做BIM运维应具备七方面能力

随着我国建筑行业的蓬勃发展，对建筑和园区后期运维管理需求及管理水平提出了更高的标准，益埃毕总结过往运维项目经验，就实施BIM运维项目需具备七个方面的技术能力，包括场景模型重构能力、智能化咨询服务能力、多图形引擎技术调用能力、物联网数据集成能力、业务应用研究能力、可视化能力、人工智能应用能力展开说明。

智慧城市是一种理想的目标状态，从宏观政府层面讲就是提升大城市治理能力水平，从微观楼宇层面讲就是建筑生命周期内运用科技手段进行降本增效。益埃毕总结经验，认为实施运维项目需要具备以下七个方面的技术能力，包括场景模型重构能力、智能化咨询服务能力、多图形引擎技术调用能力、物联网数据集成能。

     

   

结合业务按需建模、重构、分解、整合，定义包含对象类别、精度、命名、编码规范。对于模型需具备综合处理能力，且对于国内外、各类工程建模工具十分熟悉，特别是异形曲面构件和高精度工业级设备需要具备参数化建模能力。运维模型通常由客户直接提供一个竣工版本，但实际由于资产管理，细节展示需要，会进行修改完善、甚至重构。

     

   

运维都会提轻量化，对于运维集成商而言，建模软件与图形引擎最好选择同一厂商，这样才能从根本上保证三维数据无损传递。如不是一个厂商，任何引擎只要提轻量化都是需要运行原始建模软件内核，打开模型文件、走中间格式进行转化，过程必然会有一定信息丢失。这一打开过程通常在服务器进行，当然也可以本地进行，所以谈及关于平台可承载力上限，首先应该看单次轻量化转换文件的体量;其次再是平台上同时加载的模型体量;第三是单场景实时数据并发更新的点位数。益埃毕认为现阶段力、业务应用研究能力、可视化能力、人工智能应用能力。对于满足平台三维视距范围使用需求上，市面大部分引擎在超大模型加载的技术边界已经满足，比如按局部建筑对象或专题数据查看，查看是一次性的并且只展示局部内容，数据来源也是部分关键的并非全部调取，这类功能点为主的应用场景下，完全可以通过技术手段消隐无需加载的数据。

无论改造类项目还是新建项目，建设运维平台需要基于智能硬件或子系统模块的自身技术边界。不同行业涉及智能化系统、品牌厂商、产品型号差异大，在项目的设计阶段根据预算和使用要求，对外向用户提供智能化子模块产品选型咨询服务，推荐供应商以确保智能化满足功能使用要求和数据集成的目标，对内后续为物联网平台数据接入准备、应用平台模块功能、业务流程提供指导意见。

     

   

通常引擎技术可选方案较多，但是采购者是集成开发商，付费意愿的强烈程度与引擎技术提供方的市场策略、项目规模体量大小、项目自身保密性质直接相关，目前若不是特定场合需要国产化、一定是国外的更有竞争力。若引擎仅有3D可视化应用，缺乏更丰富的深层次分析应用接口，无法满足需求，客户望而却步干脆保守选择传统二维也极有可能，对客户而言，智慧、智能价值所在不止于3D可视化。总之，撇开国产化，占据市场主流的，一定是低价的、成熟的、生态的引擎技术是最受市场追捧的。3D引擎是应用软件的可视化功能基础，付费方式按公有云或私有云方式，通常是绑定式销售，所以从流程上引擎供应商是集成开发商的下游单位，面对一类有相同需求特征的项目，集成商必定一切从实际出发，需要侧重地理的选择GIS类引擎:需要侧重BIM建造数据的融合选择工程类引擎;需要侧重效果选择游戏特效引擎。而一旦形成了固定商业模式或成品软件，再基于新引擎重复打造的成本和投资风险极高。目前部分国内引擎做的稍有特点的就完全商业化，技术基本完全封锁，效果虽然基本满足，优化差强人意，流畅程度上掉帧比较严重，展示效果不自然。从这一角度.引擎供应商应该学习国外，前期低姿态打入市场，远期走开源路线。

由于行业差别，运维需求在不同场景下对知识结构的储备要求发生了根本性改变，即应用场景导致前面提到关于不同类型项目硬件基础与需求业态是差异化的，每个新领域相当于打造新产品，因此益埃毕重点选了医院、校园、景区、水务、园区、智慧工地作为主攻方向去开展物联网数据集成，唯有这样才使得下游供应商相对集中，硬件合作、协议对接也形成互利机制，可以保证在短期内高效率解析数据，同时也能将厂商品牌型号设备的解析协议形成长效积累，当然选择这类项目方向的原因也是出于公司近年来稳步增长的数字化咨询业务趋势考虑。

     

   

通常客户需求由产品经理去设计，之后交给开发去实现，但是运维绝对不能单方面以客户需求作为唯一依据，运维项目需要综合多方边界通盘考虑，必须找到最大的技术边界与数据集成边界。此刻产品经理的角色必须由开发经理担任，能力上必须对图形引擎技术边界、项目智能化数据可集成边界以及客户的总体目标的熟悉程度了如指掌。因此，一定周期内开发资源有限的前提下，益埃毕都是集中兵力突破具备自身优势的重点领域，并深耕持续迭代，而对于陌生领域软件功能业务复用性低的商业机会，是慎之又慎。据益埃毕经验，运维项目成交大多基于已有应用案例基础谈成的，多数客户关注重点在于是有业务模块的适用度和3D可视化的效果，所以运维市场是应用案例为王。站在客户角度，当有建设运维平台意向时自己需求边界是模糊的，通常都希望承建方已经具备大量同类项目和相似功能需求的服务经验，特别是招标中要求提供案例录屏，以此来避免自己被当作实验品，因此图形引擎不是拿运维业务的主要因素，决定性因素还是业务应用研究开发能力。

科技感最直接的体现就是客户认为可视化达到了电影特效般的级别，这通常是外部评判平台“面子”的唯一标准，也是项目需经常对外展示的窗口。由于运维项目的通常分包在弱电工程中这一特殊性，可视化相对容易实现，但在弱电智能化圈子中被当作最为重要的能力，单独从图形引擎角度考虑，构件加载量与可视化质量是成反比的，追求大体量加载能力，必然牺牲渲染高精度，这种中和方式通常会在实用或在效果上做妥协。益埃毕认为，可视化最好的技术实现路径是上项目采用多引擎方式解决，将业务系统所需引擎和酷炫效果可视化引擎分别开发，对于集成商而言数据已经完全采集，接口也是百分百可复用，无非是结合游戏引擎再现数字孪生。现阶段，智慧城市建设局限于地域边界、管理职责、基础设施和建设经费等因素，主要以一线城市试点建设方式探索，而民间商业场景中，则以单栋楼宇为主、少量园区片区为辅开展基于BIM/CIM的多项目一网通管平台建设实践，虽然面积范围不比城市，但同属于CIM城市信息模型的组成范畴。所以从可视化角度用长远眼光看图形引擎技术，随着城市级CIM平台建设推进，必定吸引更多国产软件公司，突破国外技术壁垒，研究高性能图形引擎技术。

     

   

随着企业数字化转型的不断深入，利用AI技术改善运维和IT服务水平成为当前运维管理的主要关注方向。大部分智能建筑侧重于信息通信技术，自动化技术等方面的发展和应用，而不具备独立的数据分析和学习能力。AI技术在安防监控、智能会议室应用比较成熟，就视频监控设备而言，一个同厂家的具备算法应用和不备算法应用的摄像机在价格上会有十倍差别，因此AI应用引入能实际降低设备成本。运维平台引入AI技术对全域数据学习，辅助决策分析，形成预测、预防、预警、报警联动规则。

综上，运维项目实际上考验的是一个团队的跨界聚合能力，每一个具体项目落地过程就是一个针对专门场景的软硬件一体化解决方案，而服务过的客户或者项目在维护期内依赖性强，即被深度捆绑，在一定程度上履约就能形成封闭的竞争壁垒。因此，BIM运维实施成果落地的前提是必须具有场景模型重构能力、智能化咨询服务能力、多图形引擎技术调用能力、物联网数据集成能力、业务应用研究能力、可视化能力、人工智能应用能力这七项关键技术能力储备。