大数据和人工智能时代下的数字化工作流
大数据、人工智能以及与之相伴相生的物联网已经成为现代社会的运行方式，信息技术的急速发展，和数据量爆炸式增长，改变了整个社会传统的运行方式。人类与信息技术的关系，也发生了诸多的变化。
人类与信息的关系发生了变化
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大数据、人工智能与云技术 化
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传统多人共享有限的信息资源的模式，随着硬件价格的降低，这一状况发生了改变。每个人拥有的信息资源急剧增加，获取信息也更加地容易。这个过程也是数据量急剧增加的过程，当然，信息数据量带来的需求也急剧的增加，超出了个人的范畴。例如，超运算、巨量数据安全存储等。与此同时，摩尔定律也遇到了瓶颈，个人电脑的运算速度增加也遇到了瓶颈。这种情况下，我们就需要一种信息资源（计算、存储、协作）集中管理、按需分配的模式，应对信息社会带来的挑战，这就是云工作模式。在云工作模式下，信息计算资源、存储空间被集中管理，按需分配，动态平衡。
为何需要云技术
云技术已经应用到了人类社会的方方面面，这也包括与我们人类生活密切相关的基础设施行业。大数据、人工智能技术也越来越深入地应用到基础设施行业全生命周期的各个阶段。
BIM其实就是基础设施行业的大数据，每一个工程对象，都已经赋予了信息，成为组成大数据的基本单位。一根柱子、一个水泵、一个桥梁、一条清单定额、一条运行记录都成为一条条的数据。通过人工智能的专家决策系统，可以对这些数据进行挖掘、分析、应用，从而产生更多有用的信息，用于路线图 （Roadmap） 的决策。
原来没有生命的“物”被赋予了具有生命力的“信息”与其他的对象进行“联接”，这应该就是“物联网”的意义所在。这是大数据的信息来源，通过人工智能技术对数据进行挖掘、整理，从而产生更大的价值。当然，这里的BIM（Building Information Modeling）已经不能被简单的局限在建筑 （Building） 的范畴，这种数字化的工作方式，已经被应用到基础设施行业的全生命周期中。
数据的产生、确认、移交、应用、更新的过程，在云技术背景下，已经发生了很多的变化，也给基础设施行业带来了很多的机遇，这就是数字化的工作流程。
云技术带来的新机遇
所以，BIM面对的基础设施行业，大数据、人工智能提供了云工作模式的基础，我们需要通过数字化的工作流程，将全生命周期内的各个环节、各种角色、各种标准协作起来，才能真正发挥云技术的优势。
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CDE通用互连的数据环境
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大数据、人工智能、数字化的工作流程，组成了基础设施行业的云技术应用。这就是CDE的概念 Common Data Environment （通用数据环境），也有一种解释是 Connected Data Environment （互连数据环境）。这两种解释都没有什么问题，都描述了云技术背景下，基础设施行业的应用场景。
Bentley 基于CDE的BIM解决方案
在CDE的工作模式下，我们首先确认的是数据的工作环境是不是连接的，是不是协作的，是不是可以在全生命周期流动的，是否可以用正确的工具创建。每个人、每个专业、每个环节，都不是孤立的，而是被动态连接、实时协作的过程。
所以，在CDE的工作模式下，信息首先需要具备移动化的特性，可以在数字化的工作流程中被重用，通过一些逻辑定义，实现数字化工作流程的自动化。这是CDE的核心，也是数字化工作流程的效率提升所在。
信息的创建和利用
为了实现这样的工作模式，CDE需要三个方面的支持：数字化环境、数字化组件和数字化工作流程。
数字化环境是指，整个项目团队可以在一个真实的基础设施环境中进行工作，无论是前期的勘测环境，还是设计过程中的数字模型，以及后期的资产设施，都是数字化的、真实的。
数字化环境
数字化的组件是指，我们需要对所有的对象进行单元化、信息化并云端管理。对象间建立关联关系，表述实际状况。
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数字化组件
数字化工作流程是指，在全生命周期的过程中，通过自动化、数据化的方式，优化原有的配合模式，提高整体效率。
数字化工作流程
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如何实现数字化
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从前面可以知道，如果实现数字化，就是让CDE环境高效率运行，也是实现数字化环境、数字化组件、数字化工作流程的过程。同时，也需要底层技术框架的支持。
我们以 Bentley CDE 环境为例来说明它是如何工作的。
基于全生命周期的CDE互连工作环境
3.1 数字化环境
我们可以通过两种方式来实现数字化的环境：实景建模和数字化工程模型。
利用航拍、无人机、点云等实景数据，通过实景建模的方式形成“实景模型”。从某种意义上讲，我们在设计、施工阶段建立数字工程模型时，现实中的“物理”模型还不存在，或者只是存在于一部分（施工过程中）。而实景模型可以将原始的周围环境、施工过程中的状态，准确的记录下来。通过与数字工程模型结合，将“虚拟”和“现实”连接起来。
Bentley 实景建模技术
2017年Be创新奖实景+数字模型案例：
安德森公路采石场扩建
CEDD-AECOM-倬立资讯方略管理有限公司
我们可以将实景模型根据应用需求，进行再处理，例如，将实景模型通过人工智能技术识别为不同的BIM对象，然后进行后期的应用。
对实景模型进行识别
3.2 数字化组件
BIM是基础设施行业中的大数据，数据以组件作为基本单位进行组织。然后组件进行连接，才会形成互联的数据。
这里的组件，不仅仅是指一个信息模型，而是指全生命周期里的数据组织单位。例如，一条定额、一条维修记录、一个工作包、一个合同、甚至是合作中的某个条目，都是“数字化组件”的类型之一，他们共同组成了“数据模型”。
数据模型
这些组件应该被统一的管理，被动态的更新。对于我们最常用的三维信息模型来讲，也是如此，它是由多个专业组成，被应用在全生命周期，需要基于云技术来统一管理。
数字化组件管理
基于云的数字化组件管理
3.3 数字化工作流程
某种程度讲，BIM关注的基础设施全生命周期是由多个数字化的工作流程组成的。在每个工作流程中，相关的角色利用数字化的技术来协同工作。由于数字化技术的应用，就像大数据、人工智能、专家系统、虚拟现实等，使传统需要人为参与的过程，实现自动化处理。基于数据的协同，也可以使整个过程变得更加高效。
在传统的工作流程中，不同的工程阶段，对应不同的任何和角色。如下图所示，勘测、工程、方案等阶段，不同的阶段对应不同的角色。阶段之间通过“移交”的方式来实现信息的传递。
传统工作流程
数字化工作流程，从两个方面来提高效率。第一方面是，根据数字化流程协同的特点，将三个环节融合起来，更加优化的考虑整个项目的效率。第二方面是，各个角色之间通过数字化的方式进行交流和确认。
数字化工作流程
在下面的案例中，通过实景建模数字化手段，获取勘测数据，然后通过数字化组件技术从标准库中选择合适的组件，快速形成设计方案。通过组件的丰富信息和模拟手段，可以快速的优化设计方案。这就是数字化工作流程带来的效率提高。
勘测数据+实景模型=数字化环境
利用数字化组件，快速布置方案
数字化流程快速通过成本、工程量对比优化方案
同样地，在施工阶段也可以利用数字化工作流程来提高效率。
规划实景拍摄路径
捕捉实景数据
实景数据处理
生成施工现场实时模型，与设计模型对比
相同地，也可以将数字化工作流程应用在后期的运维和设备检测上。
数字化运维案例
3.4 数字引擎支持 iModel 2.0
大数据、人工智能以及数字化的工作流程，底层都需要一个“数据引擎”作为支撑。数字化的工作流程，是数据的流动，而数据流程过程当中，我们需要保证数据统一、可信以及易取。我们需要一套数据引擎来运行在云上，以保证我们确实能够得到我们的业务回报。
数字化工作流程对数据引擎的要求
在 Bentley BIM 解决方案提供的数字化工作流程里，我们使用 iModel 2.0 来建立数据引擎，如下图所示。
Bentley iModel 2.0数据引擎
在这个“数据流”里，无论是 Bentley 的软件还是第三方的软件，首先要解决专业的协作，这里用到的是 ProjectWise，在此基础上，通过 iModel Bridge 工具实现数据的统一 （Alignment）。数据以项目的方式被记录在 iModelHub 里，这类似于一个“数据银行”，通过它可以将项目过程中的数据记录下来，使数据可追溯、可信赖。其他的各种应用可以与这个“数据银行”进行通信，非常容易的解决了数据获取的问题。
当然在此框架下，有角色、权限、数据级管理的设定，来保证数据的统一、可信和易取。
迈向数字化
综上所述，在大数据和人工智能的背景下，对于基础设施行业来讲，我们需要建立以数据为核心的数字化工作流程。通过数字化环境、数据化组件以及底层的数据管理引擎，才能真正的推动数字化技术在基础设施行业的应用。
*根据在“2018 江苏省勘察设计行业高质量发展论坛”上做的《大数据和人工智能时代下的数字化工作流》主题演讲整理而成。