【作者介绍：魏朝凌，深圳市毕美科技创始人，广东省土木建筑学会工程数字化专业委员会常务委员、深圳市BIM创新发展促进会副会长、深圳市土木建筑学会第七届BIM专业委员会专家，深圳市BIM产业创新发展优秀企业家、八项专利获得者】
2022年中国BIM行业市场规模99.5亿，还没跑过具备资本关注的百亿门槛线，其中BIM应用市场规模占78.3%，BIM系统及维护市场规模占21.7%（中国建筑信息模型（BIM）行业市场概况分析，2022）。以23年、24年的市场环境预测，BIM市场规模应不会有大起色，这与《2021年中国BIM行业研究报告》中所预测的2025年BIM行业市场规模达到670亿元相差甚远。BIM（building information modeling)这个词基础来自于建筑（building)，近年来受房地产市场的影响，BIM行业和建筑设计、施工行业一样，受影响巨大。
笔者所在的毕美科技，作为成立14年（2010年成立）的BIM前沿应用企业，身在其中，关于BIM的“明天”是什么的话题，和团队与业界也有一些探讨，今天将看法归集起来供大家参考探讨。
在谈“BIM明天”的时候，我们首先需要对“BIM的今天”有一个相对完整的洞察。对行业、对客户、对自己有一个相对清晰的认知，才能想明白，做清楚。本文我们就从BIM行业的现状、BIM技术的市场认可点与推广局限、BIM应用的明天三个不同的层面展开。
一、BIM行业的现状。
对BIM行业范围的定义其实是模糊的。从BIM（building information modeling)字面理解的建筑信息模型化技术和三维可视化数据技术是息息相关，理论上后者涵盖了前者。今天在市政、轨道交通、园林景观、能源基础设施所应用的技术，所服务的市场，所参与的企业究竟算不算BIM行业的？这个还没有定论。现在有BIM、泛BIM的说法。但不管是BIM还是泛BIM领域，目前呈现出以下的一些发展现状：
1. 市场规模增长：走在“数字中国”这条主线上，随着各行各业数字化转型的推动，BIM 技术及关联的三维可视化、数字化技术的应用范围是在不断扩大的。据统计，2022年我国BIM行业市场规模达到99.5亿元，同比增长3.4%。预计未来，随着BIM理念和技术的渗透率持续提升，BIM应用的广度和深度都会相应加强，其市场将保持增长的态势。
2. 应用领域拓展：如上文所说，BIM 技术在中国的应用已经从最初的民用建筑Building，拓展到了市政工程、交通工程、水利工程、能源建设、城市整体(CIM)等多个领域，在这些领域的应用前景和市场规模，远大于房地产等民用建筑领域。
3. 政策支持持续：国家及地方政府相继出台了一系列 BIM 相关政策，要求或鼓励建筑行业使用BIM技术，认可BIM技术作为产业变革和发展的动力之一。然而，政策的具体实施和落地仍需要一定的时间。
4.标准有待完善：以改革开放前沿城市深圳为例，目前已编BIM相关标准三十余部，理论上仍有一百部左右的标准尚需出台。已颁布的国家标准可操作性和指导性有待进一步验证，需要通过标准的出来来理清边界，理清责任，以推动BIM 模型的质量及信息传递和共享。
5. 整体应用率待提升：尽管 BIM 技术有诸多优势，但目前大部分施工项目的 BIM 应用主要限于管线综合、碰撞检查等方面，设计阶段的使用率有待提升，以期实现全专业全生命周期或在更高的城市级层面上的广泛应用。推进BIM在绝大多数项目的规划设计施工管理方面应用。
6.人才需求增长与缺口并存：BIM 行业对于 BIM 软件研发、BIM建模以及项目管理等专业技术人才的需求是客观存在的。为应对需求，部分高校和教育机构开设了相关专业，近年陆续有新生力量加入到BIM这个行业，但长期以来 BIM 人才缺口仍在一定程度上限制了行业发展。
7. 国外厂商垄断与数据兼容难题：BIM 行业的基础应用软件呈现国外巨头垄断市场格局，全球 CAD 巨头 Autodesk（欧特克） 占据营收市场规模近70%份额，中国 BIM软件国产化率不到10%。且市场上众多来自不同厂商的 BIM 软件功能各异，导致信息模型之间难以实现无损传递，数据模型的作用大打折扣。当前BIM基础数据软件的掣肘，也是国内BIM推动较慢的一个核心原因。从全球BIM软件市场竞争来看，美国企业Autodesk 营收市场占比达到67.9%，其次是美国的Bentley 占比14.4%。BIM基础数据创建高度依赖国外产品，让政策推动者有所顾虑。
中国从2004年开始BIM经历了几次的潮起潮落。若以工程建设项目为主轴线，产业链参与的主体主要包括上游设备服务供应商、中游设计商和咨询商、下游施工商三大类型。上游供应商提供设备、原材料，也出现过按要求提供BIM模型的情况，未来其外包模式预计将逐步转化为自有模式并与中游融合；中游的工程设计商和 BIM 咨询商主要负责将 BIM 应用于设计节点，设计与施工的衔接上，提供融合BIM的总体设计、咨询等服务；下游施工方与中游设计方保持密切联系对项目推进和交付至关重要，BIM 模型中的数据信息在各阶段的共享互通能有效地降低设计变更和成本、节约项目资源和规避风险，这也是推动BIM应用和发展的主要原因。
在2004到2024这二十年里，不仅政府、甲方投入了许多资源在BIM相关领域，国内不少软件企业、设计企业、施工企业、第三方咨询企业也都先后投入了相当的资金、人员和时间。目前，BIM 在实际应用中仍存在不少具体问题，如设计单位可能存在工作量增加、产工比不划算、人才青黄不接的情况；施工单位做 BIM 往往是为满足甲方要求，投入大且未全面体现其在施工进度、质量和成本等方面的优势，单项投入较难产生效益；理论上在各环节均有受益的甲方，又出现习惯性决策流程与决策权力分配和BIM带来的新兴数据化驱动的矛盾，包括内部管理人员对BIM技术的深度理解和认知，外部协作单位涉及面大协调难等因素，推行起来困难重重。
二、BIM技术的市场认可点与推广局限。
BIM 应用能不能走下去？归根到底还是BIM技术本身是否有应用价值体现，在大家最终关注的降本、提效、增质方面是否有可量化的成果。走过二十年，BIM的存在本身说明它是有市场价值的，但同样经过二十年市场规模仍没做大，仍停留在百亿人民币左右，反映出BIM价值未被市场充分认可，或者说BIM价值未被充分挖掘出来并展示给市场。让我们一起细看一下，BIM技术在当前应用中获得普遍认可的是哪些地方？推广BIM受制约的又在哪些方面？
目前BIM技术在应用中得到普遍认可的大致有以下几个方面：
1. 建筑设计辅助：帮助设计师实现更准确和可视化的设计。设计师不仅可以在虚拟三维空间中进行方案比对和设计推敲，还可以从模型中提取数据，对建筑的各个方面进行详细分析和预测，如结构强度、能源效率和施工过程等，从而在设计过程中做出更好的决策，实现更优化和可持续的建筑设计。在尝试设计出图一体化的过程中，目前也有的方案能实现快速出图和准确出图，大幅减少了设计周期。
2. 施工协调与管理：将模型中的几何、构件和物料信息与施工进度和资源管理相结合，实现施工活动的可视化和优化，有助于降低施工成本和风险，提高施工过程的效率和安全性。通过BIM 的协同平台可以提前处理各专业的碰撞问题，生成协调数据，并提出合理的解决方案。例如在建筑物建造前期对建筑与结构的梁柱位置、结构与机电的开孔出梁等碰撞问题在电脑中进行协调，就能与工期、成本紧密相连。
3. 智能化运营协助：可以实现建筑的数字孪生，将实际运营数据与可视化模型相结合，可以随时加载设计和施工信息，帮助运营管理人员进行更准确和及时的设备维修和运维管理。作为运营数字化的手段，提高能源运营效率和控制运营成本。需要说明的是，走到运营维护阶段的BIM应用目前仍处于早期尝试阶段，并未出现众多的项目验证并迭代行业应用方案。
4. 全生命周期管理：BIM技术应用从上文提到的设计、施工到运营各主要阶段，到贯穿全生命周期，应该是1+1+1大于3的。各种信息整合于一个三维模型可视化的信息数据库中，为项目参与各方提供了协同工作的平台，通过结构化的数据实现了可管理、可追溯、可分析，必然有效提高工作效率、节省资源、降低成本，实现可持续发展。
5. 模拟性：可以对设计出的建筑物模型进行模拟，也能对现实世界中不能直接操作，或成本高操作进行相应的模拟处理。例如在设计阶段模拟节能、紧急疏散、日照、热能传导等，通过模拟进行提前用户体验；在招投标和施工阶段，对相应的重点难点进行模拟，确保施工方案的科学性和合理性。在电脑里进行模拟排演和模拟建造，大大降低了实际风险的可能性，成本也随之降低，我们设想的数字孪生的场景，在BIM助力下得以实现。
BIM 技术、包括AI等技术的不断发展和普及，我们相信BIM在建筑与工程领域的作用还是会越来越大的发挥出来。
不过，BIM作为中国工程建设这个“庞大且传统”行业面临的新技术，目前的应用也存在相当多的挑战，这也是一个必然，行业越大越传统、新技术新理念碰到的阻力就越大。BIM技术本身的完善、与传统思维与社会分工、流程等各方面的冲突都是存在的。例如BIM带来的协同路径改变、对 BIM 数据和创新成果归属权定义、对项目现有管理责权划分的冲击等等，都属于重要且紧急的问题。
当前制约 BIM 技术进行普及性推广的因素主要包括以下几个方面：
1. 行业认知不足：这里的行业是指BIM服务和应用的行业，比如部分建筑企业对 BIM 技术的认识不够深入，没有充分意识到其带来的变革和将成为企业核心竞争力的重要性，存在“观望”氛围甚至为难情绪。现在大部分设计、施工企业处于被动使用的状态，再加上人才的不足、BIM新模式与现有生产管理模式的冲突，导致在人力和资源投入方面力度不够。
2. 政策激励有限：尽管从国家到地方政府已制定相关推广政策，但激励力度与发达国家相比仍有差距，比如资金投入、税收优惠、技术标准等方面都有待完善，这对于一个TO G的市场来说尤为重要，目前这些政策对于企业采用并推广BIM 技术的吸引力不够。
3. 缺乏统一标准：包括技术标准（数据标准）和规范不健全，例如在 BIM 技术应用的全生命周期中，缺乏统一的数据转换标准，各方对于模型深度的理解和成果工作量的衡量存在差异，国内国际标准和地方标准并存且可能冲突。另外，BIM 应用的技术导则和指南不足，导致各方对其复杂深度的认知不统一，这也带来了当前BIM应用和交付成果的模糊，从而鱼龙混杂的状况出现。同一个项目有千万的报价、有几百万、几十万的报价……BIM行业里拍脑袋、拍胸脯、拍屁股的“三拍”现象有相当比例的存在，对BIM应用的负面评价随之而生。
4. 取费标准不清：现有的造价管理中 BIM 项目列支不清，专项费用的计算和列支方式与 BIM服务全生命周期的属性背离。BIM 模型费用成本计算含糊，缺乏一致标准；应用数据管理成本不明，除模型设计外的其他工作缺乏计费依据等等，这造成一方面对BIM的需求既多维度又长周期，而另一方面BIM的付费仅限于建模，所以也导致社会普遍认为BIM公司就是建模公司的错觉。
5. 人才长期短缺：BIM 技术涉及面广，学习门槛较高，而高校相关人才培养滞后，企业内部培训力量不足，导致既懂 BIM 技术又有实践经验的专业人才匮乏。当前掌管项目决策和企业决策的人都属于传统分科知识体系下的专业人才，BIM跨专业跨部门应用的特性造成很难有适配的岗位、也缺乏相应的管理机制，BIM人才在实际工作中的应用机会也较少，往往局限于单一领域。因BIM专业人才短缺造成的教育推广不足也是延展的问题。行业几千万从业人员，缺乏相关BIM培训，难以理解BIM的理念并掌握实际应用技巧。
6. 软件技术问题：BIM 技术研发难度大，相关软件性能和可用性有待提高。目前各专业模块协同工作不流畅、功能细节不足、与国情不完全符合，不同类型软件缺乏统一标准，难以实现BIM模型与数据的整体链接。
7. 应用风险较高：在BIM 技术应用的前期阶段，企业可能面临因技术问题、人才问题、新协作与决策模式与传统协作与决策模式的相容问题，导致项目时间变长、成本增加，风险增大，而我国很多建筑项目工期紧张，资金压力大，这使得一些企业对采用 BIM 技术持保守态度。
8. 行业惯性障碍：工程建设行业是一个规模大、相对成熟的行业，各部门各协作方分工明确，责权利清晰。BIM技术作为对行业有深远影响的革新，具体到每一个企业来说需要面对的问题都是众多的，变革压力都是巨大。构建一套打破现有决策体系、影响众多外部合作单位的协作机制，对每一个企业来说都是艰难的挑战。
9. 成本投入巨大：BIM 技术作为一项新兴技术，因为其影响深、范围广，投入成本高。对于企业来说更换软硬件、培训和聘用新型人才、改变管理模式和生产流程等等，是一个集资金、时间、人才的大投入，许多企业都因算不过经济账而停滞不前。
三、BIM的“明天”是什么？
面对前面所列的现状，BIM的“明天”是什么？这是一个很“泛”的话题，涉及BIM企业的生存状况、BIM政策的发展趋势等等，我们还是聚焦于BIM技术应用的发展趋势谈谈我们的看法。在当前“所有的事都值得AI重做一次”的前提下，我们认为建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）会迎来新的发展机遇。AI不仅为BIM提供了新的出路，可以让BIM的价值得以充分体现，符合新质生产力的倡导范畴。
1、BIM的Information是核心要素
在当今快速发展的数字化时代，数据被称为“新石油”，它在决策驱动、运营效率优化、新业务模式创新等方面的重要性已经超越了传统资源，成为推动企业创新和发展的核心要素。BIM中的“I”是核心要素，这个其实一早就是行业共识，只不过因为对“I”的应用工具、应用能力、应用思想的缺乏，以及对“I”的各种标准与规范的缺失，造成当前的BIM基本是BM。只用到了建筑模型（Building Model),而缺乏对Information的应用。
可以说当前的BIM应用是不完整的。对于工程建设行业而言，只有BIM将可视化模型与数据整合，才能充分发挥其优势，体现其价值。
从项目的初始构想到建成后的运营，BIM集成了大量的数据信息，包括几何数据、材料数据、成本数据、时间安排数据、运维数据、运营数据等。这些数据不仅用于创建和维护项目，还为后续的分析和决策提供了依据基础，尤其是随着物联网（IoT）技术的发展，使得建筑物的运营和维护更加高效和智能。
2、BIM的数据分析是未来
2023年普遍被认为是AI元年。人工智能特别是大语言模型、生成式人工智能技术取得突破性进展，引领互联网变革。随着人工智能与各产业深度融合，带来的机遇既广泛又复杂。
在BIM中，Information不仅需要被收集和存储，更需要被分析和解读。数据分析是BIM发展的关键，它能够揭示隐藏在数据背后的趋势和模式，让数据说话，为项目的优化和决策提供依据，为高效的管理提供可能。AI技术的快速发展，也为BIM数据的解读和分析带来新的发展机遇，准确快速的获取BIM数据，进行高效分析并给出答案，这些在AI的助力下面都成为了可能。通过对大量历史数据的学习，利用AI快速得出结论，预测未来趋势，识别潜在问题，并提出解决方案，这在BIM的环境下也变得日益清晰。
