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功能介绍

在大数据的时代背景下、人工智能迎来大规模突破之前，国内传统的建筑数据业务的前景已经非常黯淡，没有希望了。未来一个时期，建筑的数据在还没有来得及充分的格式化、数字化及BIM化的情况下，就会迎头撞上AI的降临，建筑行业又一次被高科技打断进化路径而重塑。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托迈尔舍恩伯格和肯尼斯库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。

传统建筑行业只有弱电、交易和点云等少数几种数据可以称得上“大数据”（Big Data），其他数据都不够大，市面上绝大部分讲建筑大数据的，充其量作“海量数据”，甚至于基本上多是“数据库”或普通数据而已，而且这些数据绝大部分都还没有被电子化。

1、弱电数据/IoT

弱电系统（各类建筑智能化和物联网）采集的数据，多存储在磁盘或磁带机中，定期就要清除，只保留一些统计数据。哪怕只是一栋楼，都要定期清除，因为数据量实在是太大。其中最大的莫过于视频，视频监控系统所采集的数据量，经常是只能保存24小时或几天（车载的多用SD卡只能存几分钟）。凡涉及到计算机视觉的基础数据素材，无论是图片、360全景照片还是视频，都是不折不扣的大数据，而且已经都被互联网大佬盯上了。

图片来源：光铭研究院。建筑与物联网大格局的关系

除了视频，其他各类从传感器采集数据的弱电系统的数据量都不算很大，数据量主要取决于采样频率，如智能电表的数据，每月一次和每秒一次的数据量差异就极大，当然每秒采样几乎没有意义，真正使用起来是取决于运维管理需要仅仅一栋楼的需求又能大到哪里去呢，相比于城市的那种大尺度规模来说，哪怕是非常精益化管理的FM。故而目前互联网大佬主要投资于城市尺度的大数据，即智慧城市，其所用技术皆来自建筑工程界。

目前国内整个楼宇智能领域的数据被利用起来的比例极低，这不仅仅是缺乏FM管理模式，还有诸多其他因素。是否将来通过大数据和人工智能技术的突破导致改观？目前还很难预料，唯一可以预料的是：这种突破一定不是来自建筑领域。因为一栋楼的数据的价值实在是太低，而大数据和人工智能技术的开发成本极高，数据至少要N个城市级别。所以建筑行业又要等待其他行业突破之后，再一次被波及就像80年代的CAD、本世纪的BIM这两次被波及一样，滞后而缓慢。

参考：

建筑智能化概念梳理及与物联网、BIM的关系

从建筑角度看物联网大格局

全球BIM20年回顾

互联网高科技公司招聘BIM岗位

2、交易数据

建筑类交易结构图

图片来源：光铭研究院

建筑产业链极其长，导致很难被纳入一般制造业，其交易体系极为复杂，每个工地都是一个小社会，上图只列举了整个产业链的一部分的交易过程。交易是很容易纳入到互联网领域的题材，目前已有大批互联网公司介入，如58在租房（收购了安居客）、在居家服务领域（58到家），链家在房产交易领域（链家网）等，新近火爆的互联网装修题材也有众多公司正在快速成长，如酷家乐。

BAT级的互联网公司也在智慧城市、智慧建筑和城市云计算领域展开竞争，导致竞相招聘BIM人才这一终极武器般的建筑底层数据结构技术。比较奇怪的是，最擅长交易电商的阿里巴巴，却在建筑领域毫无建树，除却如同一般商品的装修建材类产品，并无行业特殊性。这也许是在一定程度上反映了这方面的机会尚未到来，浪潮是一波一波的，想必他们一定在积蓄力量。

建筑行业存在一个密切的行业分工和协作网络，其复杂性远超一般商品交易，这大概是很难于被统合到一个单一平台上的最主要原因。

参考：

云计算与BIM

这一次，链家终于走在了开发商的前面

漫谈系列34  制造业与建筑业

3、点云数据

在BIM领域，早期人们受制于Revit这类单机建模工具的局限，在看待“逆向建模”（Scan to BIM）这件事的时候，主要是想如何通过激光点云扫描技术来辅助快速建模，但是现在随着计算机视觉、图像识别技术的不断突破，也开始重新反思BIM模型这件事了上图难道不也是一种有关于building information的model吗？（BIM的名词即：building information model）

这种结合了360全景照片、点云数据与其他数据的整合数据集，能够进行室内导航，并使用APP拍照进行图像识别（与事先扫描好的图片匹配）来判断自己的空间位置，再结合点云数据就可以进行室内导航的自动计算了。这一套技术路径基本上可以替代掉传统的BIM工程模型了，如果只看竣工模型的可见部分的话上述扫描主要针对既存建筑，所得数据主要应用于FM。相较之下，BAT的室内导航技术还都处于婴儿级。

在人工智能识别图片中内容技术（被人工标识了名称的对象，机械设备、摄像头、消防栓、办公桌等等）的不断提高的今天，相对简单的建筑组织部分的识别率已经很高了。下一步就可以展望全建筑模型的自动生成了，如果喂给机器学习以足够多的大数据的话。

参考：
BIM知识域：逆向建模

利用点云扫描技术增强FM视觉功能

略议广州BIM+FM论坛上的人工智能话题

---

光铭研究院关于数据、信息的参考文章：

12万条租房数据分析

建筑、数据服务与BIM

Revit dynamo数据结构几则讨论

漫谈系列14  数据

数据监测与FM管理模式

土木界首篇人工智能论文出炉：用卷积神经网络实现结构损伤视觉识别

漫谈BIM: 信息的结构化V2

漫谈系列32  工程量与会计

基于计算机视觉的室内定位, 能否碾压WiFi、蓝牙iBeacon？

基于Revit的点云应用

BOM、信息的组织与BIM

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功能介绍

在大数据的时代背景下、人工智能迎来大规模突破之前，国内传统的建筑数据业务的前景已经非常黯淡，没有希望了。未来一个时期，建筑的数据在还没有来得及充分的格式化、数字化及BIM化的情况下，就会迎头撞上AI的降临，建筑行业又一次被高科技打断进化路径而重塑。

大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托迈尔舍恩伯格和肯尼斯库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。

传统建筑行业只有弱电、交易和点云等少数几种数据可以称得上“大数据”（Big Data），其他数据都不够大，市面上绝大部分讲建筑大数据的，充其量作“海量数据”，甚至于基本上多是“数据库”或普通数据而已，而且这些数据绝大部分都还没有被电子化。

1、弱电数据/IoT

弱电系统（各类建筑智能化和物联网）采集的数据，多存储在磁盘或磁带机中，定期就要清除，只保留一些统计数据。哪怕只是一栋楼，都要定期清除，因为数据量实在是太大。其中最大的莫过于视频，视频监控系统所采集的数据量，经常是只能保存24小时或几天（车载的多用SD卡只能存几分钟）。凡涉及到计算机视觉的基础数据素材，无论是图片、360全景照片还是视频，都是不折不扣的大数据，而且已经都被互联网大佬盯上了。

图片来源：光铭研究院。建筑与物联网大格局的关系

除了视频，其他各类从传感器采集数据的弱电系统的数据量都不算很大，数据量主要取决于采样频率，如智能电表的数据，每月一次和每秒一次的数据量差异就极大，当然每秒采样几乎没有意义，真正使用起来是取决于运维管理需要仅仅一栋楼的需求又能大到哪里去呢，相比于城市的那种大尺度规模来说，哪怕是非常精益化管理的FM。故而目前互联网大佬主要投资于城市尺度的大数据，即智慧城市，其所用技术皆来自建筑工程界。

目前国内整个楼宇智能领域的数据被利用起来的比例极低，这不仅仅是缺乏FM管理模式，还有诸多其他因素。是否将来通过大数据和人工智能技术的突破导致改观？目前还很难预料，唯一可以预料的是：这种突破一定不是来自建筑领域。因为一栋楼的数据的价值实在是太低，而大数据和人工智能技术的开发成本极高，数据至少要N个城市级别。所以建筑行业又要等待其他行业突破之后，再一次被波及就像80年代的CAD、本世纪的BIM这两次被波及一样，滞后而缓慢。

参考：

建筑智能化概念梳理及与物联网、BIM的关系

从建筑角度看物联网大格局

全球BIM20年回顾

互联网高科技公司招聘BIM岗位

2、交易数据

建筑类交易结构图

图片来源：光铭研究院

建筑产业链极其长，导致很难被纳入一般制造业，其交易体系极为复杂，每个工地都是一个小社会，上图只列举了整个产业链的一部分的交易过程。交易是很容易纳入到互联网领域的题材，目前已有大批互联网公司介入，如58在租房（收购了安居客）、在居家服务领域（58到家），链家在房产交易领域（链家网）等，新近火爆的互联网装修题材也有众多公司正在快速成长，如酷家乐。

BAT级的互联网公司也在智慧城市、智慧建筑和城市云计算领域展开竞争，导致竞相招聘BIM人才这一终极武器般的建筑底层数据结构技术。比较奇怪的是，最擅长交易电商的阿里巴巴，却在建筑领域毫无建树，除却如同一般商品的装修建材类产品，并无行业特殊性。这也许是在一定程度上反映了这方面的机会尚未到来，浪潮是一波一波的，想必他们一定在积蓄力量。

建筑行业存在一个密切的行业分工和协作网络，其复杂性远超一般商品交易，这大概是很难于被统合到一个单一平台上的最主要原因。

参考：

云计算与BIM

这一次，链家终于走在了开发商的前面

漫谈系列34  制造业与建筑业

3、点云数据

在BIM领域，早期人们受制于Revit这类单机建模工具的局限，在看待“逆向建模”（Scan to BIM）这件事的时候，主要是想如何通过激光点云扫描技术来辅助快速建模，但是现在随着计算机视觉、图像识别技术的不断突破，也开始重新反思BIM模型这件事了上图难道不也是一种有关于building information的model吗？（BIM的名词即：building information model）

这种结合了360全景照片、点云数据与其他数据的整合数据集，能够进行室内导航，并使用APP拍照进行图像识别（与事先扫描好的图片匹配）来判断自己的空间位置，再结合点云数据就可以进行室内导航的自动计算了。这一套技术路径基本上可以替代掉传统的BIM工程模型了，如果只看竣工模型的可见部分的话上述扫描主要针对既存建筑，所得数据主要应用于FM。相较之下，BAT的室内导航技术还都处于婴儿级。

在人工智能识别图片中内容技术（被人工标识了名称的对象，机械设备、摄像头、消防栓、办公桌等等）的不断提高的今天，相对简单的建筑组织部分的识别率已经很高了。下一步就可以展望全建筑模型的自动生成了，如果喂给机器学习以足够多的大数据的话。

参考：
BIM知识域：逆向建模

利用点云扫描技术增强FM视觉功能

略议广州BIM+FM论坛上的人工智能话题

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光铭研究院关于数据、信息的参考文章：

12万条租房数据分析

建筑、数据服务与BIM

Revit dynamo数据结构几则讨论

漫谈系列14  数据

数据监测与FM管理模式

土木界首篇人工智能论文出炉：用卷积神经网络实现结构损伤视觉识别

漫谈BIM: 信息的结构化V2

漫谈系列32  工程量与会计

基于计算机视觉的室内定位, 能否碾压WiFi、蓝牙iBeacon？

基于Revit的点云应用

BOM、信息的组织与BIM

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