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张小明 2026/1/11 12:15:16
云南省网站开发公司,桥的设计网站建设,济南做网站的公司,商会联盟网站建设方案来源#xff1a;21世纪经济报道 记者#xff1a;孔海丽全球基础设施行业走到了变革的十字路口。一边是预计到2025年将达到10万亿美元的全球建设支出热潮#xff0c;另一边是#xff0c;行业生产率数十年来几乎没有改善。人工智能#xff08;AI#xff09;在各个行业都普…来源21世纪经济报道 记者孔海丽全球基础设施行业走到了变革的十字路口。一边是预计到2025年将达到10万亿美元的全球建设支出热潮另一边是行业生产率数十年来几乎没有改善。人工智能AI在各个行业都普遍被视为破解困局的“关键契机”。“要真正弥合全球基础设施的供需鸿沟我们需要一次生产力的飞跃式变革那就是人工智能。”Bentley软件首席执行官康岷思Nicholas Cumins在接受21世纪经济报道等记者采访时指出AI正在提升全球基础设施行业的效率也在改变工作方式其应用场景越来越多样几乎贯穿了设计、施工、运维的每一个阶段节省了时间优化了决策与成果实现了过去无法达到的效果。但与消费互联网领域不同AI在基础设施领域的融合相对艰巨。电商推荐商品的失误无伤大雅但桥梁设计的AI模型如果出现偏差代价会是巨大的。信任、数据、安全、人才……每一道都是基建行业拥抱AI要跨过的坎。要让AI的建议真正有用必须建立在真实的工程与环境数据之上。康岷思解释说“基础设施工程师从事的是富有创造性的工作但容不得半点误差且责任重大。正因如此基础设施人工智能必须立足于现实世界环境。”基础设施建设领域必须打磨“可信AI”以实现AI赋能人类工程师提升工程生产力并在项目与资产全生命周期彻底变革工作流程。AI成为必选项一项由Bentley联合国际律师事务所Pinsent Masons、工程咨询公司Mott MacDonald等机构进行的全球调研显示约一半的基础设施领域受访者已在试点或实施AI并计划将其推广至全组织。约三分之一的机构预测三年内AI将应用于其超过一半的设计与工程项目。这股趋势的背后是行业对提升效率、管理风险的迫切需求。AI的价值在于它能自动化复杂任务、优化决策流程并推动数据驱动的工作方式。康岷思举了两个例子一家中国的工程公司将AI算法与无人机巡检、实时传感数据和工程模型结合构建了智能预警系统使变电站的运行效率提升超过60%在土耳其工程师们利用AI将原本需要五年的开发周期压缩到一年成本降低超过75%为地热能源开发设定了全新的速度与精度基准。这些案例展示了AI正在接管过去复杂低效、无法扩展的任务并实现60%至80%的效率提升。“并且这只是开始。”康岷思强调。这一战略具体体现在从设计到运维的各个环节。具体来看AI会全面融入Bentley产品组合。新一代以数据为中心的应用均配备Bentley Copilot这是一个具备上下文感知的AI助手能够引导用户操作、调用相关文档甚至直接修改模型。目前限量开放使用的OpenSite是土木场地设计工程软件可以在确保精度的前提下帮助项目交付速度提升10倍。据VHB公司基于模型设计负责人Brianne Belschner反馈“OpenSite让我们能更快找到更优答案成为更好的工程师”将在今年11月进入早期访问的Open Utilities Substation支持多设计师实时协同建模减少施工过程中的错误和返工将在12月启动试用的SYNCHRO重构4D施工管理通过转向以数据为中心的工作流简化施工规划与协调流程 集成Cesium地理空间引擎并借助AI快速探索施工序列生成效率更高的可操作结果。另外AI功能也将陆续应用于Bentley现有的工程设计软件。该公司计划2025年11月为Open Roads、Open Rail设计软件加入一款可自动生成图纸标注的AI智能体2026年初集成Bentley CopilotProjectWise协同平台预计引入AI搜索功能用户可以无需打开文件就获取项目摘要。在中国市场Bentley还联合创新奇智推出了首款基于多模态工业大模型的生成式AI设计产品——iPIDIntelligent Process Piping and Instrument Diagram。iPID可以借助AI将静态的图纸生成为智能化的管线与仪表图测算可将工作效率提升10倍以上。不过基础设施领域的AI对可信度要求极高精确性完全不可妥协。康岷思强调Bentley的AI战略核心是“可信AI”并非通用大模型而是根植于基建场景的专业智能。在这些产品的底层Bentley用来训练AI模型的数据取自真实的项目数据、地理信息数据、企业自身历史数据以及工程数据。但同时这些数据的取得都是经过企业授权的。基建AI的三重挑战尽管前景广阔但AI与基础设施领域的融合被普遍认为是难度最高的挑战之一。这源于该行业固有的复杂性项目周期长、参与方众多、数据格式繁杂、对安全性和精确性要求极高且每个项目都具有独特性。数据孤岛是首当其冲的难题。基建项目涉及设计、施工、运营等多阶段数据分散在CAD图纸、GIS系统、物联网传感器等不同载体中甚至同一项目的不同专业团队都在用封闭软件。解决方案在于开放、统一的数据基座。中国宝武钢铁集团重点技术创新项目技术负责人介绍Bentley的优势在于“兼容贯通”其系列软件搭建三维数字化模型的同时还能接受不同软件产品的模型进行统一组装并且支持完整的数据流转。“运用Bentley的轻量化、数模分离等技术可以将我们的数据标准关联起来打破数据孤岛形成无缝的数据河流。”该负责人表示。工程逻辑的严谨性是第二重挑战。AI的所有建议必须符合工程原理与物理规律无论是高层建筑基础设计还是桥面加固方案AI都必须遵守强度、安全与可建造性标准。否则即便模拟结果再“优”在现实中也可能不安全。破局方法在于将工程逻辑嵌入AI。宝钢工程技术集团在与Bentley合作开发智能PIDiPID的过程中他们让AI学习已有的阀门、管线、仪表等设计设计人员只需输入条件AI就能生成初步方案。“就不用我们从头开始做效率提升很多。”前述项目技术负责人透露“这一应用带来极大的效率提升提高设计效率至少10倍以上。”场景适配的复杂性是第三重考验。基建项目往往受地理环境、气候条件影响极大中东沙漠的光伏电站需考虑高温中国西北的防洪项目要应对短时强降雨但这项经验并不充足。据中国市政工程西北设计研究院有限公司数字化中心主任马迪介绍在金昌市防洪排涝项目中他们应用Bentley技术构建了“实景模型管网BIM水动力模型”三位一体分析体系改变了传统被动治理的模式实现了基于精确模拟的科学决策。“这个体系能告诉我们在什么样的降雨量下哪里会被淹淹多久该怎么整改。”马迪说。这些挑战的破解也依赖企业与Bentley的深度共创。2025年Bentley启动的“基础设施AI共创计划”核心是让用户参与AI工作流设计。“希望通过跟用户一起合作更加了解他们如何在日常工作中更好地使用AI也透过他们的反馈能够强化优化我们的软件。”康岷思说。项目案例和行业认知都在指向同一个趋势基建AI已从“单点技术突破”进入“全周期生态协同”的新阶段AI要帮助工程师在时间、成本、质量的铁三角中“既要又要还要”。“至少在可预见的未来基础设施行业的AI还将是人机协作的过程。我们的愿景不是让AI取代工程师而是让它赋能工程师。”康岷思强调说。
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