馬佳星,謝含軍,周朝陽,蔣建男

(1.天津大學建筑工程學院,天津 300350; 2.寧波市政工程建設集團股份有限公司,浙江 寧波 315012;3.重慶交通大學土木工程學院,重慶 400074; 4.浙大寧波理工學院土木建筑工程學院,浙江 寧波 315100)

1 智能規(guī)劃

人工智能為城市規(guī)劃提供了創(chuàng)新解決方案,通過深度學習研究城市生成規(guī)律及空間規(guī)律,結合情境再現(xiàn)技術對城市進行智能規(guī)劃。吳志強[1]提出了人工智能輔助城市規(guī)劃的理念,將城市智能規(guī)劃分為三步,即智能挖掘數(shù)據(jù)、智能配置用地、智能設計城市形態(tài),通過構建博弈模型(CityGo)、研發(fā)城市智能模擬平臺(CIM),對全球城市發(fā)展問題進行系統(tǒng)研究,采用機器學習及深度學習方法,提出寧波城市樹概念[1]。Chen等[2]運用地理信息系統(tǒng)(GIS)技術構建了一個規(guī)則詳細的空間數(shù)據(jù)模型,以分層的概念實現(xiàn)用戶對城市規(guī)劃系統(tǒng)的管理。城市地下空間作為不可再生的寶貴資源,對其進行準確的需求預測是開發(fā)建設最為重要的前期工作之一[3]。Zhang等[4]通過改進人工干預遺傳算法(AIGA)獲得了羅湖區(qū)地下空間體最優(yōu)三維規(guī)劃方案。Qiu等[5]基于三維GIS技術開發(fā)了一套地下工程數(shù)字化信息系統(tǒng),通過三維可視化分析對地下空間規(guī)劃進行優(yōu)化。深度學習等人工智能技術通過解讀前人無法理解的海量數(shù)據(jù),助力城市規(guī)劃朝著更為精細化及人性化的方向發(fā)展。基于人工智能技術的城市規(guī)劃涉及設計、規(guī)劃、數(shù)學及計算機等專業(yè)知識,這對人才專業(yè)背景提出了更高的要求[6]。

2 智能設計

隨著計算機硬件的升級、大數(shù)據(jù)的發(fā)展及神經網絡算法的優(yōu)化,人工智能逐步由輔助設計向決策設計發(fā)展[7]。Goodfellow等[8]提出生成對抗式神經網絡(GAN)。王亞輝等[9]通過深度殘差學習網絡(ResNet)算法建立了人工智能設計決策模型,該算法較傳統(tǒng)的卷積神經網絡(CNN)及深度神經網絡(DNN)算法具有更快的設計決策效率及更高的決策滿意度。Huang[10]等通過圖像數(shù)據(jù)訓練Pix2pixHD模型達到自動生成公寓平面圖的目的。Zheng[11]等通過訓練GAN模型實現(xiàn)輸入圖像邊界自動生成建筑平面圖,相較于建筑設計,結構設計中人工智能技術的運用還僅限于 構件層面。Liao等[12]通過現(xiàn)有的剪力墻試驗數(shù)據(jù)[13-15]對GAN模型進行訓練,基于該模型對剪力墻進行智能設計。Yang等[16]利用人工神經網絡分析了墻體各參數(shù)對于擋土墻安全系數(shù)的影響,進一步提出了墻體失效控制的建議手段。人工智能仍處于并將長期處于弱人工智能階段,暫時還不具備研發(fā)能夠實現(xiàn)完全智能化的設計工具的能力。建筑師與人工智能協(xié)同工作將是未來建筑設計的主流[17]

3 智能生產

隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網等信息技術的發(fā)展,建筑行業(yè)進入了一個高質量發(fā)展階段,裝配式構件的廣泛運用是這一階段的顯著特征[18]。裝配式技術的興起實現(xiàn)了建筑模式由現(xiàn)場作業(yè)向工廠制造的轉變,并由此推動了傳統(tǒng)工廠向智能工廠的信息化改造。智能工廠旨在構建面向制造業(yè)的信息物理系統(tǒng)(CPS),以實現(xiàn)物理實體與信息系統(tǒng)的垂直集成,從而達到機械設備智能運行的目的[19]。智能工廠具有減少材料浪費、節(jié)約人力、提高效率縮短工期、保護環(huán)境等優(yōu)點。目前大量工程的水泥廠、鋼筋加工廠及預制梁場均已實現(xiàn)智能化升級[20-22]?；㈤T二橋預制梁場通過引入物聯(lián)網、云計算、二維碼等信息技術對預制梁場進行智能化改造,實現(xiàn)了生產狀態(tài)的實時管理,提高了生產效率,降低了人工成本[23]。除了裝配式技術外,混凝土3D打印技術的出現(xiàn)也為智能建造的發(fā)展提供了新契機。3D打印建造具有低碳環(huán)保、施工速度快等優(yōu)點,已應用于多種建筑結構中,但其成本高昂、個體化差異大、質量難以統(tǒng)一保障,現(xiàn)階段還難以走向市場化。

4 智能施工

人工智能已逐步融入土木工程施工全過程中,主要包括建筑機器人、BIM+AI、虛擬現(xiàn)實(VR)、增強現(xiàn)實(AR)等。建筑機器人可增加施工安全性,提高施工效率,降低工程造價。常見的建筑機器人有無人機、砌磚機器人、裝修機器人、質量檢測機器人、巡檢機器人、拆除機器人等。近年來部分建筑機器人產品已陸續(xù)走出實驗室,但由于精度不足、抗干擾性差及控制系統(tǒng)不夠理想等缺陷,商業(yè)化進程仍較為緩慢。BIM與人工智能的融合可充分發(fā)揮兩者的技術優(yōu)勢。BIM+AI在施工階段的應用較為廣泛,Zhang等[24]提出了一種基于BIM的風險識別專家系統(tǒng),該系統(tǒng)可自動識別施工安全風險,制定相應的控制措施。Moon等[25]基于BIM對工作空間干擾影響因子進行分析,結合遺傳算法(GA)對調度方式進行優(yōu)化,以確定最小擾動施工方案。謝尊賢等[26]通過BIM對施工影響因素進行搜集,在此基礎上運用遺傳算法與貝葉斯網絡(BN)對數(shù)據(jù)進行分析處理,構建了施工項目安全狀況評價模型。隨著人工智能技術的持續(xù)融入,零散的施工環(huán)節(jié)將得到有效的重組與整合。未來的施工現(xiàn)場必將朝著更加高效、綠色與安全的方向轉變。

5 智能運維

在經歷高速發(fā)展后,我國的基礎設施已進入維護期。傳統(tǒng)的運維模式主要為事后維修,維修成本高,安全保障能力弱。隨著通信、電子技術的發(fā)展,新的智能運維模式應運而生。智能運維的主要特點是數(shù)據(jù)處理平臺化、監(jiān)測檢測及運維管理智能化。云計算與大數(shù)據(jù)平臺能夠對運維過程中產生的大量數(shù)據(jù)進行精加工及深度挖掘,從而對運維規(guī)律進行分析總結。Yu等[27]基于數(shù)字孿生提出了隧道運維決策分析框架,對隧道全生命周期數(shù)據(jù)進行匯總及分析,以實現(xiàn)故障智能診斷及預測。監(jiān)測檢測智能化包括實時監(jiān)測與動態(tài)巡檢(如圖1所示)。Luo等[28]將深度學習技術與激光雷達技術相結合,對隧道內噴射混凝土厚度進行實時監(jiān)測。陳顯龍等[29]設計開發(fā)了一款基于無人機的路橋病害檢測系統(tǒng),該系統(tǒng)具有自動避障、病害識別等功能,可實現(xiàn)對常規(guī)路橋的動態(tài)巡檢。作為智能運維的核心,運維管理智能化集監(jiān)測、檢測、分析處理及管理維護為一體,可實現(xiàn)運維過程中的故障智能預警及決策的輔助制定。胡振中等[30]將BIM技術與數(shù)據(jù)驅動技術結合,提出了融合聚類算法及人工神經網絡的混合運維數(shù)據(jù)挖掘方法。該方法具有增補BIM信息、管理動態(tài)信息、自動分析數(shù)據(jù)等優(yōu)點。

圖1 隧道數(shù)字孿生體Fig.1 Tunnel digital twin

6 展望

目前,人工智能已初步融入基礎設施生命周期的各個階段。為了更好地推進人工智能對土木工程的智能化、信息化改造,可從以下幾個方面入手:推進人工智能算法的優(yōu)化升級,研發(fā)具有更好的人機交互能力的設計工具,提高人工智能交互協(xié)作能力。加強基礎研發(fā)能力及創(chuàng)新能力,開發(fā)具有自主知識產權的國產軟硬件,突破智能建造關鍵技術瓶頸。建立信息技術與土木工程深度融合的沉浸式人才培養(yǎng)模式,培養(yǎng)“AI+土木”高素質復合型人才。