引言
随着第四次工业革命的兴起，以及中国建筑产业劳动力红利消灭，建筑工业化和智能建造方兴未艾。
智能建造的新范式，就是以数字驱动全产业链的高度融合与高效协同，实现由劳动密集型到科技密集型的范式跃迁。因此，BIM技术必须适应建筑工业化和智能建造的要求，必须支持高并发的大规模协同工作，必须支持跨专业、跨企业、跨地域的全流程同步协同工作。
BIM的本质是将信息附着于几何的数字化表达上，几何与属性的关联性才是BIM区别于纯三维 CAD建模的关键。
为强化几何与数据的关联，有不少BIM软件是数模一体强耦合，这虽然有利于设计阶段的高效迭代，但不利于跨平台的大规模协同，尤其在制造、安装和运维阶段和用于项目全生命周期管理。
为适应建筑工业化和智能建造一体化大规模协同的要求，BIM必须通过数模解耦和自动关联技术实现在数模分离基础上的数模自动关联，从而以数据驱动全流程，实现以数据驱动的智能建造。
BIM技术从“数模一体”到“数模关联” ，是数据管理能力的一次跃升。BIM数字底座（数据架构）“小马拉大车”的问题严重制约了BIM技术的发展和全过程应用，这也是困扰BIM多年的难题。这一难题的攻克，将大大提升BIM在建筑工业化和智能建造中的核心地位。
文 李霆
全国工程勘察设计大师
中南建筑设计院股份有限公司首席专家
几何信息与属性信息
在建筑信息模型（BIM）中，几何信息和属性信息是两类不同性质的数据，它们共同构成了BIM模型的完整信息体系。
1. 定义与内容
（1）几何信息（Geometric Information）
描述建筑构件的空间形态和物理形状，例如尺寸、位置、形状、体积、表面、连接关系等。 通常是直观可视的，通过模型的几何形态直接体现。
（2）属性信息（Attribute Information）
描述建筑构件的非几何特征，例如材料、成本、性能参数、施工时间、维护记录、供应商信息等。通常是非可视化的文本或数据，需要通过查询或参数表获取。
2. 功能与应用
（1）几何信息
主要用于设计表达、空间分析等，是模型可视化的基础，支撑施工模拟等场景。
（2）属性信息
支持成本估算、进度管理、运维管理等，例如统计材料用量、跟踪施工进度、制定维护计划，是BIM模型实现全生命周期管理（设计、施工、运维）的核心数据支撑。
3. 数据形式
（1）几何信息
a.以点、线、面、体等几何元素的形式存储，具有明确的数学表达（如坐标、参数化方程）。
b.常见格式：三维模型（如.ifc、.rvt）。
（2）属性信息
a.以参数、标签、数据库字段的形式附加到几何对象上。
b.常见格式：元数据（如Excel表格、数据库条目）。
4. 依赖关系
（1）几何信息是模型的物理载体，属性信息是模型的逻辑扩展。
（2）两者可以独立存在，但结合后形成完整的BIM模型。例如：
a.仅几何信息 → 三维模型（类似CAD）；
b.几何+属性信息 → 智能BIM模型（可支持分析、模拟、管理）。
5. 小结
几何信息解决“是什么样子”（What it looks like），属性信息解决“有什么特性”（What it is）。两者结合使BIM模型从单纯的几何表达升级为涵盖全生命周期的数字化资产，支撑更高效的决策与管理。
数据管理模式——
数模分离、数模一体、数模关联
在建筑信息模型（BIM）领域，数据管理模式经历了从“数模分离”到“数模一体”，再到“数模关联”的演进过程。
这三种模式的核心差异在于数据与模型的集成程度、交互方式及适用场景，而发展方向明确指向“数模关联”。
1. 数模分离
（1）定义：
几何模型与属性数据独立存储和管理，模型和数据可以独立维护和更新。
通过外部标识（如文件名、ID）建立静态关联，需人工维护一致性。
例如，BIM模型（如.ifc文件）与材料清单（Excel表格）分开存储，更新时需手动同步。
（2）技术实现
几何信息以参数化或三角化形式存储（如IFC文件），属性信息分散于外部数据库或文档中。
（3）优点
a.灵活性与独立性：
几何模型与属性数据独立存储，便于分模块管理。
数据扩展性强，可针对不同需求单独优化属性数据库（如使用Excel或专业数据库工具）。
b.低技术门槛：
传统设计流程中，设计师无需掌握复杂的数据关联技术。
（4）缺点
a.数据割裂与协同低效：
模型与数据需手动同步，易导致版本不一致（致命伤）。
跨专业协作依赖人工核对，难以支持复杂工程的全生命周期管理。
b.实时性不足：
静态关联，无法支持物联网（IoT）设备的实时数据反馈，难以满足智能建造的动态需求。
（5）适用场景
传统设计流程或简单项目初期探索性建模，对数据实时性要求低的场景。
2. 数模一体
（1）定义：
数据完全内嵌于模型文件中，形成单一文件或封闭系统，修改模型即同步数据。模型和数据通过统一的平台或工具进行管理和操作。例如，Revit的“族参数”将材料属性直接嵌入三维模型中。
（2）技术实现
模型文件内嵌结构化数据（如IFC属性集），支持基本参数化驱动。
（3）优点
a.高度集成与自动同步：
数据内嵌于模型文件（如Revit的族参数），修改模型即可自动更新关联数据，减少人工干预。 文件自包含性强。
b.简化数据管理：
无需外部数据库，减少跨平台兼容性问题。
(4) 缺点
a.封闭性与扩展性差：
模型文件体积庞大，跨平台协作困难。
难以支持全生命周期管理（如运维阶段需整合物联网数据）。
b.灵活性受限：
数据完全绑定于模型，无法灵活扩展或适配不同业务需求。
（5）适用场景
适合对协同需求较低的场景，适合单一工具链的垂直领域。如单纯设计阶段。
3. 数模关联
（1）定义
几何模型文件与属性数据库独立存储，通过统一数据平台或动态接口（如API、IFC标准）实现模型与数据的双向交互，数据变更自动触发模型更新，几何变更也自动触发属性更新。
（2）技术实现
a.物理存储分离：几何模型文件与属性数据库独立存储，但通过唯一标识符（GUID）或API动态绑定。
b.标准化与开放性：如可基于IFC4.3扩展物联网数据支持，实现BIM与CIM平台融合。
c.云端协同平台（如Autodesk BIM 360）支持全球团队实时协作。
（3）优点
a.动态交互与实时协同：
通过API、IFC标准或云平台（如Autodesk BIM 360）实现模型与数据的双向绑定。支持物联网设备实时反馈，如施工进度与BIM模型动态联动。
b.全生命周期覆盖：
从设计到运维，数据关联贯穿各阶段。
标准化支持（如ISO 19650）确保数据可追溯性，满足“一模到底”要求。
c.开放性与扩展性：
支持跨系统集成（如BIM+GIS+IoT），基于IFC4.3扩展物联网数据兼容性，赋能智慧城市建设。
（4）缺点
a.技术复杂度高：
需统一数据架构（如MBSE）和中间件解决多源数据冲突，初期投入成本较高。
对团队技术能力要求高，需掌握参数化设计、API开发及云端协作技能。
b.安全与隐私风险：
动态数据交互需强化权限管理（如基于角色的访问控制），避免敏感信息泄露。
（5）适用场景
制造、安装、运维，尤其是项目全生命周期管理。
适配建筑工业化和智能建造。
4. 小结
（1）数模分离：
适合简单场景，但协同效率低、数据割裂问题突出，尤其数据与模型更新不同步易出问题，逐渐被淘汰。
（2）数模一体：
封闭系统局限性明显，仅适用于特定垂直领域，难以满足全产业链需求，将逐渐被边缘化。
（3）数模关联：
通过动态交互、开放生态及政策支持，成为智能建造的核心方向，尽管面临技术门槛与数据治理挑战，但其全生命周期管理能力和实时性优势无可替代，是BIM的发展方向。
（4）未来趋势：
数模关联将深度融合AI（如生成式设计）与边缘计算（实时数据反馈），推动建筑业从“数据驱动”向“智能驱动”升级。
三种模式下的参数化设计
在BIM技术中，参数化设计的实现方式及其效果与数据管理模式"数模一体、数模分离、数模关联"密切相关。
1. 数模分离模式下的参数化设计
（1）技术特点
a.数据割裂与静态关联：几何模型与属性参数独立存储，通过人工维护的静态标识（如Excel表格、文件路径）建立关联。例如，某异形建筑项目通过Rhino+Grasshopper生成复杂曲面，再手动将参数导出至Revit模型，导致设计变更需反复核对数据。
b.工具链依赖：依赖外部工具（如Grasshopper、Excel）完成参数化逻辑，BIM软件仅作为几何载体，缺乏动态交互能力。
（2）优点
a.灵活性高：适合独立模块或复杂几何设计，如曲面幕墙，不受单一软件限制。
b.低技术门槛：设计师无需掌握复杂的数据关联技术。
（3）缺点
a.协同效率低下：数据割裂易导致版本混乱。
b.实时性不足：无法支持物联网（IoT）设备的实时数据反馈，难以满足智能建造的动态需求。
（4）应用场景
初期概念设计或局部优化，如异形构件的快速生成，但对全生命周期管理支持有限。
2. 数模一体模式下的参数化设计
（1）技术特点
a.数据内嵌与封闭性： 参数直接嵌入模型文件（如Revit的族参数），形成封闭系统。
b.工具链局限：依赖单一软件生态，跨平台协作困难，难以整合多学科数据。
（2）优点
a.自动同步与高效迭代：参数调整即时反馈至模型，适合快速设计迭代（如批量生成标准化户型）。
b.简化数据管理：无需外部数据库，减少兼容性问题，适合单一工具链的垂直领域。
（3）缺点
a.封闭性与扩展性差： 文件体积臃肿，跨平台协作困难。
b.全生命周期支持不足： 运维阶段需整合物联网数据时，封闭系统难以扩展。
（4）应用场景
单一专业设计（如结构参数化优化），但对复杂工程的全流程协同能力弱。
3. 数模关联模式下的参数化设计
（1）技术特点
a.动态交互与开放生态：通过API接口、云平台（如BIM 360）或标准化格式（IFC4.3）实现参数化模型与数据的双向绑定。
b.全生命周期覆盖：从设计到运维，参数化规则贯穿各阶段。
（2）优点
a.实时协同与智能优化：动态数据交互减少返工，支持AI算法优化参数。
b.支持复杂工程：多专业协同（建筑、结构、机电）与物联网集成。
（3）缺点
a.技术复杂度高：需统一数据架构（如ISO 19650标准）和中间件支持，初期投入成本大。
b.安全与隐私风险：动态数据交互需强化权限管理，防止敏感信息泄露。
（4）应用场景
复杂工程（超高层、智慧园区）的全生命周期管理，以及数字孪生驱动的智能运维。
4. 发展方向与行业趋势
（1）技术融合驱动智能化
a.AI与生成式设计：AI算法自动优化参数规则。
b.数字孪生与IoT深度集成：实时数据（传感器、无人机）与模型动态绑定，支持预测性维护。
（2）标准化与国产化突破
国产BIM生态崛起。
（3）政策强制要求
多地试点“一模到底”，倒逼行业向数模关联升级。
（4）绿色低碳与效率提升
a.能耗优化与资源节约。
b.工业化建造推动：装配式建筑通过参数化设计实现“像造汽车一样造房子”。
5. 挑战与应对
（1）数据治理：需建立统一编码体系和中间件，解决多源数据冲突。
（2）技术普及：加强培训与低代码工具开发降低应用门槛。
（3）安全合规：动态关联需对接政府监管平台，强化数据加密与权限控制。
6. 小结
（1）数模分离与数模一体因静态割裂或封闭性，逐渐被边缘化。
（2）数模关联凭借动态交互、开放生态及全生命周期支持，成为智能建造的核心方向。
（3）未来：参数化设计将深度融合AI、数字孪生与边缘计算，推动建筑业从“数据驱动”迈向“智能决策”，成为工业4.0在建筑领域落地的关键引擎。
普通BIM软件的模式——数模一体
普通BIM软件通常是“数模一体”的，但其具体实现方式因软件功能和应用场景而异。
1. 普通BIM软件的“数模一体”特性
（1）有不少数BIM软件在设计阶段采用数模一体架构，即模型与数据高度绑定。
典型代表包括：
Autodesk Revit：所有构件属性（如材料、尺寸、成本）直接嵌入`.rvt`或`.rfa`文件中，参数化驱动模型更新。
ArchiCAD：通过GDL语言将几何与属性绑定，修改参数时模型自动调整。
Tekla Structures：钢结构构件的信息（如螺栓规格、焊接类型）与模型直接关联。
（2）核心特点
a.数据嵌入模型：属性存储在模型文件内部，无需外部数据库。
b.实时联动：修改参数后，几何与数据同步更新。
c.设计闭环：在单一软件环境中完成建模、算量、交付。
2. 数模一体的局限性及扩展能力
尽管普通BIM软件以数模一体为主，但通过以下方式可实现数模解耦或采用混合模式：
（1）IFC导出：将模型导出为IFC格式后，数据与模型松耦合，支持跨平台协作（如对接成本管理软件）。
（2）API与插件：通过Revit API、Dynamo或Grasshopper连接外部数据库，动态读写数据（如从Excel或SQL数据库导入参数）。
（3）云平台集成：如Autodesk BIM 360、Bentley iTwin，模型存储在云端，数据通过REST API与其他系统交互。
3. 小结
（1）普通BIM软件通常默认是数模一体的：设计阶段依赖内置参数化能力，数据与模型强耦合。
（2）全生命周期应用需用混合模式：通过导出、API或云平台实现数模解耦，满足跨系统协作需求。
（3）未来趋势：随着数字孪生和开放标准（如IFC、Brick Schema）普及，BIM软件将更灵活支持“数模一体”与“数模解耦”的动态切换。
普通BIM软件的设计内核以数模一体为基础，但通过生态扩展可适应数模解耦的需求。
主流工业软件数据管理模式——数模关联
在工业软件领域，数模一体、数模分离和数模关联是三种不同的数据管理模式，其核心区别在于数据（结构化参数、业务规则）与模型（几何模型、仿真模型）的集成程度与交互方式。
工业软件（如PLM、CAD、CAE等）的发展方向明确趋向“数模关联”，以支持复杂产品全生命周期的动态协同与智能化管理。
下面以达索系统3DE为例，介绍主流工业软件的数模关联技术：
达索系统3DE平台（3DEXPERIENCE）中，几何信息与属性信息采用“逻辑关联、物理分离”的存储架构，即几何数据与属性数据独立存储于不同介质或数据库中，但通过平台的统一数据管理机制实现动态关联和同步。具体实现方式如下：
1. 数据存储机制
（1）几何信息存储
a.存储形式：几何信息（三维模型、装配树结构等）以文件形式或结构化数据块存储于平台的VPM（Virtual Product Management）或ENOVIA数据库（PLM模块）中，还可能以二进制流（Stream）形式存储在文件服务器（Store）中。几何数据的存储依赖“电子仓（Vault）+ PLM字典（Dictionary）+ Store”的三层架构，其中字典（Dictionary）存储元数据，Store存储大文件；并通过PLM字典管理元数据关联。
例如，CATIA生成的零件模型文件（如`.CATPart`）保存几何拓扑、参数化特征等数据。
b.特点：几何数据占用空间大，需高性能存储和索引支持，通常按项目或版本进行分层管理。
（2）属性信息存储
a.存储形式：属性信息（如材料参数、BOM属性、工艺要求等）以结构化数据形式存储于关系型数据库（如Oracle），并通过PLM字典中的元数据（如Global ID）与几何模型动态关联，而非直接依赖关系型数据库。
b.特点：属性数据格式灵活，支持动态扩展（如自定义字段），便于跨模块（如SIMULIA、DELMIA）调用和更新。
2. 关联机制
（1）唯一标识符绑定
每个几何模型在创建时由平台分配唯一的Global ID，属性数据通过ENOVIA的PLM字典中的元数据与该ID绑定，实现跨模块（如CATIA到SIMULIA）的自动匹配。例如：
设计阶段：CATIA模型中的零件属性（如材料密度）通过ID关联至ENOVIA的物料数据库；
仿真阶段：SIMULIA调用模型几何时，自动匹配该ID对应的材料参数进行有限元分析。
（2）动态同步与版本控制
几何变更触发ENOVIA的变更管理流程，通过事件驱动机制（如CR-IA-CO-CA流程）自动更新关联属性，并保持版本基线同步。例如：
修改零件几何后，BOM中的重量属性自动重新计算；
版本迭代时，几何文件与属性数据的版本号保持同步，确保追溯一致性。
3. 用户视角的“一体化”表现
用户通过CATIA或DELMIA界面操作时，由于平台是基于统一数据模型实时调取关联的几何与属性数据，感知不到底层存储分离。所以，尽管物理存储分离，但用户在使用3DE平台时感知到的是一体化操作。
（1）界面集成
在CATIA或DELMIA界面中，用户可直接查看和编辑模型的几何与属性信息，无需手动切换系统。
用户界面的集成依赖3DE平台的“统一数据模型”（Unique Data Model），而非简单的界面封装。
（2）数据导出
导出模型时（如STEP、3DXML格式），平台通过封装机制将几何与关键属性合并为单一文件，但完整属性仍需通过数据库接口提取。
4. 技术优势与限制
（1）优势
a.性能优化：分离存储降低几何模型的文件体积，提升加载和渲染效率。
b.灵活性：属性数据独立于几何模型，支持跨学科扩展（如供应链、成本管理）。
c.可追溯性：通过ID关联实现全生命周期数据追溯（如变更影响分析）。
d.单一数据源：平台通过统一数据模型，如RFLP框架（需求-功能-逻辑-物理），实现跨学科数据联动，避免信息孤岛，确保全生命周期数据一致性。
（2）限制
a.依赖平台生态：脱离3DE平台后，几何与属性的关联可能断裂（如导出至第三方工具时需依赖中间格式）。生态兼容性依赖中间格式（如3DXML）或达索提供的适配器（如PowerBy功能）。
b.接口复杂：二次开发需调用多个API（如ENOVIA的REST接口和CATIA的CAA接口）实现数据联动。
5. 典型应用场景
（1）汽车行业
某车企在3DE平台中管理车身焊点数据，几何模型（焊点位置）与属性数据（焊接参数、设备型号）分别存储，但通过ID实现工艺仿真与生产线的动态匹配。
（2）航空航天
空客通过3DE管理发动机零部件，几何模型（叶片拓扑）与材料属性（耐温极限）关联，支持多学科协同优化。
（3）电气设计
3DE平台在电气设计中通过“逻辑-物理双向同步”实现电缆布线参数与三维模型的实时映射。
6. 小结
达索3DE平台通过“物理分离存储 + 逻辑动态关联”机制，既保留了数模解耦的灵活性与性能优势，又通过唯一标识符和平台协同能力实现了数模一体的用户体验。
这种设计在支持复杂工业场景（如大规模装配、多学科协同）中具有显著优势，但需依赖平台自身的数据管理能力及生态兼容性。
达索3DE平台的核心是“单一数据源+应用协同”，而非仅物理分离存储；通过单一数据源和应用协同架构，结合物理分离存储与逻辑动态关联，可以实现复杂工业场景的全生命周期管理。
BIM技术从“数模一体”到“数模分离”的意义
在BIM技术的发展过程中，从“数模一体”到“数模关联”的演进，不仅是技术路径的升级，更是建筑产业数字化转型和智能建造推进的核心标志。这一转变的意义体现在以下几个方面：
1. 从封闭到开放：打破数据孤岛
（1）数模一体的局限性
a.数模一体模式下，形成单一封闭系统，跨平台协作困难，难以支持全生命周期管理。
b.数据存储臃肿，灵活性差，难以适应复杂工程的多学科协同需求（如机电、结构、物联网的融合）。
（2）数模关联的开放性
a.通过动态接口（API、IFC标准）和云平台（如Autodesk BIM 360），实现模型与数据的逻辑绑定和实时交互。
b.支持多系统集成（BIM+GIS+IoT），基于IFC4.3扩展物联网数据兼容性，为智慧城市提供数据底座。
2. 从静态到动态：提升全生命周期协同效率
（1）静态到动态的交互升级
a.数模一体仅支持单向数据同步，而数模关联通过参数化驱动和实时反馈机制，实现双向更新。
b. 动态关联支持物联网设备实时数据反馈。
（2）全生命周期覆盖
a.数模关联贯穿设计、施工、运维各阶段。
b.运维阶段，BIM模型与设备台账动态关联，支持故障预测与维护决策。
3. 从单一工具链到生态化协同
（1）标准化与生态构建
a.数模关联推动行业标准统一（如ISO 19650、IFC4.3），解决数据格式差异问题。
b.国产BIM平台逐步成熟，打破国外软件垄断，支持自主可控的数字化底座。
（2）技术融合与智能化
a.结合AI与云原生架构，数模关联实现智能优化。
b.数字孪生技术（如数字孪生体）支持虚拟施工与实时监控，规避施工冲突和风险。
4. 经济与可持续价值提升
（1）效率与成本优化
a.动态关联减少返工与资源浪费。
b.自动化算量与碰撞检测降低材料浪费。
（2）绿色低碳与可持续发展
BIM技术支持能耗模拟与优化。
5. 行业转型与社会价值
（1）推动建筑工业化
a.数模关联支持装配式建筑的“一模到底”，实现“像造汽车一样造房子”的系统化集成设计。
b.模块化预制与工厂化生产结合，提升建造效率和质量。
（2）赋能智慧城市与新基建
BIM与CIM平台融合，构建城市级数字孪生，为智慧城市提供数据基础。
结语
BIM的数据管理模式，从“数模分离”，到“数模一体”，再到“数模关联”（数模分离基础上的自动关联），完成了从“肯定”到“否定”，再到“否定之否定”的螺旋式上升，符合事物发展的客观规律。
BIM技术从“数模一体”到“数模关联”的演进，标志着BIM从工具属性向生态属性的跨越。
这一转变不仅解决了数据孤岛、协同低效等传统痛点，更通过动态交互、全生命周期管理和开放生态，为建筑产业的数字化转型提供了核心驱动力。
BIM数模解耦与关联，并非是简单拆分数据，而是通过解耦与重构，实现数据驱动的精益建造。其本质是响应工业4.0对“数据即资产”的需求——让几何模型成为载体，数据成为驱动智能决策的核心引擎。
未来，随着与AI、物联网、数字孪生的深度融合，BIM“数模关联”将进一步推动建筑业向智能建造、绿色低碳的方向升级。
致谢：
本文工业软件内容得到达索大学校长冯升华博士的悉心指导，在此深表谢意。
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来源：中南建筑设计院工程数字技术中心
