construction industry. Key words : AI artificial intelligence; architectural design; influence 引言 随着科学技术的不断发展，AI人工智能已成为推动各行各业向信息化、现代化发展的重要力量。将人工智能技术应用于建筑业，可 以简化设计过程，减少设计成本，提高施工企业的经济效益。同时，人工智能技术还可以实现建筑设计的可视化、数字化和智能化，进 优势得到更好的体现，是建筑行业从业人员必须重视的问题。 一、AI人工智能概述 （一）AI人工智能的概念 AI人工智能是一门新兴的技术，具有鲜明的时代性和实践 性。从20世纪60年代开始，经过科学家们不懈的努力，AI人工 智能技术不断地获得新的突破，并深刻地影响着社会各行业领域 的发展。AI人工智能的四大模块分别是机器智能、语言识别、图 像识别和自动处理 [1]。AI人工智能区别于其他技术，它具备深度 的可能性，帮助设计人员实现更具创造性的设计；三是确保了工 程设计的科学性和合理性。AI人工智能能够实现对设计的可视化， 使设计者能够借助3D模型对设计方案进行细化，并且能够根据用 户的需求和工程的具体情况，通过 AI人工智能技术在建筑设计中 的应用进行实时的补充、修正 [3]。AI人工智能技术能够直观地展 现建筑的外部形态、内部结构及荷载特征，提高建筑结构设计的 科学性与合理性。 二、AI人工智能在建筑设计中的应用

环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。 综上所述，业界普遍认为人工智能是计算机科学的一个分支，它的目标是让计算机及其他相 关技术能够执行通常需要人类智能才能完成的任务，如：学习、推理、问题解决、语言理解、感知、 决策等。该领域的研究包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习、专家 系统等。 ● 计算机科学和人工智能之父，Alan Mathison Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI Turing（艾伦·麦席森·图灵）认为，AI 是能使计算机完成那些需要人类智力才能完成的工作的科学； ● 斯坦福大学的学者认为，AI 是智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序； ● 维基百科的定义：AI 是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能，该词同时也指研 究这样的智能系统是否能够实现以及如何实现的科学领域； ● IBM 给出的定义：人工智能是利用计算机和机器模仿人类思维的问题解决和决策制定 能力，即 能力，即：像人类一样的思考系统，像人类一样的行动系统。 其他主流的人工智能的定义，包括： 感知 学习 行动 交流 推理 模拟 设计 控制学 认知科学 心理学 计算机 科学 数学 12 AI 在企业人力资源中的应用白皮书 ● 机器学习（Machine Learning）：这是一种让计算机系统能够通过数据学习和改 进的技术。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等方法，它们可以用于预测、

Implementation path; Efficiency; Sustainability 引言 建筑工程是复杂的系统工程，涉及众多领域和多方利益相 关者。传统的造价管理方法往往存在信息不对称、数据不精确、 决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率和质量的关键。数字化造价体系不仅可以帮助建筑企业 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 提高了估算的准确性和效率。 （2）决策支持的优化：数字化造价体系不仅用于成本估 算，还可用于项目决策的支持。它可以帮助项目经理和决策者 分析不同方案的成本、风险和效益，提供多维度的数据支持， 使决策更为科学和明智。数字化造价体系还可以进行模拟和预 测，帮助决策者更好地了解潜在的风险和机会，制定更优化的 项目计划。 （3）项目管理的协同性增强：数字化造价体系可以与项 目管理系统和协同工具集成，提高了项目管理的协同性。各个 飞速发 展，数字化造价体系将更加智能化和自动化。它可以利用先进 的算法分析历史数据，从而预测未来成本趋势和风险。智能系 统还能够为项目经理提供实时决策建议，基于数据和情境，使 决策更为精准和科学。 移动化：移动技术的广泛应用将使数字化造价体系更加移 动化。项目经理和团队成员可以通过移动设备随时随地访问系 统，查看项目数据、报告和通知。这将极大地提高项目管理的 灵活性，使信息交流更加便捷，加速决策的响应速度。

， 支 撑 传 统 基 础 设 施 转 型 升 级 ， 进 而 形 成 的 融 合 基 础 设 施 ， 比 如 ， 智 能 交 通 基础设施 、 智慧能源基础设施等 。 主要是指支撑科学研究、 技术开 发 、 产 品 研 制 的 具 有 公 益 属 性 的 基 础 设 施 ， 比 如 ， 重 大 科 技 基 础 设 施 、 科 教 基 础 设 施 、 产 业 技 术 AI 算力服务的同时， AI 芯片产业的快速发展必将带动智能计算中心的建设部 署 建设意义和应用需求 一、加速 AI 产业化创新发展 智 能 客 服 智能客服实际上是集合人工智能学、计算机科学、 语言学等多门学科的综合应用 ，需要让机器主动去认知 和学习 ，不断强化行为模式 ，提高思考能力 ，从而更加 灵活地完成各项工作任务。智算中心能够为 NLP （自然 语言处理）、 NLU （自然语言理解）、 坚持资源共享、弹性扩展的建设原则 丰富场景，打造产业生态 一、深度挖掘市场需求， 丰富智算中心应用场景 • 智能制造、智慧医疗、智慧农业等行业智能应用场景 • 智算中心可有效提升城市科学治理能力和政府治理水平 二、产学研用结合， 打造人工智能产业生态 需求导向，明确建设思路 一、需明确建设需求 二、根据需求制定设计方案、确定承建方与建设模式 • 具备一定人口规模和经济实力的中等以上城市

低于 100 万台，建筑从业人员 5000 余万人。建筑施工现场生产作业环境复杂，人员 复杂，多 工种交叉作业、协作方多，呈现出施工地点分散、施工现场管理难等特点。 施工企业很 难通过传统的管理方式进行科学、有效、集中式的管理。 调查取证难 起重机械安全管理难 从业人员管理难 建筑工地环境复杂 产品介绍 平台优势 相关案例 1 、当前工地生产安全的现状 行业概述 行业概述 产品介绍 | 平台优势 相关案例 3 、施工企业的困 惑 怎么提高安全生产 怎么保证建筑质量 怎么减少环境污染 施工进度怎么把握 施工人员怎么管理 怎么科学考勤，避免纠纷 行业概述 产品介绍 | 平台优势 相关案例 4 、建设集团的困惑 安全生产怎么提高 建筑质量怎么保证 建筑污染怎么杜绝 关键人员怎么管理 服务器 Internet 塔吊黑匣子 政府应用 “ 智慧工地”创造性的将施工企业现场视频管理、建筑起重机械安 全监控管理、现场从业人员管理、物料管理、进度管理、扬尘噪声监测 管理有机、高效、科学规范的结合起来，真正实现工程项目业务流与现 场各类监控源数据流的有效结合与深度配合，实现了建筑企业内部对各 工程项目的集约式管理模式，大大提高了施工企业的工作效率和管理力 度，彻底巅覆了

TaaS 是指 TensorFlow asa Service ，深度学习平台及行业大数据解决方案 智算中心定义 建设目的 应用领域 主要特征 • 专用 ASIC 芯片为主 • 为大规模科学计算任务提供支撑服 务 带动政府治理及各行各业数智化转型升 级，促进产业 AI 化、 AI 产业化 促进信息服务业云化转型，通过资源共 享及弹性发放，供用户按需使用资源 • CPU 通用算力为主 体 空 间 ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： CV+NLP+ 语音 + 决策 药物研发 气候预测 石油勘探 市场成熟度 整体空间 分子动力学 天气预报 材料科学 ★ ★ ★ ★ ★ ★ 根技术： HPC+AI 跨模态大模型 药物模型 自动驾驶大模型 金融模型 网络智能化模型 市场成熟度 整体空间 ★ ★ ★ 据接口和数据治理平台 ， 如南瑞继保 IEC 61850 协 议适配器。 • 问题描述：光伏、风电出 力预测不准确，导致弃电 率高，影响新能源消纳。 • 解决方案：科学计算大模 型联合仿真，光伏 / 风电 出 力预测精度提升，弃电 率 降低 8% 。 • 国产化适配：采用国产 CAE 软件与大模型联合仿 真，适配新能源并网优化 需求。 •

台 云 架 构 标 准 体 系 Ai C 1 AiCD 产业发 展 PART 02 智能交通 HHH 凹上企 业 赋 能 科学计算 智慧社区 城 市 管 理 平安城市 医疗应用 AiCD 产业发展——产业机遇与行业机遇 · 传统产业智能化变革需求迫切 科 逆 熵 Aie 运营实践 PART 03 重建设，更重运营，南京智能计算中心运营服务由南京中科逆熵科技有限公司负责 麒麟科技创新园参股企业，主要核心成员来自 中国科学技术大学， 团队致力于建设云边一体的智能计算系统生态，倾力打造“核心平台 + 数据运营 + 生态合作”的智能产业生态 圈，促进人工智能技术与传统产业结合，面向各行业解决方案供应商提供人工智能算力服务。

访问和处理的数据密集型任务。Sprak集成了多种前沿计算机系统优化技术，处理速度快，易用性强，可处理多种数据源和 格式。被广泛应用于金融分析、科学计算、商业智能、社交网络分析和许多其他需要快速迭代数据处理和探索性分析的领 域。MLflow是一个开放源代码的机器学习生命周期管理平台, 该平台旨在帮助数据科学家和工程师跨多种机器学习库和环境 进行协作和管理机器学习项目。MLflow 的设计目标是可扩展性和易用性，使其能够适应各种大小的机器学习项目，并与其 为了构建欧盟统一数据市场，打造数字经济领域的规模竞争力，欧盟委员会于2020年2月发布《欧洲数据战略》，明确 提出建设欧洲共同数据空间，并确立了制造业、绿色节能、交通、健康、金融、能源、农业、公共管理、技能、开放科学云 等10个建设领域，后来又将建设领域扩大到18个。欧洲共同数据空间将欧盟构建成一个单一数据市场，通过快捷方便的访 问接口，使来自欧盟范围内的各类主体均能够以可信和低成本的方式实现数据跨行业跨领域共享、交换和交易，促进数据在 象能够在线显示的转换/可视化功能；三是与Europeana Data Model兼容的元数据和参数数据模型；四是与已有工具和程 序的互操作性：五是提高向Europeana提供单个对象或数据集的能力；六是与欧洲开放科学云（EOSC）集成。 （2）AI4Europeana AI4Europeana是文化遗产数据空间的人工智能平台。AI4Europeana将围绕文化遗产机构在扫描文档中的多语言文本 识别、生成和

利用大数据技术，对相关数据进行采集、整 合、处理、加工，为火灾预防、研判分析、 移动执法、辅助决策等提供服务，充分发挥 数据潜在价值。 提供有效的预测手段，掌握消防的主动权  对园区的消防安全水平进行更加科学合理 的评估，对可能发生的火灾、产生的后果、 处置方案的有效性进行模拟和优化。 提升公共消防安全服务水平和工作质效  通过消防大数据平台，为园区和个人在火 灾隐患举报、火灾报警、业务办理、信息 • 综合态势 现场可视化：车辆装备 4G 摄像头，单兵图 传、无人机和机器人等设备回传现场时实 画面，辅助科学、有效的决策和指挥。  物联感知，实时监测，实时掌握现场情况，为作 战部署提供参考；  基于 GIS 、移动等技术的可视化、移动化指挥  大数据分析辅助，实现实战指挥科学化、智能化 “ 自媒体”广告机 独立安全 WIFI 高清 IPTV + + + 高清电视机 自媒体页面定制

三峡电站、大亚湾核电站；智慧时代的新型基础设施，要 能够对外提供各种算力服务、数据服务和AI服务等，其核 心就是计算力的生产中心。 计算从最初的数值计算逐渐演变为科学计算、关键计 算和智慧计算。每种计算都有相应的计算力中心去支撑。 科学计算的算力中心是超算中心。承载当前企业应用、政 府应用和个人应用的算力中心是数量众多的各类数据中 心。当前，人工智能计算需求正呈指数级增长，未来将 占据80