当下，建筑信息模型BIM在建筑设计、施工、运营等领域发挥越来越重要的作用，而其整体的设计工作流仍然以较低效率的模式运行。相关设计软件如REVIT，在方案设计阶段的使用效率较低，导致行业内大量采用逆向的设计方式，即：在方案阶段利用AutoCAD设计，在施工图阶段先深化AutoCAD图纸，再对照图纸利用三维信息软件进行建模。施工图阶段的设计工作，往往由于方案设计的精度不足，需要手动进行大量的修正，降低了工作的效率；而现有辅助翻模的插件，无法实现图纸与模型联动、模型生成后编辑的正向设计目标。

据调研显示，相同项目利用Revit进行设计的周期时长，一般为利用AutoCAD的2倍以上。综上所述，行业正在面临着对智能化建筑信息模型日益增长的需求与低效建立模型之间的矛盾。

△筑绘通在前期产品探索中对建筑信息模型的初尝试

于是，AlphaDraw筑绘通建筑单体模型模块正式提上日程，期望为设计师带来自动化、智能化的模型生成体验。

建筑单体模型模块

AlphaDraw筑绘通建筑单体模型模块希望利用AI人工智能，赋能施工图设计阶段的图纸深化和三维信息模型的智能生成。

△具体流程示意图

施工图绘制的用户旅程

智能生成模型，着重解决的问题是：图元对象化、尺度模数化、设计自动化。

▲左右滑动进入施工图绘制的用户旅程

01

图元对象化

“获取输入图纸的工程语义信息作为模型基础”

首先，获取人工输入的工程语义信息，并进行对象化处理。在目前的工程设计实践应用中，方案设计主要的生产工具仍然是AutoCAD。AutoCAD文件自身由图元组成，通常只包含二维图形信息，无法直接与建筑工程元素建立联系。所以系统的第一个环节就是利用CNN等AI技术中对于图形识别的能力，将AutoCAD图元进行识别、重建、和对象化，进而作为建立建筑信息模型的输入条件。

△图元示意

面对建筑平面图，建筑师能够读取墙、门、窗、柱、楼梯、电梯等构件，也能理解由构件围合的真实物理空间，而计算机面对的是离散的图元，需要经过训练不断的迭代，同时输入大量人工标注的数据进行辅助，才能实现类似于建筑师的理解能力。通过AI理解了的图元，将其转化为格式化结构化的工程对象数据，作为输入条件的基础。

02

尺度模数化

“将不符合建筑模数的对象进行规范化”

在建筑设计中，尤其是装配式建筑中，为了实现工业化大规模生产，使不同材料、不同形式和不同制造方法的建筑构配件、组合件具有一定的通用性和互换性，设定了建筑的模数化系统，用以协调建筑尺度的增值单位。不同的构件和空间常用的模数也不同，例如墙体的常用模数为50mm，空间的常用模数为mm等。这就需要利用AI专家系统的决策机制，将方案精度图纸中不满足建筑模数的部分进行优化，例如墙体、柱网、门窗、空间面宽等等。

△构件和空间常用的模数参考

模数化过程是建筑施工图制图的基础逻辑，是耗时耗力的设计过程。通过AI技术实现建筑模数自动化，可以大幅度提升效率和精确度，在工程实践中进而利用更多的标准化构件，进一步提升经济性。

03

设计自动化

“将一部分设计流程交给AI搞定”

利用AI技术，实现设计过程中一部分流程的自动化生成，减少建筑师繁琐复杂低价值的工作，是提升设计效率、把建筑师的时间和精力回归设计本身的重要环节。以住宅项目的施工图设计流程为例，墙体重建、门窗标准化构件重建、轴网自动生成、面积计算、节能结算、家具自动排布、尺寸标注等环节，均可利用AI技术进行自动化设计。

在构建了建筑信息模型的基础上，通过读取工程语义，可以将已经研发的其他专业自动化模块进行植入，例如结构布置图、地暖盘管生成、楼梯间生成、照明系统布置、给排水布置等等，形成全专业高价值的模块设计自动化。自动化的能力与规模化的项目二者相遇，会递减边际成本，形成较大的行业价值。

效果展示

在实际应用层面，我们利用图机器学习的方法，将输入的CAD图纸的墙体识别后进行重建，得到具有工程语义信息的模型。将墙体重建的前提是拆分，将连续多个转折的墙体，拆分成利用中线和厚度定义的单独墙体，再赋予识别到的相应材质、高度等信息，重建为三维墙体模型。重建后的模型满足IFC标准，可以分段进行编辑，也可以共享给Revit、Rhino等设计软件，实现信息共享。

将人工智能的技术应用到建筑设计实践的领域中，高效率解决设计实践中的实际问题，将会是建筑行业向前发展的必由之路。

结语

AlphaDraw筑绘通建筑单体模块的研发正在稳步推进中，希望通过本模块，能够在实践环节，帮助建筑师具备高效敏捷的模型能力、高度集成的信息能力、精确敏锐的决策能力，使得建筑单体模型成为设计实践的有利助手。

关于建筑单体模型的更多功能，预计于Q3季度上线，敬请期待吧！

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End

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