从文件到数据，BIM的下一个十年

过去二十年，建筑、工程和施工行业一直围绕文件运转。设计师在Revit里建模，导出RVT文件；工程师用各自的软件打开、修改、再导出；到了施工阶段，承包商又要把这些文件转换成自己能用的格式。每个环节都在重复着”打开文件-查看-导出-转换”的循环，项目越大，文件越多，协调越困难。

但问题的本质不在于文件格式不够好，而在于整个行业对数据的理解正在发生根本变化。当人工智能、云计算、实时协作成为新常态，我们才意识到：企业真正的资产不是那些躺在服务器里的RVT、DWG文件，而是这些文件里记录的数十年项目经验——每一次设计决策、每一个成本参数、每一次碰撞处理的方案。这些知识如果能被系统性地提取、管理和复用，价值将远超任何单个项目。

BIM的下一个十年，不是单纯积累大量的无法利用的项目文件与数据垃圾，而是要站在AI新时代的角度，重新审视数据组织方式与可挖掘价值。对许多公司而言，解决之道在于摒弃旧有专有文件的组织方式，取而代之的是新的数据组织方式，答案或许在于数据湖和数据湖仓库。通过一种开放的数据架构，让项目数据能够以受控、可查询、可互操作的信息形式存在。AEC行业正在朝着这个方向发展，数据重组与上云。

今天讨论这个话题的缘由在于，昨晚好朋友发给我的一篇内容，也是AEC杂志的联创Martyn分享的一则行业观察《来自AEC数据湖的视角》，他从事AEC商业领域写作近30年。原文链接放在了文末。下面我们娓娓道来一些市场动作与思考，看看海外如何看到BIM未来的发展方向。

目前行业领先者已经开始行动。美国大型设计公司HOK的技术负责人格雷格·施洛伊斯纳在行业大会上直言：“我们必须停止把BIM当成文件处理活动，而要把它当成数据基础设施来建设。“他和创新设计联盟(IDC)正在推动一场架构级变革：将分散在各类文件中的项目数据，提取到开放、统一的企业内部云端数据库中，让所有软件工具都能基于同一数据源工作。

这不是要颠覆现有的软件生态，恰恰相反，这是为了让软件供应商的工具更有价值，让企业的项目数据真正流动起来。当Autodesk、Bentley、Graphisoft继续提供强大的设计工具时，企业也能获得对自身数据的完整控制权，可以灵活开发AI应用、实现跨项目知识复用。这是一个多方共赢的新架构。

01 文件时代的终结，传统方式不再够用

在桌面软件时代，文件是唯一合理的数据组织方式。所有内容必须保存、打包、版本管理，然后通过邮件或U盘传递。但今天的项目动辄涉及数千个文件、数百种工具、跨多家公司的协作团队，文件架构的三大痛点已经无法回避：

第一是协调效率低下。一个大型项目可能有建筑、结构、机电、幕墙等十几个专业，每个专业都在各自的软件里建模。要检查碰撞，就得等所有人导出文件、上传到平台、等系统处理完——这个周期可能是一天、一周，甚至更长。等发现问题时，设计师可能已经改了好几版，又要重新来过。

第二是数据重复浪费。同一堵墙的信息，在建筑模型里有一份，结构模型里又有一份，成本估算表里还有一份，到了施工阶段承包商还要再录入一遍。每个环节都在做重复劳动，而且版本一多，谁也说不清哪份数据是对的。

第三是AI应用难以落地。每家企业都想用人工智能分析历史项目、预测成本、优化设计，但数据全锁在各种格式的文件里，有的在本地服务器，有的在云端平台，有的甚至找不到了。要训练AI模型，光是清理、整合数据就要耗费数月，很多企业根本做不下去。

更深层的问题在于”数据所有权”。设计师能打开Revit文件、看到模型，但如果想批量分析参数、运行自定义脚本、训练AI模型，往往需要向软件供应商购买额外的API接口或云服务。数据明明是企业自己创造的，却无法完全自主使用——这在AI时代成为了战略性瓶颈。

02 数据湖仓库：从科技行业借鉴的方案

面对类似困境，科技行业早在十几年前就找到了解决方案：数据湖和数据仓库。Netflix、谷歌这些公司每天产生海量视频、日志、用户数据，不可能用传统数据库一条条存储。他们的做法是把所有数据——不管是结构化的表格、半结构化的日志，还是非结构化的图片视频——统统倒进云端的”数据湖”，然后在上面加一层管理系统，让数据可查询、可分析、可版本控制。

Netflix的经验尤其值得建筑行业借鉴。他们的内容库包含PB级的视频、音频、字幕、AI标注等多种类型数据，原本分散在不同系统里，数据科学家大量时间都花在找数据、清洗数据上。通过构建”媒体数据湖”，他们把所有资产统一到一个开放平台，任何工具都能访问，AI模型训练效率提升了数倍。

建筑行业的数据特点和Netflix非常相似：一个项目包含三维模型、二维图纸、成本表格、进度计划、现场照片、点云扫描、往来邮件、变更记录等等，本质上都是多模态数据。如果能像Netflix那样，把这些信息统一管理在开放的数据平台上，很多问题就迎刃而解了。

Martyn在其文章种具体提到的，需要依赖两个核心技术：Parquet和Iceberg（这些名字听起来陌生，但理解概念就够了）。Parquet是一种开放的数据存储格式，特点是任何软件都能读取，不像RVT只能用Revit打开。Iceberg在Parquet之上加了一层管理系统，最初由Netflix开发，提供版本控制、事务安全、索引加速等功能，让数据湖真正变成可靠的”数据仓库”。

打个比方：传统的BIM文件像集装箱，所有东西打包在一起，要用某个零件就得把整个箱子搬出来。数据湖仓库则像现代化仓库，每个构件都有独立货架、有条码标识，需要什么直接扫码取货，所有工具同时访问也不会乱。

03 实时数据流：HOK的激进愿景

HOK的格雷格·施洛伊斯纳提出了一个更激进的想法：不要再等设计师完成建模、导出文件，而是在创建每一面墙、每一扇窗的瞬间，就把数据实时传输到数据湖里。这样碰撞检查可以实时进行，成本估算随时更新，AI分析持续运转，不再有”等周五发模型”这回事。

这个愿景的技术障碍还没完全解决。Revit的底层架构不支持实时流传输，软件在保存文件时才会打包所有数据。但一些第三方工具已经找到了变通方案，比如Speckle可以捕捉模型的增量变化，Rhino.Inside能动态读取Revit几何体。Autodesk自己的云平台也在提供更细粒度的数据访问接口，虽然还不是真正的”实时流”，但方向是对的。

关键在于行业共识的形成。施洛伊斯纳强调：”我们不想让每个软件都运行自己的导出程序，那太低效了。应该有一个统一的导出机制，数据一次性提取到开放平台，所有工具都来这里读取。”这不是要消灭某个软件，而是让它们都能更好地协同工作。

04 行业联盟的集体行动

认识到单靠一家企业无法解决这个系统性问题，美国的大型设计公司组建了创新设计联盟(IDC)。这是一个非营利组织，成员包括HOK、Gensler等行业巨头，目标是为整个行业构建供应商中立的数据基础设施。

IDC的思路很务实：不是从零发明新格式，而是在现有开源技术基础上整合。最有效的研究是，他们选择了Bentley公司开源的iModel作为起点——这是一个能够存储BIM几何体、元数据、图纸和网格的数据结构，支持增量更新。虽然iModel还有些专有组件需要替换，但它比任何封闭格式都更接近”行业公共基础设施”的定位。

IDC已经不是纸上谈兵，他们在为成员企业开发实际工具：从Revit、Archicad等软件提取数据的工具、标准数据模式定义、数据湖集成方案，以及概念验证管道。目标是让企业能把项目数据导入自己的数据湖，然后在上面运行碰撞检测、质量检查、成本分析、AI模型，而不依赖任何单一供应商的平台。

施洛伊斯纳透露，IDC还计划提供开源的AI聊天界面，企业可以把它连接到自己的数据湖，让AI助手直接回答”上个项目的钢材用量”、”哪些设计容易超预算”这类问题。数据在企业自己的云环境里，安全可控，但能力向全行业开放。

05 三大核心价值：速度、所有权、AI就绪

数据湖仓库架构能给建筑企业带来什么实际好处？可以归结为三点：

第一，速度提升。不再需要等待周期性的文件导出和上传，检查规则可以持续运行，碰撞问题即时发现，能耗分析随时更新。一个设计师在改管道布局，系统同时就能告诉结构工程师哪里需要调整预留孔洞。这种实时协作在文件时代是不可想象的。

第二，数据所有权。企业的项目数据以开放格式存储在自己的云账号里，想怎么用就怎么用。要训练AI模型？直接访问数据库。要开发定制工具？调用标准接口。软件供应商继续提供优秀的设计工具和专业服务，但数据的控制权和使用权完全在企业手中。

第三，AI应用落地。统一、干净、结构化的数据是AI的前提。有了数据湖，企业可以用全部历史项目训练成本预测模型，识别高风险设计模式，自动生成施工方案建议。这些应用不是科幻场景，而是其他行业已经在大规模使用的成熟技术，只是建筑业一直缺乏数据基础。

06 挑战与路径：不会一夜之间完成

当然，转型不是一蹴而就的。历史项目的数据需要批量提取转换，这是个费时费力的过程。更复杂的是，单有BIM模型还不够——设计意图、变更原因、审批记录、现场反馈这些关键信息，往往分散在邮件、会议纪要、纸质文件里，没有任何一方掌握完整信息。

施工总承包商和大型咨询公司可能最有机会整合全流程数据，因为业主越来越要求交付结果和数据，而不只是图纸。但即便收集齐全，历史模型的质量也参差不齐，很多数据根本不适合直接用于分析。清洗、标准化这些遗留数据，本身就是个大工程。

好消息是技术栈已经成熟。比如Parquet、Iceberg这些外部开源技术稳定可靠，云存储成本持续下降，从各种BIM软件提取数据的工具也越来越多。IDC的工作为行业提供了一个可落地的参考架构，不需要每家企业从零摸索。

一些领先企业已经开始内部试点，构建自己的数据湖平台，主要目的是掌控知识产权、运行定制应用、试验AI工具。

07 从BIM1.0到BIM 2.0

回顾过去，BIM1.0的核心是创作工具——Revit、Archicad、Tekla等软件让我们能够建立三维模型、实现参数化设计。但模型最终还是被困在文件里，协作效率有限，数据价值没有充分释放。

BIM 2.0的核心是数据本身——结构化、可查询、由创造者控制。设计师在Revit里建模，数据实时进入企业的数据湖；成本分析工具从数据湖读取信息，生成报告；AI模型基于数据湖学习，提供优化建议。所有工具围绕同一个数据源协同工作，而不是各自维护一份副本。

这个转型对软件供应商同样是机遇。未来当数据有机会以开放格式存在，第三方开发者能更容易地开发插件、扩展、AI应用，整个生态系统会更加繁荣。供应商可以专注于提供更强大的设计能力、更智能的分析服务，而不用把精力耗费在数据格式转换和接口兼容上。

最终，这是一个关于行业如何面向未来的问题。数字化转型不只是买更多软件、上更多平台，而是从根本上改变我们管理项目知识的方式。当每个项目的经验教训都能系统化地积累、复用，当AI能够理解几十年的设计决策并给出建议，当实时协作成为日常而非例外——这才是建筑行业真正的智能化未来。

数据湖仓库提供了通向这个未来的清晰路径。它不是要取代谁，而是让所有参与者——软件供应商、设计企业、承包商、业主——都能在开放、共享的数据基础上创造更大价值。这场变革正在发生，而且速度比我们想象的更快。

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