智能建造的DIKW思路

UCL360所获得的原始点云，就属于最原始的数据。未经训练的人是很难从原始数据之中直接看出有用的信息，计算机也无法直接理解原始点云的意义，所以要经过我们的逆向建模和虚拟测量生成等高线图和等高线爆点，得到更加结构化的信息。

再进一步，我们又通过语义匹配将逆向模型与正向设计的CAD图纸之间建立了一对一的构件匹配关系，形成了一个更加复杂的模型，这样让多次测量结果就可以通过同一CAD图纸关联起来，为所有测量结果建立一个更加直观的时空索引，从而实现更复杂的爆点消项功能。这就是知识。

到这里，我们已经形成了一个几何上完美的爆点测量和消项判断。但是，在测量机器人成为新的实测实量标准之前，还需要兼顾人工靠尺的传统方法进行校验和整改，所以我们又对最初的等高线爆点做了改良，加了米子下尺等更容易被人工校验的衍生信息，才算最终能够让人做出整改的业务决策，形成智慧。

从DIKW到建筑数字化

把盎锐设计数字化测量机器人系统的思路推而广之，放到一般的数字化系统的设计方法来看，任何数字化系统一定是要能够通过IoT或者人工来采集数据或者信息，根据一个或多个模型，在数据和信息之间建立、发现或者推理出某种新的数据或关联关系，以产生新的模型化的知识，然后让人根据实际情况做出最终的业务决策。

如果概括为一个公式的话，会是这样：

数据驱动的数字化系统=数据/信息的采集+处理+决策

一个数字化系统的演进则是由于发现了新的数据采集方式，比如由人工录入改为IoT自动化采集，或者运用了新的数据类型，或者发现了更高效的处理方法，比如由人工判断改为AI，或者可以推理出更多或者不同的数据和关系的新模型，从而改变了决策的依据或者流程。

这都是在建筑信息化、数字化领域正在发生的。BIM技术，测量机器人，装配式，施工机器人，不断的有新的技术产生新的数据，有新的理论产生新的模型和新的业务流程，一切都在飞速变化。我们也正处在一个建筑数字化的百年未有之大变局，没有国外先进经验的参照，唯有自己成为先驱。

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