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线下沙龙丨瑞云“遇·建”-上海站建筑可视化技术沙龙活动圆满落幕！
艺术挑战技术，技术启发艺术，视觉行业的技术日新月异，实时渲染、云制作/云协作以及AIGC等创新技术，不仅能够帮助视觉行业同仁落实愿景，也实现了更加精简的工作流程。
2023年4月26日，深圳市瑞云科技股份有限公司主办的“遇建”·上海站线下沙龙活动圆满落幕。此次活动以“技术革新下建筑可视化的增长突围之路”为主题，邀请到6位视觉行业大咖，通过主题分享和圆桌会议的方式共同探讨建筑可视化行业降本增效的软硬件解决方案，以及AIGC冲击下的行业挑战和未来方向展望。活动现场大咖汇聚，圆桌环节深度畅聊，让我们一起来回顾下精彩瞬间！
志合者不以山海为远，活动开场，主办方瑞云科技营销总监陈丽珍作为主持人向百忙之中抽空而来的嘉宾致以诚挚问候，并介绍了本次建筑可视化技术沙龙的举办初心。
随后，6位视觉行业嘉宾分别进行了主题分享。
01 新AI如何应用于建筑数字孪生|AAE建筑自编码研究组创始人 刘紫东
大量AIGC的设计平台如雨后春笋般涌现，设计相关行业都面临洗牌。刘博士为大家分析了过去与现在的泛建筑设计行业情况痛点：设计行业基本以人力为主，基础的资料收集，方案比选以及渲染出图占据了设计师80%的时间使得设计行业效率极低，时间周期很长，最终效果也差强人意。
而在SengineAl一站式设计交付平台助力下，可以节省80%以上人力。
02 Unreal Engine 助力数字孪生行业 | Epic Games大中华区建筑与数字孪生行业总监 刘磊
利用Unreal Engine作为模型渲染工具，搭建建筑可视化的实时渲染数字模型,可以得到逼真的三维画面和真实的视觉体验。刘磊老师表示，在建筑领域，展示数据是一件非常重要的事。
此前由于技术限制，我们无法将建筑设计中的海量数据无缝展示出来，而现在，虚幻引擎允许创作者在其建筑可视化中展示更多信息和数据，并为场景提供极高的视觉保真度，让各行各业的虚拟内容制作者尽情挥洒自己的创意，创造出真实又虚幻的杰出艺术品。
常用的设计软件已经由离线渲染逐渐转为实时渲染，对本地显卡要求越来越高，本地配置已经无法满足实时渲染的需求，本地电脑算力不够，当然是上云端解锁流畅新姿势！光哥介绍了建筑可视化行业的秘宝：青椒云图形工作站。
青椒云灵活弹性的使用方式，赋能了企业更好应对市场环境的变化，随时根据自己的需求选择对应的设备配置、以及显卡数量。同时，青椒云独家的青椒云盘，可以帮助企业有效管理素材，在企业内部实现资源共享、安全备份，提升生产效率和工作效率，有效杜绝资源浪费。
04 建筑园林可视化设计 | 万生华态CEO 彭程
随着辐射模型、大数据模型、元宇宙等的行业的快速发展和迭代，建筑景观行业的设计流程、生产工具和生产效率在这一年都发生了翻天覆地的变化，行业公司竞争力正在从人力为生产要素逐步转为数字为生产要素的过渡阶段。
彭总为大家分享了打造一个国际全新AI+数据的景观设计流程，通过SaaS云的方式，将客户数据，客户的沟通标准，设计师的工作流程标准统一拉通。
05 AIGC下的NVIDIA技术探索与运用 | NVIDIA解决方案架构师 曹徐伟
当机遇与挑战共舞，如何解锁AIGC的创造力？
曹徐伟老师为大家讲解了AIGC下的NVIDIA技术及Omniverse的场景运用，分享基于AIGC的文生图、3D内容创作等创新技术，并逐一做了Demo演示，希望将设计从业者从机械重复的工作流环节解放出来，让智能化工具去完成去完成艺术创作中的中低端工作，而让创作者可以有更多的时间和精力去完成真正的创意工作，将Omniverse创作协同平台运用到内容创作中去 。
06 AIGC影响下的建筑设计工作流探讨 | AI建筑研究室 帆哥
AIGC与建筑设计，究竟是噱头还是未来？
帆哥以“设计一个2w平方米的社区邻里中心，国际化+未来感+生态感风格”为案例，使用AIGC完成从概念方案比选、方案细节修改、风格迁移与重组、方案优化、概念效果图、分析图模型照、3D模型等整个工作流演示，为大家分享建筑可视化AIGC下的更多探索与尝试。
圆桌环节中，四位嘉宾围绕着“AIGC建筑可视化产业未来方向”展开了激烈的探讨。开放式提问让在场观众也深度参与其中，在互动中碰撞智慧的火花。
主持人：如何看待AIGC对于行业的冲击？
帆哥：对于这个话题我是非常矛盾的，一方面我是非常拥抱新的技术，但是同时呢我也是比较谨慎中立的态度。我觉得目前来说AIGC还是没法完全的取代我们的设计的工作流，目前来说他的核心完全并不是在设计里面，而是在市场，就是他能不能真正的去落地到应用，落地到一个真正的商业场景上。并且，建筑设计里面还是有很多目前来说AI做不到的事情，比如去理解人类的那种复杂的情感的需求。技术边界来说，还是有很大的一个技术壁垒，如我之前所分享的内容，，AIGC目前来说不能百分百去表达出你的想法，但是当做提高效率的工具使用何乐而不为呢？
曹徐伟老师：我比较赞成帆哥，在不断的去学习那些技能的同时需要带着批判性的思维去做，你要去了解这个东西它背后的原理是什么，怎么才能更好去驾驭他。另外一方面，技术没有到的这一步，我们更多的是要去等待，做相应的知识储备，时代到了自然会水到渠成。
主持人：AIGC商业落地的应用，在自己可预见的未来上，大家又怎样的畅想呢？
帆哥：我目前可以想到有两种：一种就是说模型，这个模型一定是非常底层的事情。然后训练模型呢，不像是说那个比如open AI那种，他花几千台什么机器去训练多少个小时，这个训练模型所谓的是微调，非常小型的，针对每个细分行业需要的。我觉得这肯定是未来轻量化、小型模型的一个时代。然后另一个就是基于应用的，他的应用一定会做的更加的短频快，比如说酷家乐这种平台，结合上AIGC会有非常大的发挥的优势。
彭总：大模型的技术肯定会衍生出很多的小模型，分为各种垂直领域的模型，这个其实是很有价值的内容，就是怎么把这些东西用好了之后，可以真正赋能传统的一些行业，它是一个很重要的一个点。AIGC一旦泛滥了以后呢，很可能这个交付价值是会降低，但是哪些中间环节是价值最大的需要深思，设计师会找到另外一条路。
观众：我们现在看到的大量Stable Diffusion或者Midjourney所生成的图片，实际上在建筑业来讲更多的还是停留在平面阶段，但是室内设计或者建筑设计，他更多的是一个空间结构的东西，往后这方面AI的发展，能不能够有很大的提升呢？如果是说这一块如果被AI取代掉很多的话，那我觉得建筑设计真的就是比较悲观了。
如果是说我们通过Midjourney或者Stable Diffusion，能够直接把它整个建筑能够全部变成模型的话，这个对于我们行业会是一个什么样的冲击？以后AI是不是有可能完全取代施工图？
不知道老师们在这方面有没有更深入的紧贴市场的一种考虑？
帆哥：我之前刚拿到Stable Diffusion的时候，他还是非常平面化，基于像素的一个学习。
两方面来说吧：
第一个是建筑学或者说室内设计本身，设计阶段就是有一个平面化的阶段，同时他后面有一个技术性的阶段。这个平面化的阶段Stable Diffusion可以当做一个工具去用，这个没有任何问题，可以把AI作为一种空间感受的效果参考，database基于数据的一种生成，这个是已经可以实现了。现在所谓的深度学习还是基于像素化的学习，是把像素转化成矢量的数据，前面有嘉宾也说到过，数据之间的关联，他可以把它形成一串的数字，代码一样的数据集，比如说1万个这样的数据集，然后他就学会了这个房间的大小和这个空间尺度之间的关联，那么他就可以自动生成这样的匹配。然后刚刚您说的施工模型，其实也有软件叫SWAPP，当然他现在都还在开发当中，对外宣称是一键出施工图，从AI前期生成到施工图，有非常详细完善的工作流。
第二个就是建筑的核心是不是技术问题，还是资源问题。我觉得您说的技术肯定是可以实现的，但是就算技术实现了也没法取代全部的人。
彭总：2D的图片真正的实现定向转3D模型是一个非常复杂的过程问题，3D和2D最大的区别就在于2D的早于AI它就出来了大量的内容，艺术家上传图片，建筑出效果图，可以理解为2G的AIGC，就像互联网的暗网一样，它一下已经具备了庞大的数据标准，而3D的专业的数据在生成的过程中得依赖于专业的公司去做整合，定向数据整合，维度多很多。
所以说也需要也需要专业的行业公司、设计师来配合着AI去一起成长、配合注入。
魏春明老师：作为一个建筑可视化的行业老兵，当AIGC出来的时候我认为最焦虑的不是建筑师、不是业主、也不是工具提供方，我觉得最焦虑的是现在正在路上的效果图以及建筑动画的加班狗。我曾经是水晶石学院的教授，最近一段时间很多以前的学生都在问我，老师我怎么办？我业务越来越少了......
设计师用AI出一张图已经可以向业主汇报了，这就已经结束了。在这个环境下甲方对我们的工作是持什么样的看法，第二我们该如何自我抢救一把，现在仍然存在的效果图的制作人员以及建筑动画的制作人员，他的存在价值是怎样？
帆哥：目前来说AI出的图达不到那个精度，另一方面就是他的业务量肯定去会萎缩，比如说像前面的一些内部沟通，或者说小的汇报，就不会再去花大价钱去找效果图来做这个事情。关于自救，有一句话我觉得挺实用的，打不过就加入，那么问题就是怎么加入，加入什么，使用AI工具来武装自己，去了解这样的工具，怎么去发生改变，“要有意识”这是很重要的一点。
光哥：有一个笑话叫财务是没有办法被AI取代的，因为没办法替老板坐牢。所以AI如果出了效果图或者施工图，照着建了楼，楼塌了算谁的，谁去背这个责任，这是个问题。
魏春明老师：未来可能会出现一个延续的一个行业，我暂时称为“AI会用师”吧，更精、更专、玩的更溜，大量的助产，那么设计师又回到了设计师用为AI再去生成更好的设计，然后大量的基于AI出更好的图、更好的动画，可能还是这帮人，就是剩下来的精英，再往这个方面走。
史叶老师：目前我们现在谈AI带给我们的好处，我听到各种技术上的革新唯一的好处就是降本增效，降本意味着什么？裁员，大规模裁员，因为我们确实不需要那么多设计师了。
人类其实一直到在AI之前的所有的革命，包括信息革命，它都是工具的革命，他在帮你提升工具的效率，给你一个更好的刀，一把铲子一个轮子。这就意味以后会带来大量的失业，但是他同时会带来大量的岗位。
汽车工业革命他替代的是马车夫，当时马车夫是联名去到伦敦市政府去组织抗议，但是之后这个事情产生了反转，因为他产生了两类人。一类是顽固不化的，我要死守，一般是年纪大学不了什么东西了；另一部分就是年轻的老师，他很快就会发现我可以学习驾驶，学习完驾驶以后，我还要学习汽车的维护和简单的维修，这样会让我比单纯去养马和维护马车收入更高。所以很快这件事情没有给整个社会带来不好的负面的影响，或者说负面情绪非常短。
接下来的循环都看到了，接下来的那个100多年里面，整个汽车工业成为了人类支柱产业之一，他带来的并不仅仅是替代了一个马车而已，他带来是整套产业链，甚至于有些国家的GDP百分之多少多少都是依赖于这个。
同理AI的发展，当然，AI的整个发展历史是爆发式的，大家到现在听到的全部是裁员。我们以前的革命都是替代了一项工具，但是现在的AI出来，他替代的是最终的产品。比如说我们以前的我的刀更快了，我的锅更好了，我能炒出更好的菜了，这对厨师是件好事，但是以后我直接跳过厨师这个环节，我给你上菜，整个跳过了被切菜备菜炒菜等等这一切的过程。
我们四位嘉宾老师谈论的所有事情，都是站在顶部考虑这件事情的。
我们这边不是CEO，大多是公司技术高管，你们是永远不愁失业的，对你们来说，你们的学习是一定可以带来降本增效的。
那么我有两个问题：第一就是AI能够创造哪些新的岗位？第二个就是如果遇到我们将来使用技术层面的卡脖子，咱们有没有什么应对的方法。
观众：我比较认同一个观点，就是只有当我们知道理性的边界在哪，我们才能够到达感性。因为在我用AI的时候，我其实也发现了他一些做不到的事情，也就是说我发现一些人类的优势他没办法去达到。比如说我在使用一款智能聊天软件，你可以去跟他构建一个关系，然后他会在情感上去抚慰你安慰你，但是我并不觉得他能够代替真人，我们不相信AI有共情能力，在未来可能当AI的技术发展越来越好的时候，我们同时也能够感受到它的边界在哪里，那这时候是不是一些别的职业，比如跟人的情感有关的职业重要性会慢慢的凸显，我们会更加关注到个体的需求，这是我对未来一个乐观的看法。
我同时作为一个刚入职的人，也在想，难道建筑的仅仅只是个形体的表现吗？其实背后有很多的逻辑，只是因为我们以前太多的时间花在建筑表现上。是不是有新的形式可以产生？因为当图像不再值钱的时候，我们可能把注意力更多的放在交互，更多的放在怎么给甲方去阐述这套设计背后的系统的逻辑。是不是进入表现公司的人也可以介入进来，因为我们作为建筑设计师可能没有这么多的精力来去做表现这个方面，但是表现其实占很大一部分的，而且它跟设计息息相关的，所以我觉得这有可能也是未来的一个方向。
观众：大家当时都觉得说这个数字媒体来了，会不会传统的纸媒就没有了对吧。其实很多这种传统纸媒的人，他又在新媒体里面找到了新的就业的机会。原来媒体是掌握在少数人手中的话语权，那现在这个UGC时代到来了，每一个人都可以成为KOL，他可以在这个抖音上去发声，甚至能去变现，甚至诞生了新的一个称呼“抖音上的啃老族”。我个人的思考是觉得岗位他虽然消失了，但其实这部分人，他们需要的能力其实并没有消失，他只不过是以另外一种形态呈现出来。比如说刚刚啃老族的这些例子，他们本来就是一些爱分享生活的人，那他们本来是通过传统的媒体去分享，而现在到了一个线上的媒体，他可能只是说这种角色有一些转化，有了一些新的机会。
收回我们今天的建筑的主题，那我就也开一个脑洞：如果说线下的这个建筑的机会没了，那是不是元宇宙的时代，在数字空间去建房子，那是无限的空间。
瑞云深耕视觉行业多年，为视觉行业提供垂直云计算服务，助力推动行业快速发展。系列沙龙为视觉行业精英及爱好者们提供了一个开放的平台，希望给行业带来更多的思考和启发。让我们共同期待下一期广深站“影视CG”专场的更多精彩！
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