Lima trend pembangunan utama dalam industri AEC/O pada 2024
AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan /Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan.
Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang sentiasa berubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi.
Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas.
Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, kilang pintar dan automasi, transformasi digital dan kerjasama serta pembangunan mampan dan langkah-langkah perlindungan alam sekitar, pasaran global dan pelbagai keperluan.
1. Kecerdasan Buatan
Walaupun penyepaduan kecerdasan buatan (AI) ke dalam kitaran hayat reka bentuk, pembinaan dan operasi setakat ini merupakan trend terbesar, AI akan menyediakan penyelesaian kepada cabaran kuasa yang telah lama wujud dan membantu menarik perhatian teknologi A generasi baharu bakat aliran kerja.
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, orang ramai telah meramalkan bahawa kecerdasan buatan akan menjadi pengubah permainan, tetapi ramalan ini tidak akan mula menjadi kenyataan sehingga 2024 apabila alat dan keupayaan kecerdasan buatan baharu dilaksanakan.
Dalam fasa reka bentuk, kecerdasan buatan akan memperkemas aliran kerja, membantu dalam membuat keputusan yang kompleks dan meningkatkan proses kreatif. Alat yang menggunakan kecerdasan buatan generatif (GenAI) akan membantu arkitek dan jurutera dalam mengoptimumkan reka bentuk untuk kecekapan dan kemampanan yang lebih baik. Alat ini juga menyediakan model ramalan untuk hasil projek yang lebih baik dan mengurangkan tugas manual dan memakan masa. Ini akan membantu pereka bentuk menggunakan masa dan sumber mereka dengan lebih baik, membolehkan mereka menumpukan pada tugas yang lebih kreatif.
Semasa pembinaan, impak AI akan meluas kepada pengurusan logistik, mengawasi kawalan kualiti dan mengautomasikan tugas. Ini akan membantu mengurangkan kekurangan buruh, meningkatkan keselamatan dan memastikan pematuhan dengan rancangan, meminimumkan kesilapan dan kelewatan.
Dalam fasa operasi, kecerdasan buatan akan meningkatkan pengurusan pembinaan dengan ketara. Ia akan menganalisis data kecekapan tenaga, meramalkan keperluan penyelenggaraan dan mengoptimumkan pengurusan kemudahan untuk memastikan bangunan mampan dan berfungsi sepanjang kitaran hayatnya.
Tahun ini, alatan kecerdasan buatan juga akan memacu pembangunan teknologi automasi, dengan aplikasi meliputi keseluruhan kitaran hayat bangunan. Teknologi berkuasa bukan sahaja akan meningkatkan kecekapan dan ketepatan dalam fasa ini, tetapi juga akan membuka ruang baharu untuk inovasi, mengukuhkan kedudukannya sebagai tulang belakang amalan AEC/O masa hadapan.
2. Pembinaan dan Operasi Mampan
Memandangkan tekanan untuk menyahkarbon terus berkembang, alatan digital akan memacu lagi peralihan industri AEC/O ke arah pembinaan mampan pada tahun 2024.
Amalan lestari lanjutan akan merangkumi penggunaan teknologi bangunan pintar dan mengutamakan penggunaan bahan mesra alam, disokong oleh pemodelan dan pengurusan digital.
Sistem pintar akan semakin menggunakan kecerdasan buatan dan penderia untuk mengoptimumkan penggunaan tenaga dan mengurus iklim bangunan, manakala platform berasaskan awan akan membantu memantau sumber seperti air.
Selain itu, penggunaan bahan mesra alam yang digabungkan dengan perisian BIM akan membolehkan perancangan yang lebih tepat dan kecekapan sumber. Kaedah pembinaan moden seperti prefabrikasi juga akan memainkan peranan penting dalam mengurangkan sisa dan pelepasan, menyelaraskan proses pembinaan dengan matlamat kelestarian.
3 Kembar Digital Lanjutan
Tahun ini, kembar digital akan menjadi lebih daripada sekadar perwakilan; Pengalaman AR/VR digabungkan.
Dengan menyediakan analisis masa nyata dan cerapan ramalan, kembar digital dipacu data akan membolehkan simulasi lanjutan prestasi bangunan dan pengurusan kitaran hayat, meningkatkan kemampanan dan kecekapan dengan ketara.
Gabungan kembar digital dengan AR dan VR juga akan mentakrifkan semula penglibatan pihak berkepentingan. Dalam ruang yang mengasyikkan ini, pasukan projek boleh berinteraksi dengan struktur kompleks dalam masa nyata, meningkatkan ulasan reka bentuk, pembentangan pelanggan dan membuat keputusan secara kolaboratif. Kembar digital berfungsi sebagai asas untuk persekitaran maya ini, menonjolkan kepentingan mereka yang semakin meningkat.
Selain itu, apabila rancangan bandar pintar maju, kembar digital akan menjadi teras visualisasi infrastruktur bandar, pemantauan sistem bandar dan perancangan pembangunan masa depan. Ia akan membolehkan aliran maklumat yang lancar antara dunia fizikal dan digital, memacu inovasi dalam pengurusan bandar dan pembangunan mampan.
4. Tingkatkan kerjasama
Teknologi awan, realiti tambahan (AR) dan realiti maya (VR) akan merevolusikan cara kami bekerjasama dalam industri AEC/O. Awan telah membolehkan perkongsian lancar dan pengurusan data projek, memudahkan kerjasama masa nyata tanpa mengira sempadan geografi.
Pada tahun akan datang, awan akan dipertingkatkan lagi apabila platform baharu dan cara kerja baharu dibangunkan. Ini akan melengkapkan teknologi AR dan VR, membolehkan pihak berkepentingan terlibat dengan model projek dengan cara yang lebih interaktif dan intuitif, meningkatkan pemahaman dan membuat keputusan.
Terima kasih kepada kemajuan dalam perkakasan VR dan AR serta teknologi grafik, teknologi ini akan mengalami pertumbuhan yang ketara. Dalam industri AEC/O, VR meletakkan semula dirinya sebagai alat reka bentuk dan kejuruteraan yang penting.
Gabungannya dengan kecerdasan buatan akan menyediakan persekitaran yang lebih interaktif dan realistik, yang penting untuk mensimulasikan senario sebenar dan membolehkan latihan jauh bangunan baharu. Gabungan ini amat penting untuk industri AEC kerana ia berpotensi untuk merevolusikan reka bentuk, perancangan dan kerjasama.
Digabungkan, teknologi ini bukan sahaja memudahkan kerjasama tetapi juga membuka ruang baharu untuk pembangunan projek yang kreatif dan cekap.
5. Kebolehoperasian Didorong Ketersambungan
Sudah tentu, apabila teknologi ini semakin saling berkaitan, isu kebolehoperasian menjadi punca kepada aliran ini. Tahun ini, industri AEC/O akan mencapai tahap kebolehoperasian yang baharu, sebahagiannya hasil daripada kemajuan dalam membina teknologi pemodelan maklumat (BIM).
Gabungan BIM dengan kembar digital, AI, penderia IoT dan pengkomputeran awan menjanjikan untuk meningkatkan kerjasama dan pengurusan data dengan ketara.
Peningkatan kesambungan akan membolehkan pasukan projek membawa semua data pembinaan ke satu tempat untuk membuat keputusan yang lebih termaklum dan menyampaikan projek dengan cekap. Lebih banyak perkembangan dijangka pada tahun hadapan melalui peningkatan kesalingoperasian antara penyelesaian.
Merangkul masa depan
Pada 2024, industri AEC/O akan membawa gelombang kemajuan yang transformatif. Daripada penyepaduan kecerdasan buatan pada semua peringkat kepada penggunaan meluas amalan mampan, industri sedang bersedia untuk masa depan yang lebih cekap, kolaboratif dan inovatif.
Kebangkitan kembar digital, kebolehoperasian yang dipertingkatkan dan peningkatan penggunaan teknologi automasi akan mentakrifkan semula cara projek diurus dan dilaksanakan dalam industri. Ditambah dengan kaedah kerjasama yang berkembang dan pengembangan aplikasi AR/VR, trend ini bersama-sama melukis industri yang berada di barisan hadapan dalam inovasi teknologi, bersedia untuk menangani cabaran yang ditimbulkan oleh landskap global yang berkembang pesat.
Atas ialah kandungan terperinci Lima trend pembangunan utama dalam industri AEC/O pada 2024. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
