一、转型背景与目标
1. 行业背景
-
政策驱动：国家“双碳”“新型城镇化”“数字中国”等战略推动BIM、CIM、智慧工地、智能建造快速发展。
-
市场压力：业主对全过程咨询、成本管控、智能运维的需求增加，传统“设计出图”模式利润空间被压缩。
-
技术突破：BIM、GIS、IoT、AI、云计算、知识图谱、生成式设计、数字孪生等技术为设计智能化提供条件。
2. 核心目标
构建“以数据为核心、以智能为驱动”的新型设计生产力体系。
二、总体框架
1. 顶层架构（“1+3+N”模式）
-
1个中心：数智化设计管理中心（统筹标准、数据、技术、流程）
-
3个核心能力平台：
① 设计数字化平台（BIM/CAD/CIM统一数据底座）
② 业务协同平台（项目管理、文档管理、知识管理）
③ 智能设计平台（AI算法、规则引擎、自动出图、参数化设计）
-
N个场景应用：智慧建筑设计、智能结构优化、机电算量自动化、节能仿真、智能审图、全生命周期数据交付等。
三、实施路径
阶段1：数字化夯基（1–2年）
-
建立统一数据标准（BIM编码体系、构件库、族库）
-
推进BIM全专业应用与CDE协同平台建设
-
实现项目管理系统与设计流程数字化
阶段2：智能化赋能（2–4年）
阶段3：业务模式创新（4–5年+）
四、关键支撑体系
| 模块 |
内容 |
目标 |
| 数据治理 |
数据标准、主数据管理、数据安全 |
建立可复用、可分析的数据资产 |
| 技术架构 |
云计算、微服务、API、统一身份认证 |
支撑跨系统协同与扩展 |
| 知识与AI |
设计知识图谱、案例推荐、AI设计助手 |
提升智能化设计水平 |
| 组织与人才 |
设立数字中心、培养BIM+AI复合人才 |
实现组织与能力双转型 |
| 流程再造 |
数字化项目管理、在线协同审查 |
打造端到端的数字流程 |
五、典型应用场景举例
-
AI智能建筑方案生成：基于地块参数、日照、容积率自动生成多方案。
-
智能结构设计：AI自动选型、荷载分析与钢筋优化。
-
机电智能布线：参数化+算法自动布管、碰撞检测。
-
全生命周期交付：设计数据无缝传递至施工与运维。
-
知识复用平台：基于知识图谱实现方案智能推荐。
六、成效指标（可量化）
| 指标 |
目标值 |
说明 |
| 设计效率提升 |
≥30% |
自动化与流程集成 |
| 错误率降低 |
≥40% |
智能审查与规则引擎 |
| 数字化项目占比 |
≥80% |
BIM全专业协同 |
| 智能设计应用覆盖率 |
≥50% |
各专业AI设计工具应用 |
| 新业务收入占比 |
≥20% |
数字交付与咨询服务 |
七、转型建议
-
从领导层确立数智化战略（纳入企业五年规划）。
-
建立跨部门数智化委员会，形成顶层治理体系。
-
以试点项目为抓手，逐步推广到全院。
-
与高校、科技公司合作共建创新实验室。
-
评估投资回报（ROI）与人才培训体系。