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郭志鹏 北京适创科技有限公司的创始人
李宏华 阿里巴巴达摩院XR实验室高级算法专家
李云飞 博锐尚格科技股份有限公司总裁
正文：
本篇内容将通过七个部分来介绍全息仿真：建模仿真应用探索。
一、空间建筑数字化表达
二、BIM的构建过程及优化
三、传统建筑运维瓶颈及智能化运维理念
四、建筑自动化运维实例及博锐尚格公司简介
五、适创科技公司简介
六、CAE——卡脖子技术
七、压铸CAE云平台
一、空间建筑数字化表达
对于虚拟世界来说，无论是VR所需要的纯虚构的场景，还是AR和MR所设想的虚实相融合的场景。我们都需要对三维空间进行精确高效的建模。从技术路径来看，三维空间的数字化可以分为两个方向。第一，通过扫描设备对物理空间进行扫描。第二，把设计的CAD图纸转化成对应的商业模型。这条路径主要由人力完成，非常耗时耗力。所以我们提供了一套算法框架，通过算法识别设计图纸，自动构建出对应的模型，提升了建模效率。
我们来看一下CAD图纸长什么样子？这里展示的是一个住宅的平面图。中间的各种颜色，表达了非常丰富的信息。在局部放大的部分，可以看到橘红色的结构柱，黄色的结构墙以及紫色的单开门等等。CAD图纸中，元素的表达也是非常丰富和多样的。比如右图就有12种不同门的画法。其次，CAD图纸还有数据分散的特点。比如一栋20层的住宅，可能有超过50张图纸，其中涉及到的各种几何元素和文字元素会超过50万到100万。
三维视角下的建筑模型叫做并模型，这里展示了地下土建和机电模型。不同的颜色标识不同的管道三维模型。它有非常复杂和精确的信息。这个模型里有超过6万种的构建，分成建筑结构，机电等不同的专业。
除此之外呢，这些模型非常的精细和精确。举两个例子。左边是梁，它有具体的几何参数。右边是消防管道，不同管道之间，上下错位的关系必须正确。否则，它跟物理空间没有办法形成一一对应的关系。
二、BIM的构建过程及优化
BIM建模的流程，大体分为五个步骤。第一步，识别CAD图纸中的元素语义。第二步，提取几何参数。第三步，解析文本。对文本进行参数化，在几何上无法表达的信息，通过文本的形式额外补充。第四步，结合多视角的多张图纸，包括平面，立面，剖面。从而生成最终的BIM模型，最后，面向不同的应用场景，我们需要对比模型，进一步的优化处理。BIM建模就是在CAD图纸中，提取几何元素语义，几何参数，文本参数。然后关联多张图纸，生成最终的模型。
接下来，我们讲讲语义识别的参数化和模型优化。在深度学习的时代，研发算法必须依赖大量数据。但我们关注的矢量识别问题，在学术界的关注度较少，数据集相对缺乏。为了解决这个问题，我们提供了大规模的，高质量图纸的数据集。它标注的信息可以细化到每一个矢量元素。同时，我们提供了超过1万张的图纸，远远大于之前的小规模数据集。
在算法层面，我们创新性地提出了一种将GCN和CNN相结合的网络架构。这种网络架构能够兼顾拓扑和空间的关系，并且发挥矢量和图像的优势。我们的算法能够直接生成矢量级别的语义信息，而传统算法只能生成的像素级别的语义，需要通过后期处理，才能转化到矢量元素上。
有了CAD图纸中所有元素的语义之后，我们就要恢复一些建筑构件的几何参数。传统的方法会把建筑构建分成一些大类，比如土地构建，墙面构建，文本信息等。然后通过一些基于规则的算法进行几何参数的推断和提取。
我们在传统的方法之上，做了进步的改进。我们把深度学习的最新成果跟规则算法进行非常有效的融合。我们能够进一步的在规则算法的基础上，把整个建模和识别的精度，提高到跟人工不相上下的水平。同时，我们把深度学习跟规则算法相融合的思想，进一步推广到矢量元素和文本信息融合的多模态学习，以及区域边界的学习任务上，并且都取得了不错的成果。
BIM模型有丰富的语义，而传统简化算法未考虑破坏语义的代价。所以我们基于语义的VSA算法，对模型进行优化。它不但带有明确的语义，而且包含了非常丰富的细节。
三、传统建筑运维瓶颈及智能化运维理念
在传统建筑运维管理中经常遇到以下几个问题。第一，建筑运维全过程的静态资料与动态数据流失。第二，保障设备系统困难，提升实际使用寿命。第三，提高楼宇控制自动化系统的使用率，提升运行管理效率。第四，降低坏点管理不当造成的安全、环境与设备事故。第五，管理能力和人员能力不足所带来的规模化瓶颈。
围绕以上几个问题，我们提出了建筑智慧运维理念。我们把建筑本身的智慧化程度做了分层分级。它应该分为五级，第一，信息在线。把基本的信息搬到线上。第二，执行在线。信息过程和执行过程兼顾。第三，经验在线。固化一定的经验，来解决标准化的问题。第四，辅助在线。通过AI和人工智能来辅助人做决策的。最后，当世界真正智能化就不再需要人了，最终达到责任转移。目前来看，我们一定要实现信息化，数字化，自动化的三步走战略。
我们先来看看，从信息化到数字化会遇到哪些问题？第一，信息孤岛。业务间的数据没有关联。各个系统时间都有独自的服务器，独自的网关，独自的业务应用。它们之间其实是没有联通。第二，信息没有灵魂。信息面向数据本身，而不是面向建筑。第三，计算机很茫然。计算机不知道自己在干什么，无法分析数据，判断数据。
四、建筑自动化运维实例及博锐尚格公司简介
为了解决在建筑空间里的机电设备系统，空间人员组织，设备运行情况以及空间情况等问题，我们提出了构建建筑的数字孪生。
我们用BIM技术实现了建筑的数字孪生，我们称之为数字化交付。第一步，构建物理世界，计算机世界以及模型世界的三码合一。第二步，录入所有的台账信息静态信息。第三步，解决现实世界和计算机世界的一致性问题。最后，通过地图以及空间定位，物联网平台系统，建立设备和设备，设备和空间的逻辑关系。从而夯实物联网系统的基础，解决更多场景问题和效率问题。
我们把数字化交付平台运用到很多场景中。第一，实现了真正的资产管理。比如信息在线，信息可评估，风险评估以及目标管控和策略配置。第二，我们在楼宇里边做了不可或缺的能源管理。用大数据算法和数字孪生技术实现每一个建筑，全年的动态管理，并且通过算法自动生成效果。第三，我们基于楼宇的品质管理目标，推送相关策略。
我们通定额大数据算法，对200多个商业综合体进行管理。从能源管理来看，依据建筑能耗历史大数据，人工智能算法实时调整能耗管控值，相对19年的手动预算，准确度大幅提升，同时削减能耗预算近2亿千瓦时。
从品质管理来看，2020年共计上线140余个项目，同比节能效果，节省用电3000万度。温度管控效果，在“智控”下，室内环境更加稳定舒适。
博锐尚格是一家用数字智能服务于每个建筑，创造可持续美好生活的公司。我们希望通过人工智能，物联网和大数据技术，实现在建筑运维的场景管理和监控管理。
五、适创科技公司简介
适创科技为国家高新技术企业、中关村高新技术企业，起源于清华大学，专注于智能工业设计和计算机辅助工程（CAE）的研究、应用与推广，在制造过程高性能CAE算法、智能优化算法以及工业软件研发领域居国际先进水平。
六、CAE——卡脖子技术
简单的说CAE就是模拟仿真。CAE最大的价值就是在生产之前，把产品放到计算机上观测，然后发现问题，解决问题。CAE是涉及流体力学、结构力学、电磁、传热、计算几何等多领域的计算科学。CAD、CAE与CAM三者支撑起一项产品的全生产流程。CAE覆盖行业十分广泛包括航天、汽车、医疗、加工业、国防、机械等。
CAE为什么卡脖子？技术壁垒高，行业认知落后，重理论轻实践，商业化缓慢，资本缺位。其中技术壁垒高，是因为计算流体力学是干禧年十大难题之一，在研究层面，并没有把大部分流体力学的问题解决掉。求解大维度的纳维尔斯托克斯方程难度较高。
一个优秀的流体力学的求解器主要有三个特点，即准确性，稳定性和计算效率。比如有100个case，其中有99个case稳定产生了合理的结果，才能称其具有稳定性。但国内所有的高校，研究院，公司的求解器基本突破不了稳定性。当解决了准确性和稳定性的问题，接下来就是如何提升计算效率？只有把计算效率做到同类竞品的10倍以上，现有的商业客户才会去尝试使用你的产品。
上图求解的是大巴决堤之后流动的状态。我们CFD算法求解器的，是基于LBM、大涡模型、VOF模型的流体力学求解算法。它是一套高性能不可压缩流体力学求解器。
七、压铸CAE云平台
我们在铸造领域首次实现基于LBM、VOF描述界面演进的超快速、大紊流CFD求解器；实现了国内高性能自由界面流体仿真底层算法从0到1的突破，处于国际先进水平。
我们借助达摩院XR实验室的三维渲染引擎，使我们的产品跟竞品相比，计算速度提升了8到10倍。同时，我们用云计算降低了80%到90的成本。我们采用订阅式付费，把竞品150万到200万的成本，拉到4万到5万左右。
我们产品的特色是云原生前端，利用用阿里云服务器中间的计算，在国家超算上完成之后，从超算拉回到阿里服务器，让客户直接在浏览器上渲染出计算结果。
接下来，简单介绍一下我们的核心技术。第一，网格刨分。我们现在可以做到完全自动化刨分。用户只需要输入一个参数，点一个按钮，就可以实现网格刨分。我们是全世界第一个实现，完全自动化网格刨分算法的公司。
第二，流体力学。比如它模拟液体金属的流动和通行状态，通过计算，我们可以在虚拟状态下获得，从源头修改这个过程可能产生的缺陷。我们是首个采用LBM算法的压铸流体模拟仿真软件。通过精确计算复杂形状压铸件的素流填充过程，模拟计算高度还原真实流态；准确模拟压射过程型腔内溅射流形态，可计算大雷诺数充填过程。
第三，温度仿真求解器。我们求解器能实现超大规模、生产级压铸循环工艺模拟仿真；做到真实循环工艺节拍模具热平衡分析；充分考虑实际压铸循环工艺、加热冷却系统的影响。它的精度提高到95%以上。
2020年12月24日，工业和信息化部将工业基础软件列为“十四五”期间的“新五基”之一；2021年4月26日，工信部信息技术发展司副司长王建伟在第四届数字中国建设峰会数字技术创新分论坛上表示，2021年将着力突破CAD、CAE工业软件。当前压铸件及模具的复杂程度和集成程度都越来越高，靠人的想像力去估计和预测压铸的填充情况是远远不够的，而模流分析软件是基于流体力学原理进行专业的计算，完全超越了人的主体认知，所以企业对模流分析的需求度正在越来越高。
