任何一個行業或企業的數字化轉型，都會面臨著打破傳統組織架構、工作流程、業務模式的難題，同樣也都會面臨著如何選擇一個合適的數字化平臺的困擾。那么在基礎設施行業數字化轉型過程中，我們又有哪些特別之處呢？

基礎設施行業的特點是上下游協同多、專業種類多、數據質量要求高、數據實時性要求高，因此，急需一個基于數字孿生技術的“數據管理平臺”對項目設計、施工、交付、資產運維過程中的數據進行管理，對數據狀態進行有效管理，對數據進行智能分析應用，提升項目管理的效率和資產運維效率，降低管理成本。那么，我們就從對平臺需求、平臺分類與區別、平臺工作模式、選擇平臺的核心指標幾個維度來幫大家一起梳理和探究下其中的奧秘。

基礎設施行業對數據平臺的要求

數據作為一種新型生產資料，也是數字化企業的重點管理對象。作為一個承載數據的管理平臺需要具有符合企業業務數字化需求的能力，而不只是一個簡單的輕量化展示平臺。

基礎設施行業涉及環節多，不同用戶在不同階段對數據平臺的要求也不盡相同，此處我們也從不同角度分析和歸納下他們的需求。

項目上下游協同的數字化需求

基礎設施行業的上下游比較多，工程數據迫切需要進行多方協同和共享，從而提升項目實施的溝通效率和準確度，我們的管理對象也會從文件轉變為數據對象。數據在實際工程項目中每天都可能發生變化，為了讓所有項目參與方人員最及時地得到更新的數據，需要集成不同格式、不同種類的項目數據，建立一套數據及時更新維護和發布流程。因此，我們關心的核心指標有：

對不同類型、格式數據的兼容能力

數據的準確性和完整性

數據變更的管控能力、發布機制

基于Web的數據協同和溝通

基于三維可視化的瀏覽、測量、交流等功能性需求

數據權限控制顆粒度

數據安全

BIM+GIS+IoT的數字孿生需求

數字孿生的核心還是動靜態數據的融合應用與計算分析、虛實場景映射與互操作，不同顆粒度的時空數據如何呈現等，因此在選擇平臺時，主要會關注下列指標：

支持多種BIM與GIS數據融合

工程數據在GIS場景中的存儲組織方式

三維空間網格劃分

支持IoT協議種類

是否可以實現IoT與BIM的自動匹配

基于Web的可視化IoT點位布置

物聯網數據的采集頻率

海量物聯網數據的存儲能力

數據安全

數字化交付的需求

現在，越來越多的業主意識到數字化交付的價值和意義。數字化交付后，可以滿足后期運營維護對基礎數據的需求。所以，業主會要求設計院或總包方把竣工數據以數據移交的方式，轉變為后續運營維護所需的資產數據。此時，通常會關注下列指標：

數據準確性和完整性

數據關聯性，比如與圖紙、廠家資料的關聯

數據精細度是否能滿足運維階段的使用需求

數據可擴展性，是否能方便地自定義一些數據結構，持續增加數據

數據格式是否遵循行業標準，如IFC等，或業主指定的標準

數據平臺開放性，滿足業主后續系統集成、接入IoT等數據的要求

支持B/S架構

數據平臺綜合能力，兼容不同的坐標系、格式等

平臺分類與區別

目前市面上主要有幾種相似的平臺，經常被大家混淆 – “數字孿生數據管理平臺”、“游戲平臺”、“BIM+GIS可視化平臺”和“智慧應用平臺”。從上面的需求分析可以發現，數據平臺需要滿足的是對數據的有效狀態管理、同步協同，在對數據瀏覽的同時，需要數據分析計算，以及確保數據的不斷疊加和增長。那么，在平臺選擇時，我首先要甄別下這幾類平臺的區別和價值點。

數據管理平臺和游戲平臺

對工程數據平臺來講，需要有數據引擎、圖形渲染引擎兩部分組成。為了方便工程信息協同和異地交互，一般采用B/S架構設計。在軟件產品結構方面，一般也會把數據管理和業務應用區分開。

游戲平臺主要為游戲行業設計，常見的游戲平臺有Unity3D、CoCos2D-X等。它們更注重視覺呈現、聲音、碰撞等效果模擬。游戲場景和角度一般都是提前預設好的，有一定局限性，不能按用戶端意愿隨意調整和修改場景。

在數據管理能力方面，游戲平臺只支持模型幾何數據的管理和展示，對于工程屬性、業務數據沒有管理能力，更沒有語義信息。而數字孿生數據平臺最強大的能力就是對多維工程數據的管理能力，包括準確性、及時性、可擴展性、關聯性等，支持分空間、分系統、分物項等維度組織數據，對數據變更和狀態管理有嚴格的控制，并且數據都可計算、可追溯。

在圖形與渲染方面，兩種有共通之處，但也存在很大區別。游戲平臺多以自由曲線結合光影、貼圖的方式來達到模型逼真的效果，無法為工程項目提供可靠的工程信息，用于后續的業務工作。但數據平臺則是以厘米級精確的工程數據模型為基礎，如圖1所示，包括精確的坐標、工程信息、語義等，構建出3D數據模型，實現數據構件化、對象化、層級化管理，可直接指導施工、運維等工程業務執行。這也是為什么諸如3DMax、Maya等游戲和影視制作工具不適合用于構建工程模型的原因。

圖1 工程數據模型

數據管理平臺和BIM+GIS可視化平臺

BIM+GIS可視化平臺主要是實現了模型輕量化展示、BIM在GIS場景中的手動定位、在可視化場景中打數據標簽。但對于數字孿生來說，沒有解決動、靜態數據融合，三維空間網格化、數據可持續維護更新的問題，并且不具有工程數據計算分析的能力。

符合數字孿生“價值觀”的數據平臺，需要以BIM數據模型為核心，具備與其他外部系統快速對接的能力，包括：兼容主流的GIS和IoT平臺等，真正在數據層實現融合與互相映射。同時，平臺上的數據必須是“活的”、“可流動的”，僵尸數據只能用于一次性展示，無法幫助企業實現數字化管理的目標。

當然BIM+GIS可視化平臺可以滿足一些大屏展示類需求，但是如果企業想真正實現數字化轉型，那么在選擇平臺時需要認真思考下列問題：

數據是否需要持續更新、修改？

是否需要對數據版本、狀態變化進行管控？

數據的發布機制是什么？

是否需要記錄全過程、歷史數據？可追溯？

未來數據是否需要復用、協同？

是否有數據安全的要求？

數據管理平臺和智慧應用平臺

各類智慧應用平臺一般都是針對某些特定的應用場景，實現在這個場景下的智慧應用，他更關注的是功能實現層面，而不是底層數據管理。這類平臺會受場景的極大限制，以至于企業最后發現建設了一大推橫向業務系統，相互打不通，信息孤島嚴重，數據多頭管理且經常不一致。而數據管理平臺的特點是以數據治理為源頭，用數據驅動各類場景的業務流程，保證數據統一管理，并可同時支撐多個應用對數據的需求。

所以，在選擇平臺時一定要想清楚我們對平臺的目標定位到底是什么，是只需要滿足一個應用場景的縱深式應用平臺？還是一個可以惠及各類場景的數據型管理平臺？

數據平臺工作機制

如果我們將需求定位在數字孿生數據管理平臺，即對基礎設施行業進行全生命周期的數據管理的話，我們就需要依據基礎設施行業的工作流程來確定數據平臺的職能和作用，也就決定了平臺的工作機制。

時刻保證數據正確性的機制

對業務數據制定必要的數據規范，在數據準入時可自動進行有效性驗證，確保輸入數據的基本質量。在業務早期即識別出和過濾掉低質量的數據，為后續的多源數據協同、集成打好基礎，同時也把由于數據導致的業務風險降到最低。

海量數據自動化、智能化處理流程

未來的人工成本越來越高，在面對海量的工程數據時，不能再依靠大量的手工操作來實現低腦力消耗、高重復性的數據采集和維護工作。平臺需要提供更多的智能化數據處理流程和方法，比如：海量IoT點位和BIM的綁定、BIM和GIS模型的對齊等，從而提升整體工作效率、降低人工原因導致的數據錯誤，真正解放生產力。

追蹤數據狀態變化、持續更新機制

在全生命周期管理過程中，數據在不同階段都可能會發生變化和更新，因此數據平臺需要一種能記錄多版本、不同狀態數據的能力。當數據需要更新時，一般可視化平臺或游戲平臺會用新數據直接覆蓋掉舊數據，這種方式非常可怕，即沒有留痕，同時也會間接掩蓋項目執行過程中的問題。更重要的是，數字孿生需要記錄事物每一個發展過程，建立數據相冊，以便未來能對過去和現在進行對比分析，所以數據管理平臺還應該能支持回溯、還原到任意時間點的孿生場景。

建立數據協同和發布制

基礎設施類項目的特點就是參與方多、協同多，在全生命周期中，不同角色會在不同階段對數據進行創建、修改、分析，因此對數據的安全訪問需要有嚴格的授權機制。不同的業務責任人對相應的業務數據也具有同等的責任，當數據發生變化時，能通過平臺及時把變更信息推送或發布給數據使用方，確保數據使用者能第一時間掌握準確的數據，避免使用“過時”的數據開展業務工作。

選擇平臺的核心指標

綜上所述，我們在選擇數字孿生數據平臺時，首先應該關注下列關鍵指標，其次再是功能和性能維度的指標：

支持基于web的跨平臺協同環境，而不是一個插件式軟件。

支持多源異構的構件級BIM和GIS數據解析和轉換，可脫離設計工具使用。

具備數據及其變更的管控流程和能力，有數據版本控制，可追溯數據的變化，可實現不同歷史時間點的數據對比分析。

具有數據配置管理能力，可以讓業務人員方便地維護和更新數據。

具備BIM、GIS和IoT的數據級融合能力。

具備BIM與GIS、IoT自動匹配或對齊能力。

提供豐富的數據服務API，支持用戶二次擴展開發。

數據平臺自主、安全、可控。

結語

行業數字化轉型是件非常復雜且系統性的工程，絕非一朝一夕能完成，但選好一個數字孿生數據管理平臺是其中至關重要的一步。

陸一昕，盈嘉互聯（北京）科技有限公司CTO