AI智能审图:万科最强大脑来了!

 

1台机器一年可完成35人,的审图工作量...

据试点项目的测算,ai智能审图一台机器一年,可以完成35个人的审图工作量,在保证94%以上的准确率的前提下大大,减少审图成本。
本文源自万翼科技  侵删

编辑 | 李萌

4月9日上午,万科集团总部、万科南方区域、万翼科技联合举行以“有智者,事竟成”为主题的科技,新产品发布会,会上发布了专门用于设计图纸,审查的工具——AI智能审图。

有了这一新工具,在无需人工处理的前提下,设计师只需一键上传图纸,即可得到审查结果。

万翼科技公司合伙人谢志,方在会上表示,“AI智能审图工具的发布,是我们在数字化建设,过程中的一个突破,也是我们在地产科技创新探索,的一个里程碑,但正如大家看到的,这是一个新的起点,而不是终点。

迈入智能化社会,各行各业都在经历科技,的重塑,地产行业不可避免的也身处这样,的时代浪潮之中,不少地产开发商也都在探索,如何利用科技力量来促进自身业务发展。百舸争流,奋楫者先,对高质量建筑的追求,是万科长期以来不变的,目标。

希望通过ai智能审图,的应用,带动更多的数字化、智能化创新科技在万科,落地,为建设万科,数字大厦添砖加瓦。”

有别于传统的科技研发,方式,ai智能审图的研发,融合了集团开发公会、一线设计业务等专家,的专业知识和实操经验,从实际业务场景出发,来寻找科技助力业务发展,的发力点。

正如万科集团开发公会合伙人李长乐(李长乐,)在发布会上所言:“在研发AI审图的过程中,我们一直在讨论ai技术,的应用带来的价值是什么?最后发现,能否替代人的工作,其实并不是重点。我们需要关注的是,是否能够通过运用新技术来,提升图纸审查质量和效率,显著减少项目的设计问题,最终更好地服务我们,的客户。”

1. 前沿科技助力业务发展

万科南方区域从2019年10月开始试点AI智能审图应用,目前,区域6家公司已完成试点,项目合作,为ai算法进步提供了,宝贵的业务建议和数据支持。

南方区域科技赋能合伙人蔡富胜,在发布会上表示,目前,ai审图的价值主要表,现在可以大幅减少设计问题、显著提升审图效率等方面。

在集团设计底线审查全部,上线之后,初步估计能够节省30%的人力审查成本,辅助项目有效减少变更。同时,机器审核后的图纸也可作为供方管理中给设计院,评级打分的依据之一,相信ai审图能够助力万科,守好设计底线,显著提升图纸质量,打造好产品好服务。

作为产品试点用户的代表,南宁公司设计合伙人李玉中在会,上远程连线分享了他的实际体验:“产品使得我们能够利用碎片化,的时间,比如下班之后或者中午吃饭,的时候,把图纸放在这个ai审图平,台上进行审查,速度非常快。另外机器的审查非常全面,不管地上、地下、地库、单体、总图,所有项目的各个功能块都,能涉及。”

2. 让设计师“解放”

图纸是地产开发,流程的重要环节,图纸质量好坏将直接影响项,目的进度、成本和质量,甚至是客户对产品形成,的口碑。在万科,为保证房屋的交付质量,从设计阶段起工程师们,就要对建设规划进行再三检查,轮番会审。

多年下来,制定了超过一百多条设计,底线,对设计图纸进行审查、对设计进行规范,以保障房屋的建造质量。

与此同时,在全集团统一的标准之上,每家一线公司、甚至是单个项目,又会根据实际情况,因地制宜地增加规范条例,进行双重规范,由多人来交叉进行审查。可以说,对于图纸的审查,大家都是慎之又慎。

因此,设计师常常需要花大量的精力来,管控好图纸质量,他们对能够提升审图效率,的工具有着强烈的诉求。

在万科集团总部、南方区域和万翼科技的,通力合作下,现在AI智能审图,已经走出实验室,即将广泛地应用到,一线的项目中。ai智能审图产品经理夏晨曦(,夏晨曦)在发布会上也表示,人工智能产品的发展完善,需要全集团甚至整个行业,的通力合作,需要更多伙伴的共同参与。

在统一的技术后台——万科科技大脑的支持下,经过产品与业务场景的,层层打磨,让机器辅助设计师来进行审图,已经成为现实。这可以让设计师和工程师从简单重复的,劳动中解放出来,将精力投入在,那些更有创意、更有价值的事情上。

简单来说,现在万科的设计师只需在,系统上将需要审查的图纸上传,即可快速得到审查报告——借助机器之眼发现图纸中存在,的设计问题,将其标注出来,提供给相关人员,以进行下一步的判断,或修正。

3. 用机器学习探索建筑大数据

AI审图产品团队在发布会上的介绍,据试点项目的测算,ai智能审图一台机器一年,可以完成35个人的审图工作量,在保证94%以上的准确率的前提下大大,减少审图成本。

目前ai智能审图已经在,万科20多家一线公司中使用。

与人类相比,识别只是机器擅长的,一个方面。从另一层面来看,机器强大的学习能力,更是使ai智能审图价值凸显,的另一个独到之处——我们把多年来沉淀下来的设计缺陷案例和图纸,数据输入到机器中,让它“持续学习”,ai就能在审图时,发现到这些问题。

在AI审图的背后,是对数据有着极大“饥饿感”的机器学习模型,数据就像养料,可以让算法越来越聪明。

从长远来看,机器在审图过程中积累下来的,数据和经验,特别是读懂了图纸中,的信息,如门窗数量、房间面积等,转化成数字化的形式,呈现在计算机上,这些数据为图纸,的自动管理、项目主数据的自动录入,等延展应用打下了基础,这是一笔宝贵的数据资产。

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