生成式AI人居领域应用趋势调研报告
在AI技术的浪潮中，生成式AI（AIGC）正以其独特的能力，为人居环境领域带来革命性的变化。《生成式AI人居领域应用趋势调研报告》深入探讨了AIGC在人居领域的应用现状、挑战与未来趋势。
报告从行业大模型的必要性、基础构建、数据层与算法层的建立，到平台层的搭建，全面分析了生成式AI在规划设计、建设运维等不同场景下的应用潜力。
同时，报告也指出了大模型在实际应用中面临的技术、成本和伦理挑战，并对未来的人才培养方向提出了建议。通过与行业专家的深入访谈，报告提出了一系列针对性的解决方案和策略，为推动人居领域转型升级提供了宝贵的参考。
报告目录：
引言
第一问 人居领域有必要做行业大模型吗？
第二问 人居领域行业大模型的基础是什么？
第三问 人居领域大模型的数据层如何建立？
第四问 人居领域大模型算法层如何建立？
第五问 如何搭建人居领域大模型的平台层？
第六问 在规划设计端行业大模型可能有哪些场景？
第七问 在建设运维端行业大模型可能有哪些场景？
第八问 行业大模型会对规划设计端带来哪些影响？
第九问 行业大模型会对建设运维端带来哪些影响？
第十问 人居领域的人才培养会有哪些改变？
附录：人居领域生成式AI代表性产品
关键标题与内容：
引言报告开篇介绍了生成式AI的背景，以及其在人居领域应用的重要性和紧迫性。
人居领域行业大模型的必要性专家们认为，针对人居领域的行业大模型对于提升设计质量和效率、降低成本具有重要价值。
行业大模型的基础讨论了大模型的基座、建筑行业知识工程与知识图谱的重要性。
数据层的建立强调了数据来源的多样性和数据属性的详细标注，以及解决数据真实性、有效性和及时性问题的必要性。
算法层的建立探讨了地标建筑与背景建筑设计的不同方法，以及专业人员在算法训练中的角色。
平台层的搭建分析了平台层在连接软硬件、整合技术和服务方面的作用。
规划设计端应用场景预测了大模型在规划设计端的潜在应用，如方案生成和性能评估。
建设运维端应用场景讨论了大模型在建设运维端的应用，如智能安防和能耗监测。
对规划设计端的影响分析了大模型对规划设计端带来的影响，包括设计工具形态的改变和设计领域的扩展。
对建设运维端的影响探讨了大模型在建设运维端的潜在影响，如提升设备运营效率和改善用户体验。
人才培养的变化讨论了AI技术对建筑人才培养的影响，以及教育体系需要的调整。
附录列出了人居领域生成式AI的代表性产品，如UrbanYX、小库AI云等。
趋势展望：
生成式AI在人居领域的应用前景广阔，但同时也面临着技术、成本和伦理的多重挑战。
未来，随着技术的成熟和成本的降低，大模型将在人居领域的各个环节发挥更加重要的作用。设计流程将更加智能化，提升设计效率和质量；建设运维将更加自动化，降低能耗和管理风险。
同时，AI技术的发展也将推动教育体系的改革，培养更多能够适应新技术变革的复合型人才。然而，AI技术的引入也带来了对设计师角色和社会责任的重新思考，如何在提升效率的同时保持设计的人性化和艺术性，将是未来行业需要共同面对的问题。
本报告内容节选如下：
