1 引言
作为一位非计算机类出身的建筑学学生，第一篇文章希望结合自身专业以综述性的表达浅谈一下大语言模型在建筑领域的产品探索可能。随着GPT的问世，计算机学科与其它学科之间的壁垒基本被彻底打破。大语言模型本身就一个的产品，而大语言模型与建筑细分领域的结合需求可以导向具体的应用产品。在我的理解中产品需求可以分为场景和数据两个层面，下文将会具体阐述。
2 产品的契合可能
2.1 场景层面
顾名思义，场景层面就是面向一个个的具体的场景需求。结合在课程中讲解的关于数据库的AI应用举例：建筑项目中的文档、报告、邮件等信息种类繁多，传统管理工具难以高效归类和分析。在这种场景下就可以使用AI作为解决方案：是否可以开发一个手机端的“施工问答助手”。现场人员用语音提问，例如“如何规范设置钢筋绑扎间距？”系统比对问题与数据库之间的“距离”提供最准确答案，并附带相关施工图示或标准条款。对于此类场景化的需求，需要以下开发理念：1.老生常谈，善于发现问题，以用户需求为导向。归根到底，AI产品开发的核心是使用AI技术解决不同人群在不同时间地点的痛点。在建筑行业，有建筑设计师、施工方、业主等不同角色面临信息获取效率低、协作困难、工作环境差等问题。这时找到了问题与技术的契合点，就有了形成产品的可能。2.成为创造力的生产力。相对于效率方面的提高，LLM与建筑领域在创造力的上的契合度可能更高。创新与创意很多时候并不是凭空产生的，而是通过对不同领域、方向、层次的问题进行结合产生。LLM可能是世界上知道事物最多的那个“人”，在具体的引导下可以帮助用户快速获得创意方案。
2.2 数据层面
数据层面是个人的一些感受。大语言模型的本质是对一个数据序列的理解，这里的数据是文字。更具体点可以延申为英文、中文、法语等等。再抽象点就是任何一种具有序列感的数据，例如人的轨迹、不同时刻的某项特征... 当这些各种各样的数据都具有一定的‘语义’时就形成了另一种语言大模型。现在已经有很多学者在这样探索理论，在产品上以LLM更深层次的理念进行探索也存在可能。
3 总结
目前在建筑领域，LLM结合生成式设计、自主优化施工管理等方面已经成为创新生态的核心推动力之一。本文不过是建筑场景下的一些思考，在各种领域中可能会得到更多的可能，期待AI产品在专业领域普及的那一天。第一篇文章，没有技术方面的东西，随便侃侃哈哈 后面不会了
