作者丨周峰
编辑丨吧哩
图源丨受访者提供
建筑行业比农业还落后，这不是夸大其词。在麦肯锡2017年发布的中国行业数字化指数里，本地服务和酒店这两个行业，其中虽然诞生了互联网巨头美团和携程，但数字化水平甚至不如农业。建筑业的数字化水平如何？倒数第一。
这个行业本来是最早向数字化转型的先驱，起点可以追溯到上世纪80年代计算机辅助设计软件CAD的诞生。在随后30年里，CAD成了工业和建筑领域数字图纸的通用标准，迅速替代掉了设计师原本使用的尺规。
但进入21世纪后，建筑设计并没有跟随其他同时代数字化的行业，向云端与智能化发展。就在几年前，80后建筑师何宛余还在世界顶尖建筑所任职时，整个行业依然要消耗大量建筑师的时间和精力，来完成技术含量极少的基础工作，发挥创意的时间和空间反而成了奢侈品。
于是，毕业于荷兰贝尔格拉学院的她和校友杨小荻、硅谷工程师李春联合成立了小库科技，探索用人工智能和数字化技术，给建筑设计师们减负的方法。去年年底，公司完成第五轮融资，由SIG和五源资本领投数千万美元。
在世界顶级建筑事务所工作，
发现建筑行业“不浪漫”
创业之前，何宛余任职于大都会建筑事务所（OMA）。这家事务所由当代建筑大师雷姆·库哈斯创建，其在中国的代表作包括中央电视台总部大楼、深圳证券交易所。何宛余正是负责深圳证券交易所新大楼的项目建筑师。
不过站在全世界建筑设计行业的金字塔尖上，何宛余还是觉得这个行业不浪漫。
和大众认知不同，建筑设计并不是一个完全关乎于创意和灵感的行业。支撑起这个产业的大多是商业项目。相比之下，那些被人津津乐道，从城市天际线中脱颖而出的艺术品，在整个行业中的占比可能仅有1%。
作为一门生意，商业建筑注重经济性和实用价值，相关设计的核心工作更偏重于平衡预算和需求，寻找最佳解决方案。
举例来说，在地产开发商主导的商业建筑设计中，如何通过合理的空间布局，将地块的商业价值最大化，往往是核心诉求。在传统设计流程里，这样的工作被称为“强排”。建筑师将一系列复杂因素考虑在内，在图纸上反复试错和计算，给出合理的建筑排布方案。
不过，强排工作枯燥乏味，建筑师的时间和精力也大量消耗在了重复性的计算和劳动中。
如果项目时间紧张，整个团队都有可能投入到这一项工作上。而类似的事情不止强排一项。方案确定和执行的过程中，还包括了大量的验证、修改和优化。
何宛余来自四川，从小跟着父亲打游戏机、看科幻片，没有“女孩子样”，在工地里跑上跑下都不觉得辛苦。但这种严重消耗创造力的重复性工作给她留下了“难以磨灭”的印象：她所在的设计团队曾经因为开发商不满意强排结果，所有人都被迫放下其他工作，花了两周时间专做强排，才产出最终结果。
在她看来，在建筑设计过程中，很多环节本质上是涉及多种指标变量的数学运算，完全可以交给机器。
她的校友杨小荻也抱有类似的想法。与性格外向的何宛余不同，杨小荻性格沉稳内敛，擅长把想法转化成现实。两个性格互补的校友由此在人工智能变革建筑设计行业的方向上，联手展开了尝试。
培养“AI”设计师，
竞争对手至今仍难寻见
早在2010年，何宛余和杨小荻就在参与一个境外研究项目时，定制开发了一款半自动设计软件。设计师可以通过调节输入容积率、户型、限高等数据参数，生成不同的设计方案。
不过，这个软件并不成熟。由于算力和算法不足，当时所有的输入和输出都还需要人来判断和控制。同时，大数据、云计算和新的算法尚在襁褓之中，这个定制软件也只能用在单一项目中，没法作为通用工具使用。
2010年底，何宛余和杨小荻转换思路，改用机器生成的方案参加设计概念竞赛。这套方案得到了评委会主席的高度认可，成功中标深圳湾生态科技园项目。
在之后的几年中，两人一边投入到深圳湾生态科技园的项目建设，一边不断打磨改进原有的软件系统。
在这期间，大数据和云计算技术因为移动互联网的兴起迅速成熟，人工智能技术也基于深度学习算法的发展取得了巨大突破。到2016年，软件终于改进到了一个相对满意的状态。
与此同时，此前用算法设计方案的深圳湾生态科技园二期竣工。两位建筑师由此更加坚定了创业的信心，正式转型投入到小库科技的创办中，并经朋友介绍，从美国邀请了当时就职于谷歌的李春作为技术合伙人加入。
到今天，小库科技的基础产品已经完成了商业化，面向建筑产业设计环节的方案生产和决策管理功能也均已整合到了平台上。
目前，万科、金茂、香港置地、K11等头部地产企业都已经成为了小库科技的客户。除此之外，数百家建筑设计企业和部分地方政府的规划、住建部门也在利用小库科技的产品进行住宅、商业综合体、产业园区的规划和设计。
业务能够迅速开展，一方面和创始团队在业内积累资源有关，但更重要的原因是公司进入的领域完全是一片空白。即便到了今天，小库科技在市场上仍然难以见到真正的竞争对手。
从底层逻辑改变行业，
人与机器协作改变建筑未来
实际上，建筑行业的数字化变革一直没有停步。CAD技术普及后，建筑信息模型（Building Information Modeling，以下简称BIM）正在成为下一代建筑图纸标准。小库科技平台自身也是这一技术潮流中的一员。
相比只能展示2D平面图形的CAD，BIM可以通过数据建立起整个建筑的3D模型，并且将所有的建筑信息和工程数据包含在内。建筑的外观、结构、光照，甚至不同季节的能源消耗都能在BIM上直观地展示出来。
类似的技术在智能制造行业中也有运用，被称为数字孪生。凭借数字模型，建筑师可以在虚拟的建筑上充分地调整修改，提前消除施工环节可能出现的问题，提高施工效率。
国内已有应用主要聚焦于解决通过CAD图纸生成3D数字模型的问题。而建模完成后，BIM的核心——数据仍然需要通过大量的人力来审核和标注。
对于仍在快速发展的中国建筑市场来说，数据标注给建筑设计行业带来的工作量过于庞大。同时由于施工各个环节对信息化技术的掌握能力不同，项目中的沟通成本也难以把控。
何宛余向创业邦介绍，建筑行业智能化所面临的掣肘，仍和底层逻辑有关。无论是CAD还是BIM，都是基于图形逻辑，并未跳脱出传统尺规作图思维。“我们一开始就明确要做自己的格式。”她表示，希望跨越现有数字化方案，给行业带来新的逻辑。
新的逻辑是数据。建筑师以设计要素量化成的数据作为语言，告诉机器需要怎样的方案，之后再从AI生成的海量可能性中优选。换句话说，绘图建模这样的基础工作，被完全“外包”给了AI。虽然实现逻辑不同，但最终却能达到相似的结果。对于行业而言，这是解决问题的另一种可能。
同样是前文提到的强排，在小库科技的平台上，建筑师只需上传需求数据，便可以通过大数据分析和AI得出上万种可行的设计方案。建筑师从中选取时也无需费力，只要确定设计取向即可。从录入需求到生成PPT，原本耗时一两周才能搞定的工作，被机器压缩到了数分钟。
不过在何宛余看来，目前的小库科技刚刚走完三分之一的发展路程。她告诉创业邦，建筑师会参与进一栋建筑生命周期的所有流程，设计和建造只是其中的前期工作。
她向创业邦介绍，除了面向设计行业的智能设计云平台外，公司还上线了针对开发商的地产管理平台“库晓”，同时也正在研发针对政府的智能审图工具，以期逐步深入建筑生产的全生命周期。而业务扩展的主线，仍然是人工智能技术在这些领域中的运用。
何宛余坦言，将人工智能结合进建筑行业，和她自小喜爱科幻有关。经典科幻大师们在作品中对人与机器如何相处早有探讨。
这其中有亚瑟·克拉克笔下因绝对理性而将人类置于危险当中的计算机哈尔9000；有菲利普·K·迪克所描绘的充分融入社会的方方面面的仿生人；也有艾萨克·阿西莫夫的机器人三原则所呈现的人与机器的相处关系。
在她看来，友善、高效，持续优化的人机协作，是推动建筑学继续发展的关键。“我们希望AI能够协助建筑师完成重复、枯燥的工作。人可以更多地去把控和运筹决策。”