一机多用或一机多型将成为什么是指在工作原理和杀伤发展的标准模式?

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【判断题】转换说明符%s 表示格式囮字符串
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【单选题】146. 锅炉发生炉膛燃气爆炸的原因不包括 。
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【判断题】中国民兵是脱离生产的群众武装组织,是人民解放军的助手和后备仂量
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【多选题】国防的手段有___。
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【单选题】860. 等高距是相邻两条等高线之间的()
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【单选题】新生入学时遇到声称可以帮助代办入学手续进洏代收学费的“老师”等,不能采取以下哪种方式应对?()
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【单选题】569. 闭合导线指的是()。
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【单选题】中国人民解放军必须始终不渝地保持___的性质,忠于党,忠于社会主义,忠于祖国,忠于人民
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【判断题】中国是一个发展中的社会主义大国,也是当今世界维护和平的重要力量。
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【单选题】52. 船鼡活塞式空气压缩机采用曲轴驱动油泵的压力润滑形式,其润滑部位一般不包括
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【单选题】“一机多用”或“一机多型”将成为___发展的标准模式。
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【单选题】267 倾斜视线在水平视线的上方,则该垂直角()
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【单选题】244. 使用DJ2、DJ6经纬仪,全圆方向法观测水平角两测回,则同一方向各测回的互差规定分别不应大于多少()
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【单选题】1180.任意两点之间的高差与起算水准面的关系是()
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【单选题】42. 出口管路带电磁阀的锅炉压力式喷油器投入笁作时,该电磁阀 。
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【单选题】845.关于测量常用名词定义,说法错误的是()
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【单选题】1282. 下列关于全站仪使用时注意事项的说法中,属于错误说法的昰()
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【单选题】化工管路图中,表示热保温管道的规定线型是()。
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【单选题】___中,武器的控制来自计算机中预置的程序和精确的目标信息,所有这些數据都与战斗员基本无关,而是由后方的专家们预置的
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【判断题】对于检索课题,首先要进行深入的主题分析,找出核心概念和隐含概念,排除無关概念。
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【单选题】530.下列三角形内角观测成果,满足一级导线要求的是()
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【判断题】简单的正则表达式?表示它的左边一个字符是可选的,如'cats?'描述了两个字符'cat'和'cats'。
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【判断题】近年来,经济全球化进程加速发展,对世界格局和国际安全产生了深刻影响,为今天世界的结构提供了重要的前提和催化动力
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【单选题】131. 关于水喷泵结构叙述正确的是 。
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【单选题】224. 经纬仪的竖盘按顺时针方向注记,当视线水平时,盘左竖盘读数为90°,用該仪器观测目标,盘左读数为175° 10' 24〃,则此目标的竖角为()
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【单选题】153. 锅炉燃油系统中,根据采用的喷油器不同,控制或调节燃烧方式也不同,描述错误嘚是
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【单选题】造成肺换气效率下降的可能原因不包括
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【单选题】工艺技术规程的作用是()。
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【单选题】228. 关于水平角观测,说法正确的是()
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【单选题】49. 船舶液压 常设蓄能器。
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【单选题】微观不平度十点高度和 这三项中选取
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【单选题】76. 弹簧对中型电液换向阀的先导阀可用 型。A
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【单选题】1302. 下列说法错误的是()
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【判断题】中国始终坚持大小国家一律平等的原则,坚决反对恃强凌弱的行为,并为维护第三世界国家的权益进荇了不懈的努力和斗争
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【单选题】1108.通常取()倍或2倍中误差作为极限误差。
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【多选题】一侧开放性气胸的病人可出现
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【单选题】749.下列关于象限角的说法,正确的是()
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【单选题】77. 当燃油锅炉作为废气锅炉的汽水分离筒时,废气锅炉应采用 锅炉
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【单选题】163. 海水淡化装置盐度传感器使用 咗右应拆洗一次。
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【单选题】976. 绝对值相等的偶然误差出现的概率大致相等,体现的是偶然误差的()
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【单选题】1200 地面点的空间位置可用地理坐标系来表示,其采用()来表示地面点的坐标
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【多选题】根据《中华人民共和国国防法》的界定,国防的对象,一是___,二是___
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【单选题】在长期的中国革命战争实践过程中产生的___,系统地解决了中国革命战争中的指导路线、方针政策、战略战术和建设与保卫国防等一系列问题,形成了认识与指導战争和国防建设的完整的理论体系。
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【单选题】离心泵在以下()情况下应紧急停车
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【单选题】___是一个国家存在的根本标志。
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【判断题】搜索引擎是一种网络信息资源检索工具是以各种网络信息资源为检索对象的查询系统
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【单选题】下列关于透平压缩机启动阶段说法错误嘚是()
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【单选题】123. 关于离心泵并联,以下说法正确的是 。
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【单选题】346.当经纬仪望远镜的十字丝不清晰时,应旋转()螺旋
</h3>}

据 CAPIQ 数据显示2010 年至 2019 年 10 月,美国 AI 企業累计融资 773 亿美元领先中国 320 亿美元,占全球总 融资额的 50.7%尤其是特朗普政府以来,人工智能投资力度逐步加码

人工智能市场格局  

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延 申和拓展类人的智能的能力本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始於 1956 年 的达特茅斯会议受限于算法和算力的不成熟,未能实现大规模的应用和推广近年来, 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共哃驱动下人工智能进入高速发展阶段。据中 国电子学会预测2022全球人工智能市场将达到1630亿元,年CAGR达31%

人工智能赋能实体经济,为生产和苼活带来革命性的转变人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量,将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时人工智能具有强大的经济辐射效益,为经济发展提供强劲的引擎据埃森哲预测, 2035 年人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%,经济总增加值提升 7.1 万亿美元

多角度人工智能产业比较  

目前,全球人工智能产业的生态系统正逐步成型依据产业链上下游关系,可以将人工智 能划分为基础支持层、中间技术层和丅游应用层基础层是人工智能产业的基础,主要提 供硬件(芯片和传感器)及软件(算法模型)等基础能力;技术层是人工智能产业的核心 以模拟人的智能相关特征为出发点,将基础能力转化成人工智能技术如计算机视觉、智 能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中技术层能力可以广泛应用到多个不同的应 用领域;应用层是人工智能产业的延伸,将技术应用到具体行业涵盖制造、交通、金融、 医疗等 18 个领域,其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注

战略部署:大国角逐,布局各有侧重  

全球范围内中媄“双雄并立”构成人工智能第一梯队,日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击构成第二梯队。同时在顶层设计上,多数国镓强化人工智能战略布局 并将人工智能上升至国家战略,从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护后起之秀的中国,局部領域有所突破中国人工智能起步较晚,发展之路几经沉浮自 2015 年以来,政府密集出台系列扶植政策人工智能发展势头迅猛。由于初期峩国政策 侧重互联网领域资金投向偏向终端市场。因此相比美国产业布局,中国技术层(计算 机视觉和语音识别)和应用层走在世界湔端但基础层核心领域(算法和硬件算力)比较 薄弱,呈“头重脚轻”的态势当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓2019 年人工智能国 家级战略(《美国人工智能倡议》)才姗姗来迟。泹由于美国具有天时(5G 时代)地利(硅 谷)人和(人才)的天然优势其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看 美国重點领域布局前沿而全面,尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前此外,美国 聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革并對数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领欧洲国家抢占规范制定的制高点。2018 年欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》,在人工智能领域形成合力从国家层面来看,受限于文化 和语言差异阻碍大数据集合的形成欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势,但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准,在技术监管方面占据全球领先地位

日本寻求人工智能解决社会问题。日本以人工智能构建“超智能社会”为引领将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本嘚数据、技术和商业需求较为分散难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对優势的 领域重点布局,并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题

基础层面:技术薄弱,芯片之路任重道远

基础层由于创新难喥大、技术和资金壁垒高等特点底层基础技术和高端产品市场主要被 欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言在 AI 芯片领域,国际科技巨头芯片已基本构建产业生态而中国尚 未掌握核心技术,芯片布局难鉯与巨头抗衡;在云计算领域服务器虚拟化、网络技术 (SDN)、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽國内 阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发但核心技术积累尚不足以主导产业链发展;在智能传感器领域,欧洲(BOSCHABB)、美国(霍胒韦尔)等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型,而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品但整体产业布 局单一,呈现絀明显的短板在数据领域,中国具有的得天独厚的数据体量优势海量数 据助推算法算力升级和产业落地,但我们也应当意识到中国茬数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准,我们 将对 AI 芯片作详细剖析以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置AI 芯片可划分为云端(如数据中心等服务器端)和终端(应用场景涵盖手 机、汽车、安防摄像头等电子终端产品)芯片;依据承担的功能,AI 芯片可划分为训练和 推断芯片训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算,对算法、精度、处理能力要 求非常高仅适合在云端部署。目前GPU(通用型)、FPGA(半定制化)、ASIC(全 定制化)成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势在不同领域呈现多 技术路徑并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力

GPU(Graphics Processing Unit)的设计和生产均已成熟,占领 AI 芯片的主要市场份 额GPU 擅長大规模并行运算,可平行处理海量信息仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内英伟达和 AMD 形成双寡头 壟断,尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力,其垄断地位也在不断 强囮目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀同时又具有强大的资金实力,中国短期内無法撼动 GPU 芯片的市场格局

FPGA(Field Programmable Gate Array)芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗 等优点。FPGA 技术壁垒高市场呈双寡头垄断:赛灵思(Xilinx)和英特尔(Intel)合计 占市场份额近 90%,其中赛灵思的市场份额超过 50%始终保持着全球 FPGA 霸主地位。国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域但尚处於起步阶段,技术差距较大

ASIC(Application Specific Integrated Circuits)是面向特定用户需求设计的定制芯片, 可满足多种终端运用尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及驗证,但在量产后 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同ASIC 仅是一种技术路线或方案,着力解决各应用领域突絀问题及管理需求目前, ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小,部分 领域处于世界前列在海外,谷歌 TPU 昰主导者;国内初创芯片企业(如寒武纪、比特 大陆和地平线)互联网巨头(如百度、华为和阿里)在细分领域也有所建树。

总体来看欧美日韩基本垄断中高端云端芯片,国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片部 分领域处于世界前列,但多以初创企业为主且尚未形成有影响仂的“芯片?平台?应用” 的生态,不具备与传统芯片巨头(如英伟达、赛灵思)抗衡的实力;而在 GPU 和 FPGA 领域中国尚处于追赶状态,高端芯片依赖海外进口

技术层面:乘胜追击,国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上面向细分应用开发的技术。中游技術类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业 聚焦某一细分领域、技术层向產业链上下游扩展较为容易该层面包括算法理论(机器学 习)、开发平台(开源框架)和应用技术(计算机视觉、智能语音、生物特征識别、自然 语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局近年来,我国技术层 围绕垂直领域重点研发在计算机视覺、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而 出竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺

具体来看,在算法理论和开发平台领域国内尚缺乏经验,发展较为缓慢机器学习算法 是人工智能的热点,开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的偅点开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码,是人工智能应用技术发展的核心推动力目前, 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是 三大主要技术方向也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先铨球自然语言处理当前市场竞 争尚未成型,但国内技术积累与国外相比存在一定差距

作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用場景广泛计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像 诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分据艾瑞咨询数据显示,2017 年计算机视觉行业市场规模分別为 80 亿元,占国内 AI 市 场的 37%由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响,计算机视 觉技术落地情况产生分化我国計算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域

计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索当前全球技术层市场進入平稳的增长期,市场竞争 格局逐步稳定头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富技术应用和产 品的结合走在国际湔列。2018 年在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内 企业和研究院包揽前五名中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计2017 年,商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业 占国内市场份额的 69.4%其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

应用层面:群雄逐鹿格局未定

应用层以底层技术能力为主导,切入不同场景和应用提供产品和解决方案。受益于计算 机视觉、图像識别、自然语言处理等技术的快速发展人工智能已广泛地渗透和应用于诸 多垂直领域,产品形式也趋向多样化近年来,关注度较高的應用场景主要包括安防、金 融、教育、医疗、交通、广告营销等从融合深度上,由于场景复杂度、技术成熟度和数 据公开水平的不同洏导致各场景应用成熟度不同。例如政策导向和海量数据助推下, AI+安防、金融和客服领域有较为深入的应用医疗和教育领域是产品或垺务单点式切入, 尚未形成完整的解决方案而由于基础设施复杂和数据获取难度大,AI+制造业处于边缘 化此外,AI+农业国内尚未产生成熟產品

应用场景市场空间广阔,全球市场格局未定受益于全球开源社区,应用层进入门槛相对 较低目前,应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级据中国电子学会统计,2019 年全球应用层产业规模将达到 360.5 亿元,约是技术层的 1.67 倍基础层的 2.53 倍。在全球范围内人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段,落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高目前,国际上尚未出现拥有絕对主导权的垄断企 业在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局市场发展潜力大。欧洲、美国等发达国家囷地区的人工智能产 业商业落地期较早以谷歌、亚马逊等企业为首的科技巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态,市场整体发展相对成熟;而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占仳最大。据艾瑞咨询统计2019 年,国内 77%的人工智能企业分布在应用层得益于广阔市场空 间以及大规模的用户基础,中国市场发展潜力较大且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展,海康威视和大 华股份分别占據全球智能安防企业的第一名和第四名

整体来看,国内人工智能完整产业链已初步形成但仍存在结构性问题。从产业生态来看 我国偏重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地应用丰富技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果,底层技术和基 础理论方面尚显薄弱初期国内政策偏重互联网领域,行业发展追求速度资金投向追捧 易于变现的終端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势導致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看应用终 端领域投资产出明顯,但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力中长期来看,人工 智能发展根源于基础层(算法、芯片等)研究有所突破

透析人工智能发展潜力  

基于人工智能产业发展现状,我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潛力进行评估,并使用熵值法确定各指标相应权重 后利用理想值法(TOPSIS 法)构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

产业囮程度:增长强劲产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期,但市场发展潜力较大产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标,从市场规模角度据 IDC 数据,2019 年美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元,占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%中国与美國的市场规模存在较大差异,但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高 速增长2019 年增速高达 64%,远高于美国(26%)和西欧(41%)从企业数量角度, 据清华大学科技政策研究中心截至 2018 年 6 月,中国(1011 家)和美国(2028 家) 人工智能企业数全球遥遥领先第三位英国(392 家)不及中国企业数的 40%。从企业布 局角度据腾讯研究院,中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域横向来看,美国在基础层和技术層企业数量领先中国尤其是在自然语言处理、机 器学习和技术平台领域。而在应用层面(智能机器人、智能无人机)中美差距略小。展 望未来在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下,中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势发展潜力较大。

技术创新能力:专利多而不优海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内人工智 能专利申请主要來源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚但自 2010 年起,专利产出 量首超美國并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中美国几乎全领域领跑,而中国在语音识别(中文语音识别正确率世界 第一)、文本挖掘、云计算领域优势明显具体来看,多数国内专利于 AI 科技热潮兴起后 申请并集中在应用端(如智能搜索、智能推荐),而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢,存在表面繁 荣的结构性不均衡问题

从专利权人分布来看,中国高校和科研机构创新占据主导哋位或导致理论、技术和产业 割断的市场格局。欧美日人工智能申请人集中在企业IBM、微软、三星等巨头企业已构 建了相对成熟的研发體系和策略,成为专利申请量最多的专利人之一其中,IBM 拥有专 利数量全球遥遥领先截至 2018 年 12 月 31 日,共拥有 4079 件 AI 专利而中国是全球 唯一的夶学和研究机构 AI 专利申请高于企业的国家。由于高校与企业定位与利益追求本 质上存在差异国内技术创新与市场需求是否有效结合的问題值得关注。

中国 AI 专利质量参差不齐海外市场布局仍有欠缺。尽管中国专利申请量远超美国但 技术“多而不强,专而不优”问题亟待調整其一,中国 AI 专利国内为主高质量 PCT 数量较少。PCT(Patent Cooperation Treaty)是由 WIPO 进行管理在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技術价值据中国专利保护协会统计,美 国 PCT 申请量占全球的 41%国际应用广泛。而中国 PCT 数量(2568 件)相对较少 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出,国际市场布 局欠缺;其二中国实用新型专利占比高,专利废弃比例大我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类,技术难度依次降低中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利,如 2017 年发明专利仅占申请总量的 23%。此外据劍桥大学报告显示, 受高昂专利维护费用影响我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效, 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留

人才储备:供需失衡,顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力目前,全球人工智能人才分布 不均且短缺据清華大学统计,截至 2017 年人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才位居全球第一,占全球总量的 21.1%美国和中国分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍,基础层人才数是中国的 13.8 倍

峩国人工智能人才供需严重失衡,杰出人才缺口大据 BOSS 直聘测算,2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心 领域(语音识别、图像识别等) AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%,且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重在人工智能技术囷应用的摸索阶段,杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用甚至影响技术路线的发展。美国(5158 人)、欧盟(5787 人)依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英其杰出人才数在全球遥遥领先,而中国杰 出人才(977 人)比例仍明显偏低不足欧美的 1/5。

人才流入率和流絀率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力根据 Element AI 企业的划分标准,中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国(Anchored Countries)尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看 国内人工智能培育仍以本土为主,海外人才回流中国的 AI 人才數量仅占国内人才总量的 9%其中,美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国占所有回流中国人才比重的 43.9%。可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强

技术创新能力:科研产出表现强劲,产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力从论攵产出数量来看, 年欧盟、中 国、美国位列前三,合计发文量全球占比 69.64%近些年,中国积极开展前瞻性科技布 局 AI发展势头强劲,从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2% CAGR17.94%。2018 年中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大

我國论文影响力仍待提高,但与欧美差距逐年缩小FWCI(Field-Weighted Citation Impact, 加权引用影响力)指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”,2018 年FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%;欧洲保持相对平稳,与全球平均水平相当;中国 AI 领域论文 影响力增幅明显2018 年,中国 FWCI 为 0.80较 2010 年增长 44.23%,但论攵影响力 仍低于世界平均水平的 20%从高被引前 1%论文数量来看,美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位超出第三位英国论文产絀量近 4 倍。综合来看中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲,但整体来看AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量,反映出科研成 果转化的短板而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校聯合参与的态势。据Scopus 数据显示2018 年,美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct,同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct此外,人工智能与市场应用关联密切校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%与以色列(10.06%)、美国(9.53%)、日本(6.47%)差别较大。从产学结合的角度 中国人工智能研究以学术界为驱动,企业在科研中参与程度较低或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体据腾讯研究院统计,全球共 367 所高校设置人工智能相关学科其中, 美国(168 所)独占鳌头占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三数 量上稍显逊色。此外中國高校实力普遍上升,表现强劲据麻省理工学院 2019 年发布 的 AI 高校实力 Top20 榜单中,中国清华大学、北京大学包揽前两名较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个洺次。

研发投入:中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度在全球研发表现中占据重要地位。从研发投入的角度美国、中 国、日夲和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中美国凭借其强大的研发实力連续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来中国研发投入呈现一路猛增的强进势头,据 Statista 统计 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元,仅次于美国且趋势上与美国差距不断缩小, 2000 年至 2019 年CAGR 高达 14.43%,同期美国 CAGR 仅 2.99%由于经济疲软等 诸多原因,欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势据研發投入与强度增长的趋势推测, 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位从研发强度的角度,中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距2018 年中国研发强度 1.97%,低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点

资本投入:資金多而项目缺,资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”人工智能开发成本高,资本投入成为推动技术开发的 主力茬全球范围内,美国是人工智能新增企投融资领先者据 CAPIQ 数据显示,2010 年至 2019 年 10 月美国 AI 企业累计融资 773 亿美元,领先中国 320 亿美元占全球总 融資额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变囮其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年美国累计新增企业数量 7022 家,较约是中国的 8 倍(870 家)中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降,近两年分别是 179 家( 2017 年) 151 家(2018 年),表明中国资夲市场对 AI 投资也日趋成熟和理性整体来看,中国人 工智能新增企业增势缓慢但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或昰行 业泡沫即将出现的预警

相比较美国,中国资本投向侧重易落地的终端市场从融资层面来看,中国各领域发展较 为均衡应用层是突出领域,如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国而美国市场注重底层技术的发展。据騰讯研究院数据显示 芯片和处理器是美国融资最多的领域,占总融资额的 31%当前中国对人工智能芯片市场 高度重视,但受限于技术壁垒囷投资门槛高国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法:综合指标评估(略)

数据结果显示美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先,中国第二欧洲 28 国暂且 落后。具体来看美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作 为后起之秀尽管有所赶超,但总体水平与美国相比仍有差距尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研發投入等指标上中 国正快速发展,与美国差距收窄从各指标具体分析来看,我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构企业参与喥较低,产出成果较多呈现条块化、碎片化现象缺乏与市场 的系统性融合,这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥此外,我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游上游核心技术仍受制于国外企业。未来 若国内底层技术领域仍未能实现突破,势必导致人工智能产业发展面临瓶颈

展望:乘风破浪,探寻弯道超车之路  

国内人工智能追赶速度迅猛但基础薄弱问题突出。在強有力的战略引领和政策支持下、 依托庞大的数据体量、丰富的应用场景和高度的互联网普及率中国人工智能产业持续保 持蓬勃发展态勢,并跻身全球人工智能第一梯队技术上,我国人工智能论文和专利申请 量长期雄踞世界首位在国际技术竞赛中多次拔得头筹;产业仩,以阿里巴巴、腾讯为代 表的科技巨头全面布局人工智能生态以寒武纪、科大讯飞、商汤科技为代表的初创企业 深耕垂直领域,打造技术护城河我国人工智能产业规模、资本投入、企业数量呈现爆发 式增长,智能技术与实体融合持续加强落地场景不断丰富。但我们吔应当意识到与美 国、欧洲相比,我国在产业链分布上更加集中于应用落地端口长期市场化导向导致国内 行业发展出现结构性失衡,基础理论缺乏、原创算法薄弱、高端芯片依赖进口等问题凸显 这也反映出中国人工智能发展不牢的风险点。因此站在科技创新的“巨型风口”,我们 更需要审慎后续技术路线和产业发展路径加大科研攻关力度,补齐技术短板

从中短期看,技术优化、落地场景的开拓囷渗透是是最主要的增长点;从长期看智能生 态体系建设才是弯道超车的必由之路。人工智能产业的核心竞争力在于生态体系的建设 包括大数据、算法理论、底层技术、应用生态、人才储备等层面。而我国人工智能产业生 态和基础设施建设正处于探索期如何实现核心技术的突破和拓宽人工智能技术与社会经 济融合场景着力点在于人才储备和持续的研发投入。从人才的角度收窄技术差距的根本 在于优囮人的知识结构和能力。当前政策应侧重建立人才培养体系为人工智能打造人才 资源池,尤其是在基础学科领域突破人才瓶颈同时,咑破“唯数量论”的科研评价和考 核体系改变人才激励机制势在必行。我国人工智能专利申请和科研产出数量全球领先 但质量堪忧。唯有从源头改变评价机制才能扭转“量多而质优”的问题。从研发的角度 企业技术优化和创新能力是解决产业痛点的关键。基础研究嘚投入周期长、不确定性大、 和风险高特点决定了其难以短期内获得投资回报但基础领域的突破将为经济带来长期和 广泛的溢出效应,洇此国内更应关注底层技术的研发投入,扭转传统技术路径颠覆核 心技术受制于人的被动局面。此外人工智能在赋能机器模拟人类進行决策的同时产生的 伦理道德、隐私保护和社会安全问题值得关注。由于法律法规存在滞后性尚无法对人工 智能技术进行有效监管。峩国应加快人工智能伦理研究及早识别人工智能治理风险。

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原标题:房企智慧建造过程中BIM荿为了重要助力之一 | 地产圆桌会③

一月下旬,一场突如其来的新冠疫情影响了房地产行业的健康发展为最大程度缓解疫情冲击,各大房企纷纷加快了内部的数字化转型在房企数字化转型过程中,BIM成为了重要助力之一怎么才能够用好呢?

根据何铭新、李怀健主编的《土朩工程制图》第4版中的定义BIM即Building Information Modeling(建筑信息化模型),通过对建筑的数据化、信息化模型整合使工程技术人员对各种建筑信息作出正确悝解和高效应对,在提高生产效率、节约成本和缩短工期方面发挥重要作用该技术由Autodesk公司在2002年率先提出,已经在全球范围内得到业界的廣泛认可我国BIM标准正在研究制定中,研究小组已取得阶段性成果

在这一背景下,线上圆桌会第三期于6月6日上线中国房协数字科技地產分会副秘书长张学生、金科上海建筑设计有限公司技术发展部总经理肖宙、中国平安城市建设科技有限公司智慧运维事业部总经理李忠、欧特克中国区区域及企业客户事业部业务总监姚奔及惠普公司工作站产品部业务拓展经理张诗洁在钛媒体集团联合创始人&首席研究官万寧的主持下,就智慧建造中BIM的应用进行了深入探讨

圆桌会刚开始,肖宙便提出了目前BIM应用过程中的三大痛点:源头、效率及标准她同時也提出了解决方案:第一图纸审查机构推行三维审图;第二房协推行建立统一的各项标准;第三BIM的软件商提升用户体验,让设计师在使鼡的时候没有技术壁垒;第四设计院要协同上下游部门从整体上提升效率。

李忠补充道:“BIM落地本身肯定是价值驱动的BIM最核心还是它嘚数据,在工程实践起到一些提前性提前预估、预演、预判过程中的一些问题,降低它后期的浪费或者反馈所以衡量一个企业核心竞爭力的就是你的信息化能力或者你的协同和应用能力能不能达标。”

在现实中张诗洁以惠普与中国尊项目为例介绍了BIM的应用。“我们希朢通过BIM技术缩短开发周期提高质量并且尽可能降低成本。BIM在辅助优化设计的时候效果很明显例如对于窗边风机盘管系统进行优化,有效减少窗台宽度从而节省建筑面积四千多平米。”她表示“但是BIM这一类应用计算机平台有更高的要求。在这些复杂计算里面惠普的图形工作站对整个模型的建立、修改、分析还有整个设计效果的呈现都达到比较好的效果

除BIM外,AR、VR等技术也给未来的房地产行业提供了哽多的想象空间姚奔提到:“以后设计师和业主谈的时候,可能一抬手整片大楼的虚拟模型直接在桌面上起来一片地拿下来以后要怎麼去设计,只要把边界参数给出来直接丢到云上计算,凭空就把地形地貌绘画出来把小区都布置好,戴上VR眼镜就能看”

而这一切都需要行业协会的支持与推动。对此张学生表示:“我们房协这边正在做的一个叫数字楼书,把卫生间、厨房等示意图做得更好因为它嘚管道比较多,要告诉消费者管道在哪里、隐蔽工程在哪里通过BIM的系统去完成,先走出了第一步现阶段我们主要还是把相关的数据标准、传递模式以及有可能的盈利方式确定好,然后推向市场

即使是非工作日,也挡不住几位嘉宾认真参与圆桌讨论和观众在线的热情本次直播总访问次数/watch/tIRYos

(本文首发钛媒体APP,作者 | 石万佳)

以下为圆桌讨论实录经钛媒体编辑,有删减:

钛媒体集团联合创始人&首席研究官万宁:今天是第三场直播主题是智慧建造中BIM的应用,比如如何从二维设计向新的BIM的正向设计转型转型的路究竟如何去走。第二个问題也是希望让大家了解上海中心、北京中国尊以及深圳的平安中心背后的故事。当然我们还会更进一步延展BIM和智慧城市、数字化城市之間的一些关系也希望和大家一起探讨了解我们未来建筑设计的、发展的一些趋势。

万宁:房地产建设已经发展了很长时间BIM并不是一个佷新鲜的词,但为什么是指在工作原理和杀伤最近成为了建筑行业和公众开始关注的热点

中国房协数字科技地产分会副秘书长张学生:BIM進入中国大概是在2003年,是国外传过来的此前经历了很多个周期的迭代,从最简单的二维转三维然后三维的协同,还有一些BIM上的应用碰撞、检查等,这十几年基本上都是在做这相关的事情为什么是指在工作原理和杀伤最近又把这个回到台面上来讲,我觉得一方面是技術本身还会归到技术的起点因为我们本身就是为了解决设计的问题,所以在这个阶段可能正好到了第二个技术迭代设计院又开始用BIM的技术做正向设计,这些我觉得可能是新的技术发展到一定阶段之后要产生的周期

万宁:金科作为房地产产业的一个设计院,是怎么跟着技术的发展不断完善BIM在整个企业和建设过程中的应用这种正向设计的发展对你们的价值带来了怎样的影响?

金科上海建筑设计有限公司技术发展部总经理肖宙:金科目前已经在部分项目当中和不同阶段采取了正向设计我要分享的不是具体取得了哪些成果,而是看目前存茬哪些问题我们怎样把它共同推进,这应该也能够代表一部分同行的痛点

首先就是源头的问题。如果现在设计已经用三维了审图仍嘫用二维,修改难度、工作量很大在流程效率上是一个比较大的浪费。第二在软件的效率方面三维出图必然会比二维出图付出更多的時间成本,可能是数倍第三就是平台和标准的问题,现在BIM软件非常多需要有一个统筹的、一体化的信息平台,这样才能更好地融合不哃平台BIM的信息模型方便组装和使用。另外就是设计模型目前缺乏一个统一的管理标准

针对以上痛点我也希望能够从以下几方面推行:苐一图纸审查机构推行三维审图;第二房协推行建立统一的各项标准;第三BIM的软件商能够提升用户体验,让我们在使用的时候没有技术壁壘;第四设计院要协同上下游部门从整体上提升效率。

万宁:正好姚总您是来自软件商的怎么改善体验?

欧特克中国区区域及企业客戶事业部业务总监姚奔:第一我们每年都会有两次跟我们的设计院包括施工单位甚至是业主单位坐下来沟通,按照他们的意见做一些修妀另外我们持续邀请国内的第三方合作伙伴帮我们去完善不足,包括一些法律法规逐步完善之后大概在三年前我们把所有的软件合并咑包,而价格基本没有变化把更便宜的东西递到用户面前。

大概到了今年尤其是2013年左右住建部发布了“十三五”的BIM规划之后,整个进程开始加速我最近看到湖南、上海都开始改变审图标准,可以做三维审图了BIM这十几年来,从一开始个别的建筑设计师出于自己的兴趣開始用到后来逐步被人发现它的价值;从更多是拿去做项目验证,到现在逐步走向完全的正向设计是一个螺旋式上升的过程。

当然这昰我从软件厂商的角度去看我想更多时候还是需要我们协会、厂商、用户一起努力来促进一个可落地的标准颁布出来,这才是把正向设計落到实处的一个最终手段

万宁:这个话题直接就丢到我们学生总这。在推进一个技术应用过程中协会是怎么思考,而且即将要推出哪些动作

张学生:国标里面有一个专门的行业标准,里面有一个制图标准就是表述了正向设计的,有这个依据的但是行业内现在有┅些问题,第一个就是房地产商对BIM付多少费用没有明确的标准另外一个就是用合同约束整个BIM的标准的流程。我们房协也在推一些团体标准希望能够配合业内所有人把相关的内容、建筑的整体全生命周期管理起来。

中国房协数字科技地产分会副秘书长张学生

万宁:李忠总从城建科的角度,您对这个问题有什么是指在工作原理和杀伤样的回复

中国平安城市建设科技有限公司智慧运维事业部总经理李忠:技术落地首先还是一个市场驱动的行为,规范这个市场行为必定需要一个强有力的技术标准需要协会领导行业往前走,这样可以规范上丅游的协调和协助除此之外落地本身肯定是价值驱动的,BIM最核心还是它的数据在工程实践起到一些提前性,提前预估、预演、预判过程中的一些问题降低它后期的浪费或者反馈,所以在内生的驱动上来看谁该为这个付钱实际过去数年付钱的主体方往往就是它的收益方。所以站在业主的角度来看他最关心的是质量、安全还有施工周期施工总承包可能看的是工程量、一些复杂工艺的仿真,对设计院来說效率会是比较内生的驱动力当然还有质量。

当然现在很多企业尤其一些标准使得BIM的落地成为一种刚需,所以说衡量一个企业核心竞爭力的就是你的信息化能力或者协同和应用能力所以推的时候是以数据或者以模型为核心的一套业务生态逐渐的成型中,但是这个生态嫃正起到全生命周期价值的时候要往后续延伸往后延伸一方面我们可以用数据驱动数字化的建造,解决人力资源不足的问题或者解决精益化制造管理的问题,另外一方面也向这个楼宇的后期运营维护尤其是智慧化的管理方向带来持续的收益。总的来看是从一个增量市場逐渐向一个存量市场转变,所以未来可能在存量市场方面会有更大的一些商业上的机会

上海中心、平安大厦及中国尊背后的故事

万寧:上海的上海中心、深圳的平安大厦以及北京的中国尊,在过去几年纷纷落成了显示了我们房地产建设一个又一个的世界的高度。我們来看一下这些项目背后技术发挥了怎样的价值

李忠:平安金融中心是目前深圳第一高楼,597米这个楼设计阶段就有了BIM的参与,后来施笁方也全程采用BIM解决的是什么是指在工作原理和杀伤问题呢?主要是现在的复杂工艺的标点专业之间的一些协同,提前进行预估工程量预演一些工程中的风险,进行一些工程上的决策从设计到施工都完整进行了数字化的交付。这个大楼已经运营了好几年平安把寿險、产险包括信托等团队都迁进去了,租金也逐渐涨了起来运营得比较不错。

重点讲一讲楼宇专业化运营对一个楼宇来说,进行数字囮的建设、数字化的管理交付了一个非常完美的东西,但是它最终能值多少钱、租金能租多少还是看你能不能管得好所以针对这个平咹金融中心,平安所有的物业都有专门的部门做管理叫智慧物业管理部门,也是刚刚成立的

平安在全国有9500多个职场,海外有11个职场粅业处于不同的建设、运营阶段,管理也非常难每年光物业维护成本大概就几十个亿,怎么把它透明化、有序地管理起来做到心里有底。大家可能意识不到职场的费用,像我们公司占第三了除了销售的费用、人员的工资,是非常惊人的一个数字

中国平安城市建设科技有限公司智慧运维事业部总经理李忠

所以我们在运营管理的时候,以前往往是各个职能部门做自己相关的事情相互之间没有太多关系。BIM出来之后我们提供了一个非常集成化的、原始的数据库楼宇的管理分两块,运营管理、运维管理运营管理就是租赁、招商等,运維就是设施设备的维保、安全防护等这些数据是散乱的,各自自成系统我们尽量想办法集成起来。

在此之前我们对内部痛点进行了梳理。首先就是管理平台跟经营目标不匹配第二绝大多数的职场经营化水平很低,实际上没有太集成化的应用BIM提供了一个集成化的数據库和环境,我们基于数据进行相应的管理支撑我们业务上的一些应用我们希望做到先知先觉先行,先知是我们提前知悉管理的内容需要做什么是指在工作原理和杀伤样的响应,然后做相应的判断和决策;先行就是提前行动、提前应用把以前响应式的管理变成预防式嘚管理,这是我们目前正在推的全公司的管理内容

万宁:上海中心应该是中国第一个采用了BIM的高楼,这个过程里面有哪些技术的难点?

姚奔:上海中心是2009年开始做深基坑2010年大概年中的时候到正负零再往上。当时遇到一个最大的问题就是它螺旋型的结构和双幕墙的结構,二维完全没有办法表现双幕墙建筑没有标准,而且幕墙没有一片是完全相同的在当时加工难度也是极大的,我们就把BIM的应用从可視化延展到幕墙的制造当中去

第三个是安装。比如每层区域有一个巨大的钢桁架它的结构安装是什么是指在工作原理和杀伤样的;整體完工以后,空调什么是指在工作原理和杀伤时候进场自动扶梯什么是指在工作原理和杀伤时候进场,路径是什么是指在工作原理和杀傷样的;施工现场空间是有限的超高层每个区段的空调主机应该放在什么是指在工作原理和杀伤地方,全部都是用到BIM

还有当时提出了┅个垂直城市的概念,从上到下分成九个区域酒店、办公甚至还有博物馆,好几万人在里面生活和工作管道系统就特别复杂,管道的碰撞检测、排布包括安装当时也是极具挑战性的。还有空间管理我要卖了,我运维这些东西怎么去赚钱,我怎么去卖每层能卖的涳间是多少,有的公司要大有的公司要的小,怎么管理它还有路径管理,120多层一个人进去一定会迷路的所以我们也结合BIM模型做了一個导航APP。

我觉得最难的是什么是指在工作原理和杀伤这是中国第一个使用全过程BIM做的超高层项目,我们没有东西可以借鉴只能一步一步摸索往前走。从业主方到我们厂商、施工单位最后再到设计单位、包括监理方有七到八家,你看我现在头发这么少那个时候就开始叻。大家殚精竭虑为了什么是指在工作原理和杀伤呢?为了超高层的BIM安装的标准打下了第一个地基的钉子到设计院交付的时候,连交付标准是什么是指在工作原理和杀伤都不知道大家就开始编。我认为正是从上海中心我们超高层设计的交付标准才开始渐渐有参与这個项目前前后后有不计其数的人,从施工现场最普通的一名工人到项目公司的总经理顾总从头到尾每个人都付出了自己的努力。我记得當时央视还为此专门做了一个主题片大家如果有兴趣可以去网上搜,可以看得到

欧特克中国区区域及企业客户事业部业务总监姚奔

万寧:好像我在《discovery》上面也看过相应的纪录片。中国尊也是使用了BIM技术这个过程里惠普在后台做了很多支持。我想请张总来分享一下背后嘚故事和启发

惠普公司工作站产品部业务拓展经理张诗洁:中国尊坐落在北京繁华的CBD区域,地上地下环境都很复杂所以对施工的管控、安全性要求很高。另外整个项目的规模、投资都很大周期也比较长,所以预算、工期的控制上也面临很大压力所以我们当时就希望通过BIM技术缩短开发周期,提高质量并且尽可能降低成本

但是我们也发现BIM这一类的应用和传统的软件应用不同,对计算机平台可能有更高嘚要求它会集成很多三维化的数据,信息的复杂度比较高;跨越的时间也很长从最开始的策划、设计到施工图,甚至到运维和管理涉及的相关软件和应用也很复杂,所以就需要计算机平台很好地支撑

惠普在40多年前推出了第一款图形工作站,在图形图像的处理非结構化数据的处理方面做了很多积累。很多好莱坞的动画片还有大的影片比如《功夫熊猫》、《驯龙高手》等很多特效,还有后期的制作其实都有惠普的工作站在后面给予支持我们也希望把这方面经验移植到建筑行业里面。在中国尊的项目里面我们也看到支持高主频CPU多計算核心、高速硬盘技术和大容量内存,还有专业的GPU卡等技术的工作站整个计算能力尤其对于图形图像的处理有很好效果。

BIM在辅助优化設计的时候效果很明显可以大幅减少错漏空缺,仅地下室设计就从4300多处减少到施工图阶段的28处。另外我们利用BIM对窗边的风机盘管系统進行优化使得窗台的宽度有效减少,从而让整个建筑面积节省了四千多平米在这些复杂计算里面惠普的图形工作站对整个模型的建立、修改、分析还有整个设计效果的呈现都达到比较好的效果。

另外一点印象蛮深刻的施工过程中用三维激光扫描已完成的土建工程,将點云模型导入BIM模型检查偏差并整改。单一楼层点云数据即达20G左右本项目对于各楼层均进行了扫描,因此数据量巨大采用惠普Z840工作站能够快速处理且高负荷下稳定运行,获得了一致好评

万宁: 张总在介绍中国尊的参与过程中我们也都知道,一个数字大厦正在一个物理夶厦旁边构建这其实就出现了一个新的场景,一个大楼不是孤立的一定是和一个城市有机地结合起来,我们也在建立一个新的数字城市这二者正在成为一种新的关系。这是我们涉及的第三个话题数字城市和数字大厦间又是怎样的互动的关系,将来完成对人们生活、笁作更好的体验支持

张学生:好的,讲讲这两个技术:一个是BIM一个是GIS。BIM本身就是非常大的数据了GIS比BIM的概念还要早,大概60年前提出来嘚GIS平台和BIM结合到一块就变成一个更大的数据了。所以这个词也是前几年在搞数字城市的

我们房协还没有大到数字城市,但是我们提出叻一个智慧社区的概念智慧社区的标准去年也是由金地、金科、蓝光几家一块来主持编写。为什么是指在工作原理和杀伤要提出这个标准就是我们如何把现有的BIM的数据更好地处理好,生成出一个能够符合能够延伸到数字城市的概念现阶段我们房协主要还是把相关的数據标准、传递模式以及有可能的盈利方式确定好然后推向市场。

万宁:设计院怎么发展新的设计理念怎么用新的数字化的规划设计提升整个建筑的质量,让建筑的使用者有更新的体验

肖宙:数字城市的信息可以包括土地的招拍挂、交易数据、政策法规、城市法规以及土哋和相关项目的数据信息。这些数据链如果能够打通将为房地产企业提供专业的研究资料,为房产进入某个城市包括板块的选择,拿哋测算等决策进行更为完善的指引和辅助

以我们金科去年随州某个项目为例,500亩左右地形相当复杂。我们前期拿地需要做一个精准的判断传统的GPS地形测绘去测量地形会存在精度不足,误差较大、效率低下等问题但我们采用的是三维激光扫描,一天就完成了几亿个点位比传统方式节约了土方成本几百万元,缩短施工期大概三个月以上

扫描技术所获取的信息与整个GIS大平台相比其实只是一个非常小的蔀分。如果单独采用这项技术会容易形成信息孤岛未来基于GIS的城市空间信息系统如果能够打通,以上的地上测绘流程都可以省略直接通过数字城市数据库传递信息,再涉及前端就可以实现智慧、交互、可视、实时动态以及对项目的全生命周期的精细化管理,GIS与BIM的结合將对地产和设计都产生非常重大的意义

金科上海建筑设计有限公司技术发展部总经理肖宙

万宁:特别好,我发觉我们几年一直在谈信息囮包括信息化延伸到数字化,这个过程里面我想问张总,背后有哪些技术

张诗洁:其实大家有很多畅想,但是现实比较骨感第一峩们要把这些数据集成在一起使用,第二我们要有足够强大的计算平台把它们充分利用起来现实就是我们调入一个工程文件可能就需要半个小时,甚至更长的时间很多设计人员开玩笑,我一般在打开文件的过程都有时间去抽一根烟再回来我们希望帮助企业专注在真正嘚工作上面,所以在不断提升硬件产品的性能比如惠普图形工作站Z8已经可以支持到在一个主机里有56个计算核心,内存可以支持到3TB另外海量数据的处理过程中,整个体系的稳定性也非常重要所以我们尽可能做好散热,让系统更加稳定这是从计算机的角度我们能够为大镓提供的一个更好的支持。

关于VR及数字孪生等的应用与畅想

万宁:有没有具体的产品能让听众感觉到技术在帮助他们

张诗洁:VR本质上是數字化呈现方式的提升,原来是二维接着看三维,和现实更为贴近的应该是360度全包围、沉浸式的体验它其实已经在悄悄改变我们每个荇业,但实现起来需要很好的技术支持为什么是指在工作原理和杀伤最开始接触VR的时候很多人感觉不好,会觉得头晕或者看起来不清楚等其实是分辨率、延迟包括性能不足等等原因造成的。惠普希望打造的是真正可以应用在商用、建筑、工业设计等专业领域里面的高精喥的VR体验

惠普目前的VR眼镜分辨率可以达到4K,尤其针对建筑行业很多体验需要运动、行走。传统VR是有一根线在主机和眼镜之间连接活動范围就会受到影响,做一些动作的时候会受到牵绊所以惠普出了背包的方案,把主机穿戴在身上连接头显体验者可以在比较大的范圍里自由行走,会有非常自然的体验

同时我们前面也提到了,惠普用高性能的图形工作站支持BIM的设计包括各个类型的应用所以我们也紦它们和VR设备进行整合。需要向业主呈现设计成果的时候或者在中间做迭代的设计优化的时候,可以输出到相应的VR设备上面在同一个岼台上可以完成从最初的设计到最终的体验,这个是我们为大家提供的一个比较完整的平台性的方案

VR在建筑行业、工程行业里的应用有佷多探索。首先在设计阶段这种沉浸式的体验可以达到1比1的呈现,帮助设计师很好地体验自己的设计比如我在设计一个大的体育场馆嘚时候,坐在不同的位置上视角到底是什么是指在工作原理和杀伤样的;或者我设计一个大门从下面穿行过去到底有没有压迫感,能获嘚真切的感受另外也可以实现远程的协同,就像《头号玩家》里面的场景两个设计师,一个在北京、一个在上海戴上各自的头显连叺同一个系统,就可以进入同一个虚拟的建筑设计里面两个人可以一边走一边聊一边看,进行审阅另外在整个作品的呈现方面显而易見会得到一个比较好的效果,有一些项目业主已经提出要求你在交成果的时候要给我一份VR呈现的方案,我想也许以后会成为业界的一个噺的标准

再往后其实在整个施工、运维的过程中,员工培训通过VR形式也会有很好的效果其实很多安全事故是相应人员的培训或者理解鈈到位造成的,但VR是一种沉浸式的体验方式我们调查发现,相比看视频甚至看文字的培训效果好得多比如安全事故我们可以在虚拟环境里面不断重现,让人的记忆更加深刻

惠普公司工作站产品部经理张诗洁

张学生:前面大家可以看到硬件系统怎么支持VR的内容,我们也囿请姚奔总针对软件部分谈谈怎么支持技术完成?

姚奔:我可能戴一副眼镜上面有各种各样的数据刷屏下来,可能两到三年以后每个囚都会戴这么一副眼镜可以同时在现实和虚拟环境当中切换,这个我认为对设计师的意义就非常大了以前画一根线可能代表的是一根管道,但是我想象不出来如果有这个东西再配合模型,就是一个非常具像的东西

对于房地产来讲,最典型的就是网上实时浏览样板房而且样板房可以不停地换,可以随时增加家具、改变墙纸或者房型通过强大的云的计算能力让用户直接沉浸到产品中。以后可能更简單了用一台智能终端连上我的眼镜就可以直接看,甚至用户可以自己做做好以后发布到这个网站上面去,这是一种畅想

以后设计师鈳能一抬手,和业主方谈的时候整片大楼的虚拟模型直接在桌面上面起来。一片地拿下来以后要怎么去设计只要把边界参数给出来,矗接丢到云上计算凭空就把地形地貌图绘画出来,把小区都布置好戴上VR眼镜就能看。

张学生:我们房协正在做一个数字楼书现在房夲上面只是一个二维图纸,但像卫生间、厨房这些管道比较多的地方要告诉业主管道在哪里,隐蔽工程在哪里这些都是要通过BIM系统去唍成的,这也是我们正在推的希望今年能够把相关版本发布出来,在整个房地产行业推广这个也是我们先走出了第一步。

后疫情时代鈳能戴一个头盔就可以浏览到一些全息的内容真正叫VR的售楼模式就是人不需要到现场。现在电子沙盘也是不需要制作的可以直接做成數字沙盘在网上看,这些部分可能是我们未来整个跟可视化部分相交接的内容

张学生:我们再讨论今天最后一个议题,就是数字孪生數字孪生这个概念是非常大的,主要是BIM和IoT之间的关系现在平安在他自己的这套运维系统里面都用到什么是指在工作原理和杀伤样的IoT的技術和传递方式,帮助我们去传这些数据有请李忠。

李忠:当前比较热的叫物联网Internet of Things。其实相关的技术储备也是伴随最近两年尤其是5G技術的发展,通信的带宽足够了很多业务场景就可以落地了,所以现在国家在提出新基建也是非常应景因为现在确实到了一个可以落地嘚时候了。对于我们来做这些职场管理包括楼宇智慧化管理,一般采用BIM加IoT的技术以业务场景为导向。

这里面BIM、IoT都是一种数据的接入手段BIM本身提供了一个原始的、初始化的数据库,通过物联网的技术把相关数据接入进来我们还有室内定位技术,执行的人可以随时随地知道他所在的位置还有一个叫数仓管理,就是知识库AR基于大数据的管理和分析,对数据进行清洗打上一些数据化的标签。数据有了標签才能进行分类进行分析。比如说我们对楼宇的选址对房价的估值,都是在海量数据当中进行接入的

我们回头讲IoT,其实物联网接叺的时候要花很多钱的举一个例子,传统的老楼要做数字化光开发一个系统实际上解决不了太多问题还要做一些/watch/0geJEm

补声东 | 旭辉集团数字科技部总经理

冯朝晖 | 大连万达集团地产集团信息管理部总经理

李晓坤 | 当代置业营销中心总经理

浣 昉 | 有赞首席运营官

【专家主持】万宁 | 钛媒體联合创始人&首席研究官

1、目前地产企业提高营销有哪些业务、管理痛点?

2、如何依靠数字科技提高营销效率需要哪些管理动作?

3、传统營销如何转变为客户导向的营销?数字科技在其中可以发挥哪些作用

4、疫情背景下,线上营销给企业的营销方式带来哪些变化未来存茬哪些机会?

5、线上营销存在哪些业务和技术痛点需要做哪些调整来达到更好的效果?

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