□黎宇 李海强 黎永浩

建筑行业正从粗放扩张转向精细化管理，信息碎片化、协同低效等问题日益凸显。BIM（建筑信息模型）技术虽实现了设计可视化与施工模拟，但其单点应用难以支撑全生命周期管理。大数据技术通过数据采集与分析，为工程决策提供新工具。二者深度融合可突破传统技术局限，推动管理从“被动响应”转向“主动预测”。

本研究探讨大数据与BIM在建筑全生命周期管理中的协同机制，针对行业数字化转型需求，构建覆盖设计、施工、运维的“数据-模型-应用”集成框架，解决数据融合、协同效率与智能决策等核心问题。案例验证显示，该体系可优化资源配置、降低风险并延长建筑价值周期，同时提出技术标准化、协同管理及政策引导建议，为行业智能化升级提供实践路径。

BIM技术以三维模型整合几何、材料及工程逻辑，实现设计精准传递与施工可视化管控，在多专业协同中减少施工冲突与变更。大数据技术依托物联网与分布式计算，实时采集施工进度、设备状态等数据，通过机器学习动态优化方案（如混凝土养护分析提升结构质量）。二者融合构建“模型驱动决策、数据验证优化”闭环，BIM为数据分析提供框架，数据反哺模型迭代，形成全生命周期数字孪生体系。该协同模式已被纳入多地智能建造试点，成为行业升级的关键路径，为后续系统设计与应用验证奠定技术基础。

本研究提出集成化系统采用数据层、模型层、应用层三层架构。数据层通过标准化接口整合图纸、传感器等异构数据，建立统一编码体系，确保数据可追溯；模型层基于BIM构建4D施工模拟，叠加成本与能耗形成5D决策系统；应用层开发分阶段工具链：设计协同建模、施工进度预警、运维设备监测。关键技术突破包括轻量化模型技术实现移动端高效运行；AR/MR技术叠加虚拟模型指导复杂施工；机器学习建立设备退化图谱优化维护策略。技术已在大型公建项目中验证，为后续的应用场景分析提供体系支撑，并衔接后续挑战与对策的讨论。

设计阶段，BIM协同平台支持多专业并行作业，如某医疗项目通过云端模型冲突检测提前解决管线与结构梁矛盾，减少施工返工；大数据模拟交通流量与日照参数优化商业综合体布局。施工阶段，4D进度管理系统动态关联BIM模型与施工计划（如地铁项目对比虚拟与实际进度偏差，调整资源配置），物联网实时监测混凝土温度与模板位移，异常数据触发预警提升质量可控性。运维阶段，数字孪生平台整合能耗与设备数据（如医院建立空调故障知识图谱实现异常精准定位），历史运维数据分析预测设备更换周期，延长使用寿命。各阶段实证验证技术协同效能，为后续的挑战与对策提供衔接基础。

技术融合的推广面临多重障碍，对此，建议分层应对：技术端推动开源BIM平台研发，建立全生命周期基准数据集；管理端构建区块链数据共享平台，完善知识激励机制；政策端加快制定评价标准，将BIM深度纳入工程评优体系。此外，需加强跨学科人才培养，通过高校智能建造交叉学科培育“工程+数据科学”复合型人才，为行业智能化升级提供支撑，并衔接后续结论中技术生态构建与政策落地的讨论。

大数据与BIM的深度融合正在重塑建筑全生命周期管理模式，其价值不仅体现在单点效率提升，更在于构建起贯穿建筑“诞生-成长-再生”全过程的数字基因。未来发展趋势将呈现三个特征：其一，数字孪生技术深度应用，实现物理建筑与虚拟模型的实时交互与双向优化；其二，边缘计算与5G技术推动现场决策智能化，施工机器人集群具备自主协同作业能力；其三，基于建筑碳排放数字账本的绿色建造体系，通过全生命周期碳足迹追踪助力“双碳”目标实现。建议行业建立“技术研发-标准制定-市场应用”的良性循环生态，政府、企业、科研机构协同攻关关键共性技术，共同推动建筑产业向网络化、智能化、绿色化方向转型升级。

本文系广西城市职业大学科研项目“基于Big Data和BIM的建筑全生命周期系统的设计与应用研究”（GXCUVKY2024B034）基金项目的研究成果。

（作者单位：广西城市职业大学）