近期，阿里巴巴人工智能實驗室推出了全息空間BIM產品，這是一套基于算法的BIM產品，這套產品包含全息空間BIM構建算法，工地安全管理，數字孿生城市等產品。
全息空間提供對物理世界真實1:1還原的模型能力，通過三維視覺算法及空間計算能力等AI技術建立虛擬空間，可以基于場景疊加各種空間信息和服務，如空間名稱、商品信息、訂購導覽等，實現對物理空間的數字化管理。全息空間提供全息建筑及全息店鋪兩種服務，可真實還原室內外多種場景，適用于建筑地產、新零售電商、文旅等多個行業。
01 產品與服務
全息建筑
全息建筑產品基于AI LAB自研算法，由建筑圖紙快速生成建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM），還原建筑空間信息。全息建筑BIM生成速度快、模型精度高，BIM模型支持無縫對接主流BIM軟件與平臺，廣泛應用于建筑樓宇、園區和城市的數字化建設與智慧化管理等多個場景。
全息店鋪
全息店鋪是利用三維技術，將線下店鋪1:1真實還原到線上，打破地域限制，實現足不出戶就可以遠程逛店。店鋪內還可以進行彈幕互動交流，360°瀏覽商品，享受導購員專屬視頻服務，與店鋪內的虛擬人物進行AI問答互動。全息店鋪打破了傳統2D平面圖的購物體驗，帶來猶如跟線下逛街一樣的體感，打造全新的云逛街模式。全息店鋪具有展示真實、互動性強的特點，可應用于商場零售、家裝、休閑娛樂等各個行業。
02 產品優勢
精度高
完整覆蓋土建類BIM
精準還原建筑內外部幾何細節
速度快
可將人工1個月的工作量縮短到 2-3天完成
效能提升10倍。
成本低
相比傳統人工BIM建模方案，
成本縮減 60%以上
自研可控
基于自研算法
不依賴于Revit等國外廠商軟件
03 產品架構
產品能力：人工智能實驗室旗下產品——全息空間，利用三維視覺算法及空間計算能力，可實現對室內空間和室外建筑三維實景還原。
產品體系：通過自研設備做線下采集，在云上建模后生成多種場景下的三維模型，當前用擁有從硬件基礎設施到PAAS到SAAS多層次的產品能力體系，可實現客戶的定制化需求。
最佳實踐：全息空間系列產品可廣泛適用于家裝、商場、博物館、展會等室內場景，為用戶提供身臨其境的場景化體驗。此外，也適用于智慧城市、智慧交通等室外場景，用于提升城市管理效率。小空間到大地球，全息空間利用AI技術創造未來的無限想象。
04 應用場景
全息展廳
阿里云AI LAB聯合天貓精靈智能家居打造全息展廳，通過VR技術全方位展示空間內結構信息及陳列方式，支持在不同空間進行漫游，在線上空間模擬出智能生活場景。
數字門店
真實還原旗艦店場景，極致體現品牌調性，提供多維度商品展示和高質量互動體驗，帶來沉浸式的逛店體驗，提升用戶停留時長，沉淀會員數據。同時，支持不同平臺推廣展示。
房產可視化
全息建筑智能算法，可快速構建輕量、易加載的住宅樓宇和戶型三維模型，并自動完成模型貼圖渲染，為房產展銷、家居裝飾提供數字空間底座。
智慧園區
智慧園區解決方案結合全息建筑BIM智能生成技術，實現了實時、三維、全景的數字園區可視化，為園區管理賦予了更精準、更高效的信息展示。
全息空間系列產品可廣泛適用于家裝、商場、博物館、展會等室內場景，為用戶提供身臨其境的場景化體驗。此外，也適用于智慧城市、智慧交通等室外場景，用于提升城市管理效率。小空間到大地球，全息空間利用AI技術創造未來的無限想象。
05 全息空間BIM構建算法
機器建模的特點
輸入
建筑CAD圖紙，dwg格式。需包含每棟樓的平、立、剖面圖。圖紙精度直接影響模型精度。
輸出
模型文件，支持ifc、rvt、obj、fbx格式。不包含模型貼圖，渲染。
不基于軟件平臺建模，通過云端算法工具，導入經人工整理的CAD圖紙，自動生成模型，算法自動生成的模型并不是Revit模型或3Dmax模型，而是一個模型數據包，這個數據包可以基于不同的平臺打開，包含Revit軟件和3Dmax軟件，如此則能較好的解決國外軟件“卡脖子”問題，這和目前基于Revit平臺的自動建模插件是完全不同的思路。
人工需要做什么，機器可以做什么
適用各類住宅樓宇、商業地產建筑
輸入平立剖面CAD圖紙（或者矢量 PDF）即可
不需要客戶對圖紙做專門處理
用戶提供全套的設計圖紙，至少包含平面、立面和剖面圖紙給到阿里云人工智能實驗室BIM產品團隊，首先由團隊對圖紙進行整理，整理好的圖紙，導入云端經算法計算生成模型數據包，由團隊轉換成不同格式的模型，同時機器會自動生成一份問題報告。這個過程有兩部分工作需要人工完成，第一是圖模一致性的審查，對模型中建模錯誤的問題和算法識別錯誤的問題進行修改，比方說門窗族匹配錯誤等情況進行更改；第二是對機器生成的報告進行整理，并對圖紙表達不清楚或無法識別的問題進行整理，合并一起生成最終問題報告，報告中的問題需要用戶進行明確，明確后將模型修改完成。
機器是怎樣識圖的
機器在提取數據生成模型時，是怎樣識別平立剖面圖呢？怎么樣像人一樣融合平立剖面來理解呢？機器識圖是這樣一個過程，首先識別建筑平面圖，提取數據生成數據包模型，然后再識別立面圖生成數據包模型，最后識別剖面圖生成數據包模型，這三處數據包模型進行整合剪切生成最終數據包模型。舉一個簡單例子，墻上面有一個窗戶，通過平面圖可以定位到墻體的寬度尺寸和窗戶的平面位置信息，算法會記錄到這些信息生成模型數據包；通過立面圖獲得窗戶的位置和尺寸信息，生成模型數據包，然后這兩個數據包模型進行融合，將有用的信息整合起來。這其實是和人識圖的邏輯高度一致的，只是計算機再做時候需是有先后的分步驟計算。
為什么可以不基于軟件平臺
算法建模產品為什么可以不基于平臺生成模型呢？全息空間產品是基于圖形識別，比如說一個構件實例門，門的信息通常包含以下幾個方面，第一個方面是門的幾何信息，第二部分是門的位置及定位信息，第三個部分是門的屬性信息，這三部分信息被提取成為數據，以數據包的形式分類存放，而大部分BIM軟件在生成模型時也是這幾方面的數據，模型數據包中的分類信息與軟件底層信息實現一一對應，在不同軟件打開這個數據包時，即可生成模型。
機器建模的效率如何
云端算法構建模型
建模算法已覆蓋建筑、結構專業以及部 分幕墻專業
建模效率遠超人工：10萬㎡建筑建模耗時
它的精度和效率如何呢？這款產品主要是針對建筑結構建模，機電專業相對復雜，目前正在研發階段。針對的建筑類別，主要是住宅比較多，較為規整的商業地產建筑也可以。全息空間對外公開數據的表明，10萬方的住宅樓、規整商業樓，人工整理圖紙，算法自動生成，生成數據后整理修改出具報告，耗時3個工作日，這個效率不知比人工建模高出多少倍，這個建模時間影響因素主要在于圖紙質量以及人工干預的時間上，云端算法生成數包據模型是極快的，如果設計質量太差，整理內容就比較多，后期出報告的時間也就比較久，即便如此，也能在3-5個工作日完成?？蓪⑷斯?個月完成的工作量2-3完成，效率提升10倍。
機器建模的精度如何
交付標準化模型文件
依圖紙所繪，精準呈現建筑內外部細節。建筑、結構 專業深度不低于LOD300，幕墻專業不低于LOD200
模型區分建筑部件，包含幾何、材質等屬性信息
支持輸出 IFC、RVT、OBJ、FBX 、pmodel、xdb等 通用格式
目前建筑專業，包含各類墻體、門、窗、欄桿扶手、直梯、扶梯、樓梯、樓板模型深度不低于LOD 300，建筑細節基本可以完整表達；結構專業，包含各類墻、梁、板、柱，模型深度不低于LOD300。這些構件的幾何屬性和材質屬性等均完整。這個深度的模型滿足常規的管線綜合凈空分析等應用是完全沒有問題的。
建筑模型
結構模型
06 阿里全息空間解決方案生態合作商
筑智建丨SPD集團 作為阿里全息空間解決方案生態合作商，旗下的上海研發中心樹鼎科技，在阿里建筑信息建模相關軟件開發中承擔了部分核心功能的研發，助力物理空間數字孿生的實現！如有興趣，可以聯系小編一起探討下機器建模的挑戰、落地及未來。
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