降首付、降利率、
调整限购范围、
提升公积金贷款额度
……
近期多地调整楼市政策
松绑房地产
震颤了不少跃跃欲试的心
住房,刚需中的刚需,结婚先买房更是当今时代普遍现象。然而由于种种原因,可负担住房短缺已经成为全球性问题,许多人终其一生都无法拥有自己的房子。
如今政策释放稳楼市信号,有利于促进房地产市场平稳健康发展,对潜在购房人群是一大利好(要不是缺乏几百万的底气,小编都想赶紧上车)。此外,应对住房危机,3D打印房屋也从供给侧角度给出了新思路。
何以为家?3D打印
2019年,世界上第一个3D打印社区在墨西哥塔巴斯科州破土动工。500平方英尺的50间房屋,为当地生活在极端贫困、临时、不安全住所的家庭提供了遮风挡雨的栖息地。
ICON在墨西哥塔巴斯科州3D打印的弹性房屋
这些3D打印房屋遵循住户愿望而设计,采用两间卧室、一间客厅、厨房和浴室的格局,住宅设计高于标准安全要求,可应对地震突发状况,满足几代人居住需求。
建筑技术公司ICON在24小时内完成了这些弹性住宅的3D打印工作,最终建筑由当地非营利合作伙伴完成。入住家庭每月收入中位数为76.50美元,是整个墨西哥收入最低的一些家庭,自此他们不必在极度不安定的环境下提心吊胆,开始拥有稳定的生活质量。
两个孩子在位于墨西哥塔巴斯科的
3D打印房屋外
截至2022年1月,ICON已在墨西哥和美国交付了12套3D打印住房,包括与非营利组织合作的社会住房项目以及与开发商合作的主流住房,还有数百个项目正在进行当中。
更快的交付速度、更少的劳动力参与、更低的建造成本,3D打印建筑让更多人住上负担得起的房子,帮助终结无家可归的局面。
3D打印房屋
引领建筑业变革
3D打印,亦称增材制造(Add material manufacture),其工作原理与普通打印机基本相同,区别在于普通打印机使用油墨和纸张,3D打印材料则是粉末状的金属、陶瓷、砂、塑料、树脂等可粘合材料。
它的基本工作流程是先利用CAD等软件绘制出三维模型,随后将三维模型分解为若干个二维层面,再通过特定设备将喷嘴等装置逐层堆积,直至成为与三维模型一致的实体构件。
在建筑领域,3D 打印房屋遵循相同的原则:
在建筑龙门架上运行的打印头沿着固定轨道来回移动,一圈圈逐层沉积混凝土或其他材料,随着新混凝土层的添加,旧混凝土会逐渐固化。
与传统盖房相比,3D打印房屋减少了多道传统的筑造工序,可精确计算所用材料,最大限度地减少浪费;人力方面,由于大多数3D打印工艺是自动化印刷,因此在施工过程中需要的操作人员数量可以减少;在时间上,3D打印技术可以缩短50%的工期。
3D打印应用于建筑,被认为是解决传统建造过程中高能耗、高污染的关键,也能有效应对建筑行业劳动力短缺问题。
发展遇短板?
人工智能来帮忙
尽管3D打印建筑种种优势令人欣喜,但因其尚存在不少短板,因而大规模应用受到限制。俗话说巧妇难为无米之炊,目前3D打印建筑比较突出的问题就是可用打印材料不足,这也是如今能看到的3D打印建筑大多是1-3层低矮建筑的重要原因之一。
3D打印建筑材料可选范围较小、要求高,适合3D打印的材料要求能在短时间内适应另一层材料的干燥速度,且材料的承载力强度、耐久性、刚度等各项指标必须符合建筑行业标准。
现阶段3D打印建筑材料主要以混凝土材料、树脂、金属等为主,类型还不完善,发展新型混凝土混合物、智能材料、纳米材料等将是3D打印建筑今后努力的方向。
然而在很大程度上,新材料开发仍然是一个人工过程——数以百万计的材料有数百种不同特性,要找到最合适的配比设置,材料科学家需要在实验室里混合成分、制作样品、测试样品,经过无数次试错验证,最终才得出配方,这个过程可能要持续数月乃至数年。
所幸,人工智能的普及为3D打印建筑的材料短缺问题带来了新的曙光。
基于机器学习,计算机可以了解材料数据的基础相关性,确定特征因子与材料属性之间的关系,根据模型预测哪些化学结构单元可以在微观水平上结合在一起,从而设计具有特定功能的新型材料。按照传统方法,材料科学家在几天内只能做几次迭代,而同样的时间里,人工智能完成数百次迭代不成问题。
思路有了,接下来是人工智能的落地问题。众所周知,深度学习模型训练是一个高度注重基础架构的过程,为新材料研发训练合适的AI模型,其基础架构必须能够按需扩展性能,并应对数据可用性挑战。
戴尔科技多年来一直NVIDIA合作,通过集成经过工程验证的硬件和软件来推进AI主流化。
戴尔科技为用户提供了配备NVIDIA A100 Tensor Core GPU的PowerEdge服务器,包括PowerEdgeXE8545和PowerEdgeR750xa,以满足对AI工作负载性能的需求。
企业可在戴尔NVIDIA认证系统上运行的最新的NVIDIA AI Enterprise软件套件,包括用于性能优化数据科学的AI框架和容器,以及用于简化构建、共享和部署AI软件的训练和推理框架和工具。

在这个AI就绪的平台上,材料企业可以更轻松地开发、部署和管理各种AI工作负载,由此将大大缩短新材料从发现到应用的时间。
3D打印建筑符合当前绿色建筑发展思路,其质优、高效、成本节约、施工安全等优点也弥补了传统建筑的种种不足,并有助于解决全球住房危机。目前该行业尚处于发展探索阶段,我们期待3D打印建筑技术更快克服短板,打印经济广厦千万间,大庇天下寒士俱欢颜!
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。