对话·榜样｜张英楠：将建筑人工智能作为终身奋斗的职业理想

答：大家好，我是张英楠，来自上海建工四建集团，现任四建集团工程研究院新技术研究中心副主任、建筑人工智能研究室主任，目前主要从事建筑人工智能等智能建造研究与数字化转型相关工作。有幸荣获了上海市青年五四奖章个人、上海建工工匠等荣誉称号。

答：我博士毕业于沈世钊院士带领的哈尔滨工业大学空间结构研究中心，师从范峰教授、支旭东教授，老师们都是钢结构领域的权威专家，在这期间，我在钢结构专业知识方面汲取了很多养分，也希望毕业后能利用自己的所学所得支撑工程项目建设，努力成为一名优秀的项目建设者。转折点来自于入职后参建的第一个工程项目“中国银联业务运营中心”，当时项目上的一部人货梯附墙安装，由于场地布置受限，导致附墙距离超常规，需要在短时间内确定超长附墙的设计方案。时间紧迫，我意识到传统设计方法很难完成任务，便尝试着利用BP神经网络与模糊目标优化算法，编写了一套自适应有限元分析程序，完成了整体附墙结构的方案设计。这次工作经历让我对人工智能在施工领域中的应用产生了极大兴趣，也开始萌生了专门从事建筑人工智能相关工作的想法，并沿着这条道路一直走到了现在。

答：我个人理解，建筑人工智能主要有两层含义，宏观层面上，建筑人工智能是以提高工程质量、提升作业效率、保证施工安全、实现绿色低碳为目标，利用多源人工智能技术，赋能建筑工程全生命周期建造的应用技术，这是以目标、结果为导向而言的；微观层面上，建筑人工智能是建筑知识与人工智能双轮驱动的融合技术，建筑知识既包括土力学、钢结构设计原理、建筑结构荷载等工程技术与行业规范，也涵盖CAD制图、基坑支护、混凝土浇筑等工艺流程与建筑场景，这是以技术形式为主体而言的。无论哪种解释，有一点是不变的，我们所做的建筑人工智能是建筑+人工智能，而不是人工智能+建筑，建筑永远是核心，数字产业化与产业数字化要协同发展。我们也希望通过不断努力，将建筑人工智能打造成为赋能工程建设、变革产业模式、扩大市场业态的有力工具。

答：今年，我们团队在建筑施工方面的主要成果可以概括为五个方面，施工监测、施工仿真、方案生成、图纸绘制与仓储管理。施工监测方面，迭代开发了适用于施工现场的视觉AI变形监测系统，解决了悬挑结构、悬挂结构、异形结构等复杂施工变形监测难的问题；施工仿真方面，开发了分级逆向建模与异形截面生成插件，与传统做法相比，效率提高了5倍以上；方案生成方面，开发了施工方案智能生成云平台，自动完成了张江试验室研发大楼等项目方案共200余本；图纸绘制方面，开发了包括洞口防护、承台编号、盘扣脚手在内的一系列自动绘图CAD插件，一键自动生成施工方案CAD图纸；仓储管理方面，开发了集装箱租赁周转AI管理系统，已正式应用于四建集团6600个集装箱租赁周转的日常管理工作中。

答：截至目前，我们共研发了30余项建筑人工智能产品，按产品类别分，有小程序、APP、平台、插件、传感器、检测设备等，但让我印象最深刻，也是最难忘的还是第一款产品“钢筋/钢管云点数”小程序。现在图像识别算法已经不再是新鲜事，但在几年前，深度学习与计算机视觉融合还是人工智能领域的热点方向，这也从侧面反映出人工智能技术更新迭代的速度之快。当时，我刚刚调回到工程研究院从事科研工作，这也算是我在建筑人工智能方向上的第一次尝试，所以内心急迫有成果呈现。当时尚未组建团队，自己独自一人，白天到各个项目部拍摄训练图像，晚上时常通宵盯着电脑屏幕，及时观察模型训练结果。这样的日子我坚持了整整5个月，幸运的是，最终形成了云点数产品。截至目前，累计注册用户已达1.6万人，累计点数已达2000万根。这段经历让我备受鼓舞的同时，也让我意识到了团队建设的重要性。

答：结合我的本职工作，工匠精神代表着执着专注、精益求精、一丝不苟、追求卓越的践行态度，我也将建筑人工智能作为自己终身为之奋斗的职业理想，在挖掘建筑人工智能场景时，勇于创新；在打造建筑人工智能产品时，追求极致；在攻克建筑人工智能难题时，无所畏惧；在面临失败与挑战时，坚定信念。工匠创新工作室的成立，对于我个人而言，我倍感荣幸，特别要感谢集团给予的平台、领导给予的信任、同事给予的支持、朋友给予的关心、家人给予的理解，在上海建工这样温暖、团结的大家庭中从事自己喜欢的工作，能有这样的宝贵机会，我始终心怀感恩，这份荣誉不仅属于我们团队，也属于共同参与到建筑人工智能研究工作中的数百名项目一线同事，没有大家多年的工程经验、在百忙之中提供的测试场地、实实在在的意见想法，就不会有成熟的建筑人工智能产品出现；对于整个团队而言，这既是对我们过去工作的肯定，也是对我们未来工作的激励，希望通过工作室的建设发展，持续深化“两条线+三阶段”的团队工作制度，在施工质量验收、施工安全管控等主营业务领域与历史建筑保护修缮等新兴业务领域持续发力，积极拓展新商业模式，不断探索新业态与新市场，为集团培养一批建筑人工智能专业技术人才。

答：从历史上看，绝大多数行业与企业的数字化转型都需要经历漫长的痛苦期，理想很美好，但现实困难重重。数字化转型是个很大的概念，每个人都有自己的诠释和理解，看到这个问题，我首先想到的回答是两个标准尚未形成。一个是数据标准，这个大家都很熟悉，现在有很多数据标准化技术可以打破数据孤岛，形成部分数据通道，但是仍难以贯通业务全过程，不同数据格式的转化与融合也存在很大困难，数据清洗、数据蒸馏技术仍有待迭代；另一个是决策标准，这在很大程度上不是技术问题，而是生产模式问题，如何形成人机协同模式下的决策标准，是大家一直在探讨的热门话题，也是一项很难的工作，需要改变传统的生产模式。诸如最近火热的大模型技术，即使是千亿级甚至万亿级参数，也无法避免“谣言机制”，难以保证结果的准确率与可信度，这是神经网络底层的数学逻辑决定的。当我们有了数据标准与决策标准，数字化转型的这个数学模型就有了合理、科学的建立依据。从另一个角度讲，我们需要在运用数字化技术时扬长避短，用数字化技术的矛去攻克工程建设难题的盾，也需要在市场环境中求同存异，通力合作，共谋发展。

答：我想从两个并存谈下个人的理解。一是机遇与挑战并存，机遇在于人工智能为建筑业新业态、新市场、新模式的拓展提供了更多可能，挑战在于如何寻找科学的人工智能应用范式，推动产业升级与模式变革；二是创新与应用并存，创新在于人工智能为建筑业数字化转型提供了有力工具，应用在于要瞄准工地现场，下沉项目一线，打造一系列“通用、实用、好用”的建筑人工智能产品。在过程中，要想得远、稳得住，让建筑人工智能逐步成为打破制约发展瓶颈问题的重要手段，为集团深化产业工人队伍建设改革注入创新活力，为集团提升产业工人队伍建设水平作出更大贡献。