bim.，BIM的思维层次（深度好文）

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“BIM”的雏形起源于两条主线：一个是为了解决二维的局限而衍⽣出来的三维技术，⼀个是为了解决信息化⽽提出的建筑信息体系。这两条主线都是针对建筑业⾏业需要解决的问题所出现。

21世纪初期，几个著名的软件商们基于当时的几款参数化三维设计软件，将3D CAD和建筑信息结合了起来，并创造了⼀个新名词——BIM。在2002的白皮书中提出了 ，也就是现在所说的BIM，在白皮书中赋予了BIM“协同设计”与“构件驱动CAD（- CAD）”的特征。最初给BIM的定义“精确”的对应了刚刚收购的与的功能。因此，在某种意义上，初期“BIM”这个名词的创造是⼈为的，很⼤程度是为了软件商的市场营销。

2007年美国BIM标准第⼀版对BIM做出了明确定义：

BIM是⼀个设施物理和功能特性的数字化表达，BIM是⼀个设施有关信息的共享知识资源，从⽽为其全⽣命期的各种决策构成⼀个可靠的基础，这个全⽣命期定义为从早期的概念⼀直到拆除。

BIM的⼀个基本前提是项目全⽣命期内不同阶段不同利益相关⽅的协同，包括在BIM中插⼊、获取、更新和修改信息以支持和反应该利益相关⽅的职责。

BIM是基于协同性能公开标准的共享数字表达。

此后，各种BIM理论开始迅速完善，在软件商、行业组织、政府、学术界不断神话BIM解决建筑业信息化社会价值的同时，BIM软件商却⼀直致力于BIM的三维技术经济价值⽽导致政府及⾏业组织所期盼的BIM另⼀重要功能，建筑业信息化难以落地。十多年来，美国BIM标准定义的BIM⾄今进展甚微。

从BIM的起源及理论发展，我们可以归结于BIM是建筑业应用软件（不同信息系统）及其间的信息交换技术。实现BIM，我们首先要解决的建筑业应用软件（⼆维或三维软件）不⾜问题，其次是所有建筑业应用软件的数据共享协同⼯作问题。

在芬兰，BIM 其实只是“建筑业信息化”的代名词——芬兰⼀直期望着依托计算机信息化来提升建设的管理，并向自动化过渡。在中国，⽆论BIM 如何定义，它已经成为我国建筑业信息化技术的代名词。由于种种原因，不同的⼈对BIM 有不同认识和理解，因此存在不同的BIM 思维层次。在推⼴BIM 应用过程中，地⽅政府或企业领导的BIM 思维层次将决定其建筑业信息化技术发展⽔平及投⼊产出比。

⼀、BIM的应用软件思维

如上述“BIM” 雏形起源之⼀是为解决⼆维的局限⽽衍⽣出来的三维技术，⽽所有三维技术软件都是为完成建设项目过程中某⼀具体⼯作任务⽽开发的。前⼏年很多⼈对BIM的认识还只停留在对BIM软件的认识层面，因此“BIM替代CAD”的提法曾风靡⼀时考证书的正规网站，这就是将BIM视为应用软件的思维层次，其狭义理解是对应于用三维软件解决项目全⽣命期某个具体任务的BIM软件应用，目前各类“BIM竞赛”⼤部分项目属此范畴；⼴义理解是解决项目全⽣命期某个具体任务使用对应的包括⼆维CAD软件、进度软件、BIM软件、项目管理软件、设计软件、⾏政管理软件、⼯程分析⼯具软件、协调软件、投标软件等所有应用软件。

经济学认为从最稀缺的资源为中⼼进⾏资源组织才是合理的，⼈们常常会认为数据是最缺乏的，或者认为数据处理分析技术是最缺乏的，实际上最缺乏的是能够见到效益的目标机会，这种机会是多⽅面因素的组合，是业务的真实需求，这种效益机会才是最宝贵的。专家们利用政府数据的组合可以发现⼀些可以改进⼯作的内容，但是在业务⼈员看来这些发现并不急切，自⼰提出的问题才亟待解决，BIM的应用软件思维应当以业务问题为中⼼，不能以技术为中⼼也不能以数据为中⼼，唯有以业务部门的应用目标为中⼼才能获得可持续的效益，业务部门选用应用软件是以是否符合技术标准与管理流程、是否“顺⼿”为首选原则：选好用的⽽不是贵的、选简单的⽽不是复杂的、选针对业务的⽽不是数据交互的。因此，对于同样⼀个业务目标，对于业务部门⽽⾔，当⼆维CAD软件能完成任务就不可能选用BIM软件；对于软件公司⽽⾔，⼆维CAD软件虽然没有三维模型但也可以⽣成BIM需要的三维数据库。

⼆、BIM的软件集成思维

随着信息科学的发展、组织规模的扩⼤和对管理需求的增强，信息系统在各⾏业中得到⼴泛的应用并迅速普及。但由于很多信息系统开发的初始目的只是为了实现相应的业务功能计算机化，在实施这些系统的早期阶段并没有考虑到不同系统之间的数据交换和协同⼯作；在开发新系统时，通常没有⾜够的时间和理由彻底更换掉旧的遗留系统，新系统的功能必须与已有的系统、数据源相整合即使是建设全新的系统，也会遇到各类异构平台的技术集成等问题，实际上信息系统的集成已经成为⼀个非常普遍的需求。

传感器、RFID等物联⽹标识，使得⽣产设备与产品之间可以自动通信，将智能⼯厂（物理领域）的⽣产数据都可以通过API汇集到信息系统（信息领域）之中。

软件集成就是用⼀种较好的⽅式，使多种软件的功能集成到⼀个软件里，或是把软件的各部分组合在⼀起。 软件集成是指将完成某项⼯作的⼀组相关的应用程序组织起来在⼀个统⼀的操作环境下以综合⼀致和整体连贯的形态来进⾏⼯作。

软件集成需要有⼀个统⼀的操作环境（平台），平台作为应用系统部署的基础，是由应用服务提供商搭建和维护的。现在，各软件商极⼒推出“BIM平台”及各类BIM项目管理平台层出不穷，这就是将BIM视为软件集成的思维层次。

BIM的软件集成思维基于BIM的应用软件思维，其狭义理解是对应于解决项目全⽣命期某个阶段、某个分部⼯程或某个管理任务的“BIM软件”集成技术应用，目前各类“BIM竞赛”部分项目属此范畴；⼴义理解是对应于项目全⽣命期所有应用软件的集成应用。

信息技术是社会服务重组的⼯具，当今社会的⽣产⼒建立在各种资源与处理能⼒的有效集成的基础之上，合作的基础是连接，信息⾏为是⼀切组织的粘合剂，是⼈与⼈、⼈与物、物与物、系统与数据、系统与智能的连接，正是这种跨时空的连接能⼒构建了各种各样的社会组织与技术集成，支撑着社会的⽣产⼒、支撑社会⽣产与⽣活的效率与⽅便性，信息技术⾰命是组织连接⽅式的⾰命，推动着各⾏各业的资源、知识、能⼒的⼤重组、⼤优化，推动着各⾏各业的⼤发展。信息技术是优化组织的⼯具，信息技术提供的是优化业务组织的机会与⼯具，并不是解决问题的智慧，⼯具是没有智慧的，⼈是使用⼯具智慧的来源，信息系统集成要以用户的需求为中⼼，帮助用户取得成效，使用户已有的软件资产在新的系统集成中发挥作用，使用户以最小的投⼊获取最⼤的集成效果，BIM的软件集成思维是用户所有应用软件的集成，不是仅限于BIM软件的集成。也只有在这助⼈成功的过程中才能实现软件集成商的自我成长。

三、BIM的系统⼯程思维

系统⼯程强调解决问题的整体视角，要全面、精准地设计具体的信息化⼯程，以保证所设计的信息系统能够准确实现预定的目标。精准设计理念被⼴泛应用于信息化建设的具体项目之中，是信息⼯程学的理论基础。信息⼯程学是软件开发商的核⼼理念，软件本身是精确的形式逻辑的运算，只能解决确定性问题，软件开发需要确定性的需求环境，具体⼯作中的不确定性问题均由相关⽅负责确定化，这种分⼯有助于软件⼈员集中精⼒完成软件开发任务。

系统⼯程是运用系统思想直接改造客观世界的⼀⼤类⼯程技术的总称。系统是由互相关联、互相制约、互相作用的若⼲组成部分构成的具有某种功能的有机整体。随着科学技术的快速发展和⽣产规模的不断扩⼤，迫切地需要发展⼀种能有效地组织和管理复杂系统的规划、研究、设计、制造、试验和使用的技术，即系统⼯程。系统架构模型（ ）的建立对于系统⼯程是⾄关重要的，也是必需的。

系统架构模型是对系统整体的、全面的描述，相当于通常所说的总体设计⽅案，是整个研制⼯作的首要的⼯件（ ）。系统架构模型与各个视图相互关联，各⽅⼈员针对⼀个共同的系统架构模型来分析和优化。因此，系统⼯程的关键，就在于构建出⼀个完整的系统架构模型。

BIM是⼀个设施物理和功能特性的数字化表达，是个数据库。对于建设项目，这个数据库⼀般为分布式数据库，系统架构模型需要考虑分布式数据库的组成及其建模与应用软件数量。分布式数据库具有多种不同的表达⽅式，可以是建筑、结构、机电三个数据库组合，也可以是不同阶段众多不同任务的数据库组合。⽆论哪种组合的分布式数据库，对于不同建设项目BIM系统架构模型都需要明确数据库数量及其构成完整数据库的建模与应用软件数量。这就是将BIM视为系统⼯程的思维层次，如美国BIM标准所述基于IFC+IFD完整建筑产品模型（系统架构模型）的BIM系统，及中国《建筑信息模型应用统⼀标准》所建议的基于建筑⼯程WBS（系统架构模型）完整数据库的P-BIM⽅式，即基于⼯程实践的BIM应用⽅式，对应于特定某⼀建设⼯程领域（如建造⼯程、市政⼯程、公路⼯程、铁路⼯程等）全⽣命期的BIM技术应用。

BIM的系统⼯程思维基于BIM的软件集成思维，但具有明显区别于BIM的软件集成思维的如下特征：

1、建设⼯程BIM应用的顶层设计，适用于所有项目的BIM实施；

2、系统架构模型需明确⼯程全⽣命期系统数据库架构及构成数据库的各参与⽅所有任务功能软件（⼀个任务功能软件可能有⼏个软件商开发的应用软件）；

3、开发新的任务功能软件、重构现有应用软件为任务功能软件，优化、降低信息熵，使软件间数据交换更为便捷；

4、任务功能软件间的数据交换不依赖于任何具体系统（软件商平台），应用基于协同性能公开标准的进⾏数据交换，不同任务功能软（硬）件信息系统通过API（应用程序编程接⼝）集成。

BIM技术要成为建筑业的仆⼈，对BIM技术的夸⼤会助长IT的自我中⼼论，以为靠⼤数据、云计算、物联⽹就能够完美的管理⼯程项目，实际上数据只是部分历史信息的记录，能够分析出⼀些问题绝不是所有问题，数据处理能⼒并不能替代创新的智慧bim.，BIM技术的作用是帮助⼈们解决问题⽽不是替代⼈们解决问题，⼈是⼯程项目的主角，IT只是⼯具。美国在2007⾄2015的⼋年间，当企业把因为BIM⽽⽕的理论都尝试了⼀遍后，发现事实并不是想象中的那么美好，因此，2017年美国两次BIM 的主题，⼀个是对业主需求的反思，⼀个是对⾏业本身推⼴新科技的反思。–这样的理论开始被⾏业接受并被反复提及，即在BIM技术推⼴应用过程中，我们的正确推进⽅式应该是：⼈第⼀，流程第⼆，技术第三。根据项目管理中⼈性的特征优化我们的⼯作流程，再让BIM技术来顺应我们的流程。因此，需要创建⼀个合理的BIM系统架构模型，包括改变已有应用软件架构、建立分布式数据库系统及应用软件体系，去适应现有技术⽅法和管理流程bim.，BIM的思维层次（深度好文），⽽不是改变技术⽅法和管理流程去适应“BIM技术”。

四、BIM的体系⼯程思维

美国军⽅最早提出了系统的系统（ of , SoS）－即体系的概念。“体系”是由独立起作用的系统组成的以实现特定功能的更⼤规模的系统组合，强调体系的功能“整体⼤于部分之和”。“体系”的主要特征：

（1）成员系统独立运⾏，将体系分解后，成员系统均可独立运⾏；

（2）成员系统独立管理，具有不同的功能和使命；

（3）地理上分布范围⼴泛，通常分布于很⼤区域内；

（4）突现新的⾏为或功能，“系统的系统”具有成员系统不具备的功能；

（5）不断发展和进展，随着需求变化⽽发展和进化；

体系⼯程：系统⼯程已成为支撑产品研制的主要⽅法，有较为成熟的流程和⼯具支撑。然⽽在如何分析系统所⽣存的“环境”，以及在动态环境下需要发展何种系统的问题上，系统⼯程⽅法是不够的。这就是面对持续演进中的体系，需要发展⼀套“体系⼯程”技术。体系⼯程跨越体系的整个⽣命周期在动态变化的环境下考虑如何产⽣正确的需求、如何选择恰当的系统满⾜要求、以及体系的能⼒如何⽣成等。与系统⼯程相比，体系⼯程的⽅法必须面对更⼤规模和更加复杂的集成问题，要在⾼度不确定情况下完成成员系统之间的交互与协作。系统⼯程的⽅法要求在系统设计开发初期就设计⼀种协议，任何想跟那些系统交互的系统，在设计的时候就要求满⾜⼀定的协议；⽽体系⼯程考虑体系的涌现（指⼀个系统中个体间预设的简单互动⾏为所造就的⽆法预知的复杂样态现象）⾏为，⼦系统之间的交互是动态的。

系统⼯程与体系⼯程的对比如下表：

对比内容

系统⼯程

体系⼯程

规模

⼯程／产品

自主治的，良好边界的

单⼀复杂系统

组织／能⼒；

相互依赖的，开放边界；

多复杂系统组成；

问题

单⼀、静态；

复合、涌现；

环境

明确

不明确

目标

开发新系统

需求的实现；

结构化的⼯程过程；

能⼒满足；

使具备发展的能⼒；

集成的向导；

体系结构

在系统⽣命周期的早期系统的体系结构就确定了，并维持相对稳定；

根据需求的改变进⾏体系结构的动态配置，面向能⼒的体系结构⽅法；

时间框架

系统⽣命周期；

确定的开始和结束；

多个、交互的系统周期；

⽆组织的开始；

组织

统⼀的管理；

设计并集成专用的接⼝以满足系统中组件集成的需要；

协同⼯作；

体系中的⼦系统能在⼀定的协议和标准下独立的运⾏，这些协议和标准建立来使体系能互操作；

采办和管理

集中式的系统采办和管理；

⼦系统独立的采办和独立的管理；

其他

可靠性，可维修性，有效性等

适应性，可调节性等

bim云渲染，人家手里的是BIM，你手里的是BM

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提到BIM中的「」，也就是信息，也许你马上能想到，点击模型中一个构件，就能看到它的尺寸大小、属性、成本等等，但信息的范畴还远远不止于此。

咱们今天就来说说信息的本质。

首先需要注意的是，信息不等于数据。

无论你需不需要，数据都存在，只不过存在形式可能是离散的。而信息，是为了特定的目的，回答特定的问题，把数据以特定的方式组织到一起。

最重要的是，首先得提出问题，才能得到信息。

软件把数据组合成有用的信息，有三个重要的手段，它们是结构化、可视化、和关联性。

有点儿晕是吧？举个身边的例子给你说清楚。

从支付宝说起

假设你绝大多数的消费都用支付宝，那你点开账单，会看到一长串的消费记录，这些消费记录平躺在那里，你什么信息也得不到。

下面我们开始提问题。

如果你问自己，10月份我花了多少钱？这个问题的答案很容易得到，点击一下按月份筛选就知道了。

软件在这背后做的工作，用的就是数据处理的第一个手段，结构化。说白了，就是把数据编成一张表格，回答这个问题需要两列的表格，第一列是时间，第二列是金额。

有这么一张表，你就能提取任意一个时间段的总消费金额。当然，这张表格你是看不见的，编表格这个工作支付宝帮你做了。这张表格只有从上到下一个方向，它是一维的。

如果你想进一步追问，10月份我花了多少手机费？

要回答这个问题，一维的表格就不够用了。你得在表格上加一个横向维度，变成二维的表格。这样你就能分别按时间和按类别来筛选出金额，再求和得到答案。

当然这个工作也由支付宝代劳，你需要点击按类别筛选，就会看到答案。

你要是再想从10月份的手机费里找到更精确的分类，支付宝就没再提供这样的功能了，但你能想象一下，还需要再加一个维度，让它成为一个三维的表格才行。

表格上每加一维度，你能得到的信息就越精确。

这些互相垂直的维度，也就是BIM里经常说的5D、6D等等。

支付宝提供给你的，就只有上边说的这几个维度。但作为产品背后的公司，却可以收集非常多维度的数据，比如年龄、地区、性别等等，它可以把海量的数据加工，得到更高维度的信息答案，比如「北京中年男性更喜欢在秋天购买什么东西」？这就是大数据挖掘了。

说完了结构化，咱们说说数据的可视化。

下面，你想进一步问个问题：「我今年是花钱越来越多，还是越来越少？」

当然，你可以把每个月的消费记录都看一遍，但这样很花时间。换一种方式，点击一下消费趋势按钮，一条曲线就直接呈现在你面前了。

这是软件帮助你进行统计计算后得到的走向图，它的背后还是表格。但你不需要看见这张表，甚至不需要看任何数字，是不是一目了然得到答案了？

同样，你可以用饼状图来直观的回答「我是线上消费多还是线下多」这样的问题。

不需要人脑计算数据，直接通过图形得到答案，这就是可视化带来的效率提升。

最后说说关联性。

首先，关联性能提供便利，减少输入工作。

你使用支付宝，实际上没有单独花时间记账，却能免费得到一个账单。随着你每次消费，软件会自动把时间、金额、消费类别等数据记录下来，供你随时调用。

关联性的另一个作用，就是信息可追溯。

比如老婆问老公，你这一年怎么攒不下来钱？

这老公要是是把账目写在本子上，今天支出500，明天支出800，那这一年下来可就说不清楚了。

在支付宝里，两口子可以点开每一笔支出，每一笔消费数据都关联在购买记录——甚至是物流信息、收货信息上，老公不能随便编出一项开支，老婆也没法否认开支，对于总支出的金额也就不会扯皮了。

你想改动信息背后的某一项数据，会有其他的数据跟着改动，甚至有的数据根本不能单独改动，这可以让人通过一个明显的信息错误来发现另一个隐藏的信息错误，这也是关联性的作用。

咱们来总结一下从数据到信息的特征：

➤数据一直都在，软件不会凭空创造数据，即便你不用支付宝而使用现金，你每次的消费数据也存在不同的商家那里，只不过你想重新组织它们会花更大的成本。

➤信息不是天然存在的，要把数据组织起来，才能「挖出」信息。特定的软件只会提供特定的组织方式和维度，没有软件是万能的。

➤生成信息不一定靠软件，你可以用纸笔记账，但你想组织数据挖掘出信息，会花大量的时间，软件的作用是用关联性、结构化和可视化的方式，提高获得信息的效率和准确性。

➤在得到信息之前，你一定要先问一个问题。如果你提不出问题，除了得到看起来比较炫的图形，数据对你来说就没有意义。

到这儿，你对信息是不是有些新的认识了？

建筑工程造价管理问题分析

咱们继续聊回到BIM中的信息，它同样符合上面说的特点。咱们来举几个例子说明。

比如在规划阶段，你用概念体量创建了这么一个异形的楼，按照标高来分割楼层。除了出几张炫酷的渲染图，体量在模型层面的作用就结束了。

但你可以问这样一个问题：如果我想让这栋楼的商用面积和居住面积大体相等，该怎么划分楼层？

这时候你可以通过明细表统计一下体量楼层的面积，这一步是数据结构化。

不过还是没得到你想要的答案，下一步，你可以把结果导出，通过简单的公式计算，在里获得这样的图表：

答案是不是马上就得到了？这一步是数据可视化。

后来方案变更，这个体量的形体发生变化，每一层的面积也变化了。传统的设计方式，你还需要把每一层的面积单独算一次，重新做表格；而在BIM里，这一步的工作由软件代劳了，随着形体的变化，你可以直接无缝得到这张新的图表，楼层划分方案就需要重新调整了，这就是关联性。

再举个例子，比如你做好一栋建筑，画好了门窗之后，不提出问题的话，就没有什么信息能给你了，最多可以加上日光路径出一张比较炫的分析图，但也没什么用处：

但如果你问一句：这窗户开这么大合理吗？这样排布采光会不会有问题呢？需不需要加设室内灯光呢？

你可以通过一套算法来对室内各个角落的光照度进行计算，但想要更高的效率，就可以把可视化手段派出来——你可以设置好项目位置、时间、天空模型等信息，利用云渲染的功能得到这样的图：

图片左侧是照度分析，右侧是真实渲染，左下角则是照度从暗到明的图例。这张图片背后是一个长长的结构化数据表格，有四列数据，分别是每个点的XYZ坐标值，以及这个点的照度计算值。

但你不需要看到那张表格，甚至不需要知道照度的计算方式，从可视化处理后的图上就能直观的看到什么地方该加窗户，什么地方该加灯。

再举个例子。

会自动给由墙和板封闭起来的区域加上一个叫空间的属性，你可以通过分析板块中的「热负荷和冷负荷」模块，来设置每个空间的功能、人员密度、照明需求、加热和制冷的温度控制等等信息。

通过这些数据的设置，软件会帮你算出建筑性能分析表，给你一份能耗分析报告，进而帮你优化空间的区分，指导照明和暖通设备的设计。

这种分析、计算、模拟、优化的工作，在传统的工作方式中叫做CAE，它的历史比BIM悠久得多，只不过原先因为CAD软件无法提供它所需要的数据，无法跟设计同步进行，一般都是在整个设计完成后，再用单独的软件来做，达不到指导设计的效果。

而BIM则是把CAE工作整合到设计流程中，把它需要的底层数据直接整合到构件属性里，用关联性来提升了分析模拟的效率。

像这样的软件，有大量把数据加工成信息的功能。这些数据全部都藏在每一个族的族参数里。

比如一个简单的风管族，就有尺寸、风压、摩擦、流量、损耗系数等等几十个参数。

只要是参数，就都可以像之前咱们说的楼层面积一样，进入明细表进行计算，也有一些参数是在加入了风系统之后，和其他构件的参数互相关联进行更高级的计算。

比如你可以查看某一套风系统的压力损失报告，看看自己的风管尺寸是不是合理？是不是拐弯太多了？

可能你觉得这个太复杂了，那咱们换个简单的例子。

你想问这样一个问题：我画的风管净空是不是都满足要求呢？

想解决这个问题，一个办法就是统计一下风管的高程表，排查有没有净空不满足的情况，不过还有更简单的办法，就是用可视化的手段，给风管加入一个颜色图例，设置好关键高程的数值和颜色：

你看，哪里的风管净高出了问题，是不是一眼就看出来了？

上面这些说到的是设计阶段和深化阶段提出的问题和获得的信息。到了施工阶段，人们提出的问题不一样了，所需要的数据和加工数据的方式自然也就不一样。

比如经常说的5D动画，单独一个动画，实在是没什么用，但动画背后实际上是一个结构化的数据表格，有三维是构件的XYZ坐标，一维是时间信息，一维是成本信息，还有一维是构件的类别信息。

如果你提出这样一个问题：「10轴到12轴的土建部分，在下个月10号之前，需要准备多少资金来买水泥？」

这实际上就和一开始咱们说的支付宝的例子里，「我这个月充了多少手机费？」那个问题一样，只不过需要的数据维度多了几个。这些数据被储存在软件里考什么证赚钱多，可以按照任意的维度进行切割，调出你要的那一部分，变成对你有用的信息。

关于信息该怎么应用的例子还有很多，咱们就不展开一个个说了，它们背后的道理是相通的，来给你总结一下：

➤在BIM模型里，数据以参数的形式存放在最基础的单位——族里面。

➤参数是彼此关联的，你改变了风管的尺寸和走向，那对应风系统的一系列分析结果都会自动跟着变化，这既能提高分析效率，也能帮助你发现错误。

➤结构化是数据成为信息的基础，你看到一切炫酷的应用，背后都只不过是一系列的表格。即使像照明分析功能呈现的是可视化的结果，但背后还是数据表格。

➤不同的人对信息的需求是不一样的，设计师关注分析和计算信息，翻模人员关注空间和形体信息，施工单位关注成本和进度信息，运维单位关注更新和维护信息。不同人的关注点没有高低之分bim云渲染，区别只是需要的数据不同，加工数据的方式不同。

➤无论在哪个环节，数据都躺在模型里，没有任何意义，只有特定的人寻找特定答案的时候，数据才会被整合成信息。比挖掘数据技能更重要的，是提出问题。

目前，国内的现状是模型用的多bim云渲染，人家手里的是BIM，你手里的是BM，信息用的少，原因主要是下面这几点：

1. 创造数据的人，和需要信息的人，往往不是同一批人。

想要得到一张正确的分析表格，至少需要在建模时把相应的族参数设置好，但建模的人不需要这张表格，在没人额外付费的情况下，就不愿意花费更多的成本。

2.提出问题和找出答案，要付出更多的学习成本。

在上边的例子里你能看到，每一个专业想要得到信息都不是软件自动完成的，需要相关的专业知识背景才能提出问题，更需要深入的软件学习才能掌握加工数据的方法，这两者都需要花大量的时间。

3.很多时候人们根本不需要答案。

除非业主或者项目有更高的要求，设计院设计成熟的项目直接套规范就够了，翻模人员照着图作出样子就够了，施工单位凭经验估算就够了。

对于这三点现状，对于行业未来该怎么发展、会怎么发展，我们今天不做评论，而是把问题留给你，每个人对未来的思考都是不同的，这也决定了每个人走的路各不相同。