需要承认的是，无论 BIM 或数字孪生，从整个人类工业及信息技术文明的发展史来看都还处于起步阶段；但同时也可以预见的是，它们都将是实现未来城市智慧管理与运营的重要手段。对真实世界的数字化模拟仿真仅仅是构建数字孪生城市的开始，如何从数据中挖掘信息、从信息中创造智能、依靠智能改善人类在真实世界的生活，这才是整个行业发展的共识。
从数字孪生走向平行世界，DataV 将持续在这条道路上探索与前进，今后我们也将第一时间与大家分享团队的最新成果，敬请期待。
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DataV 核心解密（六）：从 BIM 窥探数字孪生城市
* 本文约 5500 字，预计阅读时间 14 分钟
回望 BIM 这一路
近年来，随着各地逐步开始建设城市数字孪生（Digital Twin）、城市信息模型（CIM，City Information Modeling）等智慧城市管理基础设施，"建筑信息建模"（BIM，Building Information Modeling）这一词也频频出现在各大政府工作报告中，实际上 BIM 的出现最早可追溯到上世纪70年代——被誉为" BIM 之父"的查尔斯·伊斯曼教授任职于 CMU 时在一篇研究报告中阐述了"建筑描述系统"（BDS，Building Description System）的概念，在这篇 1974 年的论文中，你可以看到"通过简单输入构造复杂建筑图元"（参数化建模）、"用于组织建筑元素的图形编程语言"（可视化编程/低代码开发）、"可根据属性对建筑元素进行排序与组合分析的数据库"（数据分析）等等放到如今也依旧不会过时的方法论，甚至可以说，如今的许多 BIM 技术与功能也只是把当时的原型做得更加成熟可用而已。尽管直到2002年建筑软件行业巨头 Autodesk 才通过一纸白皮书将 BIM 这一名词正式带向世人，但想必 BIM 的种子早在那时就已悄然埋下。
时至今日，BIM 在国内的研究与发展已有十余载，如同大部分新技术都要度过的"炒作周期"一样，从业人员多多少少都经历了"过分期待"与"极度失望"的心理阶段，但不置可否的是，无论是出发于"为建设工程行业降本增效"这一根本目的，还是致力于"打造信息化、智能化的数字孪生城市"，BIM 都在这之中处于不可替代的地位。在上一期文章《DataV核心解密（五）：BIM究竟是解药还是毒药？》中我们探讨了 BIM 已经为建设行业带来的活力，以及当想要将其置于城市空间时遇到的各种困难，今天我们也将继续和大家聊一聊 DataV 对 BIM 之于城市建设与管理的思考和探索。
Why BIM?
数字孪生城市不可或缺的一块拼图
实际上，当"城市信息模型"（CIM，City Information Modeling）这一概念刚开始变得火热时，"地理信息系统"（GIS，Geographic Information System）从业者远比 BIMer 们更早投身其中，这也不难理解，因为 GIS 天生就服务于城市级乃至地球级的场景建模与信息管理。迈克尔·泽勒在《Modelling Our World》一书中谈到："GIS 的目的在于提供一个空间构架，它能为地球资源的合理使用提供决策支持，并最终用于对人造环境的管理之中"，这实际上已经非常契合当前城市管理者对 CIM 的诉求，更何况 GIS 很早就从二维平面地图与符号化表达进化到了能够更加真实模拟世界的三维 GIS。
另外，GIS 拥有一系列接近权威并且事实上也在广泛使用的 OGC 标准，BIM 虽然背后也有 buildingSMART 这一国际非营利性组织，但 IFC、IDM 等标准在国内的落地却不是那么顺利；GIS 也更早地拥抱云，ArcGIS、超图等主流 GIS 平台均配套有成熟的云上解决方案，而尽管近几年 BIM 云平台相继涌现，但大多自成一套体系，且轻量化后的云上 BIM 数据很难再与原始 BIM 数据进行交换与共享；甚至，BIM 兴起前也早就有一众基于GIS平台搭建的智慧城市/智慧园区管理系统，那么既然如此，BIM 是否还能在数字孪生城市的建设中占有一席之地呢？
答案是肯定的。简单来说，建筑物是城市空间中最为重要的基础要素之一，而在描绘这一城市要素时，GIS 存在着两方面的不足：
数据颗粒度不够。在大部分 GIS 标准定义的城市要素中，除了绿地、水体等环境要素，也包含建筑、道路、桥梁、隧道等人造构筑物，但大部分 GIS 数据并不会对这些要素进行更细粒度的划分（OGS 标准CityGML中对建筑构件有相对更细致的分类，但遗憾的是 CityGML 好比 BIM 标准中的 IFC，少有在实际项目中被使用），无论是矢量模型、遥感影像、还是建筑精模（一般通过 3DS MAX、Maya、blender 等三维建模工具制作，仅有外观展示作用），想要在更深维度的城市管理中起到作用都会遇到不同程度的困难；例如在火灾应急响应这一场景中，对火灾报警器进行快速定位需要获取 IoT 设备在建筑空间中的具体位置（楼层、房间），消防路线规划和人群疏散指挥需要已知建筑中消防出入口、消防楼梯位置、门窗朝向等细节；另有建筑能耗管理、室内外空间分析、市政设施检测与养护等城市治理应用，均对 CIM 模型所能提供的数据颗粒度有所要求。
无法对建筑要素进行全生命周期的管理。GIS 所模拟的人造城市要素几乎是建成项目，也即"棕地"（Brown field），而对于"绿地"（Green field）这类还处于规划、设计、建造中某一阶段的项目，GIS 则很难进行模拟，但城市中建筑物的新建与拆除显然是城市发展变迁中极为重要的一环，缺少这方面的应用也违背了"数字孪生"的定义。
如果能将满足质量的 BIM 模型与 GIS 相结合，上述问题便会有一些合适的解决方案，但正如上一篇文章中分析提到：鉴于目前 BIM 行业本身还不够规范成熟，许多 BIM 模型在不同程度上缺少或被赋予了错误的属性信息，这也给CIM平台的建设带来了一定难度与挑战。不过我们暂不纠结这些阶段性的困难，一起来看看在现有条件下 BIM 和 GIS 有哪些融合方案。
BIM + GIS
构建数字孪生城市空间基底
BIM 与 GIS 之间存在数据异构等特点，因此将二者数据进行有效融合是进行城市数字孪生应用的第一步。最初大家的想法也相当单纯：总之先想办法把 BIM 模型放到地理空间中（place BIM in a geospatial context）再说。尽管这种方案只是二者的简单相加，但依然有两个需要解决的问题：
问题 1. 空间位置融合
对于建筑等点状工程（区别于道路、桥梁、隧道等线状工程），无论是建筑图纸还是 BIM 模型都基于局部笛卡尔坐标系进行绘制/建模，而 GIS 则使用地理坐标系/投影坐标系，因此想要将 BIM 模型至于地理空间中首先要进行定位。
好在建筑总图和 BIM 模型中都有测量点的概念，它对应某个真实地理位置（如建筑红线的交点），并与模型坐标系原点之间存在一定空间变换关系（一般来说仅包含平移+绕z轴旋转），于是只要确定测量点在 GIS 场景中的位置，便可以通过几次坐标变换将 BIM 置于正确的位置。
同时，如果 BIM 模型中缺少测量点的相关信息，大部分平台（如 DataV 空间构建平台）也提供手动位置校准的功能。模型定位完成后，便可为每个建筑构件建立空间索引（空间数据库），用于在 GIS 场景中的各种空间计算与分析。总的来说，只要数据提供方与 CIM 平台合理约定，这个问题并不难解决。
问题 2. 渲染数据融合
解决了"应该摆到什么位置"之后，面临的是如何将数据（流畅、贴近真实地）进行可视化的问题，这也是 BIM/GIS 融合过程中的关键问题。无论是 GIS 中的地形及自然资源、各种城市要素，还是 BIM 中的建筑结构构件、机电管网设备，最终只要是通过显示设备呈现，必然需要将图元离散后（三维顶点位置与顶点属性）才能进入标准的图形渲染管线流程中，这就意味着图元数量的增加会直接导致渲染压力的增大。
BIM 模型由于包含多个专业在建筑生命周期多个阶段的几何与语义信息，往往图元数量巨大，BIM 轻量化平台结合实例化、几何化简、数模分离等技术尚且能将建筑单体加载到浏览器进行可视化，但当尺度扩大到园区、地块、甚至整个城市时，显然不可能将 BIM 数据全量加载到场景中，这就需要我们探索其他解决方案。
传统GIS厂商基于地图和二维 GIS 上成熟的栅格/矢量瓦片技术，在应对庞大体量的三维空间数据时均采取了类似三维瓦片流式加载的解决方案（如 Cesium 的 3D-Tiles、超图的 S3M 等），数据经过预切片之后被组织成金字塔结构，引擎根据相机位置和瓦片等级进行合理调度，避免了一次性传输/加载大量几何数据。这种做法在一定程度上解决了 BIM 在 GIS 大场景中的加载渲染问题，但却牺牲了 BIM 在构件级粒度进行交互的优势。
打一个不恰当的比方：BIM 将真实世界中的建筑构件抽象为一个个实体对象是为了让工程设计人员像搭积木一样在虚拟世界中创建项目，而切片则是将整个搭建好的模型按某种规则切开，再将每个瓦片里的积木都用胶水粘起来然后以某种读写高效的方式组织起来，单纯对于可视化来讲这样做没有坏处，但当建造、管理人员想要在其中单独找出某几块积木来进行一些细颗粒度的数据交互时，实现起来将会十分困难。
为了应对纯粹的场景展示需求，DataV 原生支持了 S3M 等切片方案，但因为上述种种，我们开始重新审视一个问题：CIM 应用场景对 BIM 的需求到底是什么？是否每个场景都需要完整呈现 BIM 数据的每一个细节？
BIM 资产管理:
BIM 虽好，只取一瓢
BIM 的定义中有一段描述提到"对建筑进行信息建模的成果要能为建筑全生命周期的决策提供支持"，这决定了它背后的数据模型要能够涵盖建筑、结构、机电暖通各专业以及规划、设计、施工、运维各阶段的信息需求，这也就意味着一个完整 BIM 模型中所承载的信息是海量的、丰富的，但从另一个角度上看却是臃肿的、冗余的。
作为公开的 BIM 数据交换与共享标准，IFC 通过信息交付手册（IDM，Information Delivery Manual）和模型视图定义（MVDs，Model View Definitions）来让信息交换的双方约定每一次具体的数据交换仅仅选取完整数据的一个子集来进行，尽管这套工作流由于流程过于复杂、实施门槛太高等缺点正在逐步被 buildingSMART 用新的标准（maybe IDS）替代，但这种按需取用的思想非常适用于 BIM 模型在智慧城市等场景中的应用。
或者换一个虽然不太准确但更易理解的例子——数据库视图（View in a Database），视图可以是从一张或多张表中抽离出的一个子集，仅仅用来暴露在特定场景下所需要查询的部分数据，视图不提供改变基本表中数据的能力，并且会随基本表数据的变动动态更新。对于工程从业人员来讲 BIM 或许会有各种各样的解释与定义，但对于软件系统而言它也无非是数据库包装出来的产品，因此我们完全具备将 BIM 数据细化、拆分、重组，再应用到城市数字孪生场景中的能力。
BIM 国际标准 ISO 19650 倡导建设工程项目建立公共数据环境（CDE，Common Data Environment）来进行数字资产的管理和共享，同样，对于面向数字孪生城市建设的CIM平台而言也需要这样一个数据中台，DataV 空间构建平台（GStudio）因此而诞生，它帮助用户管理和维护城市自然资源与人造构筑物的数字拷贝，目前GStudio 已支持 BIM 数据的托管，通过上传 Revit、IFC 等主流 BIM 数据，经过后台一系列算法处理，用户可以方便地对已上传的 BIM 模型进行预览。
在将 BIM 数据应用到具体的数字孪生场景之前，用户可在空间构建平台进一步筛选自己所以需要的数据集来放到某个具体的项目中。例如在沙盘类场景中，并不需要加载 BIM 模型的内部细节，仅仅建筑外壳就能满足场景展示和控高分析、可视域分析等传统 GIS 应用，此时可以借助平台提供的 BIM 模型抽壳算法将内外部构件剥离，只将建筑外壳导入到项目中；再比如对于IDC 数字孪生项目，用户并不关心建筑中的结构构造（承重梁、结构柱等），反而着重需要展示水暖电专业内容（出风口、冷凝管等），此时也只需要借助模型目录树选取相应的子集即可。
于是，通过空间构建平台，用户可以方便地管理自己的 BIM 数据资产，并与 DataV 城市场景编辑器（DataV.CityPro）进行无缝的数据连接，再结合 DataV 蓝图以低代码方式来操控 BIM 建筑这一城市要素，进而构建自己的数字孪生应用场景。
图11. 通过 DataV City.Pro、场景管理器、蓝图编辑器实现点击 BIM 构件获取属性数据
结语:
从数字孪生走向平行世界
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数字孪生2.0时代 |「DataV.平行世界」重磅发布