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未来30年,你心中的建筑业是什么样的?对谈小库科技CEO何宛余

未来30年,你心中的建筑业是什么样的?对谈小库科技CEO何宛余

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01



亿元融资:资本助力下的企业迭代


我们首先聊到的是一条好消息。过去一年,小库密集地完成了3次亿元级融资,最近的一次融资是由某家装配式投资基金、碧桂园创投、金地集团三家产业资本合投。



我们问到小库,资本会不会裹挟着他们往前走,去布局一个很难 hold 住的、更大的盘子呢?


何宛余说,小库的规划布局,其实从出发的那一天就基本定下来了。只是根据这样的规划,需要在每一个阶段,看自己手上有什么条件,能去做什么事。


作为一家选择了一条特殊赛道的科技公司,刚进入市场需要做非常多的事儿,需求分析、算法逻辑、产品交互,很多地方都需要从零去做研发,这就需要大量的人才,当时并没有专门的市场团队,纯搞研发又没有什么收入,就需要靠融资烧钱了。


小库的开端,不可能去做大而全的产品线,于是就选了一个特别专的细分领域来切入市场。


他们在三个维度上做了取舍:专业层面选择了建筑专业,建筑类型选择了开发型住宅,尺度层面则是选择了住宅地块。这就是三年前我们看到小库设计的初始形态。


2017年,小库科技发布会现场


在资本的助力下,公司的业务、团队规模、市场推进可以一步步向前走,也可以在最初做出取舍的三个维度里继续拓展,逐步靠近自己最初的构想。专业方面,从建筑单专业扩展到结构和机电;建筑类型层面,从住宅延伸到产业园区、商场等非住宅开发类型;尺度层面则是从规划尺度向建筑单体尺度发展。



过去一年他们做的最重要的事,还是继续打磨自己的核心产品——小库智能设计云平台。作为研发的重中之重,由于今年的迭代开发量比较大,尤其在进入到建筑单体和细节这两个层面要做很多事情,所以这个产品会在四季度的第二场发布会再跟大家见面。


不过这次我们还是为你捕捉到了几个看点,其中最重要的两个:


首先是小库在升级自己核心产品的同时,在产业上下游做的两个子品牌布局,一个是已成立一年的服务于地产业的「库晓」;另一个是刚成立一个季度,在装配式建筑方向探索的「库筑」。


其次是小库对于建筑工业化、数智化升级的想法,以及基于这个想法研发的底层数据格式 ABC(AI-driven BIM on Cloud)和主要应用产品智能设计云平台。


这几个名词你可能都没听说过,接下来咱们就围绕着它们,跟何宛余一起聊聊这家以「建筑 AI 」起步的公司,未来几年准备在行业里做什么。


02



库晓:地产投前业务拓展


小库最初的产品,是服务于建筑设计师的智能强排工具,目前这个工具已经逐步迭代和扩展,升级为「智能设计云平台」,包括智能规划、智能单体和小库装备三个核心。而「库晓」则是小库把自己和地产行业相关的算法能力提取出来,向上游延伸的成果。目标是去解决房地产行业投前工作中的找地、定位、方案设计。



何宛余说,地产行业已经告别了跑马圈地的黄金时代,投前的看地、定位、强排、测算工作经常会面临「投前集中加班,投后集中背锅」的问题。


这里面更深层的痛点有三个:土地筛选、方案决策、设计审核。


针对这三个痛点,「库晓」提供了三个主要模块:


➤ 针对土地筛选和方案决策的智能投排系统


这个模块,是小库联合了中国最大的房地产信息综合服务商克而瑞的地产大数据,通过土地数据定位、产品定位初排和投资测算初判三个核心功能,把原本需要 24~30 小时的土地初筛工作时间缩短到 1-2 小时内,并且进一步提供土地投决报告。



➤ 针对设计审核的可研智能审核平台


这个模块通过项目产品管理、风险审查和评估优化三个功能,让机器去完成基础审核、协助优化和批量管理的工作,帮助地产公司解决高强度工作和多部门沟通中存在的低效问题。



➤ 针对设计优化的智能设计云服务


这个模块是通过小库原有的智能设计云平台,结合了设计专家的能力,再加上库晓特有的成果优化和评估模拟模块,帮助房企设计管理部提升方案覆盖率、最大限度挖掘土地价值。


库晓地产投前解决方案,希望通过在线可视化的方式,利用「数据-模型-规则」三者的联动,一方面提高投前团队总体工作效率,不再「投前集中加班」;另一方面通过第三方客观数据,让投前工作有据可依,不再「投后集中背锅」。


目前库晓已经有了比较完整的产品和解决方案,而另一个面向装配式建筑设计的子品牌「库筑」,则还处于相对早期的阶段,但它的设计思路很有启发,下面和你聊聊它。


03



库筑:从零到整的装配式设计


我们注意到小库的这轮融资中,有一方投资者是装配式领域的基金,所以特别展开询问了一下他们是怎样和这家投资人聊的?未来在装配式领域打算有什么探索?


何宛余认为,在建筑业,数字化的目标是智能化,而智能化的目标是去实现定制化和标准化之间的平衡。


建筑业大部分的项目和成果都是非标的,没有哪两块土地是一样的条件;但作为投资项目的政府或开发商,希望资金尽量少的投入、尽量高速的运转,这背后又是对标准化的诉求。


何宛余觉得,乐高积木能搭出千变万化的形态,但它又是由无数最简单的模块组成的。「乐高式」的装配式设计,是在这种非标和标准化需求之间取得平衡的一个好办法。


但这种设计方式又和人的思维模式很不相容,人习惯先设计出一个建筑的完整形态,再一步一步由大到小去拆解、细化。而如果逆向思考,人很难想象一堆散落的积木块能拼出一个什么成果来,每一块之间该怎么连接到一起,哪怕真是拼乐高积木,也需要一张设计好的图纸才行。


但是 AI 很擅长做这件事——它不理解什么是下围棋,也不懂什么「棋道」,但它可以在海量的数据中找到那条最接近正确解的路径。


「库筑」的背后是一只拥有海外设计软件产品研发和装配式实践经验的团队,他们希望通过这种「由小到大逐步逼近答案」的方式,用 AI 找到每一个项目里标准和非标准的平衡点。


值得关注的是,这个团队对装配式路线的探索,和目前行业里的做法很不一样。


目前的板式装配式,是做好了建筑的整体设计,再拆成构件厂可以生产的构件。他们通过调研发现,这种模式的工厂处于产业链的最末端,没有话语权,只能按照设计给好的模数拆分结果去生产。这样就没有把工厂最擅长的标准化效能发挥出来,造价就下不去。


而库筑的思路,是以装配式工厂作为起点,建立起装配式建筑的构件模块标准库,再用设计算法把装配式厂家的设计逻辑进行重构和编程,从而自动把这些模块拼接出大量方案。



设计师先是挑选装配式厂家已有的箱形单元户型,当他对户型边界进行编辑的时候,算法根据结构、机电的设计原则,对结构框架、内外墙龙骨、机电管线等进行相应调整,让建筑、结构和机电实现联动。


方案确定后,软件再根据设计规范,自动生成风管、空调水管、冷热水管、电气和照明等系统,相关专业的材料清单会自动生成,也会一直保持和模型的自动同步。


完成单元编辑进入到地块尺度,设计引擎根据给定的用地范围,快速生成大量符合装配式厂家设计标准的方案,再依照不同方案的建筑面积、造价、投资回报率等指标,进行多个方案的排序和智能推荐,帮助设计师找到最优的解决方案。



你看,表面上装配式对于小库是一个全新的探索方向,和以往做楼宇强排完全不一样;但如果我们往底层去看,两件事的本质又是相通的:在海量的排列组合中,帮助推荐几个接近最优解的选项。


当然,全专业的装配式设计是一条并不好走的路。库筑作为一个刚刚起步的产品计划,希望解决的主要是公寓、酒店类型建筑的装配式设计。规划设计的 AI 思路迁移到结构、机电这两个深水区,想去开发一个全行业通用模式,难度可想而知。产品的边界必须划清晰,路才可能一步一步走得通。


何宛余说,小库和那家装配式基金在这方面交流了很多,他们觉得,未来我们能不能用工业思维去做智能的建筑,甚至发展出建筑物的操作系统?这样的想法很大胆,也不是三五年的事,他们看到的可能是 30 年之后的未来。


何宛余在谈到这样的梦想时很激动,她说:你能想象吗?未来我们居住的空间可能和现在是完全不一样的,就像是智能手机和功能手机的差别,在她的眼里,能去参与构筑这样的未来,是值得为之奋斗的事业。


04



ABC:产品背后的梦想与野心


谈完这些新的业务方向,我们还希望进一步深挖小库这一整套产品背后的逻辑,他们自己把那个更底层的东西叫做 ABC 格式。


任何一个市场的发展,可以分为上半场的增量阶段,和下半场的存量阶段。增量阶段,市场营销、资本、故事,都能快速推进公司的发展;而存量阶段的公司必须能打通上下游产业链,把核心的东西拿在手里。


小库在创业发展的过程中,同样在思考这样的问题。


何宛余说,每家公司刚开始都是在一个单点上求增量,之后在不同的发展阶段会长出不同的维度——比如服务、产品、解决方案、业务、生态。


不同公司对自己维度的要求不一样,这没有什么对错,完全取决于公司的阶段、愿景和目标是什么。有的目标,低维度的模式实现不了。


何宛余提到她的前老板雷姆·库哈斯在 21 年前曾说过的一段话:


我们在水泥砂浆的死海中泥足深陷。如果我们不破除自己对真实的依赖,并重新将建筑视作一种思考古老问题的方式,建筑学也许将不会持续到 2050 年。



现在建筑业还是在水泥砂浆的死海中深陷,何宛余希望能用科技的力量让建筑业活过 2050 年,并且能活得更好。


这个目标很大,也还有 20 多年的时间去实现,可能需要一点愚公移山的精神,一点点来。


何宛余认为,小库正在朝着下半场的产业全链条方向努力,提升维度,跟上游和下游产生连接。这里面最关键的一个东西,就是底层的数字化语言。


小库给出的答案,是一个叫 ABC 的格式。它的全称叫 AI-driven BIM on Cloud,翻译过来叫云端智能建筑信息模型。三个关键词:AI、BIM、云。



诞生于上世纪七八十年代 CAD 文件,存储的是最基本的图形信息;后来以 Revit 为代表的 BIM 软件则是在图形信息的基础上增加更多维度的信息。何宛余觉得 BIM 是个很天才的想法,它们不止是三维和二维的区别,更是代入了更多可以计算和分析的语义。


作为一名建筑师,何宛余自己也尝试过学 BIM 软件,最大的体会就是这种工作模式很对抗人性,增加了很多的劳动时间,不仅要把三维模型一点点建出来,还要把每个构件的信息输入进去,工作量翻了好几倍。


她认可 BIM 的理念,但希望 BIM 的成果不是靠人力去死磕完成,而是由 AI 完成至少一部分的工作。而要做到这一点,就又必须要用到云端的算力、大数据和远程协作来支撑,这就是 ABC 格式的由来。


我们在行业内听到一个新的格式,可能想象中就是像「.ifc」「.rvt」这样的数据存储格式,但 ABC 格式本来就在云端,所以并不会看到一个「.abc」文件存在本地电脑上,为了避免歧义,我们可以把它叫做「ABC 模式」。


目前 BIM 行业说的比较多的是把模型和数据统一到一起,小库希望做的是进一步把行业规范这个维度加进来,实现「数、模、规」联动。原本的规范是写在书本里、装在设计师的脑子里的知识,下一步应该是把它抽象成算法,和模型、数据连接到一起。


以前做设计的时候,一旦方案修改,要检查的不仅仅是图纸有没有表达错误,还要检查对应的数字(比如工程量),检查是不是合规。在小库的理想中,你可以修改模型,或者修改数据,二者是联动修改的,并且在每一步操作中都会自动检查合规性,让设计、计算、审查这三件事变成广义上的一件事。


何宛余有一个信念,如果说 CAD 是第一代建筑数字语言,BIM 是第二代,那第三代的建筑业底层语言一定是这样数模规联动的格式,它不一定叫 ABC,甚至可能不是小库最终做成它,但它未来应该是这个样子的。何宛余也自信地说,这个目标难而正确且漫长,就目前看来,小库是最有希望把它实现的公司。


05



追问:关于 ABC 的三个问题


谈到 ABC 的时候,我们问了三个问题。


➤ 第一个问题是:它和参数化设计有什么区别?


何宛余说,参数化设计大家都很了解,比如用 Rhino 的 Grasshopper,用 Revit 的 Dynamo,设置一些参数,通过算法让这些参数驱动生成不同的方案。


小库想通过 AI 做的云端智能设计,也包含着参数在里面,但二者有个明显的区别:参数化设计是人为调整参数,一个一个去生成方案,再人为从里面千挑万选一个结果;智能设计是通过深度学习和多种机器学习模型融合,生成大量的结果,再通过算法模型智能推荐给设计师。


换句话说,他们想把「调参数——试错——再调参数」这样的过程,从设计师的前端工作转移到机器的后端工作。


前几年要把这个区别说清楚很难,但现在到 2021 年,智能算法和推荐已经在每个人手机上的淘宝、今日头条、抖音里了,它们就是 AI 算法,真没有那么玄幻。


➤ 第二个问题是,智能设计能「替代」传统设计到什么地步?


何宛余用了自动驾驶汽车来作对比。自动驾驶的智能程度分为六个等级:无自动化的 0 级、驾驶员辅助的 1 级、部分自动化的 2 级、特定路段自动化的 3 级、高度自动化的 4 级、完全自动化的5级。


智能设计和自动驾驶的对比会带来两个结论。


首先,任何一个技术的发展都是从量变到质变的积累过程,甚至自动驾驶的两个级别之间都有无数的小等级,特斯拉发展了十几年也才到 2 级多一点,我们需要区分「计划」和「现实」的差距,既不应该动辄担心被替代下岗,也没必要对每一个小进步感到失望,更不要去炒概念,把 2 说成 3。


其次,远期自动驾驶有一个被热议的伦理问题:当即将出现车祸的时候,算法是优先保驾驶员,还是优先保车外面无辜的路人?如果保护了驾驶员而「故意」撞上了路人,那这是车主的责任、车商的责任,还是算法工程师的责任?


建筑业也是一样,未来 AI 可以用算法模型获得的「经验」从上万个结果给设计师推荐若干个,最终设计师需要根据自己的专业知识,从结果里选出一个,并且为自己的选择承担责任。


算法辅助人做决策,除非整个行业的规则发生变化,人的决策是不能被替代的。相反,机器智能帮助人减少体力活同时提高决策效率,把省下的时间用作去思考更高阶的问题。


➤ 第三个问题:ABC 是要替代当前的 BIM 模式吗?


群里曾经有位大佬开玩笑说,BIM 圈子也有个 ABC 的说法,意思是「Autodesk、BENTLEY、Catia」,小库直接出了个 ABC 格式,这是打算一网打尽啊!


当然这是个段子了,当我们问出这个问题的时候,其实问的是:小库怎样看待由 AI 驱动的 BIM,与传统 BIM 软件公司未来的关系?


何宛余说,小库成立之初的规划里就已经明确了「AI 驱动的云端 BIM」模式,并不是这两年 BIM 火了才来蹭热度。只是在前两年没敢提这个词,创业之初,研发能力有限,模型细度还没有达到 BIM 的精细度,真的不敢说和 BIM 有关系。


即便现在小库已经在单体建筑、建筑细部设计方面有所突破,也还是对传统 BIM ——这么称呼起来还蛮奇怪的——抱有很大的敬畏。


何宛余觉得,任何在行业中存在的事物,都一定有它背后的逻辑和意义。传统软件公司对专业的理解和探索、在研发方面的积累,是小库非常敬重的。


尽管 ABC 是一个云端的格式,但还是会尽量去和当前的行业语言对接,比如支持输出 DWG、导出 IFC,再比如做插件和这些软件去做本地和云端的同步。


在这样的过程中,小库会让用户慢慢习惯云、习惯 AI。一开始可能还是以本地导入导出为主,然后逐渐习惯可以不用传文件,发个二维码别人就能协作。


就像我们一开始用云盘存照片,都是本地文件作为常用文件、云端上传一个备份;慢慢的云盘打开速度够快了,就直接往云相册里放照片;最终是相机、云端、和本地不分彼此,云成为用户无感的空气。


最终 ABC 的模式能在多大程度上成为用户的偏好,何宛余说,小库做到自己能做的,其他的选择交给用户。


06



争议:都是 AI 惹的祸


这几年我们听到不少人对小库充满期待,同时也有不少关于小库的非议,主要集中在两个极端:一是 AI 的概念说得太大,二是强排这个点做得太小。


这两种非议很多时候来自于同一种恐惧:未来的 AI 要干掉我们的工作,所以我们要早点干掉它。


当我们看到汽车跑得比自己快,有人会去质疑它、批评它,希望回到没有汽车的时代,有人则是想去驾驭它,成为赛车手。两者的区别,在于能不能看到自己并不是只会「跑」的物种。


何宛余说,当她思考 AI 与设计师的关系,首先是撇开 AI,去思考行业的本质。


如果我们觉得设计师就是画图的,那 AI 就是把画图这件事变简单而已,那些重复的工作一定会被替代;而如果我们觉得设计师是一个运筹学大师,要去分析资源、做逻辑判断、最终完成一些列高维的决策,那 AI 的作用就是辅助他完成分析和判断,让设计师的决策更有效率。而这样善用机器的人,在未来反倒是最不可能被机器替代的人。


对于来自传统行业的质疑声,何宛余坦诚地说,一家面向未来的公司,肯定是从一个点做起来的,再逐渐把点连成线、织成面。


她用特斯拉举例,一开始做了 Roadster,给了用户一个非常亮眼的功能,百公里加速只要 3.7 秒,大家一看很吃惊,电动汽车还能这么快啊。但其实那只是一个抢眼的亮点而已,那个车根本不能量产。


之后它逐渐解决量产的问题和价格的问题,有了 Model S,再逐渐迭代到 Model 3、Model X,我们今天往回看,知道他的计划其实不是做电动车,而是通过用户的买单、资本的助力,解决新能源问题,为去火星铺路。


但回到起点去看,它只能拿出一个百公里加速 3.7 秒,才能让用户和资本看到自己。


AI 和云都不是小库的目的,而只是手段。但一开始大家不会听、也没有义务听一家新公司的愿景,只会看到它捧出来的东西,而这个东西一旦太新,就容易招来两个极端的评价——要么颠覆世界,要么啥也不是。


何宛余说,每个聪明的 AI 都曾经是笨蛋。技术小时候会像个很丑的孩子,需要一点点变强,作为一个商业化的产品,这个变强的过程需要两个要素。


➤ 第一个是早期少数极客用户的耐心,能在产品还不那么完善的时候支持它,让创造它的公司能生存下去;


➤ 第二个是资本的信任,能在创始公司还两手空空的时候,相信它的愿景,为大量的研发工作输血。


这两点都很难得,所以何宛余特别感谢小库的早期用户和投资人。


在建筑业做 AI 这个领域,小库走到今天,前面还是没有人可以借鉴,中间走了很多弯路,越往前走就越认识到这条路不容易。何宛余说,她比谁都希望能一夜之间炒好一盘色香味俱全的大菜,端给用户和投资人,但那不现实,代码要一行一行的写,困难要一个一个克服。


最近两年,小库协助四川省商业设计院,在邛崃山水塔概念规划设计中提供了周边大数据分析,AI 形体生成,以及最终形态的空间性能模拟,获得了项目规划设计竞赛一等奖;协助重庆市设计院合作重庆九龙坡区城市有机更新的旧改可行性研究。


在产业园区和商业领域,小库协助一家 Top 20 开发商完成了产业园区的智能规划设计解决方案;帮助一家港资地产的多个商场完成了铺面分割、商铺可视率、流线可达性和总体坪效的优化。


他们内部也把大数据分析、AI 设计生成、空间性能模拟等能力集成为一个研究平台「ARP」,具有完整自主知识产权,作为基础研究工具,在建筑智能算法、AI 探索等领域向行业内的产学研机构张开怀抱。


这些都是可喜的成绩,但也都是一个个的小脚印,距离小库心目中的行业普及,还有很长的路要走。


(编辑:奚雅青)


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