用AI改变“传统”的建筑行业，小库科技先做建筑设计师的智能设计助手

国家统计局数据显示，中国有建筑设计资质的勘察设计机构共有20480家 （2015年，不包括其它近百万家没有资质的规划、建筑、室内、景观设计公司），仅在册机构的2015营业收入达到270890亿元。

但即使在这样大体量的市场里，创办小库科技前，作为知名建筑设计公司OMA的建筑设计师，何宛余依然会觉得自己是处在一个穿越行业，仿佛一只脚在3000年前，一只脚在3000年后。即使是二十一世纪的今天，设计师的工作方式依然非常传统，完成设计的方式依然是手工作图和建模，变化的仅仅是设计师手中的工具，从千年前的尺规变成了现在的鼠标键盘。

从读书时代开始，何宛余就和小库联合创始人杨小荻一起研究将新技术和新方法引入建筑设计领域，希望通过计算机与建筑的融合，提升效率、降低成本。2016年在受到AlphaGo的启发后，两人拉上共同的好友，研究机器学习的前Google资深工程师李春，一起创办了小库科技，研发世界上第一个人工智能建筑师小库 ，希望将人工智能技术应用于建筑设计行业。

为了解放建筑设计师，小库科技研发了一套云端SaaS系统，可以利用机器智能快速地帮助设计师完成拿地方案、概念设计等环节的方案设计，提升整个设计前期的效率。

一般来说，建筑设计主要包括以下几个环节：拿地方案、概念设计、方案深化、初步设计和施工图设计五个步骤。其中，拿地方案、概念设计只占到整个项目的40%，但却需要投入50%的精力。这一过程耗时耗力并非因为难度高，而是因为重复性、机械性的工作量大，需要反复修改比较。比如，拿地方案往往需要根据基地条件和容积率等参数，穷举基地内所有的可能，而开发商不时更改方案，又会新增大量重复性工作。目前，市场竞争激烈，很多中小建筑设计公司，甚至会将这部分业务免费，以吸引客户。为此倒闭的公司也不在少数。

小库科技的这套SaaS系统很好地解决了这一问题。设计师只需要输入基地条件和容积率等参数，即可以利用机器算力枚举出海量可能的设计方案，供设计师选择。就前期的拿地方案而言，原本一个设计普遍需要耗费40~80工作小时，但通过小库的SaaS系统，可以压缩到几秒钟，错误率可以降低99%以上，将设计的成本由十万级降低至千百元级别，节约90%左右的成本。与此同时还能做到实时修改，所见即所得，大幅缩减工作周期。

这套方案听起来简单，但小库的这套系统并不是做预设模块匹配，后台也没有模型库或模块库，而是融合了设计算法、机器学习、大数据和云端引擎技术，根据每个项目的不同用地条件和用户需求，实时智能设计并排序推荐。而如果是简单地使用库或模块，很难穷尽每种情况，也无法满足真实项目的需求，对设计师的帮助也会大打折扣。

团队表示，如果从硕士阶段的专业研究算起，小库单机版的系列算法已经迭代了近10年。2007到2009年，两位创始人在硕士论文中，研究的就是城市设计和建筑设计与计算机编程结合的方向。2011年，他们利用这套技术，开发了一套单机设计辅助系统，并赢得了深圳湾生态科技城的全球公开招标竞赛，该项目成为采用小库技术建成的第一个项目。此后，两人一直利用业余时间，继续研发这套系统，并用于更多不同建筑类型的实践工作中。

去年年底，单机版小库还与香港的某上市建筑设计公司进行了一场人机PK赛，针对后者正在做的一个上海综合体项目进行布局设计，结果单机版小库以６分钟一个方案的速度取胜，小库科技也获得了对方的合作意向。

机器学习目前主要运用在评估推荐系统上。小库系统的数据主要来自于长期积累的自有渠道数据及网络上的开源数据，比如城市卫星地图和POI。团队告诉36氪，与需要从海量碎片数据中找规律的诸如图像识别这样的人工智能不同，建筑领域的数据特征鲜明，规律呈现出自上而下的特点，并不需要海量碎片数据，即可进行机器学习。而小库设计多个方案，建筑师评估方案的过程，也是变相的数据标注过程，也会进一步加强机器学习的效果。

为了提高产品的易用性，团队在第一阶段开发了一套云端的引擎服务器，可以在线实时设计、展示3D模型，并支持实时修改。同时计划在第二阶段研发相关AR/VR引擎，将3D模型渲染为AR/VR版本以提供更直观的展示。

目前这套产品已经完成了第一阶段研发，实现了前述功能，并将设计效率提高至秒级。计划在5月底发布内测版，邀请VIP建筑师进行试用。6月3日，小库科技将会在深圳举行一个小型的内测发布会，8月底或9月初发布公测版，10月正式上线，年内销售额有望达到百万元级别。

现阶段，小库的主要定位是专业人士的智能设计助手，主要客户为专业人士，包括设计师和房地产开发商，主要应用场景是在占总量80%的开发型市场（也就是城市中大部分非精品建筑的市场）。团队计划通过按使用次数收费、企业年费和定制收费等多种形式来收费。具体客户拓展方面，采用合作代理的方式，由有丰富在地资源的设计企业作为合作伙伴，推广产品，利益分成。

数据显示，2015年中国建筑设计费交易总额约8000亿元，小库关注的拿地方案、概念设计阶段市场规模约为2560亿元。从数量上来看，中国的主要省市各自都有上万家的规模不等的设计院、设计公司、事务所，而中国统计在册的各类型建筑相关设计公司和房地产设计部门总量高达上百万家。同年，全球设计费交易总额约为2万亿美元。

团队计划，未来会逐渐向相关领域进行延伸。一方面与城市大数据信息结合，做开发商、银行和政府的智能决策顾问；另一方面，与预制装配建造结合，在国内外的自建房市场做个人消费者的智能建筑专家。最终希望统合这三大维度，在新的城市开发产业链上，升维成为智能一站式平台。

针对开发商、银行和政府等高净值客户，小库作为智能决策顾问，有可能将按数据报告收费，团队预计该市场有450亿元的空间规模。针对个人消费者，小库将可能与预制装配厂商合作，进行打包收费，该市场规模有望达到5000亿美元规模。

对于初创公司来说， 面对竞争再所难免，但现阶段团队并不担心。团队表示，该技术门槛确实比较高，需要建筑和人工智能两方面完全不同的知识体系的跨界结合；建筑圈的信息相对闭塞，业内人士更多地关注于专业技能，并未考虑用行业外新技术推动行业发展；技术领域的团队，普遍认为建筑行业专业复杂，体系又颇为成熟，不容易介入；诸如Autodesk、Sketch Up这样的传统行业巨头，短期内很难介入这样的细分市场；而过去团队已经断断续续积累了十年的开发经验，时间窗口相对乐观。

小库科技成立于2016年，目前团队规模在10人左右，以海归技术人员为主。创始人兼CEO何宛余，在荷兰代尔夫特理工大学贝尔拉格实验室取得建筑学与城市设计硕士后，加入世界知名建筑事务所OMA，任项目建筑师，师从建筑大师雷姆库哈斯，参与的项目累计设计费规模超过10亿美元，包括深圳证券交易所、鹿特丹市政厅、招商太子广场、威尼斯双年展中国馆等项目。联合创始人兼CTO李春，是美国哥伦比亚大学计算机科学硕士（机器学习方向），北京大学计算机科学、艺术史双料学士，前Amazon和Google资深工程师，具备大数据、机器学习和算法研究的经验。联合创始人兼COO杨小荻，硕士毕业于贝尔拉格实验室，专注于建筑和城市设计算法研究，拥有建筑和计算机的跨界背景，回国后成立普集建筑，实践了累计超过千万平方米的建筑和城市设计项目。

目前团队正在筛选天使投资人，同时招聘算法和机器学习技术方向的优秀人才（可以加邮箱hr@xkool.org）。