5、南京长江都市智慧建筑研究院院长 唐觉民

       第一，BIM或者建筑数字化已经从所谓“亮点”时代进入价值时代，BIM类大赛本身的方向应该引导价值，而不是“噱头”。

       第二，“一模不能到底”是因为目前业主方没有需求而导致的，它的最大受益方是谁？建筑业“黑盒子”的最大受益方是谁？这个问题解决了，它就解决了。另外从“数据20条”发布，基本上是提出了我国未来数据所有权和使用权的分离，会逐步解决模型所有权的问题。

       第三，AI设计与BIM其实不矛盾的，BIM是建筑的“数据仓库”，AI可以是设计工具，两者不是同一件事。

       6、ShanghaiBIM理事长 庄晓烨

       未来3年，BIM应该完成从用建模型到用模型再到产生高质量建筑数据的转变。BIM技术的发展应当注重基于BIM模型生成的建筑数据，用来保证数据的有效与真实性，原因在于目前的AI技术理论基础是基于大数据与统计学的，存在一定的失真。

       BIM与未来建筑业AI发展的关系就像汽油与汽车的关系，只有喂给AI这台汽车足够高质量的汽油，车才能跑得快，因此不用纠结那些BIM被淘汰的问题。

       7、BIMBOX创始人 孙彬

       是的。目前行业里有这样三种有关瓶颈期的观点。

       第一，目前各种BIM大赛，几乎每个工程的BIM应用点都大同小异，基本上很难再找到让人眼前一亮的创新点，大家彼此观摩，都希望能找到一些新应用，找不到就会有点失望。

       存在即合理，报奖有宣传企业的作用，但总体上不应该本末倒置。BIM、信息化和数字化起到的作用都是给企业降本增效、创造新的价值点，是与其他技术互相结合的技术节点之一。聪明的企业当然也是这么看，只是有很多个人和团队陷入了报奖价值本身的执念里。

       找亮点、找创新，本质上还有一个原因。即建筑业很多深水区的知识，本来并不能引起管理层或评审团的统一兴趣，比如一位钢结构出身的领导，很难对污水处理技术发表观点。而BIM的图形和数据可视化，把本来晦涩难懂的知识，提炼成漂亮的三维模型和图表，提高了比赛的观赏性，所有人都能做出评价，这对于短期内技术的推广是大大的好事，但对知识的提炼必然导致那些朴实细节的丧失，这也是对长期发展的一种注意力透支。

       第二，虽然业内都在提一模到底，但现实依旧是自建自用，没有办法分享BIM模型，所谓的一模到底能不能走通？「一模到底」的基础是数字资产共享，想要在商业市场中实现，只有两种可能：要么是市场主体没有意识到它是「资产」，觉得共享也无所谓；要么是大家有数字资产共识，并存在健康的市场交易。

      BIM发展的蛮荒期，以第一种情况为主。

      为什么没有很好地共享？因为没有资产意识，也就没有很好地维护它，设计院出的BIM模型，论三维形体，没有切分到施工能用的颗粒度（比如多楼层用一根通长的柱子）；论数据，没有进度、成本等信息，甚至没有为这些信息预留填报的空间。所以即便上游分享出来，下游也无法使用。

      设计只为出图而用BIM，这不是批评，而是正常的市场行为，这个阶段只有极少数设计院为提高服务质量和市场口碑，做出超越服务边界的工作。在发展的过渡期，思路清晰的业主方起到了重要的作用。他们一方面提高对设计院BIM交付成果的要求，另一方面保证额外付出的经济收入。设计院在常规设计工作之外，再对下游的图形和数据应用做相应的细化工作，并获取相应的报酬，这个阶段有很多价值溢出的试错成本，但却是数字资产向可交易的方向发展的重要阶段。未来，所谓一模到底，基础即是健康可持续的市场交易，这取决于有多少交易方意识到数据是资产，对资产的价值能在多大程度达成共识。

       第三，有人提到过去十年业内高估了BIM，低估了AI，有一部分人在讨论未来是不是向「去BIM化」发展，但是该如何做至今还不清楚。

       未来，「去BIM化」是必然的结果，就像我们不再谈企业互联网化一样，但需要警惕，不再谈一个东西分为两种情况，一是把它内化，二是把它抛弃。

       2023年的AIGC给所有行业一剂强心针，同时也带来了当头棒喝，但正是这样的时刻，越是企业的决策层，越应该警惕媒介铺天盖地的宣传，认真审视技术的边界和自身的发展阶段，不要走元宇宙的All in老路。

       首先，当下最火热的AI，分别是自然语言模型和图像生成模型，我们可以用它写项目日志大纲、生成不那么准确的效果图，但需要看到这两个能力都没有触达到工程行业的数据管理。这一方面是AI没有往我们这边走，另一方面也是我们没有往AI那边去。前者我们只能等，后者我们马上就可以行动。

       举个例子，国外有一个仍在开发中的人工智能建模软件，对于一些比较规整的民用建筑，输入建筑类型、房间需求、主要功能、容积率等需求，就能在线生成一个包含数据的模型。但这个软件并不推荐国内使用，它用来训练的规则和历史项目都是基于国外的项目，我们要训练自己的AI，就要有自己的数据。

       但这需要一个重要的前提：类似算法可以分析的数据颗粒度必须达到构件级别。如果它想要分析，在过去上千个类似的项目，当用户使用面积是多少、防火要求是多少级的情况下，大多数项目使用了什么结构的墙体、使用了哪些方式来排布房间，这件事基于BIM是可以统计和计算的，而基于CAD交付的项目，只能统计过去类似的项目画了多少张图纸，关于构件的信息是完全丢失的。

       所以，把BIM内化的「去BIM」，向着AI的方向去，都是没有错的，但尚未积累可被AI学习的数据就放弃BIM，不是可取的做法。未来3年，建筑业BIM发展应注重解决什么问题？

       在我看来，BIM在短期来看，是一架提问的机器；在长期来看，它是一位沉默的助理。当它是提问的机器时，重点在于「补课」，在于让建筑业追上那些有资格去拥抱AI、拥抱数字化的行业。接下来，很多企业未来还是会在比赛中秀亮点，但更多企业需要思考的应该是，怎样利用工具改变自己的思维方式。BIM的作用是倒逼企业去面对一个选择：要不要先把课补上，追赶到本来应有的数字化备战水平。

       和其他行业相比，建筑业粗放管理、一路狂奔的几十年，很多企业都没有做好传统业务范围内的工作，而 BIM 提供的可视化与数据分析，正在通过很多「透明化」的问题，把这种落后赤裸裸地暴露出来，并让很多人感到不适。

       这些事，就在面对 BIM 的建筑业发生着，很多建筑企业，目前是不能在数字化这条路上，走出行业保护的温床，去跟门口的野蛮人抗争的。

       至于BIM在未来的作用——成为一位沉默的助理。

       我在此不过多展望和美化，或者说我也并不清楚。在那之前，别急着狂欢和All in，直面那台机器提出问题，承认自己的落后，是一件很难的事。级别越高的领导，这件事越难。技术的变革和融合一定能带来效益，直到我们愿意正视自己，把课先补上。

        8、中建一局工程研究院智慧建造所所长 阎斌

        未来三年，建筑业BIM发展应注重解决的问题有以下几个方面：

        第一，可落地可执行的建模标准，且与建模工具深度融合。目前企业都有自己的建模标准，但是建模标准是理论阶段，具体文字版内容执行起来还有一定难度，这就造成目前很多同类的模型，建立的模型不同。因此，需要标准需要与建模工具深度融合，方便不同的人建立的模型是一致的。

       第二，快速建模工具向自动化建模工具发展，提升整体建模效率。目前建模效率还是比较慢的，尤其是钢筋、机电管线模型，需要消耗大量的人力成本。因此，研发快速的自动建模工具，可以整体提升建模效率，减轻劳动强度。

       第三，构建CAD图纸标准化体系。各个设计院的CAD图纸的标准化程度不同，影响了项目人员搭建模型的速度。同时，不同设计院对同一信息的表达的名称不同，不方便进行标准化数据的采集。因此需要构建相对标准的CAD图纸标准化体系；

       第四，发展基于AI的设计数据及管理数据采集体系，搭建设计、施工标准数据库，发展强化AI自动建模功能。搭建设计构件、设计规范及施工选型、决策的标准数据库，方便进行AI自动建模工具的研发，设计阶段及施工阶段，就可以根据数据库自动搭建各种符合要求的标准化模型；

        第五，搭建设计、深化、施工、交付各阶段模型数据的标准化体系。现阶段、设计、深化、施工及交付的数据均是孤立的，没有形成一套标准化的数据体系；这也是造成目前模型没有很好应用现场的原因。其实BIM的核心是数据，数据是有维度的，是有时效的，有前置条件的，因此通过标准化的数据体系，实现各维度的数据自动抓取沉淀。

       第六，根据数据标准化体系搭建设计选型、施工选型的管理操作平台。设计、施工核心是决策，针对不同的情况，我们需要对可能情况进行决策，目前这些决策经验存在管理人员自己手里，形不成企业的合力。因此我们需要搭建管理操作平台，沉淀决策经验，辅助后期项目参考。

       未来，BIM不会弱化，它会成为机器人管理的基础数据来源。BIM关注点以后是提供模型定位，提供设计数据与管理数据的平台，进行施工管理排程的基础。施工管理排程，主要是需要进行路径规划，进度管理，材料用量控制等多个方面。

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