智能建造的优势，在于充分挖掘并释放数据作为关键生产要素的巨大潜力和价值，以此为核心驱动力，构建起一条以数据为中心的产业链协作新范式。这一模式不仅打破了传统界限，实现了跨阶段、跨组织、乃至跨地域的产业链深度融合与高效集成，更在数字设计、智能生产、智慧施工、智能管理以及智慧运维等各个环节全面渗透，通过流程的优化与重塑，引领整个产业向数字化、智能化转型的深刻变革。当然，智能建造的核心竞争优势要展现出来，还需要通过一系列新型技术提供强大支撑，才得以实现。本文将从两个核心维度——关键基础技术与应用技术系统出发，深入剖析智能建造的技术架构。
关键性基础技术
基本概念：它集成了建筑工程项目从设计、施工到运维全生命周期内的所有信息，通过三维数字技术，构建一个包含项目功能特性和物理特性的数字化模型。 应用场景：设计应用、施工应用、运维应用。
基本概念：通过计算机建模和算法模拟现实世界中建筑物或系统的行为和性能，主要依赖于预设的模型和参数，通过模拟不同条件下运行情况，为设计、分析和决策提供数据支撑。 应用场景：建筑物结构仿真计算、供暖通风空调系统仿真、消防安全仿真、施工仿真、维护仿真。
基本概念：利用计算机技术生成一种模拟环境，让用户通过佩戴设备沉浸在三维空间中，实现与虚拟环境的交互。 应用场景：可视化设计、虚拟施工、技术交底、员工培训。
基本概念：在现实世界的基础上叠加虚拟信息，如图像、文字、声音等，使用户在观察现实世界的同时获得额外的信息或体验。 应用场景：可视化设计、维护管理、术交底、员工培训。
基本概念：一个虚拟的数字世界，集成了虚拟现实、增强现实、人工智能等多种技术，为用户提供沉浸式的数字交互体验。 应用场景：虚拟仿真与设计、建筑物三维漫游、施工模拟、技术交底与培训、建筑管理与维护等。
基本概念：一种专门用于采集、存储、管理、分析和展示地理空间数据的计算机系统。 应用场景：城市规划、施工管理、安全风险评估、设备布局设计、建筑物维护管理。
基本概念：通过信息传感设备，如射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等装置，将任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。 应用场景：人员管理系统、机械设备监测与控制系统、工程材料管理系统、环境能源管理系统、质量检测系统。
基本概念：第五代移动通信技术的简称，具有高速率、低时延、大连接的特点。在智能建造中，5G技术为数据传输、远程控制、设备互联等提供支持。 应用场景：智慧工地、建筑工程检测、预制构件生产、建筑机器人、自动巡检、智能建筑。
基本概念：利用计算机技术和自动化设备，对生产过程中的资源、设备、任务等进行自动分配、调度和监控，以提高生产效率、降低成本和减少人为错误。 应用场景：楼宇自动控制系统、智能建造系统、智慧城市系统。
基本概念：一种分布式计算范式，它将数据处理和应用程序的运算能力从中心服务器下沉到网络边缘的设备上，以减少数据传输延迟、提高响应速度和保护数据隐私。 应用场景：目标检测模型的开发和训练、异常行为检测模型和开发和训练、模型加速与检测系统部署。
基本概念：从大量数据中提取有用信息和知识的过程，包括数据清洗、转换、建模、分析和可视化等步骤，为决策制定提供科学依据。 应用场景：质量分析与改进、施工进度预测与优化、成本分析与控制、设备维护及性能优化、工程风险评估与管理。
基本概念：企业拥有或控制的，以电子形式存在的，具有潜在经济价值的数据资源。如：设计图纸、施工记录、运维数据等。 应用场景：工程设计与优化、施工进度与资源管理、质量控制与风险管理、设备维护与运行、项目协调与合作、项目决策支持。
基本概念：将复杂的数据信息通过图形、图像、动画等直观方式展示出来，以便用户更容易理解和分析。 应用场景：工程项目管理、工程质量控制与质量评估、设备监控与维护、能源管理与环境检测等。
基本概念：对数据资产进行规划、监控、保护和管理的一系列活动，以确保数据的准确性、完整性、可用性和安全性。 应用场景：数据标准化与一致性、数据质量管理、数据安全与隐私保护、数据集成与共享等。
基本概念：人机交互意图理解与协调控制是指通过人工智能技术，理解和识别用户的操作意图，并据此对智能系统进行协调和控制，以实现更加高效、智能的人机交互体验。 应用场景：人与机器人的语音交互、视觉交互、情感交互、可穿戴交互、虚拟交互、人脑交互等。
基本概念：建筑机器人在有限空间和资源约束的复杂建筑环境中，通过考虑约束条件（如建筑结构、设备布局）进行移动路径规划或机械臂的运动控制。 应用场景：室内导航与定位、自动物料搬运、施工作业路径规划、自动驾驶。
基本概念：建筑机器人在面对地质条件复杂、基础稳定性差的环境条件下，通过高精度测量、定位和控制，能够精确作业的技术。 应用场景：机器人高空作业、倾斜或不平坦地面作业、水下作业、复杂地形勘测与施工。
基本概念：人工智能的一个分支，利用机器学习算法对历史数据进行学习，建立预测模型，对未来的趋势和结果进行预测，不断调整和优化算法和模型，从而自动地完成某种特定工作，如人脸识别、智能建模。 应用场景：生成式设计与优化、智能审图、施工质量问题预测与控制、建筑安全预测与风险评估、建筑运营数据分析等。
基本概念：指服务的交付和使用模式，即通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源和服务，这些资源包括计算资源（如服务器、CPU、GPU等）、存储资源和网络资源等。 应用场景：BIM设计协同、远程办公与协作、资源管理与优化、数据备份与恢复等。
基本概念：一种在虚拟空间中构建实体建筑的数字化映射模型，通过实时数据采集和反馈，实现对建筑物理对象及内部设备设施系统的监测、诊断和预测。 应用场景：建筑性能模拟与优化、施工策划与模拟、运维管理与维护、可视化展示。
基本概念：一种分布式数据库技术，它通过去中心化、透明度和安全性的特性，实现了数据的不可篡改和可追溯。 应用场景：软件的数据安全和隐私保护，数据共享和协同工作，合同管理、供应链管理、信息集成。
基本概念：一系列明确规定的操作步骤，利用数学和计算机科学的方法，对系统未来的行为进行预测，并根据预测结果对系统进行优化调整。 应用场景：工期预测与进度管理、成本估算与控制、资源分配优化、施工安全分析与风险评估、设备维护及预测性维护等。
智能建造的应用技术
如果说关键基础技术是智能建造的“硬实力”，那么应用技术系统则是其“软实力”的体现。智能建造涉及的相关软件、系统、平台以及智能化的设备装备，通过基础技术集成、优化和创新，转化为实际的应用工具。从BIM建模软件到设计协同管理平台，到智能智能生产线到施工机器人，从智能运维系统到互联网平台的资源整合，每一个应用技术系统都在智能建造的项目实施中发挥着重要作用。以下是应用技术的具体内容：
软件、系统和平台的关系
智能化应用软件、智能化系统与智能化平台在智能建造中各自扮演着重要的角色。智能化应用软件是单一或有限功能的软件程序，独立性较高，是智能化系统和平台的基础组成部分。智能化系统是由多个软件和硬件组成的复杂系统，整体性和协调性更强。智能化平台则是为这些软件和系统的运行提供基础支撑和服务的综合性平台，更侧重于提供服务和支撑。三者在智能建造中各自扮演着不同的角色，但相互关联、相互促进，共同推动建筑行业的智能化转型，具体而言：
（1）应用软件：是指基于计算机技术、人工智能技术等，具有特定功能的应用程序。这些软件能够模拟、延伸和扩展人类智能，以辅助或替代人类完成具体任务。如：Revit是一款广泛应用于建筑行业的BIM设计软件,可以实现建筑设计的三维可视化、参数化建模和协同设计等。
应用软件的特点：
功能性：专注于解决某一类或某几类具体问题；
独立性：能独立运行于不同硬件或操作系统上，提供直观易用的操作界面。
可扩展性：随着技术的发展，智能化应用软件的功能可以不断扩展和优化。
（2）智能化系统：是由多个相互关联、相互作用的应用软件、硬件设备以及网络通信技术等组成的复杂系统。这些系统能够模拟人类智能的多个方面，如感知、决策、执行等，以实现更高层次的智能化功能。如：装配式生产管理系统，通过集成生产计划、物料管理、设备控制等多个模块，实现了生产流程的智能化调度与优化，大大提高了生产效率和产品质量。
智能化系统的特点：
整体性：强调各组成部分之间的紧密配合与协调，共同实现系统功能。
综合性：系统集成了多种智能化技术和方法，以应对复杂多变的实际场景。
适应性：系统能够根据不同的环境和任务需求进行自我调整和优化。
（3）智能化平台：是指为智能化应用软件和系统的开发、部署、运行和管理提供基础支撑和服务的综合性平台。这些平台通常集成了数据处理、分析、决策支持等多种功能，以支持智能化应用的快速迭代和优化。如：协同设计管理平台，该平台通过集成先进的权限分配、工作流管理、设计协同、商务管理、知识库模块、版本控制等功能，实现了设计团队之间的无缝对接与高效协同。
智能化平台的特点：
开放性：具有开放的接口和标准，便于第三方开发者接入和集成。
可扩展性：支持多种智能化应用软件的部署和运行，满足不同用户的需求。
服务性：提供包括数据存储、计算资源、安全防护等全方位的服务支持，确保智能化应用的稳定运行。
作者简介：张贤超 . 高级工程师、首席技术官。长期从事建筑工程设计和咨询管理工作。（注：部分图片来自网络，如有冒犯，请提出，即刻整改。）
