智能建造理论与实践 课件 4.4节 人工智能

第四章智能建造技术与应用4.4人工智能人工智能概述——人工智能的定义约翰麦卡锡维基百科人工智能标准化白皮书美国计算机科学家的先驱和发明家约翰麦卡锡在1955年的达特茅斯会议上将人工智能定义为研制智能机器的一门科学与技术人工智能就是机器展现出来的智能，所以只要机器有智能的特征和表现，就应该将其视为人工智能，并认为人工智能是计算机科学的一个分支人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统百度百科它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学4.4人工智能人工智能概述——人工智能的发展历程起源20世纪60年代诞生1956初次爆发1956-1974第一次低谷1974-1980再次繁荣1980-1987第二次低谷1987-199320世纪30年代和50年代，随着形式推理和逻辑数学的研究，“神经网络”概念被提出，并在20世纪60年代引发了人工智能的呼声1956年达特茅斯会议，讨论主要议题为：自动计算机、编程语言、神经网络、计算规模理论、机器学习、抽象、随机性与创造性达特茅斯会议后，计算机具备了以下能力：解代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语研究者乐观情绪被研究课题复杂性所困扰，面临着“计算机运算能力不足”“常识推理、数据库资源的匮乏”等技术难题20世纪80年代，一类名“专家系统”的AI程序被全世界的公司所采纳，“知识处理”成为AI研究焦点大数据、云计算、量子计算机推动了深度学习以及人工智能领域的普及第三次觉醒1993-现在80年代晚期战略计算促进会削减了对AI的资助，认为AI并非下一个科技浪潮，将拨款转向更容易出成果的项目4.4人工智能人工智能相关技术——人工智能核心技术Ⅰ.机器学习Ⅱ.自然语言处理Ⅲ.图像识别技术Ⅳ.计算机视觉Ⅳ.知识图谱Ⅳ.人机交互人工智能核心技术体系4.4人工智能人工智能相关技术——人工智能核心技术机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据，达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力包含两个方面：一是将人类语言转化为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的机器学习自然语言处理图像识别技术图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现模拟人类分析问题、解决问题的功能，图像处理技术不可缺少4.4人工智能人工智能相关技术——人工智能核心技术指用户与计算机之间相互交换信息，目的是如何使计算机更高效地帮助人们更可靠安全地完成任务，但其不能在没有人控制的情况下独立完成任务，它同样受到人的支配、控制计算机视觉技术可分为人脸识别、图像检测、图像检索、目标跟踪、风格迁移等几大板块，几大典型应用场景人机交互计算机视觉知识图谱从学术的角度，可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（SemanticNetwork）的知识库”。从实际应用的角度出发可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relationalGraph）4.4人工智能人工智能核心技术（计算机视觉）计算机视觉发展面临挑战：首先，缺乏可用于人工智能模型训练的大规模数据集。当前的应用场景多以项目制形式落地，数据仍然在项目建设方，数据不能共享也无法形成闭环，从而导致技术的进步分散在各个企业的各个项目中，难以带来行业整体跨越。其次，缺乏从技术到产品到规模化应用的工程化经验。计算机视觉技术的应用已不再是单一的软件应用，涉及新型基础架构，涉及新的数据分析流程，还涉及智能硬件如摄像头的安装等等。4.4人工智能人工智能核心技术（知识图谱）知识图谱用“图”的表达形式，最有效、最直观地表达出实体间的关系，是最接近真实世界、符合人类思维模式的数据组织结构。知识图谱示意图4.4人工智能人工智能核心技术（知识图谱）A目前，知识图谱主要应用于面向互联网的搜索、推荐、问答等业务场景，成为以商业搜索引擎公司为首的互联网公司重兵布局的人工智能技术之一。同时，也开始在金融、医疗、电商及公共安全保障等领域得到广泛的探索B然而，目前知识图谱尚处于发展初期，受制于抽取数据的样本量限制、深加工准确率和效率较低、数据噪声大等因素，应用场景非常有限。在未来随着研究的深入，会有越来越多的应用场景被发掘出来，对于知识图谱所能发挥的价值可期4.4人工智能人工智能相关技术——人工智能核心能力1计算智能3认知智能2感知智能计算智能即机器具备超强的存储能力和超快的计算能力，可以基于海量数据进行深度学习，利用历史经验指导当前环境（AlphaGo利用增强学习技术完胜世界围棋冠军）感知智能是指使机器具备视觉、听觉、触觉等感知能力，可以将非结构化的数据结构化，并用人类的沟通方式与用户互动（无人驾驶汽车、著名的波士顿动力机器人）相较于计算智能和感知智能，认知智能更为复杂，是指机器像人一样，有理解能力、归纳能力、推理能力，有运用知识的能力（对犯罪者的微观行为和宏观行为的特征提取和模式分析）4.4人工智能智能机器人概述国际标准化组织在1987年给出的工业机器人定义是：工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机百度百科给出的机器人定义是：机器人是自动执行工作的机器装置，它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编写的程序，也可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动维基百科给出的机器人的定义是：一切模拟人类行为或思想与模拟其他生物的机械（如机器狗、机器猫）机器人定义在建筑施工中，建筑机器人是自动执行建筑工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动，协助或取代人类在建筑施工中工作。4.4人工智能智能机器人概述——智能机器人产生背景技术环境对建筑施工装备发展的影响建筑施工装备的发展受到技术环境的影响。我们从历次工业革命形成的技术环境特点来看，经历了从蒸汽技术、电气技术、自动化技术到智能技术的演进，这也决定了建筑施工装备相应的发展方向。建筑发展对建筑施工装备的要求建筑的发展从最初的土阶（简陋的房子），到第二次工业革命之后的摩天大楼，建筑的高度越来越趋向于高层化，建筑的造型趋向于多样化，对建筑施工的要求越来越复杂。建筑机器人等智能化施工装备的出现是建筑行业发展和建筑施工装备革新的必然结果。4.4人工智能智能机器人概述——智能机器人的分类坑道作业机器人主体工程施工机器人建筑检查机器人建筑机器人（按分类性能）主要用来处理建筑主体工程施工前的场地问题，包括基坑穿孔、凿岩、扩底孔、涵拱合装和混凝土浆喷涂等主要有焊接作业机器人、挂钩作业机器人、钢筋搬运机器人、配筋作业机器人、耐火材料喷涂机器人、砌砖机器人、混凝土浇筑机器人等主要用于建筑完工后的壁面检查和清洁作业，像瓷砖剥落检查机器人、净化间检查机器人都是用来完成建筑检查作业的此外，还有桥梁作业机器人和深海作业用机器人。建筑机器人的性能优化和种类开发仍然具有很大潜力4.4人工智能智能机器人概述——智能机器人在建筑行业中的使用场景使用场景1324处理施工场地：主要包括测量放线、基坑挖掘、岩石开凿、管道排水、基坑支撑面喷涂和场地平整等主体工程施工：包括混凝土的搅拌浇筑、钢筋的配置、墙体的砌筑等装饰装修：包括地面平整、抹灰、门窗安装、饰面安装等建筑检查、清洁机器人：传统清洁存在高空坠落的安全隐患，且人工清洁效率低下，工作效果不佳，需要反复进行。依靠自动清洁机器人能安全、高效地完成建筑玻璃幕墙清洁工作3海洋建筑、太空建筑机器人展望：借助建筑机器人进行施工能避免人工施工环境不适应问题4.4人工智能智能机器人概述——智能机器人在建筑行业中的应用优势建筑机器人是保障施工人员安全、提升工作品质的必然选择。若要将建筑工人从中解脱出来，就现有技术发展水平来看，机器人技术或是破解这一难题最佳也可能是唯一的途径。不仅在普通工程中能缩短工期，在突发应急情况后，也可以快速完成临时居所建设，保障居民的基本生存条件。建筑机器人可以使传统的古老工序现代化并提高效率建筑行业造价中人工费用占了很大比例，在一些传统领域可使用机器人替代建筑工人，在新的建筑工序中，也可以设计出更有效的机器人，降低人工成本。从工程造价角度而言，建筑机器人是高效益的选择1.施工安全性2.施工高效性3.降低工程造价4.4人工智能人工智能应用实例——实例一：深圳市建筑工程人工智能审图试点深圳AI审图AI审图是万翼科技独立自主研发的一款人工智能审图产品，旨在帮助建筑设计师提供智能强审和精审服务，大幅减少图纸审查的繁复工作量，显著提升设计质量。目前已支持企业标准和国家标准规范的智能审查，覆盖住宅工程的建筑、结构、给排水、暖通、电气五大专业。项目介绍AI审图技术基于云结构，多专业规则集，几何图形库和知识抽取、知识推理等技术，提取出建筑图纸中的BIM通用交互格式、工业基础类数据及相应规则规范并将其与建筑实体快速匹配，从而实现一键校核，输出审查结果技术原理4.4人工智能实例一：深圳市建筑工程人工智能审图试点人工智能审图的具体流程4.4人工智能人工智能应用实例——实例二：人工智能在郑万铁路项目中的应用郑万铁路是郑渝高铁的重要组成部分，沿途经过河南、湖北、重庆，全线建筑长度818公里全线岩堆、岩溶、断层破碎带等不良地质较多，地质情况复杂，施工安全风险高、难度大为确保施工质量，保障后期运营安全，以标准化、信息化、工厂化、专业化为支撑，大力引进各种新技术、新设备，其中包括TBM智能支护机器人、智能型三臂凿岩台车等，一系列新工艺、新技术的运用，确保了项目安全质量4.4人工智能实例二：人工智能在郑万铁路项目中的应用通过信息化手段采集项目施工信息数据，实现工程可视化监测；通过人脸识别汇总所有进场的人员的关键信息，对劳动时间明显超长的作业人员发出提醒，同时还具有自动报警功能等。智慧工地智能系统隧道施工特种智能机器人是用于复杂隧道环境下实施围岩开挖、支护等作业的系列关键装备，它集自感知、自学习、自决策、人机协作等功能于一体，是推动隧道建造过程机械化、信息化、数字化、智能化深度融合并最终实现隧道智能建造的核心隧道施工特种智能机器人铁建重工率先研发的TBM智能支护机器人4.4人工智能人工智能应用实例——实例三：人工智能技术在建筑节能中的应用随着碳中和目标的提出，建筑节能的意义也愈发重要。而另一方面，建筑能耗比例却在不断地增加随着建筑能耗的比例越来越大，合理、有效的建筑能耗预测逐渐受到关注在新一代信息技术，特别是人工智能技术的发展趋势的影响下，利用智能方法预测并控制建筑能耗得到越来越多的重视项目背景碳中和——建筑节能4.4人工智能实例三：人工智能技术在建筑节能中的应用案例介绍：为了保证柏林公共建筑舒适度的情况下，实现节能减排，柏林市政能源管理有限公司于2019年在其所管理的一些公共建筑，如警察局，学校等建筑，投入使用了基于物联网技术的室内自动温控系统.该系统主要组成部分包括建筑智能化监控系统，人工智能控制系统及建筑自动化系统人工智能控制系统其中建筑智能监控系统，主要是基于信息传感器，实时采集室内温湿度、人数、CO2浓度、窗户开关状态等舒适性相关参数，及供能设备，如泵、锅炉的运行参数收集起来，通过智能网关，上传至云端服务器，并在云平台上实现可视化4.4人工智能实例三：人工智能技术在建筑节能中的应用某日某房间的温湿度及阀门开关设定值及实际测量值曲线4.4人工智能实例三：人工智能技术在建筑节能中的应用某日设备中心各个设备的运行状态及热计量测量值4.4人工智能实例三：人工智能技术在建筑节能中的应用基本控制流程：传感器收集室内人员及设备的各种信息，并上传云端，在算法的帮助下，结合供能设备的使用情况，计算出一个动态控制测量，温控阀则会根据这个策略调节室内温度。利用在阀门集成的传感器及温度传感器，结合人工智能，恒温调节阀只在需要时开启，并自动调节到所需的开度，在没有人的时候自动以节能的方式降低温度为实现系统真正意义上的智能化，该系统采用了机器学习算法控制模型，基于系统投入使用前采集到的以往室内人员流动和温度数据，以及房间物理参数，对建筑不同房间的使用情况加以建模预测接下来1h的负荷，以及某时刻所需的阀门开度，自动调节阀门开关，而新采集的数据也又可作为训练数据，强化学习系统的控制算法4.4人工智能人工智能应用实例