【工程经济】关涛 教材精讲班教案 79-第3篇-第20章-第1节-20.1-BIM在工程计价中的应用-第3节-20.3-大数据在工程计价中的应用

第20章工程计价数字化与智能化2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年-------20.1BIM在工程计价中的应用建筑信息模型（BuildingInformationModeling，BIM）、大数据以及人工智能等新技术的涌现，催生了工程计价的数字化和智能化革命。20.1.1BIM概述1.定义建筑信息模型（BIM）是在计算机辅助设计（CAD）等技术基础上发展起来的多维模型信息集成技术，是在建设工程及设施全生命周期内，对其物理特征和功能特性信息进行数字化表达，并依此设计、施工、运营的过程和结果的总称。20.1.1BIM概述BIM应由核心层、共享层、专业领域层和资源层四个概念层组成数据模式架构。每个数据应确切地指定到某一个概念层上。2.BIM软件BIM软件应具有相应的专业功能和数据互用功能。BIM软件的专业功能应符合下列规定：（1）应满足专业或任务要求；（2）应符合相关工程建设标准及其强制性条文；（3）宜支持专业功能定制开发。BIM软件的数据互用功能应至少满足下列要求之一：（1）应支持开放的数据交换标准；（2）应实现与相关软件的数据交换；（3）应支持数据互用功能定制开发。根据功能，BIM软件可分为以下几类：（1）设计建模BIM软件。（2）计算分析BIM软件。（3）实景建模BIM软件。（4）管理协调BIM软件。20.1.2BIM在工程计价中的应用

1.BIM对工程计价的影响（1）提高数据一致性和准确性。（2）提高计价效率。（3）支持价值工程。2.BIM在工程计价中应用的场景1）BIM应用实施策略2）BIM应用场景BIM在建设项目中的应用涵盖了决策、设计、招标投标、施工和竣工验收等阶段，为项目各方提供了更高效、更准确的信息交流和决策支持。本节重点介绍BIM在工程量计算、投资估算、设计概算、施工图预算以及竣工结算中的应用。（1）BIM在工程量计算中的应用对于工程项目来说，BIM技术的核心应用场景为工程算量，目前已在工程项目中得到广泛运用。BIM技术构建的数据模型能够辅助统计整理造价指标信息，体现数据的可视化和模拟性。目前，BIM技术在工程量计算方面的应用主要有三种路径：导入传统软件法、借助插件映射输出工程量、BIM模型直接输出净量。（2）BIM在投资估算中的应用在编制项目投资估算时，利用BIM模型计算功能进行项目投资分析，能够提高投资决策效率。（3）BIM在设计概算中的应用在编制项目设计概算时，BIM技术可以对成本进行即时模拟与核算，并在施工过程中进行充分运用。（4）BIM在施工图预算中的应用BIM一般应用于施工图预算中的最高投标限价编制、工程量清单编制、投标预算编制、工程成本测算等工作，以提高建设工程工程量计算、计价的效率与准确率，降低管理成本与预算风险。施工图预算BIM应用的目标是通过模型元素信息自动化生成统计出工程量清单项目，形成工程量清单或辅助形成报价单。施工图预算BIM应用的典型流程为：①开始→②创建施工图预算模型→③确定工程量清单项目→④计算工程量→⑤单项计价→⑥总价计算→⑦结束。施工图预算BIM软件一般具有下列专业功能：①导入施工图设计模型，创建施工图预算模型②编制招标预算工程量清单、最高投标限价、投标预算工程量清单与报价单；③支持现行国家标准《建设工程工程量清单计价规范》GB50500—2013和地方的工程量清单计价规范及定额，支持企业定额的导入；④生成工程量清单项目和确定综合单价；⑤输出招标预算工程量清单、最高投标限价、投标预算工程量清单与投标报价单；⑥输出施工图预算模型。（5）BIM在竣工结算中的应用3）BIM应用效果评价①定性评价：将BIM应用成果，从性质属性上进行评价，说明其对项目管理目标、项目管理过程的影响。对于工程质量的影响，一般可采用定性评价的方法。②定量评价：按照通常的经验预估和计量BIM应用成果，对比未使用BIM和使用BIM后的差异。对于成本和工期的影响，一般可采用定量评价的方法。3.BIM在工程计价中应用的挑战BIM在工程计价的应用中面临的主要挑战如下：一是数据质量和一致性管理。二是缺乏标准化。三是变更管理。四是协同工作。20.2人工智能在工程计价中的应用20.2.1人工智能概述1.定义人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一种模拟和实现人类智能的技术，通过分析和处理大量的数据，自动学习和优化模型，实现复杂的任务和决策。人工智能呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等特征。2.分类国际上一般将人工智能分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。其中，弱人工智能（ArtificialNarrowIntelligence）只能在限定领域解决特定问题，强人工智能（ArtificialGeneralIntelligence）可以在通用领域胜任人类所有工作，而超人工智能（ArtificialSuperIntelligence）远超人类智慧，具备复杂的语言表达、抽象思维能力和科学创新能力等。3.标准体系4.技术标准20.2.2人工智能在工程计价中的应用

人工智能主要利用知识表示与推理、机器学习、图像识别、自然语言处理等技术，通过与各个学科交叉结合形成了多种算法。人工智能通过自动化处理和分析大量的工程数据，有利于提高工程计价的效率和准确性。1.人工智能对工程计价的影响（1）提高计价精度和效率。人工智能的应用能够消除人为因素对计价过程的影响，通过自动化数据处理、模型学习和分析，避免了手动计算和处理中可能出现的错误和不一致性。同时，借助数据分析和模型预测能力，可以提供准确的成本估算和预测。（2）提供智能决策支持。人工智能技术可以分析大量的工程数据、历史记录和成本数据库，辅助进行决策。通过模拟和预测不同方案的成本和风险，可以支持项目规划、资源分配和成本优化。随着智能计价标准体系的形成，人工智能将进一步发展智能化的决策支持系统，为工程计价提供更全面、更准确的决策支持。（3）强化设计与施工协同。人工智能技术可以在建筑模型中进行冲突检测，识别设计与施工之间的冲突，并提供优化方案。这有助于减少变更和返工，提高施工质量和效率。随着人工智能技术的发展，设计与施工之间的协同将更加紧密，进一步提升工程计价的准确性。2.人工智能在工程计价中应用的场景（1）人工智能在投资估算中的应用（2）人工智能在设计概算中的应用（3）人工智能在施工图预算中的应用（4）人工智能在工程量清单计价中的应用（5）人工智能在竣工结算中的应用3.人工智能在工程计价中应用的挑战人工智能在工程计价中的应用也面临着挑战。一是工程项目涉及大量敏感数据，包括成本信息、供应商数据和设计细节，数据的隐私和安全至关重要，而AI技术涉及数据共享和存储，一旦使用不当可能引发法律问题。二是AI算法通常被视为“黑盒子”，其决策过程难以解释，而工程计价需要清晰的计算结果以便解释和审查，因此AI算法的透明性可能引发争议。三是AI技术的应用需要进行模型的训练和调优，以适应特定的工程计价需求，这需要投入大量时间和资源，并要求工程造价人员深入了解AI算法的原理和功能。只有克服这些挑战，才能够确保人工智能在工程计价中的有效应用。20.3大数据在工程计价中的应用20.3.1大数据概述

1.定义互联网数据中心（InternetDataCenter，IDC）将大数据定义为：为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术。2.特征大数据具有“4V”特征，即规模性（Volume）、多样性（Variety）、价值性（Value）和时效性（Velocity）。3.处理流程20.3.2大数据在工程计价中的应用

1.大数据对工程计价的影响大数据对工程计价领域的影响主要表现在以下几个方面：（1）提高计价准确性和效率。（2）数据来源的多样化。（3）实时数据的应用。2.工程计价行业大数据库的建立（1）项目可行性研究数据信息库。（2）工程设计指标数据信息库。（3）消耗量指标信息库。（4）人、料、机价格信息库。（5）清单计价的综合单价信息库。3.大数据在工程计价中应用的场景大数据能够应用于工程项目的投资估算、设计概算、施工图预算、投标报价以及竣工结算。4.大数据在工程计价中应用的挑战目前，大数据在工程计价中的