苹果公司内统筹完成，然后再分散制造。 

　　对建筑业而言，整个项目的立项和策划属于业主，建筑结构、水暖电的设计则在设计院，部件生产在加工厂，现场安装归属施工企业，整个运行期由物业公司负责，最后拆解消纳肯定需要政府介入。所以它是多部门、多个企业协同完成，这种全系统的最优设计已远远超出一个人的能力范畴，用计算机可能会有更好的体现。 

　　比如制作航架设计，首先要生成一个形状。这种构型可以设计出无穷个，但是哪一个构型更优？我们要同时考虑建筑美观、结构安全、施工便捷和系统最优，在满足这些条件前提下不断地权衡，试错、试算并最终达到一个所谓的“最优”。如果能够把这样的一些约束和条件用数学表征出来，并且把权衡过程以多目标优化表达，就是计算生合成理论，能将整个设计过程数字化。 

　　我们更进一步发现整个结构工程的设计过程，实际上是马尔科夫决策过程。生成状态后，根据一定的策略，外界环境变化后要对状态进行调整。调整后如果得到一个更优的设计就会获得奖励，整个设计就往这个方向驱动，将整个设计和马尔科夫决的过程融合后，能把整个设计过程抽象出原形。 

　　以前生成一个结构的构型有各种各样的方法，形状语法、数学表达等都非常复杂。现在发现，结构其实就是节点和节点间联系感应所形成的系统。只要告诉计算机点和线的布置规则，其他的均由计算机在内部进行搜索。所以基于这一马尔科夫决策过程，可以订立蒙特卡洛的搜索机制，并且进行模型泛化，结合深度学习和强化学习就可生成各种各样满足设计需求的结构。 

　　智能施工要突破核心算法 

　　有了设计以后，智能施工能否解放劳动力？如第一代造楼机解决了机械化的问题，第二代造楼机解决了数字化问题，现在研发的造楼机要解决智能化的问题。对整个施工现场要进行感知和识别，通过埋设传感器，感知混凝土强度的变化。在恶劣环境下，通过遮挡、跨区域、跨景域等机器视觉的识别技术，可以识别整个施工现场的状况，从而在中央系统进行分析，最后操控绑扎钢筋机器人、混凝土浇铸机器人和自动爬升机器人，实现整个系统的智能化。 

　　因此在现在的建筑业当中，有两个无人驾驶领域的关键。一个是水平方向，如建造城市地铁的盾构机能够实现无人驾驶；另一个是垂直方向的造楼机也希望能够实现无人驾驶。 

　　同时3D 打印技术在整个施工现场的施工推演中，能确保快速、高效、安全的施工，现在正在各个工地不断推进中。当然要想达到实用的阶段即准确性、高效性等，还有很多的研究要做，核心就是核心算法的突破。 

　　第三个场景是智能运维。一个城市有成千上万的房屋、桥梁和隧道，刚刚建好的是完好的结构，年久失修的是需要拆除的结构，但是还有大量的老旧建筑需要监控。如深圳赛德广场的结构是安全的，但是不断发生震动，影响舒适度，也需要进行监控。 

　　这时智能运维就起了很大的作用，先对结构、整个街区进行一个意向建模，然后通过多元感知和信息融合技术，识别所有的缺陷变化。最后对结构服役状态进行性能分析、推理与预测，对一些危险状况进行预警，保证整个城市的安全，实现智慧城市的建设。 

　　建筑业正构建人类美好未来 

　　据英国最大的建筑公司Balfour Beatty预测，到2050年建筑工地将不会再有人类工作。当然这是一个很美好的目标——因为要实现很难，但现在的确正朝着智能建造方向推进。我们不断挑战建造条件的极限，也不断刷新建造技术的极限。现在正向深地延伸，向深海进军，向太空迈进。川藏铁路已经在山下一两千米进行挖掘；海上的飘浮城市已经取回月壤并对月壤进行分析后，希望今后通过3D打印等其他建造方式在太空建造家园。最后实现异域的智能建造，从而改变整个产业，重塑这一行业。 

　　现在的建筑业主要是物理的基建，慢慢地要走向“数字+ 物理”的基建。整个产业要变革，市场形态也要变革，而且会产生一些跨界影响。建筑业产生了大量的数据，这些数据反过来又可以催生人工智能的快速发展。专家预测，以前的终端是手机，而现在发展无人驾驶的终端是汽车，希望人类生活的终端是建筑。因为建筑是每个人生活、工作的必由场所，如果整个建筑成为一个智能终端，那就实现了世界的万物互联。 

　　未来已来，效率、价格和低碳，是建筑业发展永恒的追求。建筑业正从各个方向推进智能建造技术的研发，从而构筑人类的美好家园。