数字建筑典型模式有哪些？

如果你对该问题感兴趣的话，推荐你看看《数字建筑发展白皮书（2022年）》这篇报告，下面是部分摘录的内容，具体请以原报告为准。

1.全链条数字化协同

全链条数字化协同是以 BIM 三维图形技术为核心，通过采用统 一建筑数据模型在各环节间高效流转，进而实现各参与方业务协同。 全链条数字化协同主要涉及模型构建、模型流转、模型互操作、模 型验证等领域创新发展。

模型构建是建筑模型全链条数字化协同技术的基础。各类建模 技术不断创新，加快建筑建模迭代发展。在数据建模方面，将 BIM 技术与人工智能技术相结合，利用数字化模型智能化完成建筑方案 设计、结构优化设计、机电管线智能设计、多专业管线综合、精细 化统计算量、自动出图、AI 识图建模、AI 排图等。在仿真建模方 面，通过建筑性能分析软件，建立性能化设计所需要的分析模型， 并采用有限元、有限体积、热平衡方程等计算分析能力，对建筑不 同性能进行仿真模拟，以评价设计项目的综合性能。同时，结合虚 拟仿真技术，真实再现从设计到施工过程中各个环节，确保工序的 规范化、科学化，在保证质量的同时发现并修正问题，降低后续施 工损失。如基于对抗神经网络的深度学习人群仿真算法，对 BIM 模 型中的人流的运动路径进行仿真。在业务建模方面，通过建筑多维 信息模型的构建和共享，减少模型信息的流失，并为相关业务人员 提供交流平台，提高项目综合管理水平，达到降本增效的目的。如 基于三维设计模型，通过使用招标辅助工具，方便业主对工程量、造价及复杂造型种类等进行全面了解和评估。

模型流转是将项目设计、深化、采购、生产、运输、施工、验 收等各环节全面打通，实现项目构件数据在全生命周期的流转与共 享。在模型提取合并方面，根据特定用例的模型标准（如运维标准） 生成所需 BIM 子模型；将分专业、系统、楼层模型归并、重构，进 行增量化存储。在压缩优化方面，在保持关键特征与网格水密性的 前提下，结合几何特征抑制与网格简化方式减少模型非必要细节； 基于结构冗余、几何配准、精度归并方式，提高模型存储、传输、 渲染效率。如通过将 BIM 模型轻量化，提升数据加载展示性能，以 支撑大场景多个 BIM 的加载需求，实现 BIM 模型在 Web 端、移动 端的“轻量化”应用模式。在模型可视化方面，通过构建对模型内 容要求的描述语言，实现对各类 BIM 应用所需的模型内容进行形式 化的定义和可视化展示。如在项目设计阶段和施工阶段，通过模型 可视化消除设计分歧，简化工作流程，帮助开发者节省成本，提高 团队间协作效率。

模型互操作实现不同 BIM 平台之间的数据传输和协同工作。在 模型接口方面，通过定义了不同 BIM 软件与协同平台间的统一数据 调用方式与信息交互流程，确保不同的 BIM 软件可基于单一协同平 台共享 BIM 数据，为 BIM 数据在全生命周期中实现可共享奠定基 础条件。在模型翻译方面，由于不同厂商的 BIM 设计平台生成的模 型在数据格式、构件完整性规则方面存在较大差异，导致这类异构 模型实现互操作难度极高，解决方式是利用模型翻译程序，通过定义统一的模型格式作为中间过渡，完成不同开发平台模型与通用数 据模型间的翻译转换，实现跨平台模型的互操作。

模型验证主要涵盖合规验证和数据质量验证等。在合规验证方 面，通过对相关领域工程建设进行强制性规范，实现基于数字化规 则和语义模型的检查，可检查条款选择、模型可视化、错误定位、 结果语义化及其他相关功能。在数据质量与交互性验证方面，通过 对 BIM 数据的完整性一致性检查，突出检查结果的语义化表示，或 对外提供对模型的简单编辑功能。

2.全周期集成化管理

全周期集成化管理是指借鉴标准模块化的设计理念和平台化管 理模式，依托数字化设计平台等新技术和新平台协同创新，实现覆 盖设计、生产、施工、运维、监管等全周期集成化、信息化、精益 化管理。

在集成设计方面，主要依托 BIM 图形建模技术和平台软件统筹 推进建筑、结构、机电、设备、管线、装修等多专业一体化集成规 划与设计，并通过模数协调、统一标准接口等集成方法，既避免二次拆分设计，提升设计环节整体效率，又为实现大规模工业化生产 制造提供技术支持。

在标准生产方面，依托工业互联网、大数据等技术与智能化生 产、网络化协同、规模化定制等模式，将建筑构件、部件生产需求 与制造能力、工业知识精准匹配，推进标准化、模块化、集成化发 展，增强资源高效配臵和产能利用水平，实现工厂制造与现场建造 一体化推进。

在精细施工方面，综合利用物联网等技术、智慧施工管理等系 统平台、ERP 等管理软件，完成进场物料的验收调度、集成部件的 装配模拟、建筑工人的有序管理、工程设备的安全监测、施工现场 的可视化管理等，实现从生产调度、物流调度、施工调度等信息自 动化流转和工程项目降本增效。

在运管监管方面，依托数字建筑平台搭建数字孪生建筑体，通 过链接建筑内广泛分布的智能物联网设备，实施现场设备、环境等 数据实时采集、汇聚、分析，提供预测性运维、设备故障诊断、空 间异常报警等技术服务，有效降低运维成本。

3.全要素智能化升级

全要素智能化升级是指利用物联网、传感器、智能终端等技术 产品对“人、机、料、法、环”等生产要素和“进度、成本、质量、 安全”等管理要素进行实时、全面、智能的监控和管理，运用 BIM、 CIM 等技术搭建虚实结合的数字孪生建筑，实时洞察历史数据及其 变化趋势，并结合人工智能、大数据等技术对各要素数据进行分析诊断，实现全流程全要素可感知、可分析、可呈现及可优化。

在可感知方面，传统过程数据通过传感器感知、人工采集等方 式进行收集，由于建筑工程项目的大规模及高复杂性等特点，导致 现场的管理存在较高的难度及复杂性。AI 数字图像、动态识别，物 联网、无线定位、移动智能终端等数字建筑相关技术的运用有望持 续提升感知能力，实现全面感知、实时互联的目标。目前我国智能 感知的应用主要集中在建筑工人身份管理、施工机械运行状态监测、 高危重大分部分项工程过程管控、现场环境指标监测等方面，提升 要素间互联互通水平、助推要素的优化配臵是未来的发展方向。

在可分析方面，建筑工程大数据具有体量大、种类多、速度快、 价值密度低等特征，智能分析的应用重点在于将工程决策从经验驱 动向数据驱动转变，支撑建筑各项资源最优配臵。通过利用 BIM 技 术以生产要素数据为基础建立工程模型，并结合人工智能、大数据、物联网等技术，可完成作业人员行为检测、设备实时精准管控、危 险环境识别等任务。对建筑项目的建模需要在工程建造领域进行长 期积累，提升我国在复杂工程问题分析能力是下一步的发展重点。

在可呈现方面，建筑行业上下游产业链延伸较长、参建方众多， 数字孪生动态建筑模型可实现全过程的实时映射和动态更新，提高 项目的协作效率和协同效果。依托 CIM 聚合已有 BIM 建筑数据、 GIS 数据以及高程数据等信息，搭建数字孪生建筑群，可刻画建筑 项目细节。随着数字孪生技术的逐渐成熟，数字建筑模型将进一步 实现“全域感知、数据共享、交叉指挥、精准反馈”。

在可优化方面，依托数字建筑平台的分析诊断结果，在数字孪 生建筑的赋能下，建筑产业将进一步提升管理质量，完成对建筑全 要素的智能决策支持。在生产要素的合理配臵方面，可实现人员智 能调度、机器自动作业、工艺知识图谱生成等，全面提升施工效率； 在管理要素的优化组合方面，主要体现在自动化进度分发与提醒、 成本与质量的闭环管理、安全风险预知等方面。