黨的十八大以來，隨著我國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，咨詢設(shè)計(jì)行業(yè)也發(fā)生了巨大變革。與國際工程咨詢行業(yè)相比，我國工程咨詢費(fèi)用在工程總投資中的占比依然較低。在西方發(fā)達(dá)國家，工程咨詢已經(jīng)成為項(xiàng)目投資前的一項(xiàng)十分重要的工作，德國的工程咨詢費(fèi)用約占工程造價(jià)的7.5%-14%，英國的占比為8.85%-13.25%；美國的占比為6%-15%，而2017年我國勘察設(shè)計(jì)行業(yè)營業(yè)收入占全社會固定資產(chǎn)投資規(guī)模的比重僅為3.05%，工程咨詢費(fèi)用率目前在我國的占比最低一般是1%左右，最高約為9%。當(dāng)前，咨詢設(shè)計(jì)行業(yè)一般采取的是以承擔(dān)該項(xiàng)目人員的知識儲備、隱性知識為基礎(chǔ)的工作模式，往往會導(dǎo)致項(xiàng)目質(zhì)量參差不齊，而通過人工智能的相關(guān)技術(shù)措施可以改變這一現(xiàn)狀，大大降低成本，提高設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)附加值。

作為國內(nèi)大型咨詢設(shè)計(jì)企業(yè)，中通服咨詢設(shè)計(jì)研究院有限公司（以下簡稱“中通服設(shè)計(jì)院”）清醒地認(rèn)識到：在現(xiàn)有資源條件下，如何增強(qiáng)盈利能力，不僅考驗(yàn)企業(yè)資源利用的能力，也考驗(yàn)著公司能否抓住行業(yè)趨勢，果斷、主動、堅(jiān)持創(chuàng)新的能力。為此，中通服設(shè)計(jì)院主動分析行業(yè)大趨勢，利用新技術(shù)為傳統(tǒng)業(yè)務(wù)賦能；圍繞企業(yè)核心價(jià)值鏈，探索開發(fā)和利用智能化技術(shù)；加強(qiáng)一體化管理，優(yōu)化資源配置，精細(xì)化組織生產(chǎn)運(yùn)行，最大限度挖掘資源的最大效益。在多年的咨詢設(shè)計(jì)工作實(shí)踐中，中通服設(shè)計(jì)院陸續(xù)研發(fā)了一些咨詢業(yè)務(wù)工具、設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)工具、勘察業(yè)務(wù)工具等，但是這些工具分散在不同的部門，沒有上升為企業(yè)行為，也沒有圍繞企業(yè)核心價(jià)值鏈開展支撐和優(yōu)化，不利于業(yè)務(wù)交付工作模式的升級和企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

為此，中通服設(shè)計(jì)院建立了基于智能知識管理的咨詢設(shè)計(jì)全過程管理的方法體系，制定基于智能知識管理對傳統(tǒng)咨詢設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級的差異化競爭戰(zhàn)略，圍繞戰(zhàn)略落實(shí)四大管理提升舉措：組建人工智能賦能工作領(lǐng)導(dǎo)小組，搭建總工程師辦公室、技術(shù)研究中心、人工智能開發(fā)委員會三層組織結(jié)構(gòu)；導(dǎo)入阿米巴經(jīng)營模型，圍繞業(yè)務(wù)價(jià)值鏈優(yōu)化逐步實(shí)施人工智能轉(zhuǎn)型；創(chuàng)新劃小核算單元，創(chuàng)新量化線上分配，優(yōu)化預(yù)算管理，優(yōu)化部門協(xié)同，優(yōu)化作業(yè)模式，優(yōu)化IT流程支撐差異化競爭戰(zhàn)略；搭建人工智能信息化平臺，為一線員工提供強(qiáng)大平臺支撐。在咨詢、規(guī)劃、勘察、設(shè)計(jì)、校審、實(shí)施等全過程咨詢設(shè)計(jì)服務(wù)領(lǐng)域，中通服設(shè)計(jì)院利用人工智能技術(shù)提高傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的項(xiàng)目實(shí)施效率，提高咨詢設(shè)計(jì)技術(shù)深度和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)咨詢設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)全生命周期面向人工智能演進(jìn)的服務(wù)管理方式；通過人工智能提高一線工作管理活力，提高了業(yè)務(wù)實(shí)施效率，大大縮短了項(xiàng)目交付周期，提升了企業(yè)的核心競爭力（圖1）。

圖1 基于智能知識管理引領(lǐng)的咨詢設(shè)計(jì)全過程管理

制定智能知識管理競爭戰(zhàn)略，落實(shí)四項(xiàng)保障

制定基于人工智能的智能知識管理差異化競爭戰(zhàn)略

2016年，中通服設(shè)計(jì)院博士后科研工作站（國家級）開展了社會經(jīng)濟(jì)形態(tài)與主要技術(shù)演進(jìn)的研究課題并順利結(jié)題。通過科學(xué)哲學(xué)分析、創(chuàng)新要素分析法、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等方式，提出了社會形態(tài)演進(jìn)六大階段理論，即社會科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)形態(tài)演進(jìn)模型，為企業(yè)發(fā)展方向提供了理論前沿依據(jù)。當(dāng)前，我國已步入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，正在大力發(fā)展數(shù)字孿生技術(shù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、各行業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)、打破信息孤島，為未來人工智能社會的發(fā)展做好鋪墊，而咨詢設(shè)計(jì)行業(yè)將向人工智能的專用AI（Artificial Intelligence）演進(jìn)領(lǐng)域邁進(jìn)（圖2）。

中通服設(shè)計(jì)院認(rèn)為，人工智能是一種利用算法、算力、數(shù)據(jù)三大基礎(chǔ)技術(shù)開展機(jī)器學(xué)習(xí)，通過計(jì)算機(jī)軟件、智能硬件、仿人機(jī)器人等展現(xiàn)形式，使機(jī)器具備聽、說、讀、寫、觸覺、思考、行為等思想與判斷、行動能力的部分或全部能力，并在專用領(lǐng)域或通用領(lǐng)域代替人的體力勞動或腦力勞動的社會生產(chǎn)力演進(jìn)現(xiàn)象。人工智能明確了技術(shù)經(jīng)濟(jì)和技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展方向，所有產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向都將是人工智能，而這一過程是漸進(jìn)式的，既不排斥也不高估人工智能，是一種循序漸進(jìn)式的發(fā)展。

圖2 社會科技進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)形態(tài)演進(jìn)模型示意圖

企業(yè)發(fā)展離不開明晰的戰(zhàn)略，如果僅僅采取跟隨戰(zhàn)略則很難在激烈的市場競爭中取得先發(fā)優(yōu)勢。基于人工智能的發(fā)展考慮，中通服設(shè)計(jì)院提出了咨詢設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)人工智能競爭戰(zhàn)略，在規(guī)劃、勘察、設(shè)計(jì)、校審等全過程領(lǐng)域利用人工智能技術(shù)提高傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的項(xiàng)目實(shí)施效率，提高咨詢設(shè)計(jì)技術(shù)深度和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)面向咨詢設(shè)計(jì)服務(wù)的全生命周期的人工智能演進(jìn)服務(wù)管理方式，具體為“智能咨詢、智能規(guī)劃、智能勘察、智能設(shè)計(jì)、智能審核、智能實(shí)施”。

圍繞智能知識管理競爭戰(zhàn)略，制定四大管理提升舉措

圍繞人工智能差異化競爭戰(zhàn)略，優(yōu)化管理組織結(jié)構(gòu)

為有效落實(shí)發(fā)展戰(zhàn)略，中通服設(shè)計(jì)院將科技創(chuàng)新管理組織實(shí)施分為經(jīng)營層、執(zhí)行層和操作層，三個(gè)組織層面逐步細(xì)化目標(biāo)、推進(jìn)各項(xiàng)任務(wù)實(shí)施。公司經(jīng)營層一直以來高度重視技術(shù)管理的組織建設(shè)，由公司領(lǐng)導(dǎo)直接統(tǒng)一部署人工智能賦能發(fā)展；執(zhí)行層在總工程師辦公室設(shè)立人工智能推進(jìn)委員會，分別由智能規(guī)劃、智能勘察、智能設(shè)計(jì)、智能審核等職能模塊和開發(fā)小組組成，形成由公司總經(jīng)理辦公會最終決策、總工程師為最高執(zhí)行官、以人工智能推進(jìn)辦公室為具體執(zhí)行團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)；操作層面由需求分析人員、智能化工具開發(fā)人員、軟件測試人員通力協(xié)作，共同推進(jìn)基于人工智能的企業(yè)價(jià)值鏈提質(zhì)增效工作。

導(dǎo)入阿米巴經(jīng)營模式，優(yōu)化內(nèi)部價(jià)值鏈

為確保人工智能差異化競爭戰(zhàn)略落地，中通服設(shè)計(jì)院全面推進(jìn)阿米巴經(jīng)營模式創(chuàng)新和改革，完成了公司全部門、全業(yè)務(wù)、全專業(yè)、全區(qū)域生產(chǎn)經(jīng)營劃小，在所有生產(chǎn)院組建了近百個(gè)阿米巴（劃小核算單元），組織劃小、獨(dú)立核算，形成了全員參與、高度透明、自主成長的公司經(jīng)營組織格局。劃小核算單元（阿米巴）倒逼企業(yè)運(yùn)營管理模式進(jìn)行變革，實(shí)現(xiàn)組織扁平化，使企業(yè)快速將決策權(quán)延至企業(yè)生產(chǎn)、營銷的最前線，使組織變得更加靈活、敏捷，富有柔性、創(chuàng)造性，同時(shí)也有助于培育更多具有自主經(jīng)營意識的領(lǐng)導(dǎo)者，激發(fā)全公司競爭發(fā)展的內(nèi)在活力和創(chuàng)新動力，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供了體制機(jī)制保障。

“一核二創(chuàng)四優(yōu)化”，完善內(nèi)部管理

在企業(yè)內(nèi)部管理方面，中通服設(shè)計(jì)院完善“一核二創(chuàng)四優(yōu)化”內(nèi)部管理流程：“一核”為以價(jià)值貢獻(xiàn)為導(dǎo)向的科學(xué)評價(jià)激勵體系；“二創(chuàng)”為創(chuàng)新劃小核算單元、創(chuàng)新量化線上分配；“四優(yōu)化”為優(yōu)化預(yù)算管理、優(yōu)化部門協(xié)同、優(yōu)化作業(yè)模式、優(yōu)化IT系統(tǒng)。在阿米巴經(jīng)營模式的指引下，中通服設(shè)計(jì)院積極強(qiáng)化市場協(xié)同開拓、加強(qiáng)生產(chǎn)協(xié)作共享、推進(jìn)能力知識共享、推動人員輪崗流動，制定了一攬子解決方案，提升了企業(yè)一體化交付能力。

搭建人工智能信息化平臺，為一線員工提供強(qiáng)大平臺支撐

為適應(yīng)阿米巴經(jīng)營改革的需要，中通服設(shè)計(jì)院在不斷梳理優(yōu)化各類制度、流程的基礎(chǔ)上，統(tǒng)籌規(guī)劃和建設(shè)了市場管理、項(xiàng)目管理、分包采購管理、項(xiàng)目協(xié)同、財(cái)務(wù)管理、人力資源管理、經(jīng)營分析等若干IT平臺，固化管理機(jī)制、思路、規(guī)則和流程，實(shí)現(xiàn)了阿米巴全員參與、獨(dú)立核算、高度透明經(jīng)營模式的有效落地。

加強(qiáng)智能技術(shù)研發(fā)管理，推動智慧咨詢

加強(qiáng)自主知識產(chǎn)權(quán)研發(fā)，賦能智慧咨詢

中通服設(shè)計(jì)院將信息化工作作為人工智能的基礎(chǔ)，同時(shí)將人工智能技術(shù)和實(shí)現(xiàn)模式反哺信息化，促進(jìn)信息化的深度和智能化；實(shí)現(xiàn)從“企業(yè)數(shù)字化-互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)-信息系統(tǒng)”三個(gè)逐步發(fā)展的過程，并將信息系統(tǒng)的發(fā)展程度即大數(shù)據(jù)難題的解決程度作為人工智能的發(fā)展基礎(chǔ)，將數(shù)據(jù)信息作為人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。以智慧城市為例，中通服設(shè)計(jì)院將智慧城市定位為數(shù)字城市、智慧城市、人工智能城市三個(gè)階段中的中間階段，致力于智慧城市的信息系統(tǒng)的開發(fā)，減少信息孤島，破解大數(shù)據(jù)難題。經(jīng)過科研人員的不懈努力，中通服設(shè)計(jì)院獲得了諸如“一種智慧城市海量數(shù)據(jù)采集優(yōu)化方法”“一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車輛跟車安全自動評估方法”“基于智慧城市的限行區(qū)域車輛實(shí)時(shí)自動稽查方法和系統(tǒng)”“基于320過車流水?dāng)?shù)據(jù)的套牌車發(fā)現(xiàn)算法”等50多項(xiàng)自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能發(fā)明專利，顯著提升了基于自主知識產(chǎn)權(quán)的信息化業(yè)務(wù)核心競爭力。

業(yè)務(wù)智能組裝，做大規(guī)模效應(yīng)。以“雪亮工程”業(yè)務(wù)為例，這一市場需求業(yè)務(wù)類型是“天網(wǎng)工程”“藍(lán)盾工程”的延續(xù)，其業(yè)務(wù)內(nèi)容主要包括系統(tǒng)設(shè)計(jì)、交換機(jī)系統(tǒng)集成、監(jiān)控探頭選址、通信傳輸管線等。當(dāng)前市場上能做此類業(yè)務(wù)的廠家很多，雖然中通服設(shè)計(jì)院在通信基礎(chǔ)設(shè)施咨詢設(shè)計(jì)領(lǐng)域具有一定的優(yōu)勢，但卻很難擺脫價(jià)格戰(zhàn)的困境。基于此，中通服設(shè)計(jì)院將智慧城市、智慧交通業(yè)務(wù)中使用的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)技術(shù)應(yīng)用于“雪亮工程”中，改進(jìn)車牌識別算法，將交通攝像頭計(jì)算機(jī)視覺算法遷移到“雪亮工程”中，提升了技術(shù)含量。目前，該技術(shù)已在公司內(nèi)部推廣，并借助公司推廣渠道，以點(diǎn)帶面快速提升業(yè)務(wù)水平。

把握網(wǎng)絡(luò)升級機(jī)遇，謀求差異競爭

通信是整個(gè)信息化時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施，通信行業(yè)的發(fā)展最能代表信息化發(fā)展的趨勢。從模擬通信到數(shù)字通信，人類社會步入了數(shù)字化時(shí)代。移動通信網(wǎng)絡(luò)從2G、3G、4G一直發(fā)展到當(dāng)前的5G實(shí)驗(yàn)網(wǎng)建設(shè)，日益成為人工智能的基礎(chǔ)設(shè)施。交換網(wǎng)絡(luò)從縱橫制、程控交換、軟交換、軟件自定義網(wǎng)絡(luò)與網(wǎng)絡(luò)虛擬化一路發(fā)展過來，網(wǎng)絡(luò)的智能化程度得到逐步提高。傳送網(wǎng)從電路傳送到光網(wǎng)絡(luò)傳送，最后到軟件調(diào)度式的光網(wǎng)絡(luò)自定義，智能化水平也隨之越來越高。

AI適用于解決網(wǎng)絡(luò)難題，一切基于軟件的復(fù)雜多維問題都可以借助于AI的幫助，復(fù)雜的多層、多域、多協(xié)議、多接口、多參數(shù)、多廠家的網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)問題也不例外，只是AI在不同的層面和領(lǐng)域的作用和引入路徑不同。AI網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一般原則為：越高層、越集中、跨域分析能力越強(qiáng)，對計(jì)算能力的要求也越高，所需數(shù)據(jù)量也越大，更適合對全局性的策略集中進(jìn)行訓(xùn)練和推理；越低層、越接近終端、專項(xiàng)分析能力越強(qiáng)，對實(shí)時(shí)性要求往往越高，對計(jì)算能力要求則滿足業(yè)務(wù)。

在網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)模需求分析階段，需要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，增強(qiáng)客戶需求的準(zhǔn)確度，網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)模的依據(jù)首先要基于用戶需求，按照需求量的判斷決定項(xiàng)目投資是否最佳。傳統(tǒng)的方法是采取現(xiàn)有用戶增長數(shù)據(jù)的多項(xiàng)式擬合方式，而中通服設(shè)計(jì)院經(jīng)過業(yè)務(wù)的摸索，將人工智能技術(shù)用于獲取一地區(qū)若干個(gè)月內(nèi)的VLR用戶數(shù)以及電信業(yè)務(wù)中對VLR用戶數(shù)有影響的5個(gè)指標(biāo)，包括移動公司市場占有率、移動電話普及率、每月節(jié)假日天數(shù)、居民可支配收入及常駐人口數(shù)；建立灰色系統(tǒng)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對灰色系統(tǒng)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試；利用通過測試的灰色系統(tǒng)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測一地市的VLR用戶數(shù)。該發(fā)明能夠在已知信息少、缺乏部分系統(tǒng)特性知識的情況下，準(zhǔn)確、快速地預(yù)測電信業(yè)務(wù)量，并且能夠很好地反映電信業(yè)務(wù)量隨人口流動等因素變化而出現(xiàn)的波動性。

圖3 軟件自定義光網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃平臺圖

利用機(jī)器學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃智能

網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段，利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的資源配置，開發(fā)光網(wǎng)絡(luò)智能規(guī)劃平臺，將在一定程度上替代手動操作。隨著傳輸新技術(shù)的發(fā)展，人腦已經(jīng)難以勝任未來光網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃和業(yè)務(wù)規(guī)劃，亟須通過人工智能算法和軟件實(shí)現(xiàn)。中通服設(shè)計(jì)院通過預(yù)先設(shè)定的物理拓?fù)?、業(yè)務(wù)需求、通用網(wǎng)絡(luò)參數(shù)等信息和先進(jìn)完備的路由頻譜分配策略算法，提供網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的資源配置方法，極大地提升了光網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)生存能力和資源利用效率，具備國際先進(jìn)水平。該規(guī)劃平臺還可以作為規(guī)劃類手機(jī)軟件，最終實(shí)現(xiàn)規(guī)劃結(jié)果的一鍵下發(fā)和部署，大大提高了規(guī)劃階段的工作效率和精確度（圖3）。

采用數(shù)據(jù)云化管理模式，提高勘察效率

智能應(yīng)用輔助，實(shí)現(xiàn)云化查勘

隨著中通服設(shè)計(jì)院在全國通信行業(yè)勘察設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)的持續(xù)拓展，基礎(chǔ)性查勘工作量變得越來越大，常規(guī)查勘常常會面臨以下問題：一是查勘工作效率低下，作業(yè)紙上采集查勘現(xiàn)場信息到現(xiàn)場信息的電子化錄入、分析以及結(jié)果輸出工作量較大，且容易出錯，單站點(diǎn)通常需要2～3個(gè)小時(shí)；二是查勘現(xiàn)場信息采集不規(guī)范?，F(xiàn)場信息填寫會因?yàn)椴榭比藛T的專業(yè)水平和責(zé)任心差異，導(dǎo)致采集信息的質(zhì)量參差不齊；三是查勘信息無法便捷共享。查勘資料往往由查勘人員保存，雖然可保存在云盤系統(tǒng)，但查閱等均需要消耗較大的時(shí)間成本；四是查勘信息的存儲安全性不足。查勘人員離職交接、人員區(qū)域間調(diào)整調(diào)度、云盤存儲賬號的安全性等，都會造成查勘信息的丟失；五是查勘人員管理成本高、難度大。查勘人員的實(shí)際工作量數(shù)據(jù)無法得到實(shí)時(shí)有效提取，易造成人員需求與實(shí)際不符，導(dǎo)致生產(chǎn)成本增加。

為此，中通服設(shè)計(jì)院在網(wǎng)絡(luò)勘察報(bào)告編制階段，通過“手機(jī)勘察機(jī)器人”快速輸出查勘報(bào)告，“手機(jī)勘察機(jī)器人”的研發(fā)、應(yīng)用和推廣，提高了查勘成果輸出的效率和準(zhǔn)確性，現(xiàn)場部分查勘信息實(shí)現(xiàn)自動化智能輸入，如經(jīng)緯度、基站地址等信息通過軟件定位自動識別填寫；電腦端可自動整理查勘照片并自動導(dǎo)出查勘信息表和查勘報(bào)告，提高了查勘資料整理的效率，降低了人為整理輸出查勘成果的錯誤率；提升了管理成效，實(shí)現(xiàn)管理信息化。

“手機(jī)勘察機(jī)器人”的“風(fēng)云榜”模塊使得查勘工作量公開化、透明化，便于管理者了解項(xiàng)目組成員的實(shí)際工作量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人員調(diào)控，實(shí)現(xiàn)降本增效，得到了一線員工的好評。截至2017年11月28日，共計(jì)82805個(gè)基站使用了智能化查勘軟件，據(jù)統(tǒng)計(jì)可提高效率約30%。傳統(tǒng)查勘方式下4個(gè)人每人每天查勘4個(gè)基站的工作量，使用查勘軟件只需3人即可完成，全院普及使用后可節(jié)約直接成本約500多萬元。

此外，“手機(jī)勘察機(jī)器人”的應(yīng)用，有利于部門領(lǐng)導(dǎo)對各生產(chǎn)一線的生產(chǎn)組織管控，具有良好的管理效益。在查勘軟件中，各生產(chǎn)一線工作量實(shí)現(xiàn)了量化和透明化，部門領(lǐng)導(dǎo)可依據(jù)查勘軟件中不同省份、不同地市的工作量進(jìn)行項(xiàng)目人員的調(diào)配，為部門領(lǐng)導(dǎo)和項(xiàng)目管理者提供了人員管理的數(shù)據(jù)支撐，提升了人員復(fù)用度。

機(jī)器視覺建模，探索遠(yuǎn)程查勘

從勘察設(shè)計(jì)工作的角度來講，視覺SLAM遍歷一個(gè)室內(nèi)場景的特點(diǎn)，實(shí)際上與勘察記錄的工作異曲同工?？辈煸O(shè)計(jì)人員在勘察時(shí)，需要遍歷機(jī)房的每一個(gè)角落，利用相機(jī)、尺子等工具記錄設(shè)備的狀態(tài)、尺寸和位置。機(jī)器人在室內(nèi)自主導(dǎo)航時(shí)，室內(nèi)所有物體的位置、大小都將被機(jī)器人記錄，并可以通過三維重建進(jìn)行精確還原。機(jī)器人在自主導(dǎo)航時(shí)，可以根據(jù)需要，輸出室內(nèi)的三維模型，且與勘察設(shè)計(jì)人員繪制現(xiàn)場圖紙輸出結(jié)果一致。再進(jìn)一步結(jié)合BIM的應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)人員在機(jī)房的三維圖紙上，通過計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)工具選取三維新增設(shè)備擺放到相應(yīng)位置，接上線纜，圖紙就可以自動完成，工作量、材料量可以自動計(jì)算出來，這樣利用視覺SLAM就可以輔助完成室內(nèi)的自動勘察繪圖工作。目前，中通服設(shè)計(jì)院已經(jīng)開始從建筑板塊的室內(nèi)裝修領(lǐng)域向通信機(jī)房領(lǐng)域拓展，特別適用于高端數(shù)據(jù)中心機(jī)房的可視化總包實(shí)施和設(shè)計(jì)管理。

探索自動設(shè)計(jì)智能工具，縮短交付周期

機(jī)器學(xué)習(xí)算法，快速推導(dǎo)計(jì)算

以移動通信基站鐵塔設(shè)計(jì)為例，新建落地站設(shè)計(jì)時(shí)，按照傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路，待建設(shè)方和無線專業(yè)定好塔型后，土建設(shè)計(jì)人員根據(jù)地勘報(bào)告結(jié)合自己的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)確定基礎(chǔ)形式，再根據(jù)規(guī)范中相關(guān)條文及公式確定基礎(chǔ)尺寸，要想獲得最優(yōu)尺寸，還需要經(jīng)過多次試算。這種方式依賴于設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)且效率較低，還不一定能獲得最優(yōu)解。在這種情況下，企業(yè)迫切需要開發(fā)一款工具，能夠快速且準(zhǔn)確地提供最優(yōu)的解決方案。

現(xiàn)有各種設(shè)計(jì)工具如Morgain、世紀(jì)旗云、理正結(jié)構(gòu)工具箱等，各計(jì)算模塊之間相互獨(dú)立，不利于快速判斷最優(yōu)方案，因此，方案比選工具應(yīng)運(yùn)而生。此工具根據(jù)鐵塔集團(tuán)的標(biāo)準(zhǔn)塔圖集，針對常用的三種塔型（單管塔、三管塔、角鋼塔）編制快速計(jì)算軟件，軟件緊扣相關(guān)設(shè)計(jì)規(guī)范，利用VB語言在Excel中的運(yùn)用，對于不同基礎(chǔ)形式的計(jì)算，采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不斷優(yōu)化計(jì)算參數(shù)和算法，達(dá)到一鍵生成最優(yōu)基礎(chǔ)尺寸，提供計(jì)算書，及時(shí)呈現(xiàn)最優(yōu)造價(jià)及相應(yīng)的基礎(chǔ)形式。

BIM設(shè)計(jì)工具，構(gòu)建協(xié)同設(shè)計(jì)

在BIM的載體軟件revit中，員工充分利用BIM所具備的信息關(guān)聯(lián)性優(yōu)勢，所有建筑信息模型在被修改時(shí)可實(shí)現(xiàn)同步更新，避免出現(xiàn)大量人工反復(fù)修改工作；充分利用BIM所具備的可視化優(yōu)勢，可以很好地平衡各專業(yè)對接不暢等問題。此外，需要耗費(fèi)大量人工在PS上完成的手工填色工作在revit中可由軟件智能識別填色，快速且準(zhǔn)確，極大地提高了工作效率，施工圖出圖時(shí)間得以大幅縮短。目前，中通服設(shè)計(jì)院建筑板塊運(yùn)用BIM技術(shù)出施工圖，出圖速度更快、步驟更規(guī)范、條理更清晰，員工對BIM技術(shù)的運(yùn)用愈發(fā)成熟；利用AI豐富建筑設(shè)計(jì)工件質(zhì)量，開展包括基于案例的建筑設(shè)計(jì)、建筑風(fēng)格學(xué)習(xí)的模式識別和建筑風(fēng)格多樣性和復(fù)雜性的機(jī)器學(xué)習(xí)，利用遺傳算法對建筑設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。為降低算法的復(fù)雜性，中通服設(shè)計(jì)院還探索出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合遺傳算法的建筑優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，與傳統(tǒng)遺傳算法相比，該方法可以有效降低算法的迭代次數(shù)和運(yùn)算誤差。

“三化”融合服務(wù)，形成自主品牌

建筑行業(yè)的發(fā)展趨勢是綠色建筑、建筑工業(yè)化，目前我國已在綠色建筑方面成效顯著，但在建筑工業(yè)化方面即裝配式、工業(yè)化建筑起步較晚，產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展不健全。當(dāng)前，我國正在BIM等建筑工程信息化方面加快步伐，建筑設(shè)計(jì)的智能化、人工智能建筑開始萌芽，呈現(xiàn)出“三化”融合的趨勢?；诖耍型ǚO(shè)計(jì)院把“三化建筑”作為建筑設(shè)計(jì)服務(wù)管理升級的特色品牌，落實(shí)到智能化協(xié)同設(shè)計(jì)、質(zhì)量管理、品牌管理中。

推行設(shè)計(jì)智能化審核，優(yōu)化質(zhì)量管控

預(yù)設(shè)檢查細(xì)項(xiàng)，減少人工干預(yù)

設(shè)計(jì)院的質(zhì)量管理主要服務(wù)于項(xiàng)目的順利開展和回款、獲得客戶好評和市場長期的維系、獲得工程質(zhì)量監(jiān)督管理部門的認(rèn)可和抽查認(rèn)可。而目前的審核審定流程存在如下缺點(diǎn)：一是全過程多為人工完成，效率低且出錯概率大；二是標(biāo)準(zhǔn)不一，不同人員審核發(fā)現(xiàn)的問題不一致；三是缺乏有效的批量抽查手段。結(jié)合上述問題，中通服設(shè)計(jì)院專門開發(fā)了設(shè)計(jì)質(zhì)量管理系統(tǒng)，鑒于質(zhì)量管理體系龐大、功能點(diǎn)多，需要不斷擴(kuò)展開發(fā)，現(xiàn)階段初步完成如下功能：web化服務(wù)、標(biāo)準(zhǔn)爬蟲設(shè)計(jì)說明文本識別等。

數(shù)據(jù)智能匹配，問題迭代修正

擁有多年工作經(jīng)驗(yàn)成熟的審核人員或者責(zé)任心較強(qiáng)的審核人員效率較高，容易預(yù)判新設(shè)計(jì)差錯，從而發(fā)現(xiàn)審核問題，但若人才流動、崗位變化，就會出現(xiàn)以下現(xiàn)象：傳統(tǒng)的人工模式下，每位審核人員每個(gè)月要面對上百本不同的設(shè)計(jì)材料，數(shù)據(jù)量龐大，且審核人員本身也有設(shè)計(jì)任務(wù)，因此單靠人工審核每個(gè)設(shè)計(jì)文本中語句和數(shù)據(jù)已很難勝任。中通服設(shè)計(jì)院將設(shè)計(jì)文件進(jìn)行模塊化，每個(gè)模塊的內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)設(shè)，模塊之間的數(shù)據(jù)通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行自行校對，對出現(xiàn)差錯的問題進(jìn)行統(tǒng)一匯總，并反饋給所有員工進(jìn)行學(xué)習(xí)，使之有則改之，以迭代優(yōu)化設(shè)計(jì)，減少人為差錯。