李蕴
陕西省土地工程建设集团有限公司 710000
摘要：BIM—Building Information Modeling，中文译名为建筑信息化模型。BIM技术自2003年引进国内，主要应用在工程建设领域。随着中国的现代化进程越来越快，日常的工作节奏也日益加快，需要学习和利用更方便、智能的工作软件来实现更高效的工作要求。从人工纸质制图到电子CAD制图，再从CAD制图到三维正向设计，这是历史发展的趋势。5G时代已经到来，日常生活、工作数据呈爆炸式增长。利用人工智能与机器学习，对二维图纸进行数据分析，可以得到每个项目的特点。国内外都在推广人工智能，可以把人工智能与BIM相结合。传统的工作方式变得跟不上时代，把BIM与人工智能相结合，能够实现工作效率更加提高，工作精度更加提升。
关键词：BIM；大数据；人工智能；5G；机器学习
1 BIM技术在现阶段的应用
1.1净高检测
在工民建领域，尤其在地下车库是建筑、结构、给排水、电气、暖通、人防等专业常常会出现“碰撞”的地方。根据《汽车库建筑设计规范》规，汽车库内室内最小净高微型车、小型车为2.2m；净高指楼地面表面至顶棚或其他构件底面的距离，未计入设备及管道所需空间。在很多工程中，未提前应用BIM技术，导致出现车位净高不足2.2米的情况。
1．2碰撞检查
在有净高要求的前提下，对地下车库的管线路由便有了一定影响，特别是在成本、品质双边把控的情况下。地下车库中，管线种类多且路由复杂。在实际施工过程中，管线的交叉碰撞影响会造成一系列的返工，从而增加了时间成本和人工成本。BIM根据二维Cad图纸绘制三维模型，利用NavisWork、Fuzor等软件进行碰撞检查，提出碰撞报告并消除碰撞。
1.3管线综合排布
地下车库是管线集中的地方，高层建筑中对低、高层的管线往往是分开布置的，加大了管线综合排布的难度。北方地区冬季有采暖需求，采暖管管径可达300mm、350mm，通风管道局部尺寸可达1200mm×40mm，使得管线排布变得更加困难。在施工现场中根据设计单位提供的图纸无法解决管线排布问题，BIM可以在设计阶段介入，合理调整管线路由，并将单独管线规整为综合管线，还可以有限的减少支架数量。
2 BIM发展现状
BIM技术已经能够成熟的应用到工程建设领域中，就目前来讲，BIM想要做到全方位应用还要面临很多问题。BIM软件对硬件配置的要求远高于传统CAD的要求，在正向设计时，甚至要求有配套的工作站和数据中心。这无疑对经济成本以及投资回收期带来影响。CAD平台已经开发出各种辅助程序，市面上的软件可以解决相应的问题，而BIM软件的上下游配套还相当不成熟，特别是正向设计、施工、管理、运维等方面。设计单位考虑到成本和时间问题，还是会选择传统CAD绘图模式。BIM相关的法律法规还是不够完善，BIM证书层出不穷但含金量普遍不高。
3 人工智能、机器学习、5G
人工智能可以实现计算机以智能的方式去思考、解决问。人工智能得到了越来越多的重视，并且在政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。日常繁重的科学研究、工程计算需要耗费大量的人力物力开展，人工智能的应用可以实现更快、更准确地解决问题。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学。机器学习是实现人工智能的重要基础，随着时代的不断发展机器学习融合各种学习方法正在逐步走向成熟。
5G是最新一代蜂窝移动通信技术，5G性能目标是高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。5G网络的数据传输速率远远高于以前的蜂窝网络，最高可达10Gbit/s。5G网络向着多元化、宽带化、综合化、智能化的方向发展。
4 BIM与大数据
建筑工程是一个信息量庞大的工程，涵盖住宅建筑、商业建筑、文体建筑、人防建筑、地下建筑、综合管廊等，从最初的方案设计阶段到竣工过程中产生大量数据。建筑业数据具有类型多、数据量大、数据交互性强、数据时效性高等特点。BIM的发展需要大量数据作为支持，对建筑全生命周期数据进行收集并输入至模型中去才能实现BIM的真正价值。随着时代和科技的发展，人工智能可以代替人类独立的对大量数据进行分析，并且能确保较高的准确性。把人工智能与BIM技术相结合，可以提升BIM的工作效率，例如：通过机器学习提出初步地下车库综合管线排布方案，把模型需要的全部信息上传至云端利用人工智能进行自动建模。
4.1数据分析
以施工图为例，CAD施工图是二维平面图，建筑、结构、给排水、暖通、电器的图纸都是不同的。可以把不同项目的各个专业单列出来作为对比，利用人工智能对图纸进行识别分析。建筑项目之间业态有很大差距，主要体现在地形高度、面积大小、使用功能、地理位置、人口密度等几个方面。业态不同的建筑物在施工过程中使用的时间成本、人力成本、经济成本不同，使得数据量变得更为丰富。
4.2人工智能应用到BIM
利用BIM算量是其显著的功能，在建模过程中把整个项目需要的所有材料输入到模型中去，利用BIM的明细表功能可以快速导出各个专业所需要各个型号的材料数量。建筑物耗材的使用量可以根据各专业规范和各耗材计算公式计算得出，把规范和公式转化为程序编辑到BIM软件中。以消火栓和消防喷头为例：一个建筑物确定其使用面积和使用功能后，根据规范可得其火灾危险等级，根据火灾危险等级、消火栓计算公式、消防喷头计算公式得出一个建筑物需要的消火栓、消防喷头的数量和规格。这些功能可以利用机器学习得以实现，把BIM与人工智能相结合，可以替代人力做大量重复计算的过程从而提高工作效率。在进行成本分析时，可以得到明确的数据分析，对后续的施工、成本、时间节点控制会有很大帮助。
建立BIM模型需要耗费大量的时间和人力，人工智能与BIM相结合后可以根据规范要求的管道与管道之间、管道与建筑结构之间的间距要求进行自动排布。目前，自动翻模还是建立在CAD图纸信息完整的前提下，自动翻模技术现阶段还不够完善，致使翻出来的模型精度差不完整、管线之间连接不到位，可使用程度不高。利用机器学习，学习人类管线综合排布时的思维方式，可以提高模型精度和准确度。
BIM代表的不仅仅是建筑信息化模型，它更应该是一个电子信息数据库，把建筑的全生命周期包含进去，实现数字＋建筑。得到大量的数据并对其进行分析后，得到不同业态的“特征值”。提出建筑的使用要求，人工智能对建筑物的特点分析后根据规范要求，可以自动提出一套方案。再由专业人员进行调整，从而提高工作效率。
5 BIM发展与展望
BIM现阶段主要应用在翻模、综合管线优化排布阶段，并没有参与到建筑全生命周期。利用BIM对综合管线排布进行优化可以有效节省材料成本和防止返工，住宅建筑的地下车库是管线集中的地方，地下车库有人防功能时管线需要预埋套管。人防门的实际尺寸比设计尺寸要大且要预留吊钩的高度，人防门处的结构是钢筋混凝土结构，管线穿越人防门上空时需要预埋人防密闭肋套管，如果套管预埋的高度、大小不合理的话会导致人防门无法开启、管线不能穿越，用BIM对此类重点部位核查后可以避免预埋套管位置不合适等问题，能够避免因返工引起的人工成本、时间成本。
把BIM与大数据、人工智能、机器学习、5G等技术结合起来需要大量的资金、技术、时间支持。关于BIM，大部分工程领域从业者还是处在观望状态，BIM想要得到全面发展需要每个BIMER贡献自己的一份力量。
6 参考文献
[1] JGJ100-2015, 汽车库建筑设计规范[S].北京：中国建筑工业出版社，2015.
[2] 蔡瑞英，李长河. 人工智能[M].武汉：武汉理工大学出版社，2003.
[3] 周志华. 机器学习[M].北京：清华大学出版社，2016.