郭興海，龐曉靜，鄒俊燕，隋澤昱，黃崇軒，彭新潮（北京電信規(guī)劃設(shè)計院有限公司，北京 100080）

0 引言

智慧城市建設(shè)正處在如火如荼的爆發(fā)增長期，城市數(shù)字孿生作為智慧城市建設(shè)的先決條件［1］，面臨著城市建筑物類型繁多、體量宏巨、管理流程基礎(chǔ)信息錯漏缺失，數(shù)字孿生城市建設(shè)成本不斷提升，效率低下、周期漫長、更新困難，城市數(shù)字孿生過程更多的依賴于人工處理，質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)難以把握，各專業(yè)協(xié)同管理難等諸多難題。本文基于業(yè)內(nèi)AI+建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）融合的建筑快速建模AutoML算法技術(shù)平臺，探索研究其在智慧城市領(lǐng)域的多場景應(yīng)用及延伸應(yīng)用。

1 應(yīng)用研究背景

在智慧城市建設(shè)過程中，基于BIM 的智慧城市建筑數(shù)字孿生技術(shù)主要有3種。

第1 種方式利用三維軟件正向建模，如美國歐克特公司的Revit、英國奔特力工程軟件有限公司的Microstation、Bentley Bridge 系列產(chǎn)品、法國達(dá)索CATIA 系統(tǒng)等，國內(nèi)有廣聯(lián)達(dá)BIM、品茗BIM、魯班HIBIM 等產(chǎn)品。

第2 種方式通過儀器設(shè)備參照點(diǎn)云數(shù)據(jù)逆向建模，主要設(shè)備包括三維激光掃描儀與無人機(jī)2 種。其中三維激光掃描主流設(shè)備包括瑞士徠卡、美國天寶、日本拓普康、德國Z+F 等，三維激光掃描設(shè)備如圖1 所示。三維激光掃描形成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件包括芬蘭TerraSolid Oy 公司基于Microstation 平臺開發(fā)的TerraSolid 平臺、美國天寶公司的Realworks、徠卡公司的Cyclone、奔特力公司的Pointtools、Orbit Mobile Mapping 等，國內(nèi)科研院所和公司開發(fā)的工具軟件包括武漢天擎的LiDAR Suite、西安煤航的LiDAR-DP、北京數(shù)字綠土的LiDAR 360，三維激光掃描點(diǎn)云模型數(shù)據(jù)如圖2 所示。無人機(jī)廠商主要包括大疆創(chuàng)新科技、美嘉欣、億航智能、零度智控、華科爾等，傾斜攝影無人機(jī)設(shè)備如圖3 所示。傾斜攝影建模軟件包括Acute3D 公司 的Smart 3D ContextCapture、瑞 士Pix4D 公 司 的Pix4Dmapper、AGISOFT 公司的Photoscan、德國INPHO公司的inpho等，無人機(jī)傾斜攝影成果如圖4所示。

圖1 三維激光掃描設(shè)備

圖2 三維激光掃描點(diǎn)云模型數(shù)據(jù)

圖3 傾斜攝影無人機(jī)設(shè)備

圖4 無人機(jī)傾斜攝影成果

第3種方式利用圖像或者視頻來進(jìn)行建筑逆向建模，目前國際上微軟公司、Autodesk 公司、斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院等機(jī)構(gòu)在基于圖像的三維形體快速重建方面有良好的研究成果，但是僅僅是實(shí)驗(yàn)室研究成果，還無法實(shí)現(xiàn)商用。其中加拿大公司FOTO3D 等對基于圖像的三維重建系統(tǒng)進(jìn)行了市場推廣，但是需要大量的手工交互，對照片的拍攝環(huán)境和拍攝精度有相當(dāng)高的要求。在國內(nèi)，該技術(shù)仍處于學(xué)術(shù)研究階段，北京大學(xué)、清華大學(xué)、中科院自動化所、北京航空航天大學(xué)、香港理工大學(xué)等科研院校正在開展前沿研究，僅有Autodesk 123D Catch、北科光大3DCloud 平臺等極少市場化產(chǎn)品。

本文主要研究方向?yàn)榛贏I+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)，屬于上述3類方法中第1類和第3類方法的結(jié)合，研究目的在于快速推進(jìn)基于AI+BIM 的快速建模技術(shù)實(shí)踐，縮短智慧城市建設(shè)數(shù)字化周期，提高城市建筑物數(shù)字化效率和模型數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低建模成本和難度。國內(nèi)目前主要研究方包括騰訊、阿里、萬科、中交集團(tuán)等，該技術(shù)尚處在發(fā)展完善階段，相關(guān)算法模型和流程尚處于商業(yè)機(jī)密，典型產(chǎn)品如阿里云全息空間BIM、萬科VBIM 等。通過機(jī)器自動學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)訓(xùn)練等一系列過程，深度結(jié)合BIM 全專業(yè)類型軟件，逐漸發(fā)展成為全專業(yè)、功能全面的城市數(shù)字孿生能力開放共享平臺，實(shí)現(xiàn)智慧城市全場景全領(lǐng)域自動化高精度建模的宏偉目標(biāo)。

2 基于AI+BIM的快速建模技術(shù)原理和步驟

2.1 AI+BIM快速建模技術(shù)原理

在傳統(tǒng)BIM 建模過程中，人工建模方式在圖紙數(shù)據(jù)收集整理、樣板及空間坐標(biāo)建立、數(shù)據(jù)導(dǎo)入建模檢查、BIM 模型數(shù)據(jù)成果輸出這4 項流程上會花費(fèi)大量時間精力，機(jī)械重復(fù)該流程。而且不同工程師有不同的操作習(xí)慣，導(dǎo)致模型數(shù)據(jù)成果質(zhì)量、進(jìn)度、建模效率不同，給后期模型數(shù)據(jù)整合、深化應(yīng)用帶來不便，甚至返工重建耽誤進(jìn)度。

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)的原理和核心是基于AI 算法的圖符識別、圖元數(shù)據(jù)提取和處理，圖元數(shù)據(jù)匯聚和基于BIM 的3D 模型自動構(gòu)建［2］。首先是標(biāo)準(zhǔn)化圖紙，通過經(jīng)驗(yàn)豐富的工程設(shè)計人員，將不同專業(yè)、不同類型的圖紙進(jìn)行分類和標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理過程包括獨(dú)棟建筑物圖紙歸集、獨(dú)棟建筑物圖紙專業(yè)∕類型分類、獨(dú)棟建筑物圖紙標(biāo)準(zhǔn)化、圖元分解標(biāo)注等。其次是基于AI的AutoML 算法平臺深度學(xué)習(xí)［3］，將海量圖紙數(shù)據(jù)輸入AI 算法模型，直到系統(tǒng)能夠較全面識別圖紙圖文信息，在該步驟中需要人工手動選擇建筑棟數(shù)。機(jī)器識圖的過程如下：首先識別建筑平面圖，提取數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)包模型；然后識別立面圖生成數(shù)據(jù)包模型；最后識別剖面圖生成數(shù)據(jù)包模型。將3種數(shù)據(jù)包模型進(jìn)行整合剪切生成最終數(shù)據(jù)包模型。舉一個簡單例子，墻上面有一個門，通過平面圖可以定位到門的寬度尺寸和位置信息，算法會記錄到這些信息生成模型數(shù)據(jù)包；通過立面圖獲得門的位置和尺寸信息，生成模型數(shù)據(jù)包，然后對這2個數(shù)據(jù)包模型進(jìn)行融合，將有用的信息整合起來。最后是模型生成，AI 算法根據(jù)BIM 建筑建模軟件的建模數(shù)據(jù)規(guī)則將數(shù)據(jù)抽取、融合處理成標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)包，也就是組成獨(dú)棟建筑數(shù)據(jù)包，最后一鍵生成模型，數(shù)據(jù)包內(nèi)建筑數(shù)據(jù)會按照建模軟件數(shù)據(jù)規(guī)則自動搭建模型，自動檢查模型完整性。

2.2 AI+BIM快速建模標(biāo)準(zhǔn)流程

基于AI+BIM的建筑快速建模流程共分4步。

a）拆分圖紙框架。將標(biāo)準(zhǔn)化后的圖紙上傳至AutoML 平臺，進(jìn)行圖紙框架拆分，圖紙拆分成功后可點(diǎn)擊預(yù)覽檢查，重新框選命名。

b）設(shè)置軸網(wǎng)標(biāo)高。系統(tǒng)平臺自動勾選默認(rèn)圖紙和樓層數(shù)據(jù)設(shè)置為軸網(wǎng)標(biāo)高，也可點(diǎn)擊圖紙自定義軸網(wǎng)標(biāo)高并修改軸網(wǎng)標(biāo)高數(shù)據(jù)。

c）識別圖紙內(nèi)容。勾選相應(yīng)樓層圖紙即可識別圖紙內(nèi)容，可點(diǎn)擊任意一張圖紙在線3D 預(yù)覽，點(diǎn)擊2D模式并且打開圖紙顯隱，疊加圖紙和3D模型檢查圖元是否有錯漏部分，圖紙框架拆分和3D 預(yù)覽分別如圖5和圖6所示。如有錯漏可點(diǎn)擊設(shè)置圖層進(jìn)行手動圖元?dú)w類，在圖層類型中查看構(gòu)件類別，將錯漏的圖元?dú)w類至相應(yīng)的類別，重新識別該圖紙，刷新模型，得到更新后無圖元錯漏的模型圖，并將所有圖紙的坐標(biāo)點(diǎn)調(diào)整成一致。檢查圖紙坐標(biāo)點(diǎn)，查看每張圖紙所對應(yīng)的模型是否處于同一個位置，如果不一致則需糾偏；如果一致則無需糾偏。

圖5 圖紙框架拆分

圖6 3D預(yù)覽

d）選擇建模范圍，模型生成。勾選所需建模的構(gòu)件及圖紙，可篩選建模圖紙內(nèi)的專業(yè)分類，如建筑、結(jié)構(gòu)等，點(diǎn)擊開始建模即可生成模型?？蓪?shí)時查看模型生成狀態(tài)、模型搭建進(jìn)度。機(jī)器建模需要將整理好的圖紙導(dǎo)入云端，經(jīng)算法計算生成模型數(shù)據(jù)包。這個過程有2個部分的工作需要人工完成，第一是圖模一致性的審查，對模型中建模錯誤的問題和算法識別錯誤的問題進(jìn)行修改，比如對門窗族匹配錯誤等情況進(jìn)行更改；第二是對機(jī)器生成的報告進(jìn)行整理，并對圖紙表達(dá)不清楚或無法識別的問題進(jìn)行整理，合并一起生成最終問題報告，報告中的問題需要用戶進(jìn)行明確，明確后將模型修改完成。

2.3 AI+BIM快速建模系統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)是基于AI算法解析二維建筑設(shè)計圖紙（CAD）形成建筑數(shù)據(jù)包進(jìn)行三維模型構(gòu)建，支持生成建筑、結(jié)構(gòu)（含鋼結(jié)構(gòu)）、機(jī)電等專業(yè)，可快速生成BIM，還原建筑空間信息。BIM模型生成效率、精度高，支持無縫對接主流BIM∕CIM軟件與平臺，廣泛應(yīng)用于建筑樓宇、園區(qū)、社區(qū)和城市的數(shù)字化建設(shè)與智慧化管理等多個場景［4］?；贏I+BIM 融合的建筑快速建模AutoML 算法平臺技術(shù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)架構(gòu)示意如圖7所示。

圖7 業(yè)務(wù)架構(gòu)示意圖

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)AutoML算法平臺系統(tǒng)業(yè)務(wù)架構(gòu)分為設(shè)備層、通信層、云基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)層、平臺層、應(yīng)用層共6層。設(shè)備層主要是數(shù)據(jù)采集設(shè)備，包括室內(nèi)∕室外掃描設(shè)備、環(huán)境掃描設(shè)備、傳感器、人體掃描設(shè)備等；通信層主要包括物聯(lián)網(wǎng)、無線網(wǎng)、4G∕5G、光纖網(wǎng)絡(luò)，保障在系統(tǒng)運(yùn)行中數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定通暢；云基礎(chǔ)層主要包括虛擬化主機(jī)和資源管理調(diào)度系統(tǒng)，負(fù)責(zé)云資源的分配、調(diào)度、使用和管理；數(shù)據(jù)層包括BIM 數(shù)據(jù)、二維CAD 圖紙數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)等；平臺層是核心層，主要包括AI+BIM 三維建筑自動高精度建模算法、XR 融合算法、建筑大數(shù)據(jù)AutoML 平臺、GIS 平臺等；最頂層為應(yīng)用層，目前應(yīng)用場景包括智慧工地、智慧樓宇、智慧建造、智慧社區(qū)、智慧場館、智慧消防、智慧展會等。

目前系統(tǒng)架構(gòu)為基于BIM 三維建筑建模算法架構(gòu)，使用傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器。未來隨著智慧城市創(chuàng)新業(yè)務(wù)拓展延伸和新技術(shù)不斷發(fā)展完善，將會融入5G、MEC 邊緣云、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，使數(shù)字建筑數(shù)據(jù)成果更加安全、便捷、穩(wěn)定，系統(tǒng)架構(gòu)也會擴(kuò)展支持更多專業(yè)和更廣泛領(lǐng)域。

3 應(yīng)用場景

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)，在智慧城市領(lǐng)域應(yīng)用場景十分廣泛，重點(diǎn)支撐智慧城市數(shù)據(jù)融合、資源匯聚、數(shù)據(jù)分布式管理、模擬仿真、大數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)資源池等方面的建設(shè)［5］。

在智慧城市領(lǐng)域，目前比較成熟的典型應(yīng)用包括基于數(shù)字孿生城市的規(guī)建管一體化的城市CIM 平臺［6］，平臺涵蓋城市規(guī)劃、建設(shè)、管理三大階段，充分利用BIM 和3DGIS、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和智能化等先進(jìn)信息技術(shù)，構(gòu)建統(tǒng)一的CIM城市信息模型，在城市建設(shè)之初同步形成與實(shí)體城市“孿生”的數(shù)字城市。打通規(guī)劃、建設(shè)、管理的數(shù)據(jù)壁壘，改變傳統(tǒng)模式下規(guī)劃、建設(shè)、城市管理脫節(jié)的狀況，將規(guī)劃設(shè)計、建設(shè)管理、竣工移交、市政管理進(jìn)行有機(jī)融合，管理需求在規(guī)劃、建設(shè)階段就予以落實(shí)，積累城市大數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為智慧城市更為廣闊的應(yīng)用領(lǐng)域奠定基礎(chǔ)，真正實(shí)現(xiàn)智慧城市“一張藍(lán)圖繪到底”、“一張藍(lán)圖干到底”和“一張藍(lán)圖管到底”。

3.1 規(guī)劃階段：數(shù)字藍(lán)圖創(chuàng)新設(shè)計協(xié)同共享

3.1.1 兼容多專業(yè)設(shè)計規(guī)范，提高設(shè)計協(xié)同效率

在新型智慧城市建設(shè)中，涉及到多個專業(yè)、多個參與方，不同設(shè)計單位、不同專業(yè)在設(shè)計環(huán)節(jié)采用的設(shè)計軟件不同、形成的設(shè)計習(xí)慣和設(shè)計規(guī)范不同，設(shè)計協(xié)同難度大、問題多。同時，城市級的規(guī)劃設(shè)計協(xié)同所涉及的BIM 建模工作量大，傳統(tǒng)人工建模難以滿足新型智慧城市建設(shè)的需求。

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)，一是兼容不同設(shè)計單位、不同專業(yè)的設(shè)計文件，解決不同設(shè)計軟件互不兼容，以及因設(shè)計規(guī)范不同導(dǎo)致的識圖效率低下等問題，實(shí)現(xiàn)了多專業(yè)多參與方基于同一元數(shù)據(jù)模型的協(xié)同。二是相對全面且時效性較高地匯聚了管網(wǎng)［10］、周邊建筑物、道路路網(wǎng)等相關(guān)元素的設(shè)計文件，提高了不同專業(yè)設(shè)計人員的協(xié)同效率；同時便于設(shè)計人員及時掌握相關(guān)區(qū)域的設(shè)計內(nèi)容和設(shè)計進(jìn)度，避免因?yàn)椴涣私庵苓叚h(huán)境而導(dǎo)致設(shè)計方案沖突。例如在城市道路路網(wǎng)設(shè)計中，由于地域范圍大，通常由不同的設(shè)計單位完成各自區(qū)域的道路設(shè)計，存在不同區(qū)域的設(shè)計標(biāo)高與市政管網(wǎng)對接的問題。三是由傳統(tǒng)的二維圖紙轉(zhuǎn)換為三維可視化，一方面更加直觀地為設(shè)計人員、審核人員等相關(guān)人員提供了設(shè)計方案的展現(xiàn)工具，便于決策人員快速完成設(shè)計方案的比選；另一方面，便于設(shè)計方案與市政設(shè)施數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，快速融合到城市數(shù)字模型中，實(shí)現(xiàn)道路水平、垂直方向上與排水、供電、供氣等市政設(shè)施的對接［11］。

3.1.2 構(gòu)建城市三維模型，提高城市規(guī)劃審批效率

傳統(tǒng)的規(guī)劃審批和管理大多以二維圖紙等形式為主，規(guī)劃審批人員難以有直觀的感受。通過基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)構(gòu)建高精度BIM 模型，從控制性詳細(xì)規(guī)劃和修建性詳細(xì)規(guī)劃2 個層次建立基于相同數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并且包含了所有規(guī)劃體系的三維和多維模型［12］。基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)與城市規(guī)劃管理平臺相結(jié)合，一方面給審批管理人員更加直觀的感受，另一方面提供了真實(shí)的地理空間數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行空間分析和計算，為城市規(guī)劃審批和管理提供可量化分析的技術(shù)手段。其次，BIM 模型為三維模型，審批人員、設(shè)計人員可以實(shí)時查看三維模型，并在三維城市空間模型中實(shí)時檢查和修改各項審批參數(shù)，提高溝通和審批效率［13］。最后基于BIM 模型可以對方案微環(huán)境進(jìn)行仿真模擬和評估，使得城市設(shè)計更加合理。

3.2 建設(shè)階段：數(shù)字建設(shè)打造新未來

城市建設(shè)日新月異，推進(jìn)城市數(shù)字化建設(shè)，打造未來美好智慧城市，城市建設(shè)階段建設(shè)水平?jīng)Q定著未來智慧城市管理運(yùn)營的效率和成本。城市建設(shè)階段體量龐巨、關(guān)聯(lián)方繁雜、專業(yè)領(lǐng)域廣大、周期跨度長、信息海量，對城市管理者提出了更高的管理和監(jiān)督要求，如何保證城市建設(shè)穩(wěn)步有序、可管可控、安全高質(zhì)量，是所有城市管理者面臨的一大挑戰(zhàn)。

3.2.1 CIM時空大數(shù)據(jù)打造數(shù)字孿生城市建設(shè)云

在城市建設(shè)階段，基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)有助于快速構(gòu)建城市CIM 時空大數(shù)據(jù)，通過高度融合BIM+GIS+IOT 等核心前沿技術(shù)，將城市建筑物、環(huán)境、設(shè)備等信息實(shí)時關(guān)聯(lián)匯聚，以時空引擎與計算引擎將城市建設(shè)管理規(guī)則貫穿到城市建設(shè)階段的每一個流程和細(xì)節(jié)，將海量城市建設(shè)數(shù)據(jù)積累沉淀，最終形成數(shù)字孿生城市建設(shè)云。通過對城市建設(shè)云進(jìn)行深度挖掘分析與開放共享，賦能整個城市建設(shè)管理相關(guān)部門核心業(yè)務(wù)和整個城市建筑產(chǎn)業(yè)鏈。對于建設(shè)企業(yè)主體，可多快好省地完成工程項目建設(shè)審批備案、項目開竣工申請、項目信息變更申報、重大項目施工模擬預(yù)演等核心工作流程。對于政府，可提升政府住建管理部門對城市建設(shè)項目精細(xì)管理的效率和質(zhì)量，有助于城市住建部門精準(zhǔn)把握城市建設(shè)進(jìn)度和環(huán)節(jié)［14］，提高政府科學(xué)施策和精準(zhǔn)監(jiān)管能力，推動城市工程項目建設(shè)數(shù)字化管理落地，實(shí)現(xiàn)數(shù)字城市向智慧城市演進(jìn)。

3.2.2 構(gòu)建智慧建造管理體系，推進(jìn)城市數(shù)字化進(jìn)程

基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)可分層分級分專業(yè)融入到城市智慧建造系統(tǒng)內(nèi)。系統(tǒng)借助BIM數(shù)據(jù)良好的可視化、協(xié)調(diào)性、模擬性、優(yōu)化性、可出圖性等特性，可實(shí)時追蹤、記錄、呈現(xiàn)工程項目建設(shè)過程中實(shí)際進(jìn)度、安全、質(zhì)量、物資、環(huán)境等全要素信息。在項目建設(shè)前期完成建筑各專業(yè)協(xié)調(diào)，例如BIM 圖審、凈高分析、碰撞檢查、管線綜合調(diào)整、鋼結(jié)構(gòu)∕幕墻∕市政深化設(shè)計、園林景觀排布、BIM+AR∕VR∕MR 虛擬質(zhì)量樣板等應(yīng)用，可避免項目各專業(yè)錯漏碰撞和變更調(diào)整，加快建設(shè)進(jìn)度，提高建設(shè)質(zhì)量和標(biāo)準(zhǔn)；在項目建設(shè)中期可完成項目信息匯聚、資源調(diào)整、重大決策科學(xué)輔助，例如項目重要施工工序模擬、重要工藝三維交底演示、重要工程項目節(jié)點(diǎn)推演、新技術(shù)新工法實(shí)施模擬仿真等應(yīng)用，輔助工程項目建設(shè)資源優(yōu)化配置、科學(xué)決策模擬推演，避免耽誤進(jìn)度和資源浪費(fèi)，降低建設(shè)安全風(fēng)險消除隱患；在項目建設(shè)后期借助基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)工程項目竣工驗(yàn)收BIM 模型數(shù)據(jù)與物理實(shí)體一致性，輔助工程項目質(zhì)量檢查驗(yàn)收、工程建造變更查詢追溯、工程建造過程信息補(bǔ)充錄入等，將完整真實(shí)有效的高精度城市工程建設(shè)項目信息統(tǒng)一移交，真正做到工程項目BIM模型一張圖竣工交付［15］，節(jié)省項目建設(shè)成本和資源，提高建設(shè)質(zhì)量效率，輔助城市建筑業(yè)精確數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動建筑業(yè)朝數(shù)字化、智能化發(fā)展，助力城市數(shù)字化進(jìn)程。

3.3 運(yùn)營階段：AI+BIM助力智慧城市管理運(yùn)營

3.3.1 基于AI+BIM 大數(shù)據(jù)技術(shù)提升交通管理水平

近年來，隨著城市交通快速發(fā)展，路網(wǎng)規(guī)模不斷升級，運(yùn)輸服務(wù)水平明顯提高，交通出行需求急劇增加，運(yùn)行監(jiān)管壓力不斷加大，建設(shè)一套能夠高效進(jìn)行路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測和應(yīng)急處置的運(yùn)維管理系統(tǒng)，是保障城市交通系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段。通過基于AI+BIM融合的建筑快速建模技術(shù)賦能交通大數(shù)據(jù)平臺，擴(kuò)展交通領(lǐng)域直接產(chǎn)生的靜態(tài)和動態(tài)數(shù)據(jù)、公眾互動交通狀況數(shù)據(jù)、相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)和重大社會經(jīng)濟(jì)活動關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，以信息化促進(jìn)傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型的思維，形成地面公交、出租汽車、軌道交通、路網(wǎng)建設(shè)、汽車服務(wù)等領(lǐng)域的一體化智能管理。協(xié)調(diào)發(fā)展各種交通元素，構(gòu)建智慧交通平臺，并實(shí)現(xiàn)其智能化。例如，基于大數(shù)據(jù)融合挖掘和基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)，結(jié)合交通運(yùn)行狀況，可對未來1 h 的交通運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行短時預(yù)測模擬，提前知悉道路交通變化趨勢，實(shí)時識別與預(yù)測擁堵路段，實(shí)時推送擁堵預(yù)警信息，為快速、高效的擁堵治理提供支持。通過在BIM 系統(tǒng)中接入道路稱重傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合道路設(shè)計荷載數(shù)據(jù)、路面病害數(shù)據(jù)、養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)，分析判定病害高風(fēng)險路段，并在BIM 平臺中綜合展示，可根據(jù)道路設(shè)計參數(shù)和養(yǎng)護(hù)部門的當(dāng)前承載能力參數(shù)判斷是否出現(xiàn)了超重碾壓狀況，并在BIM 平臺中按照超重碾壓發(fā)生的實(shí)際道路位置顯示超重標(biāo)記。通過在BIM 系統(tǒng)中接入養(yǎng)護(hù)部門道路養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)，包括道路養(yǎng)護(hù)時間、養(yǎng)護(hù)措施、養(yǎng)護(hù)路段范圍、道路鋪設(shè)材料、道路病害情況等，可實(shí)現(xiàn)養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)自動關(guān)聯(lián)至對應(yīng)的道路模型，點(diǎn)擊道路便可查詢所選道路的詳細(xì)養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)。通過上述措施，可全面提升交通管控和決策水平，實(shí)現(xiàn)道路高效有序運(yùn)行。

3.3.2 基于AI+BIM 快速建模技術(shù)構(gòu)建智慧消防

城市中高層建筑、大型綜合建筑、地下建筑的數(shù)量不斷增加，消防安全形勢異常嚴(yán)峻。消防安全監(jiān)督管理部門人員有限，僅僅依靠傳統(tǒng)的消防排查和管理手段，無法及時發(fā)現(xiàn)、消除、整改重大火險隱患，而且缺乏三維立體化的手段，著火點(diǎn)位置、被困人員位置、疏散路徑以及救援方案等都無法被直觀看到，很大程度上制約了消防救援的效率。通過將基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)與智慧消防相結(jié)合，可以構(gòu)建一種先進(jìn)的消防管理及預(yù)警模式，為消防管理提供一個三維可視化的建筑形體和數(shù)字化的環(huán)境，將火災(zāi)發(fā)生的位置、人員疏散的路徑、被困人員的位置以及消防人員的營救路徑都通過三維可視化的方式模擬出來，并與實(shí)時的物聯(lián)網(wǎng)前端數(shù)據(jù)進(jìn)行綁定，實(shí)現(xiàn)可視化的智慧消防監(jiān)控及預(yù)警工作。例如，通過AI+BIM+物聯(lián)網(wǎng)將建筑信息進(jìn)行集成并且融合到一起，高效地收集底層信息，并對其進(jìn)行感知和傳遞、監(jiān)控。BIM 對傳遞過來的異常設(shè)備信息進(jìn)行可視化集成和快速定位展示，對設(shè)備維修與維保工作做到了有效協(xié)調(diào)與管理。通過基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)還可以對火災(zāi)緊急疏散進(jìn)行模擬，一旦火災(zāi)發(fā)生，根據(jù)三維數(shù)據(jù)模型的呈現(xiàn)，可以快速地計算出人們疏散和逃離的時間、線路，從而有效地配合消防部門指導(dǎo)人們進(jìn)行疏散，保證人們在最短的時間內(nèi)逃離火災(zāi)現(xiàn)場，減少人員傷亡。對出現(xiàn)的緊急事件，系統(tǒng)會對所擁有的預(yù)案進(jìn)行分析，進(jìn)而幫助相關(guān)人員進(jìn)行輔助配合救援。因此，將AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)技術(shù)引入到智慧消防中能夠很好地解決監(jiān)控和預(yù)警不直觀的問題，極大提高消防管理的效率和可視化水平。

3.3.3 基于AI+BIM 模型提高社區(qū)運(yùn)營管理水平

在目前的智慧社區(qū)運(yùn)營管理過程中，由于開發(fā)商與運(yùn)營管理單位相互分離，造成大量的圖紙信息流失，給智慧社區(qū)運(yùn)營管理的工作帶來諸多不便。若將基于AI+BIM 融合的建筑快速建模技術(shù)與智慧社區(qū)運(yùn)營管理工作相結(jié)合，以BIM 模型為載體，將社區(qū)建設(shè)全過程的信息數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到智慧運(yùn)維系統(tǒng)中，將大大提高工作效率和運(yùn)營管理水平，降低對人力的依賴。例如，通過將BIM 模型與相應(yīng)傳感器構(gòu)件相關(guān)聯(lián)，可實(shí)現(xiàn)對社區(qū)內(nèi)能源消耗情況的自動統(tǒng)計，通過對系統(tǒng)后臺收集的信息進(jìn)行分析，將異常能源使用情況在BIM模型中相關(guān)的構(gòu)件位置等進(jìn)行注明，便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)多維度追溯分析和異常用能的可視化追根溯源，并及時推送用能報告，幫助社區(qū)有重點(diǎn)地、快速、高效地解決能耗問題，實(shí)現(xiàn)能源及設(shè)備的合理調(diào)整，不斷提升用能效率。利用攝像頭、5G傳輸?shù)燃夹g(shù)將外部信息接入BIM 模型，對社區(qū)內(nèi)車輛進(jìn)出狀況、實(shí)時數(shù)據(jù)、屬性信息等進(jìn)行綜合展示，實(shí)時對社區(qū)內(nèi)車輛的進(jìn)出情況、停放情況進(jìn)行監(jiān)控管理，對違規(guī)停放的車輛進(jìn)行標(biāo)記，自動提示車主并通知管理人員，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)社區(qū)車輛管理的無人值守和實(shí)時可視化管理，大幅降低人工成本，提高車輛管理效率。利用BIM 三維真實(shí)場景與視頻智能分析技術(shù)拼接，形成視頻圖像鑲嵌動態(tài)地圖，便可實(shí)現(xiàn)如越界檢測、跨鏡頭定位追蹤、入侵探測報警等功能。結(jié)合5G+巡邏機(jī)器人，便可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程巡邏，一旦視頻巡邏發(fā)現(xiàn)異常，還可在BIM 動態(tài)地圖中進(jìn)行實(shí)時標(biāo)記，并及時通知機(jī)動崗進(jìn)行處理，在為社區(qū)居民生活提供便利服務(wù)，推動社區(qū)防護(hù)工作的同時，還將有效強(qiáng)化社區(qū)安防體系，降低社區(qū)安防管理成本。

4 結(jié)束語

智慧城市建設(shè)在我國已進(jìn)入爆發(fā)增長期，隨著數(shù)字中國戰(zhàn)略推進(jìn)落地，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展日漸提升，智慧城市中BIM、CIM、AI 作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展核心驅(qū)動要素，未來發(fā)展空間更加廣闊，前景更加光明，任務(wù)也愈發(fā)艱巨。通過積極探索AI和BIM 等技術(shù)的融合創(chuàng)新，不斷深化人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)，拓展應(yīng)用領(lǐng)域場景和邊界，在未來積極融入5G∕6G、MEC邊緣云、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子通信等新術(shù)，能夠真正解決智慧城市建設(shè)過程中城市數(shù)字化難題，突破核心關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，創(chuàng)造價值、創(chuàng)新方法、創(chuàng)立典范，必將為智慧城市領(lǐng)域創(chuàng)新發(fā)展帶來全新的生命力和無限可能，真正做到服務(wù)于城市里每個群體，智慧覆蓋每個角落，實(shí)現(xiàn)智慧城市一圖到底、一鍵漫游，讓智慧城市萬物無限廣域連接，創(chuàng)造更美好的未來生活空間。