最近，阿里云人工智能实验室推出了全息空间BIM产品（包含全息建筑产品与全息店铺产品），并全面开放公测（公测申请方式附后）。
全息建筑产品是一个为智慧楼宇、园区、城市、地产展示等场景提供三维建筑建模的算法产品。产品基于AI LAB自研算法，由二维建筑设计图纸（CAD）进行三维构建，可快速生成建筑信息模型（ , BIM），还原建筑空间信息。全息建筑BIM生成速度快、模型精度高，BIM模型支持无缝对接主流BIM软件与平台，广泛应用于建筑楼宇、园区和城市的数字化建设与智慧化管理等多个场景。
全息建筑当前支持生成建筑、结构专业BIM，模型可无缝对接主流BIM软件与平台。
功能特性
精度高：完整覆盖土建类BIM，精准还原建筑内外部几何细节。
速度快：可大幅提高建模效能，数倍于人工BIM建模效率。
成本低：较传统人工BIM建模方案大幅缩减成本。
自主可控：基于自研算法，不依赖于Revit等国外厂商软件 。
产品优势
产品架构
致力于打造空间基础设施
产品能力：人工智能实验室旗下产品——全息空间，利用三维视觉算法及空间计算能力，可实现对室内空间和室外建筑三维实景还原。
产品体系：通过自研设备做线下采集，在云上建模后生成多种场景下的三维模型，当前用拥有从硬件基础设施到PAAS到SAAS多层次的产品能力体系，可实现客户的定制化需求。
最佳实践：全息空间系列产品可广泛适用于家装、商场、博物馆、展会等室内场景，为用户提供身临其境的场景化体验。此外，也适用于智慧城市、智慧交通等室外场景，用于提升城市管理效率。小空间到大地球，全息空间利用AI技术创造未来的无限想象。
应用场景
智慧园区：智慧园区解决方案结合全息建筑BIM智能生成技术，实现了实时、三维、全景的数字园区可视化，为园区管理赋予了更精准、更高效的信息展示。
全息空间为智慧园区解决方案提供了如下功能及优势：
迅速构建：基于图纸快速构建BIM模型，为园区提供高精数字空间底座
逐级可控：集成接通安防、照明、梯控、消防等多套系统，实现园区、建筑、设备逐级可控
动态清晰：高效的渲染引擎与数字大屏工具，保障园区动态一目了然
房产可视化：全息建筑智能算法，可快速构建轻量、易加载的住宅楼宇和户型三维模型，并自动完成模型贴图渲染，为房产展销、家居装饰提供数字空间底座。
全息空间为房产可视化解决方案提供了如下功能及优势：
动态还原：动态拟真3D楼盘，全方位还原区位、楼盘、景观布局
全景还原：720°全景还原VR样板间，用手机就能逛房选房
迅速构建：户型空间快速构建，为家居装饰提供便捷的空间底座
全息展厅：阿里云AI LAB联合天猫精灵智能家居打造全息展厅，通过VR技术全方位展示空间内结构信息及陈列方式，支持在不同空间进行漫游，在线上空间模拟出智能生活场景。
全息空间为展厅解决方案提供了如下功能及优势：
空间感强：展示三维空间模型及户型图，体现整体空间感
科技感强：虚拟现实相互融合，打造场景科技感
舒心漫游：自动漫游路线，在展厅内逛得更舒心
数字门店：真实还原旗舰店场景，极致体现品牌调性，提供多维度商品展示和高质量互动体验，带来沉浸式的逛店体验，提升用户停留时长，沉淀会员数据。同时，支持不同平台推广展示。
全息空间为数字门店解决方案提供了如下功能及优势：
身临其境：真实还原商品货架式陈列，让人身临其境，激发消费兴趣
弹幕互动：提供弹幕功能，增强信息互动及逛店趣味性
转化率高：商品标签化展示，方便下单购买，提升转化
全息建筑使用流程
由于产品在公测中，提交公测申请后，阿里云将在7个工作日内与您联系。服务开通后的使用流程如下：
1、输入建筑图纸
适用于住宅楼宇、商业地产等各类建筑的BIM构建。输入建筑设计CAD图纸（dwg格式），需包含每栋楼的平、立、剖面图。图纸精度直接影响模型精度，以竣工图为佳。
2、云端算法构建模型
云端算法解析建筑设计图纸，构建建筑及结构专业BIM模型，详细情况如下：
3、交付标准化模型文件
产品支持以rvt、obj、fbx等格式输出模型文件。此外，输出模型不含贴图。
全息建筑常见问题
1、全息建筑建模需要输入哪些信息？
2、全息建筑输出的模型文件是什么格式？
3、全息建筑有哪些适用范围？
4、全息建筑的专业覆盖哪些范围？模型深度能达到什么级别？
全息空间BIM构建算法
1、机器建模的特点
这款算法建模产品经过大量的数据训练，从研发到上市，历时半年有余，目前已经商用。
特点：不基于软件平台建模，通过云端算法工具，导入经人工整理的CAD图纸，自动生成模型，算法自动生成的模型并不是Revit模型或3Dmax模型，而是一个模型数据包，这个数据包可以基于不同的平台打开，包含Revit软件和3Dmax软件，目前可生成的文件格式是ifc、rvt、obj、fbx，如此则能较好的解决国外软件“卡脖子”问题，这和目前基于Revit平台的自动建模插件是完全不同的思路。
2、人工需要做什么
产品已经商用并面向市场，阿里云以向用户提供满意的BIM模型服务为目标。用户提供全套的设计图纸，至少包含平面、立面和剖面图纸给到阿里云人工智能实验室BIM产品团队，首先由团队对图纸进行整理，整理好的图纸，导入云端经算法计算生成模型数据包，由团队转换成不同格式的模型，同时机器会自动生成一份问题报告。这个过程有两部分工作需要人工完成，第一是图模一致性的审查，对模型中建模错误的问题和算法识别错误的问题进行修改，比方说门窗族匹配错误等情况进行更改；第二是对机器生成的报告进行整理，并对图纸表达不清楚或无法识别的问题进行整理，合并一起生成最终问题报告，报告中的问题需要用户进行明确，明确后将模型修改完成。我们（阿里云）团队的工作，主要是完成模型，至于后期模型的应用，如工程量的计算、门窗表的统计等应用是不包含的。
3、机器是怎样识图的
机器在提取数据生成模型时，是怎样识别平立剖面图呢？怎么样像人一样融合平立剖面来理解呢？机器识图是这样一个过程，首先识别建筑平面图，提取数据生成数据包模型，然后再识别立面图生成数据包模型，最后识别剖面图生成数据包模型，这三处数据包模型进行整合剪切生成最终数据包模型。举一个简单例子，墙上面有一个窗户，通过平面图可以定位到墙体的宽度尺寸和窗户的平面位置信息，算法会记录到这些信息生成模型数据包；通过立面图获得窗户的位置和尺寸信息，生成模型数据包，然后这两个数据包模型进行融合，将有用的信息整合起来。这其实是和人识图的逻辑高度一致的，只是计算机再做时候需是有先后的分步骤计算。
4、为什么可以不基于软件平台
算法建模产品为什么可以不基于平台生成模型呢？我们产品是基于图形识别，比如说一个构件实例门，门的信息通常包含以下几个方面，第一个方面是门的几何信息，第二部分是门的位置及定位信息，第三个部分是门的属性信息，这三部分信息被提取成为数据，以数据包的形式分类存放，而大部分BIM软件在生成模型时也是这几方面的数据，模型数据包中的分类信息与软件底层信息实现一一对应，在不同软件打开这个数据包时，即可生成模型。
5、机器建模的效率如何
它的精度和效率如何呢？这款产品主要是针对建筑结构建模，机电专业相对复杂，目前正在研发阶段。针对的建筑类别，主要是住宅比较多，较为规整的商业地产建筑也可以。
我们对外公开数据的表明，10万方的住宅楼、规整商业楼，人工整理图纸，算法自动生成，生成数据后整理修改出具报告，耗时3个工作日，这个效率不知比人工建模高出多少倍，这个建模时间影响因素主要在于图纸质量以及人工干预的时间上，云端算法生成数包据模型是极快的，如果设计质量太差，整理内容就比较多，后期出报告的时间也就比较久，即便如此，也能在3-5个工作日完成。可将人工1个月完成的工作量2-3完成，效率提升10倍。
如下给大家举2个实际的案例：
上海某设计院拿了一个7000平米的厂房建筑做测试，建筑、结构、钢结构3个专业，我们从接收资料到生成模型的时间是2小时，其中机器生成大概只用10分钟，模型整体较好，只有细节处有一些瑕疵。
深圳某综合设计院以近10000平方的住宅项目做测试，我们从接收资料到生成模型的时间是4小时左右，其中机器生成只用15分钟左右，模型准确率挺高。
6、机器建模的精度如何
我们再来看看模型的精确度，目前建筑专业，包含各类墙体、门、窗、栏杆扶手、直梯、扶梯、楼梯、楼板模型深度不低于LOD 300，建筑细节基本可以完整表达；结构专业，包含各类墙、梁、板、柱，模型深度不低于。这些构件的几何属性和材质属性等均完整。这个深度的模型满足常规的管线综合净空分析等应用是完全没有问题的。
7、产品未来行业定位
在各行业信息化发展当中，建筑行业信息化排名倒数第二，农业倒数第一。我们（阿里云）产品的定位是为建筑行业信息化赋能，是为了让BIM建模工作越来越简单，让BIM从业人员从繁重的建模工作中解脱出来，去进行更多有价值的BIM应用工作。
算法产品建模不是跨界打劫，我们（阿里云）进入建筑行业，进入BIM行业，不是为了干掉传统的BIM咨询业务，而是为了把建模这种耗时耗力的工作化繁为简，为建模人员节约更多的时间去做有意义的事情，让建筑行业的生态更好，利用自己的技术优势，为行业赋能。
8、关于产品的价格和收费情况
由于机器云端算法生成模型是极快的，是软硬件成本，但是人工整理图纸和简单修改模型是存在人工成本的，但即是如此，相比于传统的建模方案，我们的成本缩减60%以上。
关于变更情况的收费，当变更超过30%就要另行收费了，如果变更不超过30%，则不用另外收取费用。机器的计算成本比较低，加收的费用主要是人工成本。
收费与用户的BIM建模标准也有关系，部分公司有一套自己的建模标准。比如雄安新区的BIM模型是有一整套的建模标准体系，湖南省的BIM审图也有一套标准体系，存在标准体系的，人工要先对标准体系进行梳理，寻找规则，与算法规则进行匹配对应，然后生成模型数据包，我们会根据需求做定制开发，相应增加费用。
往期回顾
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