如果萬物數連,那么建筑應當如何與大數據結合?

9月29日更新一段剛剛在網上看到的趣段子：

尊敬的萬達用戶您好，您于2014年9月28日09時時購買了一張萬達影院的《黃金時代》電影票。我們于剛剛售出您鄰座的票，是一個女生。她的電話號碼是：185xxxxxxxx，根據她的購票紀錄來看，她近半年都是單身，她觀看的電影類型和您的匹配度為85%。她表示愿意和您交個朋友，請及時聯(lián)系她！@王思聰 申請開通。

萬達騰訊百度的合作很可能發(fā)展為大數據與商業(yè)建筑結合的典型案例。

像萬達的商業(yè)廣場、院線、百貨甚至是停車場都可以挖掘大數據的價值。

引用大數據話題下某個精華回答里一段描述大數據挖掘商業(yè)價值的主要方式：

1、客戶群體細分，然后為每個群體量定制特別的服務。

2、模擬現(xiàn)實環(huán)境，發(fā)掘新的需求同時提高投資的回報率。

3、加強部門聯(lián)系，提高整條管理鏈條和產業(yè)鏈條的效率。

4、降低服務成本，發(fā)現(xiàn)隱藏線索進行產品和服務的創(chuàng)新。

王健林說不久后當你開車進入萬達的停車場不必停車取卡，手機可查看空車位，不用兜圈子找，離開萬達時也不用排長隊付錢通行，可以空中繳費。

這就是個最簡單的例子，為停車的消費者提供了便利，同時提高了停車場的運營效率。

萬達廣場中的商娛內容豐富，根據你的個人信息，甚至是同行的伙伴數量、關系，可以有多種組合推薦給你，譬如培養(yǎng)手機預訂——即時消費的這類消費群體，有了明確需求的消費者，商家能更好地協(xié)調資源與提高效率，并節(jié)約雙方的時間、費用成本。

我再舉個腦洞小開的栗子

某天進入萬達，萬達發(fā)現(xiàn)我與一位異性伙伴同行，分析我的微信數據發(fā)現(xiàn)我是已婚人士，同伴并非法定伴侶，而是通過微信搖一搖認識，而且在聊天記錄中有諸多敏感詞和圖片，判斷出我是在yp，于是推送相關購物用餐看電影開房服務，同時萬達實時提醒我避讓附近親屬、夫妻共同好友。萬達通過分析所有聊天記錄、貼吧記錄、百度地圖住址、百度知道回答記錄，給我貼上逗逼、器大活好、前戲60分鐘、喜愛對象為aoi這樣的童顏x乳、職業(yè)為給中小學生做假期作業(yè)的各種隱形標簽，滿足這方面需求的軟妹下次在搖一搖或者搜索附近的人里可以優(yōu)先看到我。同時萬達友情提醒本周yp次數過多，推薦我用餐到某某海鮮自助吃生蠔，酒店可預訂萬哎可放在床頭，付費可提供掃黃提前通知服務……當然這一連串服務的前提是你得成為萬達x鉆用戶，包年n軟妹幣，如果你愿意升級成更高等級的y鉆，還有“即時預約-即時消費”的搖一搖服務，附贈著名的萬達爆米花，如果你愿意升級成更牛X等級的z鉆，還可以查看附近軟妹的特征、好評度——“有n個人與ta交配過，其中有您的好友a，b，c，好評度4.8分，最近一個月的成交記錄有……主要標簽有 童顏、x乳、八分、OL……是否收藏？”

毫無疑問，有了大數據的結合，在改善用戶體驗、增加用戶忠誠度、提高用戶活躍度、降低商業(yè)建筑運營成本提高效率等方面，萬達騰訊百度可以做得更好。

另，看到有答案提及BIM，私以為，大數據與建筑生命周期管理（BLM）的結合更值得探討。

以下內容來自知乎網友袁牧：

一、其實大數據古來已有。

廣義的建筑行業(yè)，包括國土、城市、鄉(xiāng)村、風景區(qū)、建筑、結構水暖電，各國家和很多行業(yè)早就在搞大數據，只不過很多人不覺得這是大數據的地基部分而已，并且這不是商業(yè)互聯(lián)網的大數據。

如果目前www網站、社交網絡、可穿戴的那些數據算大數據的話，那么支撐現(xiàn)代人類社會運行的真正巨大的系統(tǒng)，那就是 巨數據 了

互聯(lián)網是近幾十年發(fā)明、近年來走入日常生活的東西，物聯(lián)網還是未來計劃中的東西，但這些東西背后的數據和對數據的利用，并不是在商業(yè)互聯(lián)網熱潮之后的才產生的。

打個比方，IT是信息技術的簡稱，Information Technology，互聯(lián)網為載體的it行業(yè)是新行業(yè)，但人類從巖畫開始、通過石刻、竹簡、活字印刷、打字機為手段的IT信息技術已經有幾千年了，其規(guī)模和深度絕對不是冰山一角所能代表的。

很多大數據領域其實存在已久，比如亞歷山大圖書館、各種神秘的檔案館乃至龍淵閣 –搜狗百科這種存在，都是非電子化的大數據常識。到了現(xiàn)代，其實電子化的傳統(tǒng)大數據也不少，只不過普通人不會知道而已。

我們一般說建筑學會包括 規(guī)劃、建筑和景觀，而說普通建筑的時候會專門說“單體建筑”。因為建筑行業(yè)天然是相互聯(lián)系、觀照全局的，因而無法局限于目前這一小部分大數據的，涉及到國計民生的大基礎建設，必然要涉及更大的那部分大數據。

題主說的大數據，應該是以民用互聯(lián)網為主、商業(yè)公司可以涉足的部分大數據。

2 我所知道的，目前最大的數據是GIS地理信息系統(tǒng)_百度百科

人家GIS行業(yè)這樣介紹自己的起源：

15,000年前，在拉斯考克（Lascaux）附近的洞穴墻壁上，法國的Cro Magnon獵人畫下了他們所捕獵動物的圖案。與這些動物圖畫相關的是一些描述遷移路線和軌跡線條和符號。這些早期記錄符合了現(xiàn)代地理資訊系統(tǒng)的二元素結構：一個圖形文件對應一個屬性數據庫。

怒，掀桌。。。但也說明，人類自古對全局性的數據有強烈的需求，當然首先包括（天文+地理+人類活動）x歷史=宇宙中一切的信息的數據，然后加以分析和利用。

但這一切，確實到了互聯(lián)網大發(fā)展的今天，才算是具備全盤電子化可能性了。

有科學家認為：我們所身處的宇宙其實是一幅全息影像 《自然》網站評出2013年最受歡迎十大故事超好看的文奇的科幻小說《天淵》也把高層次生命放在數據庫里。這樣的話，其實宇宙本身就是最大的數據，我們只是要找到數據庫的接口而已。。。。呵呵

簡單的說，GIS的目標是要把整個地球的空間信息都放進去，包括土地的狀況、地形、植被、水文、氣候，然后就是城市、道路、建筑、設施、人口等等。理論上一切地球上的物體包括它們的信息，都應該被記錄在GIS里，并且可以進行相應的統(tǒng)計分析和數據挖掘利用。所以谷歌是一家值得尊敬的公司，因為他們的路數就是把地球整個數字化、存儲起來，這是非常大的格局，而且他們也弄到了大量的活人本身的信息，這是傳統(tǒng)GIS不包括的細致內容。甚至火星和月球他們都插手，順便賣賣數據可廣告掙點錢那都是小意思。

我最喜愛的程序：谷歌地球

注意看，人家的背景是銀河系哦。。。谷歌地球可以看氣候、星空、月球、火星、還有歷史圖像！還有開放式的地圖信息庫！ @馬伯庸最喜愛的將古代史空間化的工作不但可以在這里做，還可以發(fā)布呢！只不過因為某些腦子被夾的人，你得科學上網才能看到，草。

一般的大數據往往只是單純的文字或者二維的圖像，但是GIS所代表的的是建筑學所關注的空間的信息，當數據被放置在三維空間+時間的格式里，其效果是非常不同的。

我認為既然人類生活在三維空間里，那一切大數據都應跟空間結合。

3 GIS在城市規(guī)劃特別是國土規(guī)劃，是非常重要的，因為國家非常巨大，宏觀規(guī)劃工作必然依賴宏觀的技術手段，一般居住區(qū)規(guī)劃跑跑現(xiàn)場，丈量土地這種方式是沒辦法用的。

因此，對GIS形成支撐的，首先就有GPS和RS。地理信息系統(tǒng)（GIS）與全球定位系統(tǒng)(GPS)、遙感系統(tǒng)(RS)合稱3S系統(tǒng)。

題主肯定不是做規(guī)劃的，不然不會問怎么用，規(guī)劃行業(yè)天天都在談大數據。

實際上現(xiàn)在每天大家看的天氣預報，那也是來自于一個大數據系統(tǒng)，氣象衛(wèi)星系統(tǒng)，而且是全球聯(lián)網信息共享的，我也是有一次做氣象臺的項目，才知道原來人家的大數據真是走在前面。氣象系統(tǒng)是可以整合進GIS的，如果他們愿意。

對于政府層面，土地執(zhí)法、農業(yè)林業(yè)災害遙感、規(guī)劃建設控制、房屋產權管理、宏觀經濟數據統(tǒng)計監(jiān)測，這些都是很常規(guī)的應用了。

對于單體建筑這邊，肯定是可以有所作為的，比如GIS衍生出來的定位服務(LBS)很熱火，包括導航和地圖服務這些，這些都是跟建筑行業(yè)關系很密切的。起碼室內導航那是需要建筑弱電專業(yè)布置相應設備的，以后建筑電氣肯定要大幅強化智能化、移動互聯(lián)網這些內容，所謂智能家居只不過是非常小的一部分應用，因為只是數據而非大數據。

4 至于物聯(lián)網，未來應該是大數據的一個大塊，其實以前也有類似的工作，就是鋪設傳感器和控制器體系嘛，各種攝像頭監(jiān)控、各行業(yè)的自動控制，比如鐵路調度系統(tǒng)就是非常成熟的物聯(lián)網的一種。更重要的其實是股市和期貨系統(tǒng)，也是全球聯(lián)網的重要經濟大數據，恐怕很多人不認為是物聯(lián)網，但實際上企業(yè)通過審計進入股市信息，大宗商品通過期貨信息進入交易系統(tǒng)，這都是大規(guī)模經濟物品和數據庫的映射，只不過中間經過了人工的錄入和整理。以后或許可以直接通過電子條碼自動生成相關數據呢，審計人員不用去盤點，股市自動告知庫存、銷量，多牛x。

物聯(lián)網信息也很巨大，與Gis的區(qū)別主要是側重運動和生產消耗的類的物體。這些數據已經在發(fā)揮作用，但是要把普通人和普通物品聯(lián)網這還比較遠。

5 應該說當前的大數據真正革命性的、過去沒有的，應該是移動互聯(lián)網，也就是手機啦，以及各種可穿戴，所有人員的運動、狀態(tài)、身體參數這些全都容納進數據庫，這是手機普及前所不能想象的部分。目前我們說大數據，特別是商業(yè)互聯(lián)網說的大數據，主要是指這一部分個人信息吧。

現(xiàn)在大量的移動數據掌握在三家公司手里，然后互聯(lián)網上的數據也在這三家以及幾家互聯(lián)網巨頭手里，另外一些大行業(yè)比如銀行、社保、醫(yī)療、教育、航空鐵路也有比較完善的人的數據。這些大數據要怎么用，蠻難的，因為歷史上都是紙質檔案。這幾年光數字化就累死人了，海量數據要使用還得慢慢探索。

但建筑主要操作的還是實體建筑物，所以其實更熱衷于前面說的那些GIS、物聯(lián)網這些大數據，而人的大數據還很新鮮，不知道怎么挖掘利用。

6 基本上，以上這些都是早已開始、正在火熱建設、前景巨大的大數據系統(tǒng)，并且都是國家機器和國際聯(lián)合組織層面的工作，跟行業(yè)息息相關。但是對于普通民眾和商業(yè)公司以及從業(yè)人員個人，才算是剛剛開始敞開應用。具體能做什么，其實要看老大哥愿意開放什么給你。

建筑應當如何用大數據，我想，大數據能做什么，關鍵看你想做什么，然后看你能拿到什么數據。

一、這里說的是大數據，不是小數據，那首先是宏觀的利用。

1 對于規(guī)劃行業(yè)，利用GIs和人口、交通、產業(yè)供求、這些大數據做規(guī)劃，已經是不言而喻的，特別是產業(yè)規(guī)劃。這里不多說。

2 對于單體建筑行業(yè)，首先是房地產，比較迫切的是拿到市場需求、戶型類型這些核心數據，目前行業(yè)里依靠專業(yè)咨詢公司去搞數據、搞調查、搞分析，以后應該也需要通過大數據來解決，比如城市的各種人口構成、位置流動、收入支出、家庭需求等等，可以保證樓盤的選點、戶型切合市場需求。只不過目前搞數據很貴很難。

像住宅區(qū)的停車位配比，絕對是適宜大數據決策的。要知道現(xiàn)在開發(fā)商跟規(guī)劃局戰(zhàn)停車率，真是死去活來啊。。。動則上億的投資呢。。

3 至于公共類建筑，也可以通過大數據獲取決策信息，比如機場車站、酒店商業(yè)、文化博覽建筑，到底有多少需求，放在哪里合適，都可以參照人們流動規(guī)律、消費規(guī)律覺得。但根據我的經驗，其實不是老大哥不給你用，是大家都不知道怎么用。比如鐵路算是比較數據化的，車站建設基本上就是估算xx萬客流，大概定個等級，然后放大xx倍直接干，面積精度是萬平方米，地方政府還會要求盡量大！盡量大！好吧。。。于是有的車站空蕩蕩，有的擠得要死。學校建設也是類似。至于商業(yè)區(qū)、酒店區(qū)規(guī)劃，那基本是按有多少地賣，盡量多賣。而工業(yè)地產的瓶頸則在于你能不能招來企業(yè)，而不是你怎么配置建筑。

過去我們的建筑設計，其實是有數據控制的，這就是規(guī)范指標，主要包括建筑行業(yè)規(guī)范，和發(fā)改委的經濟指標規(guī)定。這些指標來自于過去的數據統(tǒng)計，可以說也是一種大數據，而且是典型的統(tǒng)計上的大數據。這就是我前面為什么要追述歷史上的大數據的原因。

現(xiàn)在有新的數據，但數據如何控制設計，其實是一直以來有穩(wěn)定邏輯的。這個層面只是需要更新數據來源和準確性，利用方式不變。

目前的建筑物設計，對數據利用還比較粗糙，各方面也還沒有想好怎么發(fā)掘和利用數據，但未來的話，起碼醫(yī)療、交通、教育這些大項目行業(yè)是可以用大數據決策選點、容量控制、服務類型控制的，但需要有關方面數據開放，并且尋找比較成熟可靠的算法。

二、然后說說更不靠譜的微觀建筑設計。

大數據和過去的統(tǒng)計數據的區(qū)別，在于其全樣本、動態(tài)更新，而不是過去只有總數和平均數。這樣使得所謂的私人訂制成為可能。

1 首先是外觀，如果我們能夠拿到每個人對不同建筑的互動信息，也許我們有可能判斷什么樣的建筑風格更受歡迎，更吸引買房者或者逛街購物者，建筑風格選型就從拍腦袋到了有依據。我想zara這樣的服裝企業(yè)應該已經做到了，傳統(tǒng)數據無法確定的審美問題，可以通過大數據來判定，提高受歡迎程度。風景區(qū)、旅游度假產品也會依賴這種數據，利用旅游社交輿情、交通、收入、放假信息，決定做何種外觀的景點。

2 建筑性能。如果有大量的傳感器追蹤數據，外墻的保溫、通風、節(jié)能這些設計能夠有很好的改善。目前節(jié)能計算方法還是比較粗糙的，如果能掌握大量已有建筑的能耗和物理量信息，再做好新建筑的感應控制，起碼在暖通空調設計上會有很大改善?，F(xiàn)在按城市的氣候指標可以精細到按微環(huán)境控制設計，并且可以改善運營。這在商業(yè)建筑里能節(jié)省很大一塊能耗。

類似的，雨水污水的排水設計，也可以利用大數據進行改善。目前城市防雨指標明顯偏低，按幾年一遇幾年一遇這樣的指標算法也是在是比較落后，當然會造成各種水漫金山，立交橋下面還淹死人。應當用雨水檢測系統(tǒng)配合城市管網信息，準確控制各建筑、道路、區(qū)域的排水設施。

還有就是音樂廳的設計，如果做個可控墻頂面，就可以像播放器調整音效一樣，根據觀眾口味和音樂特點，調整音樂廳的聲學效果，那還是很有趣的。

3 建筑功能和運營。 應該說運營上可依靠大數據的地方也很多，除了水電暖這些自動化調控，公共商業(yè)建筑對人流的監(jiān)控和預測也很重要。購物、電影、餐飲、旅館這些行業(yè)都可以大數據提出對建筑的要求，建筑師相應的提出解決方案。要知道人流對走道寬度、消防疏散、廁所配置影響很大，進而極大影響成本。過去按死規(guī)范，有時候不夠有時候偏多，特別是商場的女廁所排隊問題。。。

4 總之，建筑里大量涉及尺寸、大小、高度、面積，這些都可以利用大數據決策，比如廁所蹲位、休息室大小，座椅數量、開窗大小、燈光強弱、吸音降噪、電梯運行、幾乎所有這些，我們過去用規(guī)范指標，現(xiàn)在可以用大數據了，歐耶。

三 不可預測和適應性。

最后，建筑物一經建成，其實是很難改變的，城市格局也是一旦定型，改變很難，你看北京的城市規(guī)劃特別是交通結構。。。正是數據決策失敗的一個典型反例。新規(guī)劃沒幾年，人口早就突破了規(guī)劃預計，整個規(guī)劃又得重新修改，但城市建設根本改不過來，又不能推到重來，糾結啊。。。

大數據是動態(tài)的，建筑是靜態(tài)的，即使是根據目前的大數據及其取勢正確決策了，幾年以后情況變化，又不適應了。這跟普通商品供給可以調整產能是不一樣的。

這不但要求數據決策能夠實用動態(tài)發(fā)展、有預見性，不能盲目依賴現(xiàn)有數據，

否則不就回到計劃經濟的老路了么。人的命運是不可預測的！

這也要求建筑和各種基礎設施建設本身有寬容度，或者干脆是可變的，這是另一個話題，以后再說。