一句话回答：整个行业来看，能走多远不知道，从BIM行业内部来看，需要走的路还很长。

原贴在我的文章：

这两年，每当被问及「BIM该怎么推行」这个问题，我总会提到：公司和它在基础设施行业中的用户，是这个时代非常重要的研究样本。

而我得到的反馈多半是：「反正不都是建一个模型嘛，为啥要花那么大的价钱买 ？」

当然，如果我在这儿说：贵有贵的道理，去买就是了，那自然没啥意义，我想说的是这家公司所在的基础建设行业，以及在这个行业里生存的人们，对于BIM的研究价值。

回答一共分三部分，对不感兴趣的可以跳过前两部分，直接看最后关于人的一段。

建筑行业的大多数人更像是安卓用户，使用同样的软件和众多的第三方插件，便宜，凑合；而基础设施行业的大多数人则更像是苹果用户，他们又是生活在怎样的生态里呢？

今年 在新加坡举办了纵览基础设施大会，受邀作为行业媒体全程参与了这次会议。

回国后，我花了一个月的时间整理资料和思路，今天我们会先谈数据的生产，再谈承载数据的数字孪生，最后会谈到本期核心的观点：为什么我们说 是很好的研究样本？我们到底为什么要使用那些新技术？今天学这个，明天学那个，难道只是为了创新而创新吗？

下面我们正式开始，前面部分会比较烧脑，但会开阔你的眼界，告诉你，哪些你曾经的设想，都已经可以做了。

01 什么是暗数据和数字资产？

这几年在阅读国外BIM文献的时候，对于「」这个单词我总觉得很陌生，因为在国内谈及BIM，我们会谈到设计流程、谈到施工管理，却很少说数据本身是一个「资产」。

会议上， 的 CEO Greg 谈到了公司35年来软件和理念的发展变化，从一开始基于 的2D图纸，再到2.5D的 GIS 数据，再到3D的 BIM 数据，一路走到今天4D的数字孪生数据。

人们一直以来都在使用软件生产成果，关注的始终是交付的图纸或者模型，而工程师们生产这些成果的过程却被丢在硬盘里，这些静态的数据被称为「暗数据」。

希望把这些暗数据也纳入到交付成果里去。

数据整合并非一次性的结果，而是被时间轴贯穿在整个设计、施工和运维周期里的。顺着这个时间轴向未来，可以对建筑和城市的性能表现做分析、预测；顺着时间轴向过去，可以追溯问题的根源从而寻求答案。

通过这样的整合，工程师的价值不再仅仅是贡献图纸，他们贡献的数据本身也是有价值的资产。

「全生命周期信息管理」，这个词已经被很多人说烂了，但我们在这次会议上看到，基础设施领域和民用商用建筑领域有一个很大的不同：基础设施造出来，不只是为了盈利，而是要满足特定的功能。

那么它的信息管理就不仅仅是为了节省成本、提高效率，而是要帮助人们去解决问题。

在这个层面上，对过程信息的管理不仅是必要的，也是实在的。

在2016年的ARC战略论坛上，人们讨论IT技术和OT技术的融合，IT就是信息技术（ ），OT则是指运营技术（ ）。当时Greg提出，这个图景中还缺少了重要的一环：ET，也就是工程技术（ ）。

在这个信息闭环中，IT技术反应了项目的实际情况，比如地形环境、水域信息等；ET技术反应了工程师对环境的改造，比如开山挖洞造建筑，并对改造结果进行分析和模拟，看能否达到人们希望的目的；OT则反应了人们对环境改变的结果进行管理的情况，也就是运维信息。

ET 要进入行业的数据闭环，需要用到模型数据、分析数据和实景数据。下面咱们分别看看 在这三条路线上做的事。

建模工具方面

以往的 系列软件名字众多，像是看天书，发展到2019年，总算是把建模软件梳理成比较清晰易懂的「Open」系列，包括 、、、、 和 等大系列。

从它们的名字你就能看出来，每个软件面向的都是一个具体的行业。这些跨行业的软件工具都是基于 开发的，文件格式都是统一的DGN，跨专业数据交换不存在问题。

不过，大方向的统一并没有让 的软件集群变少，相反，很多细分的专业领域还有很多工具，比如专门用于通信塔专业的 、专门用于车站的 、专门用于水文水利专业的 等等。

可以说基础设施领域有一个细分专业， 就有一个软件与之相对应。为什么要做这么细？我们放到后边再来回答。

分析模拟方面

在基础设施行业，单纯交付一个信息模型、一份图纸，已经远远达不到要求，于是 研发和收购了很多软件，不断扩充分析模拟的工作。

比如，使用 和 CUBE 软件分析车站的车辆和人员疏散情况，使用 FLOOD 确定洪灾的影响，等等。

今年 在模拟分析方面的大动作，是收购了软件商。

这家公司的两个主要产品分别是交通数据分析软件和移动模拟软件CUBE.

可以从大量 GPS、手机、汽车等数据中提取信息，描绘出道路交通流量图景，从而给交通工程师提供预测和模拟服务。

而CUBE提供的是应用在很多场景下的预测分析功能，大到整个城市的交通拥堵分析，小到一个机场、一个地铁站、或是一个停车场里的车辆和人员分析。

Greg 举了一个地铁站设计的例子，使用行人模拟工具在车站模型中进行验证，可以很早发现行人出现拥堵的位置，这样工程师在设计初期就可以调整出入口的布局。

在以往的工作流程里，这样的问题也许会在车站正式运营很久之后才发现。

实景建模方面

数字城市是今年的热词，不过在计算机里从零打造一座数字城市是理想化的事，对于99%的地区，怎样把已有的环境信息、已经建成的建筑复制到数字世界里，才是数字城市的重点工作。

2016年以前， 用拍照作为主要的实景数据采集方式，再利用 把照片合成3D场景。2017年在体系中加入了激光扫描技术；2018年加入了热成像技术。

今年 针对更加精细的城市环境数据采集，进一步加入了移动测量（ ）技术。为此， 做了两个动作。

➤第一是和生产施工勘测硬件设备的共同成立的新公司 Works，新公司的全部员工都是来双方调派的数字化施工专家。

这一步打通了移动数据采集的硬件环节。

➤第二是收购了三维和移动测绘软件商Orbit GT。

这家公司提供的服务，是把图像数据、点云数据和三维测绘数据集成到一个平台上统一处理。

这一步打通了不同格式实景数据的管理流程。

这两步棋走的都很准，目前 的用户可以使用车载测量设备采集更精准的城市三维模型。

Greg在现场演示了只用无人机拍摄的传统方式（左图）和无人机+移动测量技术（右图）的精度对比。

未来的数字城市建造者手中会有更立体的武器：天上飞的扫大面，地下跑的抓细节。

我们谈到了 模型数据、分析模拟数据、实景模型数据，甚至是资产管理数据，这样大量的数据放到哪里去？怎样被所有人用起来？

02 数字孪生：把鸡蛋放到篮子里

以前， 是用一系列的BIM软件创建数据，再把这些数据放到 里集中管理。

现在到了云计算时代，数据会继续从 进入云端，数据在云端得到统一的管理、转换、显示和分析，再分发到不同本地软件里，给不同的人实现不同的功能。

的云服务应用叫做 iTwin ，去年又进一步宣布，将 iTwin 的基础开发包.js开源托管在 上。

这整一套数据集成服务，也就是 两年前在新加坡宣布的数字孪生（ Twin）战略。

数字孪生这个词最近被谈的很热，说的是物理产品在虚拟空间中的数字化双胞胎，但我们没必要把它神化，它既不神秘，也并非 原创。

执行副总裁 Keith 在演讲中说，数字孪生源自一个简单的理念：如果我们能把现实世界中的某个实体复制到数字世界中，就能利用数字世界中的「孪生兄弟」去做很多有价值的事。

人们可以利用它来查询信息，可以对建筑物未来的性能做分析，可以向前追溯看看问题出现在哪里，可以利用信息做重大决策的支持。

理论上听起来很简单，但实际中的数字孪生是典型的知易行难。

有用的数字孪生和真实建筑应该是双向同步的，建筑物每天都在发生变化，它的数字兄弟也不应该是一次性的交付物。如果一个数字孪生不能跟随真实建筑一同变化，那么它不仅没有价值，甚至会带来危险。

然而，在过去的很多项目中，往往最难的正是这个双向同步。

如果把所有的同步工作——包括建造过程中的变化和运维过程中的变化——都交给专员手动更新，投入的时间成本会趋近于无穷大。

目前，通过尽可能打通底层数据，以及不断纳入新的硬件和软件，把大量数据的采集工作交给传感器、无人机和移动测量仪，人们可以简化数字孪生的同步工作。这正是前面我们讲到的 做出的努力。

不过，软件商提供的是数字孪生的生产工具，而数字孪生模型本身还是要使用软件的人自己生产。

关于如何建造自己的数字孪生模型，Keith 给出了两点建议：

➤第一是尽量开放。

拥有权限的人应该可以在数字孪生模型里随意获取自己想要的数据，比如路桥设计师可以在设计阶段获取交通分析数据，一个数字孪生模型不应该仅仅为决策者服务。

➤第二是保持灵活。

两年前我们能使用的同步工具很少，大量工作需要人来完成；目前我们有了一部分自动采集数据的技术，数字孪生模型的制作比以前简单了。

但这不是终点，我们无法想象两年之后会有什么样的新技术问世，也无法想象模型会和哪些新系统对接，如果我们把数字孪生模型限死在一套固定平台和方法里，就对未来失去了弹性。

开放 .js 的想法正源自于此。你可以把它用来制作属于自己的数字孪生模型，也可以请软件开发商帮助你开发新的流程，甚至不需要告诉 你正在拿它做什么。

关于什么时间开始打造自己的数字孪生模型，Keith 给出的建议是：越早越好。他给那些刚刚入门、还不知道怎样开展数字工作的人介绍了三项在线服务，让使用者几乎不用改变现有的工作流程，就能体验到云端工作带来的便利。

➤iTwin ：跨专业协作和审查工具。设计师和模型使用者可以对三维模型进行标记注释，追踪哪些人修改了模型。

➤ iTwin ：设计合规验证工具。它使用起来很简单，只需要运行它，打开 某个模型，它就能告诉你哪些地方有不符合规范，或是存在错误。

➤ iTwin ：数据洞察工具。它能实现对设计数据的统计和可视化，把数据用可理解的方式呈现出来，也可以和 Power BI 直接连接，在线分享可视化报告。

iTwin 能提供的服务远不止这些，会议上我们见到了针对业主的运营分析工具 iTwin Asset ，云端分析工具 4D ，针对线性工程的分析工具 ，和西门子合作的数字工厂管理工具 ，等等。

你不必记住这些工具的名字，只需要知道它们是基于云端、针对不同行业的专用工具就行了。在云时代， 保持了单机时代的开发习惯——永远不会用某一款软件去满足大众的普遍要求，而是不管客户在一个多细分的领域，也会专门为他们开发独立的程序。

既然 .js 是开源的，人们就可以不仅限于使用现成的工具。

业务发展副总裁 Adam 在会议上介绍了两个基于 .js 开发的第三方服务。

➤VGIS，一个基于增强现实技术的 BIM 和 GIS 展示应用，它能利用AR技术，把BIM和GIS 数据展示在真实的工地里，从而简化现场工作，减少错误和延迟。

➤ Base，一个开源软件，目标是评估建筑的健康和安全风险，这个软件正在通过 .js 与 iTwin 服务建立连接，让建造者更有效的了解项目的健康安全风险。

在数字孪生领域， 和微软的合作也很值得关注。双方在三个层面展开了合作。

➤软硬件层面， 在去年收购的4D施工模拟软件 ，专门为微软的混合现实眼镜 2代开发了沉浸式互动的 XR。

通过这套解决方案，施工方和业主可以借助混合现实技术，在眼前直接呈现任务、施工进度等信息，也可以通过手势和模型进行实时交互。

➤云服务层面，微软的Azure是全球占有率仅次于亚马逊 AWS 的第二大云计算服务，是 引以为傲的协同管理平台。

今年 宣布推出 365版本，基于微软Azure的数据环境，并且与 365全面集成，后者的文档协作功能可以在 365 中无缝使用，同时微软 和 Power BI 的分析功能也被集成到工程项目中，打通了BIM数据和可视化的屏障。

➤项目合作方面，作为世界上最大的建筑和设施拥有者之一，微软不仅是 的战略合作伙伴，也是它的重要用户。

微软地产与安全亚太区主管 在会议上分享了他们与 合作的众多项目之一：微软亚太区总部数字孪生模型。

微软使用 iTwin 作为平台工具，使用BIM模型作为数据载体，把IOT传感器收集的建筑信息统一到一个界面去管理，从员工体验、安全保障，到合理规划空间占用，微软规划了30多项数字孪生模型的使用场景。

我们在这次会上还看到了很多科技和数字的应用，但今天我想先止步到这里，让我们把话题拉回到人上，谈谈我看到的基础设施圈子和其他圈儿有什么不同。

03 技术浪潮中的人：同学会与舞台秀

我们谈到了很多「怎么做」，却没有谈到「为什么」。说到底，人们为什么要使用这些技术？

首先，基础设施有一个特点，就是 Than 。

一栋居民楼设计出来，哪怕是一个出租车司机都能对它评论几句，而一个水电站设计出来，没有任何一个人敢说对它的全部功能了然于胸。

个人和大型设施之间的巨大差异，让基础建设行业的人们产生了天然的敬畏之心。哪里会出问题？还有哪些地方需要优化？使用数据和不使用数据，在这个行业简直是两种人。

深圳高速工程顾问有限公司的董事长蔡成果在大会上说：

数字化不仅改变生产方式，更改变商业模式。

传统的人工获取数据变成了现在的自动数据采集，传统的人工传递变成了现在的数字传导，传统的专家决策到现在的数字模型决策，如何保障数据的真实和准确，以前靠管理，现在靠科技。

是的，我们的行业很落后。是的，每年都有一大票新技术涌入我们的视野，但把技术拿在手里，我们就无敌了吗？不是的。

ADDO AI 的创始人，人工智能专家 在会议上发表了关于智慧城市和人工智能应用的演讲，她说：

人们希望把各种技术堆砌到一起，形成强大的工具，然后手握这个工具去寻找问题。不客气的说，这么想从一开始就错了。

从技术出发去思考，从来不是正确的方式。我们要做是放下技术，先去看看城市有哪些问题，再从问题本身出发，去寻找解决它的办法。

这就来到了今天内容的重点：问题。

前几天，BOX一位小伙伴问我：中国BIM推广的障碍在哪里？我回答说，你不能这样泛泛的问，这就好比问：开汽车的人都过得怎么样？

当你把所有人扣上「使用BIM」这顶帽子的时候，会误解他们是一类人，面临的是相同的问题。

而事实不是这样的，很多人并没那么关心BIM怎么推广，而是关心岗位中具体的问题。

而正是因为关注的问题不一样，才让每个人成为不一样的人。

国际慈善组织 Forum for the 主席 Keith 在会议上发表了激动人心的演讲：

作为落后的行业，我们为什么要使用新技术？节约10%的混凝土？节省5%的工期？让施工更加安全？这本来就是我们份内的工作，有没有新技术我们都应该做。

我在牛津参加了一个科学会议，一位来自巴哈马的科学家说：每个人都在谈论科技对未来的影响，而我的族人此刻正在因气候变化不断死去。

「把全球变暖限制在1.5°之内」已经是科学群体共同的呼声，不是2°，是精确的1.5°。

这不是为了让未来的世界变美好，而是直接决定上亿人的生死。要达成这个目标，人为的碳排放需要在2030年前减少约45%，并在2050年实现零排放。

英国发布了气候变化法案，它不是目标，不是KPI，而是法律。当你为英国政府这样的客户服务的时候，「节能分析」就不是一个拿来炫技的东西，It's about death。

城市级别的减排问题，能拍脑袋去解决吗？不能，所以我们求助于技术。

今年 举办了基础设施年度光辉大奖赛颁奖典礼，来自全球的54个项目入围决赛。

在和获奖者的对话中，打动我的不是项目堆叠了哪些最炫的技术，而是他们面对着什么问题，又是如何从问题出发去思考的——能拿起棍子没有什么了不起，看到高处的果实并思考怎样摘下它，才值得学习。

在访谈的时候，成都市政工程设计院的杨志勇说：

成都正在建设一个智慧城市系统，中心城区420平方公里和GIS数据关联到一起了，智慧城市建设要求我们做的BIM模型能集成到系统中去。

有些小型市政项目要求做BIM模型，对目前的设计施工来说，周期很长，模型完成时，项目已经动工了，那么这时候BIM模型拿来做什么呢？

再进一步说，作为一个设计师，智慧城市和我设计的工程有什么关联呢？

我们的项目不是独立存在的，而是和整个城市发生关联。比如我做市政排水项目，要从大尺度范围分析，计算哪些地方是易淹区，这样分析的结果才是准确的，而智慧城市系统刚好可以提供这样一个城市级的分析平台。

如果没有这样一个不断更新的智慧城市平台，在有限的设计时间里，我们的分析往往只关注了一条道路、一个街区本身，这样的分析结果是非常局限的，不能解决城市排水的根本问题。

所以智慧城市系统为我们提供了一个持续更新的城市全要素基础数据平台，能在短时间内满足我们所有的基础数据需求，供设计师使用。

而它的底子正好是我们的BIM模型，而且底子要打实，数据必须是真的。

中交水运规划设计院科技开发中心BIM研究室主任王帅这样说：

今年我们的做的是水运工程，这种项目最大的特点是类型又多又复杂，包括港口、航道、枢纽建筑、修造船水工结构等等。

我们的堆场项目有道路设计，码头的引桥有公路设计，港口的船舶有机械设计，油码头有有输油管线设计，海关检查和仓库有建筑设计，地下又有类似城市管网的设计。

我们很像是各个行业融合在一起，又有自己的特色。

这些不同的设计领域，遵循的不同的规范，使用不同的软件，工期要求又非常紧张，带来的问题就是我们的交界面非常多，我需要通过一些手段来保证成在限定时间内高质量完成大量的交接要求。

在这种情况下，我首先要考虑的就是怎样通过一个平台把这些不同来源的数据整合到一起，这不是为了锦上添花，而是非做不可。

后来在休息天台上，我和一身长裙的王帅偶遇，谈起国内BIM推行的问题时，她告诉我：

对于我们这样的设计院来说，面对的是如此复杂的问题，要不要搞数字化，要不要上BIM，几年前就已经停止讨论了。

我们现在讨论的是怎样用专门的工具来解决问题，甚至进一步怎样向软件商提出开发的需求。

这次大赛有一个特别的获奖者，Class of Your Own 的创始人 ，作为一位母亲，她关心着一个更大的问题：

我们的孩子不知道我们在建筑背后做什么，当我们谈论数字的时候，他们看到的是脏兮兮的工地。

当我的孩子抱怨为什么要学习数学的时候，我不禁思考，如果年轻人都嫌弃我们的职业，如果我们都不愿让孩子去学建筑，那么城市的未来由谁来设计？

她接下来的行动就是创办了 Class of Your Own ，一个面向11到18岁中学生的教育机构，专门利用数字工具和3D建模软件向孩子们传授工程技术知识。

演讲中， 说到：

我们以为自己对基础设施的理解比孩子深刻，而孩子们的学习能力让我感到惊讶，感谢现在优秀的数字工具，他们能跳过很多很多需要长年积累的知识，把他们疯狂的想象力发挥到设计中去。

这次光辉大赛， 带领着来自四所学校的学生一起参赛，作品是他们为自己的城镇设计的超级高速公路交通系统和车站：DEC 。

为这个团队颁发了特别荣誉：推动知识进步奖。

颁奖典礼上，当几位孩子盛装站在舞台上，全场几千人为他们起立鼓掌。

这既是属于他们的荣耀，也是感动每个人的未来。

当天晚上颁奖开始前，所有参会者正装站在大厅里，手中端着红酒或啤酒，三五成群互相聊天，很多人都是多年来一直参会的老友。

我穿梭在人群中，看到几乎每一个软件经理、开发工程师都和他熟识的用户站在一起，探讨某个具体的行业问题。

​那一刻我忽然想明白很多事。

为什么无论单机时代还是云时代， 都要开发如种类繁多的软件？

因为他知道不同的用户面临着不同的具体问题，使用 的路桥用户和使用 的铁路用户，需要解决的困难是不相同的。

为什么 的软件卖那么贵，在基础设施领域还是稳占霸主地位，以至于花得起10亿美金持续投入研发和收购？

因为对于基础设施这样的大行业，要解决的是大问题，行业外看来天价的软件成本，对于行业面临的问题来说，九牛一毛。

和他的用户，彼此之间是几乎唯一的选择，他们被基础建设这个充满大问题的行业绑定到一起，行成了彼此依赖的利益共同体。

我最深的感触是，很多行业大会走下来，感觉像是「舞台秀」，台上光鲜亮丽秀技术，台下焦虑无比找出路。

而这一场更像是「同学会」，人们忙碌一年，回来聚聚，聊聊对方的在解决什么问题，能帮上什么忙。

在这次会议上，我看到人们面对的问题并不比外界少，我也看到数字城市、数字孪生还远远没有达到理想的终点，但我没有听到一个人提及「焦虑」这个词。

我们在开篇中说， 是这个时代良好的研究样本，并不是特指它昂贵复杂的软件，而是这家公司和它的用户组成的、解决问题的系统。

对于其他行业的人来说，当我们讨论「推行阻碍」的时候，不妨先思考一下，我们的行业中有哪些问题？这个问题值得花多大代价来解决？有些问题一定是靠技术能解决的吗？如果不是，我们是该抱怨、离开、还是有所行动呢？

文章写到这，我想起两年前有个朋友和我说，有个市政管廊的项目想找他做BIM，他回问到：管廊的管道不都是直的吗？又不打架，做什么BIM呢？

而今天，正是市政项目——而不是管线综合——对BIM的需求越来越高，只不过它屏蔽了只把BIM当管综工具的人，而去解决城市数据这样更大的问题了。

这是个工具爆炸到让十几岁的孩子能够设计交通系统的时代，技术正在替代一部分人解决问题的能力，而发现问题的能力和关注问题的层次，或许更能决定一个人可以走多远。