從BIM運維實施的角度認識必要的關鍵技術能力構成

文｜上海益埃畢建筑科技有限公司 王金城 楊新新

【關鍵字】智慧城市；運維；關鍵技術能力；BIM；CIM

智慧城市是一種理想的目標狀態，從宏觀政府層面講就是提升大城市治理能力水平，從微觀樓宇層面講就是建筑生命周期內運用科技手段進行降本增效。益埃畢總結經驗，認為實施運維項目需要具備以下七個方面的技術能力，包括場景模型重構能力、智能化咨詢服務能力、多圖形引擎技術調用能力、物聯網數據集成能力、業務應用研究能力、可視化能力、人工智能應用能力。

一、場景模型重構能力

運維項目中場景模型細節重構

UE 引擎技術運用在智慧樓宇運維項目

結合業務按需建模、重構、分解、整合，定義包含對象類別、精度、命名、編碼規范。對于模型需具備綜合處理能力，且對于國內外、各類工程建模工具十分熟悉，特別是異形曲面構件和高精度工業級設備需要具備參數化建模能力。運維模型通常由客戶直接提供一個竣工版本，但實際由于資產管理、細節展示需要，會進行修改完善、甚至重構。運維都會提輕量化，對于運維集成商而言，建模軟件與圖形引擎最好選擇同一廠商，這樣才能從根本上保證三維數據無損傳遞。如不是一個廠商，任何引擎只要提輕量化都是需要運行原始建模軟件內核，打開模型文件、走中間格式進行轉化，過程必然會有一定信息丟失。這一打開過程通常在服務器進行，當然也可以本地進行，所以談及關于平臺可承載力上限，首先應該看單次輕量化轉換文件的體量；其次再是平臺上同時加載的模型體量；第三是單場景實時數據并發更新的點位數。益埃畢認為現階段對于滿足平臺三維視距范圍使用需求上，市面大部分引擎在超大模型加載的技術邊界已經滿足，比如按局部建筑對象或專題數據查看，查看是一次性的并且只展示局部內容，數據來源也是部分關鍵的并非全部調取，這類功能點為主的應用場景下，完全可以通過技術手段消隱無需加載的數據。

二、智能化咨詢服務能力

無論改造類項目還是新建項目，建設運維平臺需要基于智能硬件或子系統模塊的自身技術邊界。不同行業涉及智能化系統、品牌廠商、產品型號差異大，在項目的設計階段根據預算和使用要求，對外向用戶提供智能化子模塊產品選型咨詢服務，推薦供應商以確保智能化滿足功能使用要求和數據集成的目標，對內后續為物聯網平臺數據接入準備、應用平臺模塊功能、業務流程提供指導意見。

三、多圖形引擎技術調用能力

通常引擎技術可選方案較多，但是采購者是集成開發商，付費意愿的強烈程度與引擎技術提供方的市場策略、項目規模體量大小、項目自身保密性質直接相關，目前若不是特定場合需要國產化、一定是國外的更有競爭力。若引擎僅有3D 可視化應用，缺乏更豐富的深層次分析應用接口，無法滿足需求，客戶望而卻步干脆保守選擇傳統二維也極有可能，對客戶而言，智慧、智能價值所在不止于3D 可視化。總之，撇開國產化，占據市場主流的，一定是低價的、成熟的、生態的引擎技術是最受市場追捧的。3D 引擎是應用軟件的可視化功能基礎，付費方式按公有云或私有云方式，通常是綁定式銷售，所以從流程上引擎供應商是集成開發商的下游單位，面對一類有相同需求特征的項目，集成商必定一切從實際出發，需要側重地理的選擇GIS 類引擎；需要側重BIM 建造數據的融合選擇工程類引擎；需要側重效果選擇游戲特效引擎。而一旦形成了固定商業模式或成品軟件，再基于新引擎重復打造的成本和投資風險極高。目前部分國內引擎做的稍有特點的就完全商業化，技術基本完全封鎖，效果雖然基本滿足，優化差強人意，流暢程度上掉幀比較嚴重，展示效果不自然。從這一角度，引擎供應商應該學習國外，前期低姿態打入市場，遠期走開源路線。

四、物聯網數據集成能力

由于行業差別，運維需求在不同場景下對知識結構的儲備要求發生了根本性改變，即應用場景導致前面提到關于不同類型項目硬件基礎與需求業態是差異化的，每個新領域相當于打造新產品，因此益埃畢重點選了醫院、校園、景區、水務、園區、智慧工地作為主攻方向去開展物聯網數據集成，唯有這樣才使得下游供應商相對集中，硬件合作、協議對接也形成互利機制，可以保證在短期內高效率解析數據，同時也能將廠商品牌型號設備的解析協議形成長效積累，當然選擇這類項目方向的原因也是出于公司近年來穩步增長的數字化咨詢業務趨勢考慮。

五、業務應用研究能力

通常客戶需求由產品經理去設計，之后交給開發去實現，但是運維絕對不能單方面以客戶需求作為唯一依據，運維項目需要綜合多方邊界通盤考慮，必須找到最大的技術邊界與數據集成邊界。此刻產品經理的角色必須由開發經理擔任，能力上必須對圖形引擎技術邊界、項目智能化數據可集成邊界以及客戶的總體目標的熟悉程度了如指掌。因此，一定周期內開發資源有限的前提下，益埃畢都是集中兵力突破具備自身優勢的重點領域，并深耕持續迭代，而對于陌生領域軟件功能業務復用性低的商業機會，是慎之又慎。據益埃畢經驗，運維項目成交大多基于已有應用案例基礎談成的，多數客戶關注重點在于是有業務模塊的適用度和3D 可視化的效果，所以運維市場是應用案例為王。站在客戶角度，當有建設運維平臺意向時自己需求邊界是模糊的，通常都希望承建方已經具備大量同類項目和相似功能需求的服務經驗，特別是招標中要求提供案例錄屏，以此來避免自己被當作實驗品，因此圖形引擎不是拿運維業務的主要因素，決定性因素還是業務應用研究開發能力。

六、可視化能力

科技感最直接的體現就是客戶認為可視化達到了電影特效般的級別，這通常是外部評判平臺“面子”的唯一標準，也是項目需經常對外展示的窗口。由于運維項目的通常分包在弱電工程中這一特殊性，可視化相對容易實現，但在弱電智能化圈子中被當作最為重要的能力，單獨從圖形引擎角度考慮，構件加載量與可視化質量是成反比的，追求大體量加載能力，必然犧牲渲染高精度，這種中和方式通常會在實用或在效果上做妥協。益埃畢認為，可視化最好的技術實現路徑是上項目采用多引擎方式解決，將業務系統所需引擎和酷炫效果可視化引擎分別開發，對于集成商而言數據已經完全采集，接口也是百分百可復用，無非是結合游戲引擎再現數字孿生。現階段，智慧城市建設局限于地域邊界、管理職責、基礎設施和建設經費等因素，主要以一線城市試點建設方式探索，而民間商業場景中，則以單棟樓宇為主、少量園區片區為輔開展基于BIM/CIM 的多項目一網通管平臺建設實踐，雖然面積范圍不比城市，但同屬于CIM 城市信息模型的組成范疇。所以從可視化角度用長遠眼光看圖形引擎技術，隨著城市級CIM 平臺建設推進，必定吸引更多國產軟件公司，突破國外技術壁壘，研究高性能圖形引擎技術。

七、人工智能應用能力

隨著企業數字化轉型的不斷深入，利用AI 技術改善運維和IT 服務水平成為當前運維管理的主要關注方向。大部分智能建筑側重于信息通信技術，自動化技術等方面的發展和應用，而不具備獨立的數據分析和學習能力。AI 技術在安防監控、智能會議室應用比較成熟，就視頻監控設備而言，一個同廠家的具備算法應用和不備算法應用的攝像機在價格上會有十倍差別，因此AI 應用引入能實際降低設備成本。運維平臺引入AI 技術對全域數據學習，輔助決策分析，形成預測、預防、預警、報警聯動規則。

綜上，運維項目實際上考驗的是一個團隊的跨界聚合能力，每一個具體項目落地過程就是一個針對專門場景的軟硬件一體化解決方案，而服務過的客戶或者項目在維護期內依賴性強，即被深度捆綁，在一定程度上履約就能形成封閉的競爭壁壘。因此，BIM 運維實施成果落地的前提是必須具有場景模型重構能力、智能化咨詢服務能力、多圖形引擎技術調用能力、物聯網數據集成能力、業務應用研究能力、可視化能力、人工智能應用能力這七項關鍵技術能力儲備。