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20.1 BIM在工程计价中的应用

20.1.1 BIM概述

1.定义

• 计算机辅助设计CAD技术基础上发展起来的多维模型信息集成技术,设计、施工、运营的过程和记过的总称
• 核心层、共享层、专业领域层、资源层

2.特征

• 可视化:二维转化为三维模型。
• 协调性
• 模拟性
• 优化性
• 精确性

3.软件类型

• 设计建模BIM软件
• 计算分析BIM软件
• 实景建模BIM软件
• 管理协调BIM软件

20.1.2 BIM在工程计价中的具体应用

1.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
3. BIM应用效果评价:定性评价(德尔菲法)、定量评价(投入产出比、平衡计分卡(客户、财务、内部流程、学习与成长)、关键绩效指标、层次分析法)

2.BIM在工程计价中应用的影响

• 自动生成工程量清单、提升计价准确性和效率
• 实时更新模型参数、增强设计与施工的协同
• 与企业定额关联、快速生产定额清单、助力成本控制和优化

3.BIM在工程计价中应用的难点

• 数据质量要求严格
• 标准化不足影响兼容性
• 跨部门协同难

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

• 机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉
• 四个核心：知识、数据、算法、算力
• 知识是源、数据是基、算法是魂、算力是力

2.分类

• 弱人工智能:图像识别、无人驾驶
• 强人工智能:通用领域胜任人类工作
• 超人工智能：超过人类智慧

3.标准化体系

• 基础层、框架层、模型层、应用层

20.2.2 人工智能在工程计价中的具体应用

1.人工智能在工程计价中应用的场景

• 投资估算
• 设计概算
• 施工图预算
• 竣工结算

2.人工智能在工程计价中应用的影响

• 提高计价精度与效率
• 智能决策支持与动态成本预测
• 智能算法优化设计与施工协同

3.人工智能在工程计价中应用的难点

• 数据隐私与安全风险
• 算法透明性与解释难题
• 模型开发与行业适配要求

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

• 数据收集、数据分析、数据可视化、数据应用、数据安全。

2.特征

• 规模性
• 多样性
• 多变性
• 高速性

3.分类

• 技术选型视角
• 业务应用视角
• 安全隐私保护视角:高敏感、低敏感、不敏感

4.生命周期模型

• 四个阶段:收集阶段、准备阶段、分析阶段、行动阶段
• 流程：数据采集-数据预处理-数据存储-数据处理-数据分析与挖掘-数据可视化与应用。

5.应用流程

• 数据收集
• 数据分析
• 数据应用
• 数据解释

20.3.2 大数据在工程计价中的具体应用

1.大数据库的建立

2.大数据在工程计价中的应用的场景

• 投资估算
• 设计概算
• 施工图预算
• 投标报价的编制
• 竣工结算

3.大数据在工程计价中应用的影响

• 准确性与效率提升
• 多源数据丰富计价信息
• 实时数据的动态应用于成本调整

4.大数据在工程计价中应用的难点

• 数据隐私与合规性要求
• 多源数据整合复杂性
• 系统响应与数据实时性要求