腾讯研究院-计算机行业:生成式AI人居领域应用趋势调研报告.pdf

该文档是关于生成式AI在人居领域应用趋势的调研报告,探讨了行业大模型在人居领域的必要性、基础、数据层构建、算法层建立、平台搭建以及应用场景和挑战。
**核心观点**:
* **必要性与价值**:人居领域大模型在提高质量、降低成本、提升效率、促进创新、支持决策、降低人力成本等方面具有重要价值。尤其是在创意生成、规范审查、建筑运维、客户服务等环节,AI可以发挥关键作用。
* **基础与关键**:大模型的基础包括多模态大语言模型和建筑行业知识工程与知识图谱。知识工程、数据质量、模型训练、跨领域知识融合是成功的关键。数据方面,需要关注数据的真实性、有效性、及时性,以及标准化。
* **技术层级**:
* **数据层**:数据来源多样,关键在于数据的细致属性标注与传承历史经验,解决数据稀缺性问题。
* **算法层**:需要整合BIM、GIS和时空计算等工具,通过大模型、AI Agents、知识库、提示词工程等方式,实现方案生成、性能评估等。
* **平台层**:平台层整合技术和业务,实现软硬件集成,需要云中立和业务中台、数据中台、物联中台的融合。
* **应用场景**:
* **规划设计**:文本分析、方案生成、图像生成等,大模型在前期调研、资料整理、方案编制等环节有巨大价值,能够提升设计效率和质量。
* **建设运维**:建筑施工图纸生成、能耗监测与控制、智能安防、客户服务等,降低成本、提高效率。
* **物业管理**:AI客服、工单分派、设备管理等,提升客户体验,降低成本。
* **人才培养**:未来需要跨学科的复合型人才,设计教育应注重培养学生的问题解决能力、创新思维、跨学科合作能力。人才需具备AI应用能力,并深入理解AI原理。
* **挑战与展望**:
* **技术层面**:大模型的可控性、数据质量、成本、伦理问题、隐私保护、模型幻觉、模型落地能力、模型迭代优化是挑战。
* **行业层面**:标准化组件的构建,对设计师角色的影响,传统企业数字化转型,以及新技术的应用与实践。
* **生态层面**:需要政府、企业、学术界、实践领域的共同努力,构建一个促进资源共享和技术合作的生态系统。
**代表性案例**:文档介绍了多个生成式AI在人居领域的代表性产品,例如:UrbanYX、小库AI云、中国金茂的大模型探索、广联达、品览筑绘通、国匠城一元技能、上格云、Construction-GPT、PlanGPT、合景悠活物业智能客服大模型、飞渡峥嵘大模型。
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