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TUhjnbcbe - 2024/5/3 17:10:00

年2月5-7日,QCon全球软件开发大会在北京四季酒店举办。三维家亮相此次科技盛会,与来自华为、腾讯、百度、阿里、微软、字节跳动等国内外知名科技企业技术负责人同台,分享三维家百万级代码的工业软件在“上云”过程中的挑战与解决办法。

QCon全球软件开发大会是由极客邦科技旗下InfoQ中国主办的综合性技术盛会,每年在伦敦、北京、纽约、圣保罗、上海、旧金山等地召开。QCon内容源于实践并面向社区,演讲嘉宾依据热点话题,面向5年以上工作经验的技术团队负责人、架构师、工程总监、开发人员,分享技术创新和实践。

此次QCon大会落地北京,主题涵盖前端新基建与前沿技术、WebAssembly的落地进展、云原生微服务架构新趋势、AI基础架构等热点议题,邀请到国内外头部企业及科研机构的上百位演讲嘉宾,分享最新技术成果及实践经验。

三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪

三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪发表《百万级代码工业软件的云端综合实战》主题演讲,从云端基础架构、3D云设计架构、AI架构设计及应用等多个维度,分享三维家在实现云化、AI化、一体化等方面的技术优势与落地场景。

以下为演讲内容摘选:

01

百万级代码工业软件的“上云”挑战

大家好,我是三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪。三维家是一家聚焦于大家居产业的云工业软件服务商,致力于让家居企业的营销、设计、制造更简单高效。多年以来,三维家一直在云工业软件上深耕,云端技术不断升级,在AI、建模、渲染、数控领域积累百万行以上的代码,这些代码是如何上云的呢?这个过程中我们遇到很多挑战。

简单概括为三个词语——快速、稳定、迭代。我们上云的核心挑战是如何保证快速集成原始工业积累,快速完成云化部署,同时还要保证代码性能内存稳定高效,产品能够平稳过渡到新的云端代码。最后还要保证后续的迭代速度。

首先,三维家的代码量达到百万级以上,涉及AI、建模、渲染等前后端领域。这意味复杂性高,各个库、应用间关系复杂,甚至耦合到需要重构的程度,当中还存在多种编程语言,学习成本不是一般的高。部分代码一旦要重构解耦,更会反过来影响产品的稳定性。

第二,在软件重构上云期间,旧的业务还在持续迭代,旧的代码还在膨胀。如何稳定过渡,又是一个难题。

最后,迭代问题较大的是不同业务的devOps不一致,这会影响到团队间的协同性,最终影响迭代速度。

02

从概念到落地如何搭建稳定且快速的架构?

首先,在完成这个云端架构过程中,三维家把公司的技术栈划分后端技术栈、前端技术栈、渲染技术栈、AI技术栈、建模技术栈,完成团队体系搭建。

其次,三维家从一开始重前端,到现在重后端,始终贯彻着云工业软件的理念。对外提供webassembly应用、nodejs插件、API、小程序插件等等即插即用,独立发版的服务或应用。

我们的3D云设计、3D云制造、3D建模等软件都是云原生的服务,根据业务特点,采用了serverless、serverMesh、边缘服务等服务形式。

我们认定未来3-5年里大数据是我们的核心技术方向,我们建立了大数据平台,统一管理数据,提供高可用分布式集群服务,进行相关的大数据挖掘,为客户提供更加精准的服务。

3D云设计是三维家的核心产品,我们的核心业务都在云端的聚合服务层,核心服务层聚合了三维家在大家居行业多年积累的knowhow,以API、nodejs、sdk的方式提供专业服务,其中插件都能够动态加载聚合,且这些业务服务都能够按照自己的节奏,走独立的DevOps进行更新迭代,提高效率。

我们的应用也可以在此基础上进行二次开发。比如3D云设计就是采用了react前端脚手架,前端主要负责交互、UI显示和数据分离,核心数据都是在后端完成处理和存储,用户鉴权、行为记录也是在后端的基础服务模块完成。这一切的基础就是三维家技术研究院推出的AI引擎、3D建模引擎和渲染引擎组成的引擎层。

其中渲染引擎,我们提供了实时的、以C++为基础的自研跨平台3D引擎;在效果侧,基于物理渲染,配合后期处理效果,让家居场景呈现更加真实;在性能侧,基于ECS和Data-Oriented的数据结构设计,得益于多线程机制,可实现大场景绘制。

03

深度学习结合知识图谱让AI技术可真实落地

作为高AI化的工业软件,三维家在AI辅助设计方面早已领先行业。我们从用户、设计师和市场中进行需求挖掘,提取专家经验、户型特征等等,通过知识抽取融合,形成包括设计、空间搭配、风格等相关知识图谱,再进行推理或AI算法的布局推荐,为前端设计提供智能布置、套系应用、风格搭配等AI功能。最后,将用户的使用行为数据反馈到后端,作为AI算法的下次迭代或强化学习数据,来提高AI算法的精准度,形成一个良性的闭环。

三维家的AI架构主要有两个层面,一是深度学习,二是知识图谱,核心诉求是管理AI资产,提高AI深度学习效率。

我们构建了许多微服务和边缘服务,最后聚合成业务服务。深度学习的数据集除了常规的图像、文本之外,还加入三维家的素材数据集、方案数据集和大数据等,训练后我们采用边缘服务的形式部署。

此外,我们会通过知识抽取,从大数据平台中的结构化数据抽取出各种知识图谱数据,与现有的知识图谱融合,形成企业专属的风格、布局、灯光、衣柜等层面的知识图谱,并进行知识推理对外提供AI服务。

三维家AI赋能索菲亚整家定制

通过这个架构,我们达到了什么效果呢?首先,效果图方案的套用复用率能高达90%,高于行业水平,也就是说当设计师设计出一个精美的效果图,方案中90%的素材都能套用在其他的户型上。其次,三维家的聚合服务比较完整,使得整家设计能力覆盖面广,能实现全空间出图、定制柜补全、整家自动设计、自动打光等效果。另外我们也定义好与旧业务的数据格式和回传方式,使得整家设计能力兼容性强,能够无缝对接三维家3D云设计、3D秀、梦想家、方案岛等产品线,形成跨模块聚合效应。

04

新浪潮下工业软件如何拥抱四大技术?

未来的工业软件有什么特征?我认为有四个关键词可以简单概括——云化、AI化、一体化和虚实结合。

首先是云化。云化不仅让企业从硬件资源和运维部署中解放出来,还让企业从完善的云基础设施中获得产品迭代的提速,为集成化服务提供良好条件。同时,产品程序也将更加稳定。

工业软件云化有两种核心形式,一是WebAssembly方式云化,一是云原生化。WebAssembly满足工业软件对高精度、高性能的核心诉求。同时WebAssembly的性能也优于同等算法下JavaScript版本。经过测算,三维家3D云设计纯JavaScript版和WebAssembly版的性能在同等复杂场景下相差5-7倍。

第二是AI化。最近,AIGC、ChatGPT等概念大热。随着AI技术的高速发展,AI与工业互联网也将更深度融合,推进工业设计、制造、物流、营销、决策等产品全生命周期的变革。

以家居行业为例,以前设计师做一张设计图需要几天时间。现在通过AI算法,三维家软件能进行户型识别,自动完成户型绘制,选择风格就能一键布置全屋,并完成精美的打灯效果。设计师在AI技术的赋能下,几分钟就可完成方案设计,效率提高几十倍,这就是AI带来的生产力变革。

在生产环节,三维家通过AI学习审拆单规则,能够一键完成审拆单,出错率远远低于人工,并帮助家居企业提高效率。

第三是一体化。未来的工业软件是一体化的,提升效率需要一体化的工业软件。前后端一体化,指从设计到生产全链路一体化,数据和行业标准一体化,CAD/CAE/CAM等流程一体化。

以三维家为例子,相比传统的前后端对接方式,前后端一体化能帮助企业在设计、下单效率,审拆单精准度、效率等方面都有明显提升。

最后是虚实结合。随着VR/AR技术的进一步成熟,它将为工业领域提供数字化呈现、交互及协同支持,通过Web3D技术将虚拟空间和Web结合,将能让用户获取更真实的交互体验和更逼真的表现效果。而WebGPU的深化,可让工业软件在3D以及计算方面的能力大大的增强,虚实映射、虚实叠加、虚实联动构建起工业元宇宙,将会为我们展开更具想象力的未来图景。

结语

从三维家首登中国CADCG领域的“奥斯卡”级别顶会,到论文入选全球计算机视觉三大会议之一的ECCV,再到此次登陆QCon全球软件开发大会,三维家的技术团队不断走向台前,向行业、学界展示其在AI、渲染、建模等领域的领先优势。三维家作为基于AI的国产云工业软件代表,正与产业深度融合,让这些前沿技术有更多商业落地场景。

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