智慧工地上的阿里云数字设计

为什么是工地？

此时的笔者，站在阿里云EFC的落地窗前，目力所及的城市，只由两部分构成：高耸的楼宇，和楼宇间的工地。

为什么是工地？

因为如果建筑里有城市的现在，那工地里有城市的未来；

过去数十年，让整个中国变成一个大工地，而现在这个大工地，正一步步完成数字化转型。

工地的数字化，是产业数字化转型的重要一环，这一环所联结上的，是数十年的高速发展中粗放的建筑开发模式带来的诸多问题：工地安全事故、建筑质量问题、管理信息化缺失等等。而物联网的硬件基底、云计算的弹性资源、人工智能的智慧技术相结合下，正孕育着新一代的智慧化工地信息管理解决方案。

阿里云智慧工地AI服务平台，便是阿里云A组空间智能面向在建工地的一款智慧施工和验收的产品，结合视觉、语音、文字等AI技术，对项目现场采集到的传感器数据进实时分析和预警，智慧度量施工品质、智能识别项目进度、多维数据评估工地风险等级，让工地少出事，管理更轻松。

设计上，我们结合阿里云AI LAB（阿里云人工智能实验室）的BIM模型智能生成技术，以及阿里云设计中心自研的GDS WebGL图形技术，实现了实时、三维、全景的数字工地可视化，为智慧工地产品赋予了更震撼的视效和更高效的信息展示。

这时，熟悉可视化设计领域的朋友会说了，这不就是个大屏吗？

是的，你可以说这就是个大屏。

但在阿里云设计中心GDS的能力加持下，我们既达到了高定制项目级大屏的视效效果，却也保留了浏览器端的高性能渲染和高复用性，从而形成和同类产品的代差优势。

什么是GDS？全称Generative Design Studios，取意生成式设计。它是一个 WebGL图形技术基础能力，是由阿里云设计中心自研的一个JS代码库，可高效复用与迭代于多种实时计算的特效。它用算法思维去做设计，专注在解决渲染层的图形技术与视觉效果问题，通过参数、配置接口化去反应设计、逻辑、功能之间的响应关系，对基于WebGL的图形开发做中台能力支撑。

简单的说，GDS生成的3D场景：

它不是那种建模一星期渲染三小时、在专业的一体化软硬件下勉强达到30帧/秒的“游戏级”大屏；

它是那种建筑BIM模型智能生成、大屏级视效实时渲染、同时在消费级电脑上流畅运行60帧/秒的“产品级”大屏；

而为了达到这一点，我们做了三件事情：

从智能生成的BIM模型，到高性能的glTF模型

传统的建筑模型生产严重依赖人工建模，高成本且难以规模化。而BIM建筑信息模型（Building Information Modeling），通过人工智能与计算机算法将CAD施工文件进行解析，并智能生成1:1高还原度的3D建筑模型，为智慧城市等创新与数字管理产品提供更智能的模型来源。

在智慧工地中我们率先使用阿里云AI LAB的BIM技术生成工地的主楼宇模型。

同时，由于智慧工地的客户端最终是一款在浏览器里运行的SaaS级产品，3D可视化部分全部由WebGL技术实现的实时渲染（Real-time Rendering）。在浏览器端，为了出色性能表现，需要专业的设计手段对于模型的Mesh（3D多边形面体），Vertices（节点）以及Faces（面数）进行极高要求的优化与减面，才能使产品能够高性能地应对庞大的3D场景实时渲染，并达到生产标准。

实时渲染是指屏幕上呈现的图形是一直在不断计算，100%通过代码成像，它能达到60帧/秒代表性能卓越与流畅。实时渲染的动画并非3D软件渲染输出的视频动画，因为它是通过代码在实时运行，所以对于参数化、动态生成、样式切换、互动事件与操控绑定，以及联动实时数据方面有着视频动画不可替代的优势与价值；

实时渲染，每一个模型的节点都会牵涉到性能。我们亦使用Blender 3D软件进行BIM模型的进一步优化，以及对于UV、贴图等3D开发的前期设计工作进行处理。最终模型质量优化率达到95%+，产出WebGL开发渲染所需的高性能 glTF（Graphics Library Transmission Format）模型。

— 智慧工地通过GDS生成的3D场景线框与高性能表现的低面节点数

三维地理场景自动化代码生成

要搭建一个真实的工地场景，只有主施工楼宇模型还不够，还需要还原工地周边的城市场景，让空间更加真实和立体。通过GDS的内置能力，除智慧工地的施工楼宇模型之外，周边所有地理和城市场景，都是100%通过代码直接生成的。简单来说，整个城市的三维建筑，不再依赖于人工建模与贴图，通过图形的计算，就能把3D场景、样式用代码生成出来，这大大提高了生产力。

— GDS 全参数化100%代码生成的城市楼宇元件与地形元件，实现去人工、零手工模型贴图

传统的大屏工作流中，真实的城市环境生成，强依赖于城市GIS地图卫星数据，这有着很高的采购和接入门槛。而在GDS的图形能力中，我们需要的只是一张简单的公共地图图片：施工中的工地是没有GIS地图卫星数据来源的，我们从公共数据（e.g 高德地图）获取到工地的片区图，用设计工具勾勒出地理位置概貌，将其转换为SVG色块，再通过GDS的解析脚本算法，把SVG形状换算为3D空间的相对位置坐标，用于3D场景的几何生成。

— GDS解析地理场景，把SVG点位换算为3D生成所需的分层几何数据

— GDS解析不同数据，对应生成不同3D场景。无需人工建模、大量提效

在消费级电脑上实时渲染大屏级视效

所有人都喜欢酷炫的视效，但酷炫的视效总是需要价格不菲的硬件支撑。在智慧工地项目中，同样基于GDS针对城市场景的高度优化和高性能，代码生成的大屏级的视觉效果得以实时运行在更多更广泛的设备平台上。

在设计智慧工地的可视化中，为了达到更好的视觉特效，我们所有的材质都来自GDS的多种Shader（图形着色器），包括实时计算的环境映射模拟（HDRI Refelection）、车流道路模拟、根据深度计算的漫反射阴影（Depth-based Soft Shadow）、SSAO、极光聚焦特效和进度指示器等等，通过自研的Shader等技术方式，最大化与最灵活的达到理想的设计效果。

— 实时数据联动施工进度演示

代码生成的设计，原生也让我们有了更多设计上的可能性，比如：参数化样式可秒级切换；

智慧工地可视化原生集成了参数化配置，且拥有极高的复用性与易于迭代。目前GDS提供了数套不同风格的样式配置预设，在样板间中我们可以看到整个3D场景的风格无缝切换在秒级速度中智能完成。利用参数化风格的原理，我们也可以联动实时数据，零成本、智能地实现深色、浅色、日夜的不同风格切换。

除了基础的建筑模型展示之外，还有诸多业务信息也要进行可视化呈现，例如施工进度、施工现场传感器状态、天气信息、报警信息等。这些数据并不是生硬地以二维图表传统的数字呈现，而是通过不同视效的表达融合在三维场景中。这样一个基于“真实业务场景”的三维工地，才是一个与现实同步运转，实现视觉表达、数据流转和人机互动统一的数字平行世界。

基于传感器数据的计算机视觉智能识别是智慧工地产品的核心能力，我们通过上文提到的GDS地理位置解析与计算，可以映射出施工现场传感器设备的相对坐标，实现在可视化中联动设备的挂载。结合阿里巴巴达摩院的视觉智能识别等多重技术能力，工地中每一个传感器设备的状态，报警等信息都可以在三维场景里一键点击获取。

— 传感器设备在3D场景中通过坐标换算进行挂载

THE SMART

CONSTRUCTION SITE

BY ALIBABA CLOUD

TECHNOLOGY

— 阿里云智慧工地样板间演示

如果说以上还更多是视觉和技术的展示，那接下来的问题是：

我们为什么从设计出发，却要不断突破边界，去追求技术、性能和设计表达上的极限平衡呢？

因为海和山就在那里。

〇 海是蓝海。

2018年，我国智慧工地行业市场规模就达到99.1亿元，同比增长24.03%；与此同时，全国95%以上的工地仍处于原始状态。粗略估算，国内整个智慧工地市场规模容量可达上千亿元。

市场的规模只是一部分，建筑业的务工人员，数以亿计。国务院安委办通报显示，建筑业事故总量已连续9年排在工矿商贸事故第一位，事故起数和死亡人数自2016年起连续“双上升”。解决工地数字化的问题，也是在解决施工安全和施工质量的问题。

〇山是高山。

智慧工地的普及，难点之一是效率。市场中常规的智慧工地产品往往以定制化项目的形式进行交付，每覆盖一个新的工地场景，都需要针对性的从头进行三维场景的设计和搭建，时间和人力成本巨大。

而智慧工地借助BIM模型自动生成及GDS的代码生成能力，最大程度节约了人工环节的耗时。参数化配置的视觉样式，也能无缝在任何一个项目中使用。

目前阿里云A组空间智能智慧工地AI服务平台已经成功落地阿里内外多个项目，并被10家以上智慧工地集成服务商集成，正面向全国各地的工地进行全面应用，驱动传统行业数智化。我们希望设计能力的植入，能为行业提供一套标准化的三维场景搭建方案，缩短项目开发时间，保证高复用性，并借助生态伙伴的力量，真正实现规模化的智慧工地产品。

所以，为什么是工地？

仔细看，那一片片智慧工地中的，是襁褓中的智慧城市。

原文地址：阿里云设计中心（公众号）

作者：阿里云设计中心

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