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小库科技CEO何宛余:巧用AI让建筑设计更轻松

  比如,北京有一块地皮向市场开放,几十家开发商想竞拍,他们为了弄清楚这块地是否能满足利益需求,必须派建筑设计师协同团队进行严密的测算,而这一测算通常包括几十种乃至几百种指标,如容积率、线高、楼型选择、日照时间(比如某些地区要求住宅一层连续日照时间不少于2小时)、基地规范等等于是,设计师开始权衡各方面因素,比如自身产品与定位、现金流动情况,反复调试每一指标,直到所有指标满足要求为止

  “这一反复试错的过程虽然难度不大,但非常耗费心力,而设计师提升核心竞争力,除了了解市场,还应该将精力放在美学、人文、社会、经济、政治等方面的理解和产出上去。”微软加速器北京12期校友企业小库科技创始人兼CEO何宛余如是说。

  何宛余毕业于荷兰代尔夫特理工大学贝尔拉格学院,是建筑与城市设计硕士,师从当代建筑大师雷姆库哈斯,曾在国际顶尖建筑事务所OMA(大都会建筑事务)历练7年时间,她不仅对建筑设计行业有洞察,还对AI(人工智能)、大数据等前沿科学技术充满兴趣和深刻理解。

  她解释道,设计师通常会使用具有行业通用技术完成这些工作,如CAD(Computer Aided Design,利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行设计工作)、3ds max(基于PC系统的三维动画渲染和制作软件)等,而在工业4.0时代,这样的工具本质上只是以鼠标、键盘替代了尺规,设计的智能化仍存在很大发展空间。

  为了将建筑设计师从大量繁琐的非设计工作中“解放”出来,她和团队将AI、大数据等前沿技术打入行业,利用人工智能设计云平台和云服务,目前已渗透建筑设计流程的前20%,并将稳扎稳打,持续深挖下去。

  八年前,何宛余和杨小荻两位代尔夫特理工大学贝尔拉格学院的跨界同学,兼计算机“发烧友”,为国外某块地皮设计了一套能够进行半自动化设计的软件,惊喜地发现方案帮助他们获得了30多万美元的收入。这一次尝试为他们打下了好基础,也证明了这条赛道有潜力。

  2011年,深圳湾生态科技城项目发起公开竞赛,要求竞标团队在三星期内完成约为一百万平方米的建筑设计,何宛余和杨小荻当时远程合作,将之前成功项目的底层代码复用并进行优化调整,提交的项目设计成功中标。当时的麻省理工学院建筑系主任,国际著名建筑师张永和等评委们肯定了该项目。最终他们拿到三千万的设计收入。

  自深圳湾生态科技城项目建成后,小库正式将解决方案转化为产品,帮助整个行业提高效率。

  好的开始是成功的一半,十几年前开始,小库科技创始人团队首先切入赛道,逐渐积累对行业和技术多层面的理解和把握,吸引行业技术人才聚集产生更多碰撞,抓住“天时、地利、人和”,铸造了小库的“秘密武器”原型,同时也铸造了一支极难被“拷贝”的团队,以及一系列与时俱进的解决方案。

  小库科技打造了SaaS服务平台人工智能设计云平台,以及人工智能设计云服务。

  设计师将CAD文件上传至小库云平台,即可获得基地评估、智能设计、智能测算、智能编辑、智能审图及智能拿地报告等服务。

  输入基本参数,系统能够进行货值最大化、覆盖率最大化及利润最大化分析,生成详细分析报告,帮助团队衡量各方面因素做出合理方案小库科技通过数据应用技术,收集房子历史价格、周边交通站点、地铁、停车库、商业区、学校分布等线上数据,以及竞品楼盘户型、价格、客群等线下数据,并将数据打通串联行业流程,快速准确地分析定位,产出智能测算结果;并通过简单易懂的热力图,精准分析地块的商业价值。

  输入容积率、日照时间、绿化覆盖率等基本限定条件,系统能够智能审图,实时生成三维建模,极速完成每个指标的审核;设计师还可将区域进行不同功能划分,实时反馈楼栋数量,快速判断不同产品在基地上的楼栋数,以及与目标容积率的关系。

  在方案生成后,设计师可启动在线智能编辑功能,移动、旋转、添加/删除、调整楼层等实时修改,优化方案,达到最佳效果。智能设计同时支持视野评估、表皮切换、三维日照展示、自动标注尺寸等功能。小库还会根据用户编辑调整的内容,实时更新各个指标的测算结果。

  地块设计本身不是难事,化设计为可视化方案才是难事。对于一块地皮设计,有经验的设计师可以在1-2天内完成,而将CAD图纸转化为一套能向非设计人士汇报的“语言”,则涉及到非常复杂的因素,如讲透总平面图与周边的关系、制作三维模型、多方案对比汇报PPT、效果图、经济测算表等,做这些繁琐工作的时间通常要占整个前期设计工作的60-70%小库智能拿地报告是一站式输出的基地分析报告,能够帮助设计师快速化设计为可视化方案,用一天完成原本十天的工作量,更好地把方案汇报给团队。

  今年7月,小库开放企业版SaaS服务平台,帮助国内某一线开发商在单个项目上多创造了3.5亿货值。这一开发商曾在一个改规开发项目上曾非常头疼,经过几轮的规划设计,出来方案的货值仍比预算货值差非常多,其最优方案竟也比预算货值少了3亿,经过与小库科技团队的交流,团队人员获得小库人工智能设计云平台的企业版及培训,快速开始新一轮设计,小库自带最新规范要求,智能且迅速地测算和判断项目需求,不断给出适合地块和新规的方案,在进行操作不到两小时后,设计已经在小库的协助下得到了九组优质方案,随后,项目组通过比较小库一键输出的户型配比图和经济数据等成果,最终获得最优解:选定的方案不仅满足了财务测算的理想货值,还多出0.5亿,比原方案多创造了3.5亿的货值。

  在规划方面,小库科技还辅助雄安新区规划院在做招商引资方案设计时大幅度提升了效率。

  今年11月,小库在成立2周年之际发布了个人版SaaS服务平台,让每个设计师都可以拥有小库核心AI超能力。经过同行测试,这一解决方案能够满足大多数设计师的需求,以及小型设计企业的日常业务需求。

  今年9月,小库科技成功入选被誉为“比哈佛还难进的”微软加速器,成为微软加速器北京第12期校友企业,以期连接技术和资源,助推产品和业务增长。

  在微软加速器期间,小库科技得到全方位的支持,包括联合销售服务、多方位的资源对接。

  如今,全球90%的财富500强企业以及微软众多的合作伙伴都在使用Azure智能云,在微软加速器,小库科技接受了Azure技术的全面培训,以及高级服务的深度培训,也将产品模块顺利迁移到了Azure云上。

  小库科技目前使用了包括CPU资源,GPU资源,PostgreSQL数据库,存储服务, Market Place, 灾难恢复等功能和服务,极大程度提高了小库建筑设计模型的训练效率,同时也稳定、高效的支持了拿地强排方案生成。

  如图所示,小库从个人/企业用户拿到请求后,会通过Load Balancer发送给资源充沛的服务器,如果和方案生成相关,后端服务器会将请求转发给AI服务器群组进行方案的生成。整个流程,离不开Azure强大的CPU和GPU资源,同时标配的10Gbps带宽能满足产品的性能要求,节省成本。

  “我觉得设计师是个有趣的群体,天性活泼,兼具感性与理性,对事物充满好奇心。然而,我们这个群体也有些孤独,我们跟其他领域的人聊天时经常有这样的感觉令狐冲问店小二讲你有没有看到华山派的人?店小二却只能一脸迷茫地问华山派是什么?” 何宛余形容道。

  授人以鱼不如授人以渔。为了打破建筑设计师与其他人的代沟,小库团队还将于近期上线知识分享社群,包括AI设计学院、开发学院等、让更多人了解建筑设计师,逐步“打怪升级”,也会让小库科技AI和建筑的跨界专家团帮助大家更快、更好的设计。目前,小库科技推出运用图像识别进行建筑设计研究的课程,并已在今年6月底同济“数字未来”工作坊中开课。

  小库科技还打造了未来建筑实验室,建立城市和建筑发展智库,以非物质方式看城市与建筑发展的机会与可能,推着整个行业越走越远。

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