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BIM第二轮发展前还待解决的三项突破

本文由BIMBANK特约撰稿人俞晓萌原创撰写。

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通常情况下,一项新技术要经过几轮发展才能走向成熟,为社会提供价值。蒸汽机在古埃及时代就诞生并被使用了,古埃及人用它来开闭神庙的大门,投入高昂的代价让信众获得非凡的视觉体验。到了英国第一次工业革命时期,许许多多的工业企业都能够负担起蒸汽机和燃料的费用,整个社会的生产效率才得到飞速提升。最早的汽车诞生于德国,昂贵的价格使其只能成为富人们的新玩具,毕竟一种新的出行方式诞生了。当福特生产出了T型车以后,低廉的价格使得寻常百姓也有了使用汽车的可能。T型车带来的普遍的便捷使得整个美国社会获得了前所未有的运转效率,“车轮上的国度”从此诞生。2000年时,世界开始认识到了互联互通的美好,但是互联网在国内却还没有体现出太大的价值。昂贵的电脑和宽带费用却让国内的网民数量局限在2000万,也没有什么国际知名的互联网企业。但随着智能手机和移动互联网的出现,只需当初十分之一的成本,就可以让偏远地区的居民也了解到全世界最新的潮流。于是,在线互动和交易造就了万亿级别的市场,也成就了空前的商业繁荣。

数不胜数的案例都在揭示一个事实:“普及”是技术发展的一个关键拐点。如果说新技术的诞生之时的第一轮发展让世界看到了一种新的可能性,那么新技术的普及之刻的第二轮发展才让世界见识了更高的效率,获得实际的利益。回头来看BIM至今的发展历程,我们正处在第一轮发展的阶段,各种BIM团队一直都在尝试和展示着各种可能性。BIM把原来抽象的数据与形象的模型结合起来,让工程参与者获得更优质的体验,并且提升行为反馈的速度。但是这些BIM活动并没有真正创造太多实际价值,或者说产出的收益并不比投入的成本高多少。所以,只有当“普及化”这第二轮发展开始时,才可以说BIM为建筑行业带来真正的价值。

那么在这第二轮发展开始前,还有什么基础技术有待突破呢?笔者在此简述一二。此属一家之言,若有偏颇,欢迎指正。

一、更好的构件识别方案

模型与实物构件匹配是BIM参与项目管理的基础,而目前的构件识别方案却并不能让人很满意。不满意的地方主要是实用性和经济性暂时还没达到较理想的平衡点。

相对廉价的解决方案都是以扫码的方式为基础的,有扫条形码的,也有扫二维码的。由于智能手机的普及,二维码扫描显得在使用成本上更低廉,至少在扫描设备和相关开发上不需要过多的投入。但是,扫码的方式却也存在着很明显的问题。首先,标签保护一直都很让人困扰。大量的建筑构件都会在露天的环境下堆放,风吹日晒造成的标签损坏无法避免。其次,有些构件,例如隐蔽的管道,在安装完成之后,就无法再通过扫码的方式进行识别。再次,扫码操作必须以一对一的方式进行,劳动强度相对较高。当构件数量足够多以后,遗漏或重复扫码的发生概率会剧增。

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相对高端的解决方案就以RFID为主,这种方式能够很好的避免一些扫码类解决方案的不足,例如可以实现批量识别和恶劣位置的识别。但是,它也有一些很明显的问题。首当其冲的就是成本。RFID芯片的价格从几元到几十元不等,价格低的感应范围有限,实际使用时人、物之间的距离也不比扫码远多少;价格高的如果要批量使用,总成本又令人咋舌。而且,识别设备也需要另外购买,数量少的话又不便广泛使用。此外,批量识别时,自动筛选的体验还不够好,常常会把相邻的构件也一起识别出来,影响选择效率。

识别标志各有长短,如果用变通的方式来弱化一些实用性上的劣势还是比较现实的,例如在识别设备端增加一些智能判断的功能,让相关操作变得更人性化。在经济性上的改善则还要等待有关技术的突破,或者等待生产规模上升以降低供应商的边际成本。实用性和经济性的提升才能有助于普及使用,而当构件识别得以普及之后,构件信息与BIM模型的关联就可以顺利打通,为充分使用“信息”打下坚实基础。

二、数据获取的简化

大数据这个词近年来反复被提及,人人都明白大数据的意义和价值,工程师们和设计师们也明白大数据对于工程建设行业的重要。但是大数据怎么获得,怎么在BIM数据框架下累积,却没有太好的解决方案。

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现在的互联网公司之中,在大数据应用上比较容易出成果的主要分为两类:线上零售、社交互动和在线搜索。线上零售以阿里巴巴和亚马逊为首,用户在浏览和比较线上货品时,在支付时,数据直接就从行为本身产生;社交互动则以腾讯和Facebook为首,用户在聊天、关注和点赞的同时也一直在生成并上传数据;在线搜索就以百度和Google为首,当使用者输入关键词和选择链接时就产生了行为数据。这些大数据获取的方式都有一个共通的特点:用户不需要增加额外的操作就能完成数据记录。

反观BIM收集数据的方式,实在是太落伍了。在大量的场合中,还不得不使用人工手动输入。且不说数据准确率的高低,单纯就数据积累的速度而言,要达到所谓“大数据”的规模,恐怕是遥遥无期了。

简单易用而且不增加工作量的工具是吸引使用者的前提,当大量使用者开始使用工具生成数据,才有可能充盈BIM的数据库,然后大数据才能够成为可能。当第一颗螺丝就位之后,接下来的链式反应才会逐步上演。

三、形数分离的处理机制

一直都说BIM是附带着信息的三维模型,但是在实际的应用过程中,笔者发现二者的结合却并不总是产生出高效率。

BIM的数据分为两类:几何数据和信息数据。前者主要是由设计师提供,后者主要由工程师和项目管理人员提供。在设计阶段,几何数据相对比较重要,而进入施工和运维阶段,信息数据就更加重要一些。在大部分情况下,BIM模型都是几何数据和信息数据绑定在一起的,这时就会耗费一定的计算机资源来处理相对不重要的数据。比如,对于一个施工管理者来说,只要指令通过某种方式传达到责任人就行,有没有三维模型并不重要。但是如果其中的一些数据非要通过查看模型来获取的话,即便模型经过了轻量化处理,也显得很不经济。

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《西游记》中的唐僧到达灵山后,就在无底船上“脱去胎胞骨肉身”,仅以元神精华的形式修成正果,服务苍生。这个情节虽是杜撰,但其中蕴含的哲理还是很有借鉴意义的。抓住核心,删繁就简,方为正途。

如果能够出现更好的处理机制,将几何和信息分离开(二者仍然以映射的方式相关)。在某些特定的应用场合,只引用需要的数据,那么对于硬件的需求就会降低,对于操作者的要求也会下降。随着使用成本的下降,应用的适宜人群就能扩大,BIM提高工作效率的特质才能被释放出来。

当然,推进BIM普及化的基础性突破远远不止这三项,还有类似于云计算和云存储方面的应用,也有与ERP系统衔接的技术等等。篇幅有限,在此就不一一说明。其实,不论什么样的技术突破,在笔者心中,只坚信这样一条原则:BIM要真正发挥价值,必须以普及为前提;而所有为普及做准备的技术研究,则必须以简化使用者操作和优化使用者体验为前提。

本文由BIMBANK发布,2017年3月16日


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