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>> 国盛证券-建筑装饰行业专题研究:AI对建筑设计行业影响几何?-230326
上传日期:   2023/3/27 大小:   762KB
格式:   pdf  共11页 来源:   国盛证券
评级:   增持 作者:   何亚轩,程龙戈,廖文强
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力密集型服务行业,高度依赖人力资源,人力成本占业务总成本的比例高达70%-90%。业务拆分看,设计项目包括招投标方案设计、初步设计、深化设计(出具施工图)三大环节,我们估算其中方案设计、初步设计约占总设计量的30%-40%,深化设计(含施工图)占比约60%-70%,创造性工作主要集中于前端方案设计。根据品览科技对设计工作流复盘,设计师约有73%的时间在处理偏机械化工作,其余27%为协调沟通和创造。
  从草图到CAD、CAD到BIM,建筑设计信息化建设路径已初步完善。90年代由住建部领导的“甩图板”工程开启了建筑设计信息化建设序幕,自此CAD逐步替代传统板绘,实现2D图纸电子化设计。2011年住建部发布《2011-2015年建筑业信息化发展纲要》首次提出将BIM(BuildingInformation Modeling)纳入信息化标准建设内容。对比传统CAD,BIM着力于实现基于3D模型的设计模式,以解决工程行业信息传递中的断层问题(例如传统2D设计图纸在空间信息表达方面存在局限性),提高建筑全生命周期(施工、运维等)效率。2022年住建部明确要求“十四五”期间推动BIM全过程应用,到2025年“基本形成BIM技术框架和标准体系”,预计后续BIM将成为主流设计及项目管理平台。3DBIM模型所携带信息量较2DCAD图纸指数级增长,可为智能AI设计提供更肥沃的信息化土壤。
  AI技术赋能,建筑设计智能化发展方兴未艾。近年来通过将AI算法嵌入CAD、BIM等信息化设计平台,部分设计院/软件开发商初步实现了针对某个项目环节的自动化设计,主要包括:
  1)由初步设计图纸智能化生成施工图纸:如品览科技旗下筑绘通(AlphaDraw)产品,通过嵌入包含行业标准数据、规范要求、工程经验及常用做法的知识库,基于自研的施工图绘图智能算法,智能辅助设计师绘制施工图图纸,部分环节(如楼梯间、地暖等)可实现100%自动区域排布,降低90%设计时间。
  2)基于场景分析形成初步设计方案:如华设集团旗下AIRoad,在进行桥梁上、下部结构的参数化建模以及构件和起终点指定后,可自动创建桥梁模型,并生成高清渲染图,同时可与EICAD、BIM等信息化平台互通进行进一步深化设计。
  从上述智能设计产品看,当前主流的AI建筑设计主要基于规则引擎、决策树等算法,针对半标准化环节(如算量、施工图)或项目可自动化/智能辅助生成方案,提升设计效率,但其无法替代:1)创意类设计项目;2)需根据人工需求反馈进行调整的设计任务(目前仍为设计师消化需求后转化输出为AI模型所需参数)。创意化/根据需求及时迭代的输出仍需更成熟的深度学习算法。
  AIGC浪潮来袭,有望全面颠覆设计行业生态。AIGC(AI生产内容)基于生成对抗网络(GAN)、大型预训练模型、扩散模型(Diffusion Model)等算法,可实现AI由“模仿”向“创造”的转变,同时可通过反馈迭代持续成长,提高内容输出质量。3月15日OpenAI发布多模态大模型GPT4,其不仅在语言处理能力上显著提升,还同时具备对图像的理解和分析能力,为当下全球AIGC的标杆。GPT提供通用、逻辑与智能,模型微调与多模态构成万物互联基础。大模型相对通用,通过结合细分领域数据微调,可以针对垂直领域做微调优化,结合多模态的发展,大模型可以使用现实中各领域的不同模态输入输出数据进行微调,优化出功能多样的多模态模型,在各行各业落地。当前GPT已接入办公、教育、绘画等多个领域,后续通过赋能建筑设计,有望在创意式、需求互动型设计项目中进一步形成人工替代,全面颠覆行业发展模式。
  AI建筑设计生态形成对行业有何影响?
  现有AI建筑设计技术以规则引擎为主,通过内嵌规则识别式算法实现部分标准化环节的自动设计;AIGC变革有望进一步深化AI建筑设计发展,实现“需求输入”-“创意/方案设计”-“需求反馈”-“方案更新”-“深化设计”的完整闭环。我们分析AI建筑设计生态的逐步完善有望从三个方面赋能龙头设计公司:
  1)扩大管控半径,拓宽龙头成长边界。龙头设计院在技术、品牌等方面虽具备明显优势,但受制于业务高度依赖人工,存在管控半径约束。AI智能化设计通过降低人工需求,有望大幅扩大管控半径,提升设计院业务承接量,进而打开龙头成长空间。
  2)提质增效、加快周转,优化商业模式。基于上市设计企业人均创收及人均成本测算,若整体人员效率提升10%,设计利润率可提升约8个pct。同时,AI建筑设计可大幅缩短项目周期,降低前置人力成本开支,改善现金流及周转率,叠加净利率上行,整体ROE有望明显提升,商业模式有望显著优化。
  3)SaaS化设计平台,开拓成长新引擎。AI设计平台除底层算法外,数据集为更核心壁垒,龙头设计院基于业内领先的案例库及数据池,有望开发或联合开发更强大、行业适配性更优的AI算法平台,并通过持续的行业数据积累迭代算法,优化设计效率及设计品质。后续通过算法平台的SaaS商业化推广,有望打造新业务增长点。
  龙头优势更为突显,行业格局优化在即。建筑设计行业格局分散、市场集
 
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