生成式AI渗透进入更有商业潜力的建筑设计领域。
年初由ChatGPT炒起来的“AI热”最近似乎偃旗息鼓了。
以ChatGPT为例，近几个月，其网站访问量环比增速逐月下降，甚至6月环比增速转负。连带国内外的众多竞品，访问量也开始大幅缩水。
但在中国，AI已悄悄渗透进入商业化路径更清晰、发展潜力更大的ToB赛道上，特别是有“AI+”改造潜力的传统行业，比如建筑行业。
AI是如何应用于建筑设计、商业潜力又有多大？
01 AI“取代”建筑设计师
作为某大型集团下属的建筑设计院一线设计部门，我们天天和图纸打交道，也是较早应用AI的设计单位之一。
建筑设计行业是典型的智力密集型行业。这一行业的规模扩张，高度依赖专业设计人才，经营效率也有赖于人均创利水平的提升。从A股上市建筑设计企业的数据来看，其人力成本占总成本的比重平均为68.6%。
部分上市建筑设计公司人力成本占比情况，来源：上市公司年报数据，阿尔法工场整理
在建筑设计领域，AI“取代”的，主要是设计师，特别是不需要创意思维、重复性的这类工作。
建筑设计师的工作内容，分为偏机械化的重复性工作和创意性工作两类。根据业内对设计业务流程的时间统计看，设计师约有73%的工作时间忙于处理前者，仅有27%用在创造和协调沟通上。
我们认为，这高达70%的机械化工作，有相当大比例可以用AI技术辅助，甚至被AI完全取代。比如强排、渲染、审图、施工阶段的预测和能耗测算，设计端的绿建以及一些画图环节等。AI也可以辅助绘图，或自动生成一些标准化程度高的模块。
现阶段AI更多是模仿，因此还难以应用于后者的创意工作。但是仅替代这些重复性、偏机械化设计工作，就能为“AI+建筑设计”带来千亿以上的市场规模。
在我们的同行中，有一家由清华大学计算机大牛们组团创建的AI技术公司。在设计业务流程中，他们的AI技术方案主要通过简化部分工程属性、逻辑性较强、机械化程度高环节的人力程序，来降低人工成本和缩短设计时长，以提高工作效率，从而提升人均创利。
创始人说，他们之所以选择all-in在建筑设计行业，主要也是看中了庞大市场体量和巨大的商业化落地潜力。
总体看来，从事高周转、低创意性工作的设计师，未来会先被AI淘汰，然后才是创意性、整合性工作。
02 AI初创公司进一步细分
在“AI+建筑设计”赛道，头部设计公司与AI初创企业和谐共生。
设计公司的优势，体现在对建筑设计行业细枝末节的Know-How；而AI初创公司精通AI算法，以及懂得如何将其运用到具体行业。后者作为前者的供应商或合作方，以AI技术赋能设计公司的传统业务流程，从而开创了“共赢”、“共生”的合作发展模式。
通过将AI算法模块嵌入 CAD、BIM 等信息化设计平台，头部建筑设计公司已初步实现了项目环节的自动化设计。
比如，华设集团（603018.SH）旗下的AIRoad，在进行桥梁结构的参数化建模以及指定构件和起终点后，可自动创建桥梁模型，并生成高清渲染图，同时可与BIM 等信息化平台互通，便于进一步深化设计。
AI Road 应用案例，来源：华设集团2022年报
而AI初创公司因为参与到建筑设计业务流程的不同环节，产生了进一步细分。
如专注投前方案设计的小库科技、聚焦施工图设计智能化的品览科技、提供施工图智能生成服务的TransBIM（第三维度科技）、做云渲染的Arko AI、专注审图的万翼科技等。
建筑设计各环节AI工具应用情况，来源：国盛证券
03 底层输入仍依赖操作者
虽说AI在建筑设计的应用已初见成效，但我们认为，距离AI颠覆行业还非常远。这个距离，可以从参与建筑设计流程环节的广度和深度两方面就能有所感知。
从广度看， 建筑设计与AI技术的结合主要集中在前期方案设计阶段，或是深化设计阶段的一些简单环节。
但在复杂项目的施工图设计等更深层次环节中，AI还无法完全理解建筑三维空间逻辑，对建筑信息细节表达的准确度较低。所以，AI目前在基建项目的发挥程度不如房建项目。
从深度看，AI目前仅能作为辅助设计工具，尚未实现完全自主性。
由于投喂的数据集还不够，AI底层输入仍依赖操作者的主观意志与知识结构，且依赖程度与项目复杂程度成正比。非标性的工作或业务难被取代。我们还发现，设计过程中AI容易出现错误，也不时需要人工干预和纠正。
不过，我们相信，伴随着建筑数字化的不断深入，建筑+AI的应用广度和深度将持续加强。未来，AI会在建筑行业真正掀起一场效率和质量的“革命”。
