Giới thiệu

Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, ngành xây dựng đang trải qua những thay đổi mạnh mẽ nhờ vào sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (IA) và mô hình thông tin xây dựng (BIM). Hãy tưởng tượng một công trình tự thiết kế, có khả năng dự đoán vấn đề và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng tự động. Đây không còn là giấc mơ mà là thực tế đang diễn ra.

Ứng dụng thực tế và câu chuyện thành công

Các ứng dụng chính đang thay đổi ngành xây dựng

Thiết kế Generative

Với sự trợ giúp từ các thuật toán IA, giờ đây việc tạo ra hàng ngàn tùy chọn thiết kế chỉ mất vài phút. Thay vì các kiến trúc sư phải vẽ bằng tay, IA có thể tạo ra nhiều giải pháp tối ưu hóa cho các mục tiêu cụ thể như hiệu suất năng lượng, chi phí hay cách sử dụng không gian.

Ví dụ: Dự án Discover của Autodesk đã thay đổi thiết kế văn phòng tại Toronto. IA đã xử lý các sở thích của nhân viên về ánh sáng tự nhiên và cách bố trí không gian làm việc, từ đó tạo ra các bản vẽ mặt bằng tối ưu cho không gian 60.000 mét vuông, mang lại sự hài lòng cho nhân viên và tăng năng suất.

Phát hiện xung đột bằng IA

Các phương pháp phát hiện xung đột truyền thống chỉ tìm ra những xung đột rõ ràng, trong khi các hệ thống sử dụng IA có thể nhận diện những vấn đề tinh vi và dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở thành lỗi tốn kém.

Autodesk BIM 360: Nền tảng này tích hợp IA tiên tiến để cải thiện quy trình xem xét thiết kế và hợp tác. Trợ lý IA thông minh, Assemble, giúp hợp nhất nhiều mô hình thành mô hình liên kết, giảm đáng kể thời gian và nhân lực cần thiết. Các khả năng phát hiện xung đột do IA điều khiển cho phép sự phối hợp liền mạch giữa các đội ngũ ở những địa điểm khác nhau.

Tích hợp Autodesk Revit: Công cụ phát hiện xung đột của Avant Leap cung cấp cho người dùng các công cụ thiết kế generative dựa trên IA. Người dùng chỉ cần nhập các mục tiêu của dự án và nhận được nhiều tùy chọn thiết kế đáp ứng các tiêu chí cụ thể. Hệ thống tự động phát hiện xung đột của nó sử dụng IA để nhanh chóng xác định và làm nổi bật các xung đột tiềm ẩn giữa các phần tử của công trình.

Tối ưu hóa năng lượng

Các thuật toán học máy phân tích các mô hình BIM để dự đoán hiệu suất năng lượng của tòa nhà và đề xuất các thay đổi thiết kế nhằm giảm thiểu tiêu thụ năng lượng, tự động sắp xếp cửa sổ để có ánh sáng tự nhiên tối ưu và tạo ra các hệ thống HVAC thích ứng.

Câu chuyện thành công đã được chứng minh:

Buildots: Hoàn thành dự án nhanh hơn 25%
Trong một dự án tòa nhà văn phòng trị giá hàng triệu đô la, các nhóm xây dựng sử dụng công nghệ drone do IA của Buildots đã đạt được kết quả ấn tượng. Hệ thống đã triển khai các drone với camera độ phân giải cao và quét 3D để chụp lại hình ảnh chi tiết của công trường, sau đó sử dụng các thuật toán IA để phát hiện sự sai lệch và lệch lạc kết cấu bằng cách so sánh với dữ liệu BIM theo thời gian thực.

Kết quả: Thời gian hoàn thành nhanh hơn tới 25% nhờ phát hiện sớm các sai lệch giữa tiến độ xây dựng và kế hoạch BIM. Hệ thống cũng loại bỏ các báo cáo tiến độ thủ công, giúp kỹ sư và giám sát viên tập trung vào các nhiệm vụ có tác động lớn hơn.

Balfour Beatty: Giảm 20% chất thải
Công ty cơ sở hạ tầng lớn của Anh này đã áp dụng phân tích dự đoán trong các dự án dân dụng và đường sắt để dự đoán chính xác hơn nhu cầu về tài nguyên. Hệ thống IA đã phân tích dữ liệu lịch sử và điều kiện dự án theo thời gian thực để tối ưu hóa đơn đặt hàng vật liệu và phân bổ thiết bị.

Kết quả: Giảm 20% chất thải vật liệu và 94% độ chính xác trong ngân sách. Việc tích hợp IA vào quy hoạch trước khi xây dựng và logistics chuỗi cung ứng đã chứng tỏ IA trở thành một tài sản chiến lược từ giai đoạn thầu đến xây dựng.

John Holland & GHD: Đổi mới trong xây dựng cầu
Các công ty này đã thành công trong việc áp dụng Microsoft Copilot cho thiết kế generative trong các dự án xây dựng cầu. Bằng cách sử dụng IA để tạo ra nhiều mô hình kết cấu, họ đã có thể khám phá các tùy chọn thiết kế khác nhau trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn và hiệu suất.

Kết quả: Thời gian chu kỳ thiết kế được rút ngắn đáng kể và tiết kiệm chi phí nhờ việc sử dụng tối ưu tài nguyên.

Thách thức lớn và vấn đề trong thực tế

Mặc dù có nhiều câu chuyện thành công hứa hẹn, việc tích hợp IA-BIM vẫn gặp phải những trở ngại đáng kể có thể làm trì hoãn các dự án và lãng phí tài nguyên. Đây không phải là những lo ngại lý thuyết—đây là những vấn đề đã được tài liệu hóa ảnh hưởng đến các dự án xây dựng thực tế, tiêu tốn hàng triệu đô la.

Thất bại trong tích hợp dữ liệu

• Cơn ác mộng về tính tương thích phần mềm

Các mô hình BIM được tạo ra trong một phần mềm có thể không tương thích trực tiếp với phần mềm khác, dẫn đến mất dữ liệu hoặc hỏng dữ liệu, làm giảm độ tin cậy của mô hình. Khi các nhà tư vấn sử dụng các nền tảng BIM khác nhau, những vấn đề về phối hợp và tương tác dữ liệu ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình chuẩn bị và xây dựng dự án.

Ví dụ thực tế: Nghiên cứu đã ghi nhận các trường hợp chuyển giao mô hình BIM giữa các định dạng phần mềm khác nhau dẫn đến mất dữ liệu đáng kể, buộc các nhóm phải xây dựng lại một phần mô hình của họ—tốn thời gian và chi phí.

• Vấn đề định dạng IFC

Định dạng Industry Foundation Classes (IFC), được coi là tiêu chuẩn BIM toàn cầu, có ba rào cản quan trọng ngăn cản sự tích hợp IA mượt mà:

1. Không hỗ trợ dữ liệu theo thời gian: IA cần dữ liệu lịch sử để học hỏi, nhưng IFC không thể xử lý chúng.
2. Hạn chế trong việc trích xuất dữ liệu hình học: Hình học BIM khó hiểu cho IA.
3. Thiếu giao diện dữ liệu: Không có cách tiêu chuẩn để trích xuất dữ liệu từ tòa nhà cho quá trình IA.

Trường hợp đã được ghi nhận: Nghiên cứu của Eslahi cho thấy việc xuất một mô hình từ Revit sang định dạng IFC và sau đó chuyển đổi lại dẫn đến mất dữ liệu—một khiếm khuyết nghiêm trọng làm suy yếu tính tương tác mà nó hứa hẹn.

Thách thức trong triển khai

• Tính không tương thích của nền tảng Các hệ thống BIM và IA thường hoạt động trên các nền tảng và cấu trúc dữ liệu khác nhau, tạo ra những phức tạp trong việc trao đổi và đồng bộ hóa dữ liệu. Đây không phải là một trục trặc kỹ thuật nhỏ—đây là một vấn đề kiến trúc cơ bản.

Thực trạng ngành: Các công ty xây dựng báo cáo rằng sự phức tạp của môi trường dữ liệu trên các công trường thường bị đánh giá thấp trong các sáng kiến IA, dẫn đến việc dự án bị trì hoãn và vượt ngân sách.

• Hệ quả của thất bại dự án Các dự án xây dựng dựa trên BIM thất bại khi không đạt được các mục tiêu về thời gian, chi phí và chất lượng. Các mô hình BIM không chính xác có tác động tiêu cực đến các giai đoạn vận hành và bảo trì, dẫn đến sai sót và thiếu hiệu quả trong quá trình sửa chữa và quản lý cơ sở.

Ảnh hưởng đến chi phí: Các bên liên quan trong dự án trở nên do dự trong việc triển khai BIM vào các dự án tương lai khi họ trải nghiệm các chi phí tăng vọt, xem BIM như một khoản đầu tư tốn kém cần chi phí ban đầu cao và có thể dẫn đến chi phí phát sinh do quản lý kém.

Lo ngại về kỹ năng và an toàn

• Khủng hoảng khoảng cách kỹ năng
  Cần có đào tạo và phát triển kỹ năng toàn diện trong ngành để sử dụng IA một cách hiệu quả, nhưng ngành xây dựng đang gặp khó khăn trong việc chuyển tiếp này. Hầu hết các chuyên gia trong ngành xây dựng thiếu kiến thức về IA, tạo ra một khoảng cách kiến thức nguy hiểm.

• Rào cản cơ sở hạ tầng và an toàn
  Nhiều yếu tố cản trở việc áp dụng, bao gồm kết nối internet chậm, chi phí đầu vào cao, thiếu chuyên gia IA trong ngành xây dựng và các thách thức về an toàn. Các công trường xây dựng thường thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cần thiết để các hệ thống IA hoạt động một cách đáng tin cậy.

• Lo ngại về an toàn:
  Khác với sản xuất, các môi trường xây dựng thay đổi liên tục, do đó công nghệ mới cần được kiểm tra cẩn trọng trước khi triển khai. Hậu quả có thể thảm khốc và trong những trường hợp cực đoan, gây nguy hiểm đến tính mạng—khiến các lo ngại về an toàn trở thành một rào cản chính trong việc áp dụng IA trong ngành.

Xu hướng tương lai và công nghệ mới nổi

Việc tích hợp IA-BIM đang thúc đẩy các ứng dụng cách mạng. Dưới đây là những gì sẽ đến tiếp theo.

Thành phố thông minh và Jumeaux số

IA đang tạo ra các thành phố thông minh thông qua công nghệ jumeau số—các bản sao số theo thời gian thực theo dõi, phân tích và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng đô thị. Các tòa nhà sẽ liên lạc với các hệ thống thành phố, tự động điều chỉnh việc sử dụng năng lượng dựa trên nhu cầu của mạng và các mô hình thời tiết.

Xây dựng tự động

Robot và in 3D kết hợp với IA xây dựng với sự can thiệp của con người tối thiểu. Các máy xúc tự động hiện đã hoạt động dựa trên các mô hình địa hình BIM tại các trang trại năng lượng gió. Tiếp theo: các công trường xây dựng hoàn toàn tự động nơi robot quản lý mọi thứ từ nền móng đến hoàn thiện.

Tích hợp công nghệ tiên tiến

Sự tích hợp của máy tính lượng tử với các hệ thống IA-BIM sẽ giải quyết các tối ưu hóa thiết kế phức tạp trong vài giây thay vì hàng giờ. Nhiều dự án sẽ chia sẻ thông tin IA thông qua học tập liên kết, tạo ra một trí tuệ tập thể ngày càng cải thiện với mỗi công trình.

Phân tích dự đoán được cải thiện

IA sẽ tự động hóa các so sánh dự án—đánh giá các phương pháp sản xuất tiền chế so với truyền thống trong khi đánh giá chi phí và thời gian biểu. Các hệ thống tiên tiến sẽ điều chỉnh thời gian xây dựng dựa trên dự đoán thời tiết, dự đoán các thiếu hụt vật liệu và tối ưu hóa phân bổ đội ngũ trên nhiều dự án.

Kết luận

Các tòa nhà sẽ tự chẩn đoán các vấn đề, tự động lập lịch sửa chữa và liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chúng—mang lại lợi ích IA-BIM không chỉ trong xây dựng mà còn trong toàn bộ vòng đời của tòa nhà.

Hướng đi tiếp theo

BIM được hỗ trợ bởi IA không chỉ là một xu hướng—nó đang hiện hữu. Các công ty như Buildots, Balfour Beatty và các công ty kỹ thuật lớn đã đạt được thời gian hoàn thành nhanh hơn 25%, giảm 20% chất thải và tiết kiệm chi phí đáng kể. Công nghệ đang hoạt động.

Tuy nhiên, thành công không phải là điều tự động. Các vấn đề về tương thích dữ liệu, khoảng cách kỹ năng và thách thức trong triển khai là những rào cản thực tế có thể làm trì hoãn các dự án. Các trường hợp tài liệu hóa về mất dữ liệu trong quá trình chuyển giao phần mềm và sự không tương thích giữa các nền tảng cho thấy tầm quan trọng của việc lập kế hoạch cẩn thận.

Con đường phía trước

Đối với các nhà lãnh đạo ngành:

• Bắt đầu với các dự án thử nghiệm để kiểm tra tích hợp IA-BIM.
• Đầu tư vào đào tạo nhân viên trước khi triển khai toàn diện.
• Thiết lập các giao thức và hướng dẫn chuẩn hóa cho sự tích hợp hệ thống liền mạch.

Đối với ngành:

• Phát triển các tiêu chuẩn dữ liệu toàn cầu thực sự hoạt động.
• Tạo ra các chương trình đào tạo BIM sẵn sàng cho IA.
• Xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số vững chắc trên các công trường xây dựng.

Thực tế

Lợi ích quá lớn để bị bỏ qua, bất chấp những thách thức. Khi công nghệ phát triển, chúng ta có thể mong đợi thêm nhiều đổi mới hơn nữa. Câu hỏi không phải là liệu IA có biến đổi ngành xây dựng hay không—mà là liệu tổ chức của bạn sẽ dẫn đầu thay đổi hay sẽ phải vật lộn để theo kịp.

Những khoản đầu tư thông minh nên bắt đầu ngay bây giờ, học hỏi từ những thất bại ban đầu và xây dựng khả năng sẽ định hình tương lai thông minh của ngành xây dựng. Cuộc cách mạng đã bắt đầu—đã đến lúc quyết định bạn sẽ ở bên nào.