BIM結合AI/IoT/GIS/大數據技術應用於建築工程全生命週期策略研擬

BIM 結合 AI/IoT/GIS/大數據技術應用於

建築工程全生命週期策略研擬

內 政 部 建 築 研 究 所 自 行 研 究 報 告

BIM 結合 AI/IoT/GIS/大數據技術應用於

建築工程全生命週期策略研擬

研 究 主 持 人 ：陳士明

研 究 期 程 ：中華民國 109 年 1 月至 109 年 12 月

內 政 部 建 築 研 究 所 自 行 研 究 報 告

中華民國 109 年 12 月

MINISTRY OF THE INTERIOR

RESEARCH PROJECT REPORT

Strategy of Applying BIM Combined with

AI/IoT/GIS/Big Data to The Full Life Cycle of Building

Construction Project

BY

Shih-Ming Chen

I

目次

目次 ... I 圖次 ... III 表次 ... V 摘 要 ... VII 第一章 緒 論 ... 1 第一節 研究緣起與目的 ... 1 第二節 研究範圍 ... 2 第三節 研究流程 ... 2 第二章 定義 ... 3 第一節 建築資訊建模(BIM)定義 ... 3 第二節 人工智慧 (AI)定義 ... 5 第三節 地理資訊系統 (GIS)定義 ... 6 第四節 物聯網 (IoT)定義 ... 8 第五節 大數據(Big data)定義 ... 9 第六節 人工智慧 (AI)輔助 BIM 定義 ... 10 第三章 國際間技術應用發展策略及現況 ... 12 第一節 英國 ... 12 第二節 新加坡 ... 18 第三節 挪威 ... 20 第四節 日本 ... 24 第五節 中國大陸 ... 32 第六節 美國 ... 38 第七節 小節 ... 40 第四章 國內技術應用發展現況 ... 48 第一節 國內政府機關相關策略及計畫作業成果 ... 48 第二節 國內相關應用發展成果 ... 51 第三節 小節 ... 80 第五章 BIM 結合 AI/IoT/GIS/大數據技術應用於建築工程全生命週期策略研擬 ... 86 第一節 本國營建業面臨的問題 ... 86 第二節 BIM 可跨領域結合之新興應用技術及商業經營模式 ... 87 第三節 發展策略研擬 ... 87 第四節 研究課題研擬 ... 88 第六章 結論與建議 ... 90 第一節 結論 ... 90 第二節 建議 ... 91 參考書目 ... 93

III

圖次

圖 3-1 BIM 支援建築全生命周期 ... 14 圖 3-2 一合適的通用數據環境可以支援及整合所有來源的訊息流 ... 15 圖 3-3 Neuron 已成功於香港建置首座人工智慧及數位驅動建築 ... 17 圖 3-4 Neuron 應用 BIM 技術改善建築系統參數的即時監控功能 ... 17 圖 3-5 「工作分解結構及建築工程 ERP 系統」工作分解結構功能 ... 21 圖 3-6 挪威的建築許可申請流程 ... 23 圖 3-7 挪威 2005 – 2012 間使用 ByggSøk 作為申請工具的案件分布情況 ... 23 圖 3-8 利用建築 BIM 打造未來願景 ... 25 圖 3-9 建築 BIM「實現高品質，高精度的建築生產和維護」的未來願景和流程圖(1/2) ... 26 圖 3-10 建築 BIM「實現高品質，高精度的建築生產和維護」的未來願景和流程圖(2/2) ... 27 圖 3-11 建築 BIM「實現高效的生命週期」的未來願景和流程圖(1/2) ... 28 圖 3-12 建築 BIM「實現高效的生命週期」的未來願景和流程圖(2/2) ... 28 圖 3-13 建築 BIM「擴大建築物作為社會資產的價值」的未來願景和流程圖 ... 29 圖 4-1 臺北市 BIM 應用發展計畫目標 ... 50 圖 4-2 技術規則用語以專案及建築基地相關 IFC 物件對應圖解 ... 53 圖 4-3 BIM 拋轉 FDS 煙氣模擬結果 Smokeview 豎向剖面展示 ... 54 圖 4-4 主要構造防火時效規定與 IFC 的關係 ... 55 圖 4-5 BIM 建築資訊模型共同資料管理圖台 ... 57 圖 4-6 建築維運管理系統提供視覺化的資訊顯示介面與歷史紀錄 ... 58 圖 4-7 全國「好宅」數位資訊庫供應系統 ... 58 圖 4-8 建構建築管理資訊共構機房系統 ... 59 圖 4-9 臺北市政府逐步整合 GIS 與 BIM 的相關應用 ... 60 圖 4-10 臺北市政府 3D GIS 圖台 ... 60 圖 4-11 3D 圖形顯示系統 ... 61 圖 4-12 設施維護管理系統 ... 62 圖 4-13 中央監控系統 ... 62 圖 4-14 3D-AR-BIM 智慧物聯網履歷平臺 ... 64 圖 4-15 圖資倉儲管理系統 ... 65 圖 4-16 地震防災智慧程式模擬平台 ... 65 圖 4-17 建造執照無紙化審照作業平台 ... 66 圖 4-18 建造執照無紙化審照作業平台系統流程 ... 67 圖 4-19 天茶智能科技智慧監控系統 ... 68 圖 4-20 天茶智能科技智慧建築管理系統平台截圖 1 ... 69 圖 4-21 天茶智能科技智慧建築管理系統平台截圖 2 ... 69 圖 4-22 天茶智能科技智慧建築管理系統平台截圖 1 ... 70

IV 圖 4-23 V3DM 智慧建築視覺化維運管理架構 ... 71 圖 4-24 V3DM 系統權限管理功能示意圖 ... 72 圖 4-25 V3DM 基礎操作平台參考圖 ... 72 圖 4-26 V3DM 設備資料查詢與管理模組參考圖 ... 73 圖 4-27 V3DM 文件管理模組截圖 ... 73 圖 4-28 V3DM 事項管理模組截圖 ... 74 圖 4-29 點: 知曉設備位置及狀態的基礎 ... 75 圖 4-30 線：透過時間序列加以管理 ... 75 圖 4-31 面：將資訊連結到 3D 圖資強化立體管理 ... 76 圖 4-32 群光總部 AI 智慧化 ... 77 圖 4-33 IWA 實現儀錶板和統計分析圖 ... 77 圖 4-34 IWA 具備 GIS 和 3D 引擎 ... 78 圖 4-35 IWA 提供可視化分析工具 ... 78 圖 4-36 IWA 提供告警與連動工具 ... 79 圖 4-37 IWA 設施管理工具 ... 79 圖 4-38 IWA 智慧建築管理平台提供的服務 ... 80

V

表次

表 3-1 採用和實施 BIM 的四個最重要的障礙和驅動因素 ... 22 表 3-2 國際間技術應用發展現況 ... 41 表 4-1 我國中央及地方政府應用發展成果 ... 81 表 4-2 我國業界應用發展成果 ... 84

VII

摘 要

關鍵詞：建築資訊建模(BIM)、人工智慧 (AI)、地理資訊系統(GIS)、物聯網(IoT)、大數據(Big data)、虛擬實境 (VR)、擴充實境(AR)

一 、 研 究 緣 起

建築資訊建模（Building Information Modeling, BIM）技術於建築工程全生命週期（可行性 評估、規劃、設計、招標、施工、竣工驗收至接管及營運維護）各階段提供不同執行效益。例 如，BIM 於規劃設計階段，可減少規劃設計的錯誤及遺漏、快速因應設計變更、協助執行都市 環境模擬，及提高規劃設計建築師與業主間溝通協調精準度及效率；BIM 於施工階段，可協助 執行碰撞檢查，減少錯誤、缺漏及重複施做，節省工料，提高各工種施工書圖一致性，提供各 工種較佳的協同合作平台，減少未預期變更設計，並縮減工程專案完成時間；BIM 於營運維護 階段，可提供巡檢可視化，提高檢索資訊效率，並有效降低營運維護成本。推動 BIM 技術協助 營建產業升級，已成為世界性發展趨勢。 AI(人工智慧)、GIS(地理資訊系統)、IoT(物聯網)、大數據、VR(虛擬實境)、AR(擴充實境) 等資訊技術可以跨領域運用，進一步推動此趨勢及提高效率。將 BIM 技術與 AI、GIS、IoT、 大數據、VR、AR 等資訊技術結合，可促進推動國內營建 AEC(建築、工程及營建)產業智慧化， 更有效地規劃新的建築與相關設施，以更低的成本建立及營運，及更有效地維護，另居住者可 享受智慧化空間的舒適性及便利性，進而完備相關數位經濟基礎環境，促進新型態商業模式發 展。 本研究藉由研究各國 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工程全生命 週期策略及實際應用，研擬本國相關策略。 二 、 研 究 方 法 及 過 程 (一) 國內外 BIM 結合 AI、GIS、IoT 或大數據發展的策略與應用成果的資料蒐集 世界上許多國家於 BIM、AI、GIS、IoT 及大數據等技術領域的發展日新月異，近年 BIM 結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術發展，皆有相當顯著的成果。本計畫先蒐集國內外 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工程全生命週期策略、實際應 用成果及建議，作為研擬本國推動策略的參考資料。 (二) 綜合歸納 綜整以上資料蒐集，經過分析及增加研究者意見，彙整出本國營建業面臨的問題、BIM 可跨領域結合之新興應用技術及商業經營模式，及發展策略。 三 、 結 論

VIII 評估、規劃、設計、招標、施工、竣工驗收至接管及營運維護）各階段提供不同執行效益。 人工智慧(AI)、地理資訊系統(GIS)、物聯網(IoT)、大數據等資訊技術可以跨領域運用，進 一步推動此趨勢及提高效率。將 BIM 技術與 AI、GIS、IoT、大數據等資訊技術結合，可促進 推動國內營建建築、工程及營建(AEC)產業智慧化，更有效地規劃新的建築與相關設施，以更 低的成本建立及營運，及更有效地維護，另居住者可享受智慧化空間的舒適性及便利性，進而 完備相關數位經濟基礎環境，促進新型態商業模式發展。 BIM 結合 AI、IoT、GIS 或大數據等技術應用於建築工程全生命週期中，提高工程、居住 及維運管理品質、效率及降低成本已是國際上不可逆的趨勢，因此許多國家政府均已著手擘劃 相關發展方針、策略或指南，政府機關及私人公司也積極將相關技術整合應用於實際案例中。 例如，奧雅納開發了 AI 智慧建築控制平臺 Neuron，結合 BIM、5G、IoT、雲端、人工智慧及 大數據分析等技術，自動計算各類建築維運的有效參數，及自行主動發現使用趨勢，並用於建 築性能管理和改善、能源監控和優化、檢測故障並進行預測性維護，實現建築運營的最優化； 新 加 坡 政 府 應 用 BIM 結 合 人 工 智 慧 技 術 開 發 電 子 提 交 (e-Submission) 、 電 子 計 畫 檢 查 (e-PlanCheck)和電子訊息(e-Info)等系統；挪威政府開發類似 e-Submission 的 ByggSøk 及 ByggNett 系統；日本鹿島縣應用 BIM 結合人工智慧技術於優化施工計畫、工程機械的工作程序及設施管 理；日本竹中公司與日本梅賽德斯-奔馳(Mercedes-Benz)合作設計，並應用 BIM 結合 AI 及 IoT 等技術建造了一個原型住宅，稱為 EQ House，將人、建築、移動性和居住空間聯繫在一起；中 國大陸在施工階段，已有許多工程透過對鋼構件進行統一編碼，並利用二維碼技術進行現場定 位，透過移動端掃碼填報訊息的方式，彙整到 BIM 平台中進行統一管控，可視化查詢不同構件 的施工狀態，該技術已實際應用於建築、橋樑等工程中。此外，也一些工程透過 RFID 射頻技 術即時對預製化構件進行定位，並傳輸到 BIM 平台中進行監控，結合 VR 技術可以更加直觀地 對施工項目的進度進行遠程管理；另外也有工程透過物聯網技術對施工現場的有害氣體進行整 合監控，保證施工安全；中國大陸在維運階段，透過應用傳感設備對建築機電設備進行即時監 測，並將其與 BIM 模型中的設備進行連結，從而在 BIM 平台中可以進行動態可視化查詢與管 理，並透過通用傳感採集設備對能耗、環境訊息進行監測，並與相對應的建築空間進行綁定， 即時對建築能耗進行管理，進一步地結合大數據等技術進行優化；美國 ArdentMC 與 Esri 合作， 為政府開發了高端地理空間資訊移動和 Web 的應用程序，這些應用程序對影響國家安全的自然 和人為事件提供了態勢感知；美國 Innovate! Inc.為聯邦政府、州政府、地方政府、部落和私人 公 司 提 供 空 間 資 料 分 析 、 地 理 空 間 應 用 程 序 開 發 及 整 合 ， 以 及 雲 遷 移 功 能 服 務 ； 美 國 Geodynamics 為私人、政府和學術界客戶提供用於工程和自然資源管理的最新沿海和海洋製 圖，以及地理空間分析。

本所自 104 年開始推動 BIM 科技計畫，除研訂我國 BIM 協同作業指南、BIM 協同作業指 南應用案例教材、國內 BIM 元件通用格式、臺灣 COBie-TW 標準等 BIM 指南、教材及標準供 政府機關及業界參考應用；規劃我國 AEC 產業應用 BIM 升級策略；研發以 BIM 輔助建築防火 避難性能驗證、應用 BIM 檢測建築技術規則、以 BIM 輔助住宅性能評估與設計，及建築維護 管理資訊系統等 BIM 應用工具外，亦建置 BIM 資訊服務技術互動平臺、元件分享入口網站， 加速資訊分享交流，降低技術採用門檻，解決國內 BIM 人才與本土元件不足的課題。建築研究

IX

所近年將 BIM 研究領域跨域聯結 GIS、IOT 物聯網、A.I.人工智慧、VR 虛擬實境、AR 擴充實 境等資訊技術，提升國民居住安全及品質，並建構居住環境數據庫。 另外，我國國家發展委員會、內政部營建署、本所、臺北市政府、新北市政府、桃園市政 府及臺中市政府等中央、地方政府及業界，亦於近年積極發展 BIM 結合 AI、IoT、GIS 或大數 據等技術應用，皆有相當顯著的成果。 本研究依據所蒐集到的國內外 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工 程全生命週期策略、實際應用成果及建議，經過分析及增加研究者意見，彙整出本國營建業面 臨的問題、BIM 可跨領域結合之新興應用技術及商業經營模式，及發展策略，希望能為本國 BIM 結合 AI/IoT/GIS/大數據技術應用於建築工程全生命週期技術發展及推廣盡一份心力。 四 、 建 議  應用 BIM 於工程規劃、設計及施工階段，提升工程品質，縮短工期及降低成本。  BIM 跨領域結合 AI、GIS、IoT、大數據、5G、VR、AR、MR、雲端計算、邊緣計算、 數位雙生，與導入「循環經濟」5R，及結合 3R，應用於建築工程使用及維護管理階段， 並發展智慧建築、智慧交通、智慧製造、智慧醫療、智慧城市等，創造新的商業模式， 改變產業結構，提升生產力，並創造好的居住環境。  推動建築業數位轉型，促使工程全生命週期的生產與管理，由實體轉向數位。  宣導改變業主的觀念，促使業主基於建築工程全生命週期的考慮，於規劃設計階段及 施工階段即導入維護使用階段及循環經濟所需資訊及概念。  業主管理面變革，因應上述業主觀念的改變，除了技術的導入，更重要的是檢討、調 整及溝通整合作業流程。  業主組織面變革，因應上述業主管理面變革，檢討及調整組織架構，進而引導價值創 新。  鼓勵業主利用 BIM 及整合發包(IPD)，使建築工程全生命週期各階段專業團隊及使用 單位等，於工程規劃初期即開始全程參與工程進行，直至維護使用階段，執行共同契 約，利害共同承擔，並應用 BIM 高度整合協作，有效使用資源，業主終將因減少變更 設計，降低施工成本，縮短工程完工時間，獲得最大利益。

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第一章 緒 論

第 一 節 研 究 緣 起 與 目 的

民眾對建築物的期待標準越來越高，導致建築物走向精緻化、複雜化。相對的，業者及承 包商基於業務需求及成本考量等因素，希望能以較低成本並迅速完成建築工程施作。

建築資訊建模（Building Information Modeling, BIM）技術於建築工程全生命週期（可行性 評估、規劃、設計、招標、施工、竣工驗收至接管及營運維護）各階段提供不同執行效益。例 如，BIM 於規劃設計階段，可減少規劃設計的錯誤及遺漏、快速因應設計變更、協助執行都市 環境模擬，及提高規劃設計建築師與業主間溝通協調精準度及效率；BIM 於施工階段，可協助 執行碰撞檢查，減少錯誤、缺漏及重複施做，節省工料，提高各工種施工書圖一致性，提供各 工種較佳的協同合作平台，減少未預期變更設計，並縮減工程專案完成時間；BIM 於營運維護 階段，可提供巡檢可視化，提高檢索資訊效率，並有效降低營運維護成本。推動 BIM 技術協助 營建產業升級，已成為世界性發展趨勢。因社會住宅工程具有功能類似及設計易複製的特性， 更適合作為應用 BIM 技術的實際應用案例。 如前所說，推動 BIM 技術協助營建產業升級，已成為世界性發展趨勢，AI(人工智慧)、GIS(地 理資訊系統)、IoT(物聯網)、大數據、VR(虛擬實境)、AR(擴充實境)等資訊技術可以跨領域運用， 進一步推動此趨勢及提高效率。將 BIM 技術與 AI、GIS、IoT、大數據、VR、AR 等資訊技術 結合，可促進推動國內營建 AEC(建築、工程及營建)產業智慧化，更有效地規劃新的建築與相 關設施，以更低的成本建立及營運，及更有效地維護，另居住者可享受智慧化空間的舒適性及 便利性，進而完備相關數位經濟基礎環境，促進新型態商業模式發展。 內政部建築研究所於 2019 年 08 月 19 日舉辦「2019 建築資訊建模（BIM）新加坡經驗交 流國際研討會」，內政部花次長敬群於會中表示，近年來，國際間競相發展建築資訊建模（BIM） 技術，當作提升建築產業與國家經濟競爭力的關鍵，國內雖已推動 10 年，但缺乏平臺系統性發 展，即將面對未來 20 年臺灣建築大更新時代及智慧城市等，少不了 BIM 的助力。BIM 是一種 建築工程永續性運用的技術，透過電腦模擬真實工程，協助建築規劃設計，減少不必要的浪費， 提升建築品質效率。這項技術也是國內「亞洲‧矽谷」及循環經濟等 5+2 產業發展基礎，未來 可結合物聯網（IOT）、人工智慧（AI）以及地理資訊系統（GIS）等重要關鍵技術。 另外，內政部推動「社會住宅興辦計畫」，計畫於民國 113 年前完成 20 萬戶只租不賣社會 住宅，並辦理後續維運管理作業，承辦機關及承包商勢必面臨著極大壓力，倘能提供建築工程 一較佳的輔助技術或工具，將能提供助益。 此外，Eastman 教授於國際研討會中預估未來 BIM 將有四大應用趨勢，包含：「智慧化 BIM」、「流程管理與營建模擬」、「點雲測量技術」、及「建築預製產品化」。這些應用領域倘能 藉由 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT、大數據等技術跨領域應用，將能發揮極大加成應用效益。

2 本研究藉由研究各國 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工程全生命 週期策略及實際應用，研擬本國相關策略。

第 二 節 研 究 範 圍

本研究藉由研究各國 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工程全生命 週期策略及實際應用，研擬本國相關策略。

第 三 節 研 究 流 程

(一) 國內外 BIM 結合 AI、GIS、IoT 或大數據發展的策略與應用成果的資料蒐集 世界上許多國家於 BIM、AI、GIS、IoT 及大數據等技術領域的發展日新月異，近年 BIM 結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術發展，更獲致許多令人驚豔的成果。本計畫先蒐集 國內外 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工程全生命週期策略 及實際應用成果，作為研擬本國推動策略的參考資料。 (二) 專家訪談 依據所蒐集到的國內外 BIM 技術結合 AI、GIS、IoT 或大數據等技術應用於建築工程 全生命週期策略及實際應用成果，經過分析，彙整出相關議題後，訪談國內專家學者 意見。 (三) 綜合歸納 綜整以上資料蒐集及專家訪談結果，提出本國推動 BIM 結合 AI、IoT、GIS 或大數據 技術應用於建築工程全生命週期策略。

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第二章 定義

第 一 節 建 築 資 訊 建 模 (BIM)定 義

建築資訊模型（BIM）是電腦模型檔案，可以提取、交換或連結這些模型檔案以支援有關 已建資產的決策。 BIM 模型可供計劃、設計、施工、營運和維護建築物，以及各種物理基礎 設施（例如水、垃圾、電力、天然氣、通訊設施、道路、鐵路、橋樑、港口和隧道）相關的個 人、公司和政府機關使用。 自 1970 年代以來，BIM 的概念一直在發展中，但直到 2000 年代初才成為公認的術語。在 不同國家，標準的製定和 BIM 的採用以不同的速度發展。從 2007 年開始在英國製定的標準已 成為 2019 年 1 月發布的國際標準 ISO 19650 的基礎。 由於某些 BIM 軟體開發人員已在其軟體中創建了專有數據結構，因此由某一個供應商的應 用程序創建的數據和檔案可能無法在其他供應商解決方案中使用。為了實現應用程序之間的互 通性，已經開發了在不同軟體應用程序之間共享 BIM 數據的中立、非專有或開放標準。 長期以來，不良的軟體互通性一直被視為總體上阻礙效率，尤其是阻礙 BIM 應用的障礙。 2004 年 8 月，美國國家標準技術研究院（NIST）的一份報告保守地估計，由於企業高度未整合 的特性、持續採用紙張執行業務、缺乏標準化，及利害關係人之間採用的技術不一致等互通性 不足的原因，導致美國資本設施企業每年因此損失 158 億美元。

BIM 的早期標準是 CIMSteel 整合標準 CIS / 2，它是用於鋼結構工程訊息的產品模型和數據 交換格式。CIS / 2 可在鋼框架結構的設計和建造過程中實現無縫和整合的訊息交換。它是由利 茲大學和英國鋼結構研究所在 1990 年代後期開發的，加上喬治亞理工學院的投入，於 2000 年 被美國鋼結構研究所批准為鋼結構的資訊交換格式。

BIM 通常與 buildingSMART 開發的工業基礎類（IFC）和 aecXML（代表訊息的數據結構） 相關。自 2013 年以來，IFC 已獲得 ISO 的認可，並已成為官方國際標準 ISO16739。

開放式營建資訊交換標準（COBie）也與 BIM 相關。 COBie 由美國陸軍工程兵團的 Bill East 在 2007 年設計，有助於獲取和記錄設備清單、產品數據表、保養維修、備件清單和預防性維護 計劃。一旦完工後的建築開始營運，此訊息將用於支援營運、維護和資產管理。2011 年 12 月， 它被總部位於美國的美國國家建築科學研究院批准為國家建築訊息模型（NBIMS-US）標準的

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一部分。COBie 已合併到軟體中，並且可能採用多種形式，包括電子表格、IFC 和 ifcXML。 2013 年初，BuildingSMART 正在開發一種輕量級 XML 格式 COBieLite，該格式已於 2013 年 4 月開 始提供審核。2014 年 9 月，發布了關於 COBie 的業務守則，作為英國標準：BS 1192-4。 2019 年 1 月，ISO 發布了 ISO 19650 的前兩個部分，為基於英國製定的流程標準的建築訊 息建模提供了框架。英國 BS 和 PAS 1192 規範構成 ISO 19650 系列其他部分的基礎，其中有關 資產管理（第 3 部分）和安全管理（第 5 部分）的部分內容已於 2020 年發佈。 BIM 的使用超出了工程的規劃和設計階段，延伸到了整個建築生命週期。建築生命週期管 理的支援過程包括成本管理、建築管理、工程管理、設施營運，以及在綠色建築中的應用。 儘管預算拮据、人力有限、進度加快、資訊有限或相互矛盾，但建設過程中的參與者始終 面臨著交付成功工程的挑戰。諸如建築，結構和 MEP 設計之類的重要領域應協調良好，因為兩 件事不能在同一時間和地點進行。 BIM 還能夠幫助進行碰撞檢測，從而確定差異的確切位置。 BIM 概念設想在設施實際進行建造之前，先對其進行虛擬建造，以減少不確定性，提高安 全性，解決問題以及模擬和分析潛在影響。每個企業的分包商都可以在開始建構之前將關鍵資 訊輸入模型中，從而有機會在現場進行預製或預組裝。廢物可以在現場最小化，產品可以按時 交付，而不是在現場堆放。 BIM 除了可以輕鬆擷取材料的數量和共享屬性，可以隔離和定義工作範圍，還可以透過啟 用衝突檢查來防止錯誤，從而使電腦模型在視覺上向團隊突顯建築物的某些部分可能衝突碰撞 的地方。 有關建築物的動態訊息，例如來自建築物系統的傳感器測量值和控制信號，也可以併入 BIM 模型中，以支援建築物營運和維護的分析。 現有建置 BIM 模型智慧化的方式主要為應用下列 3 種工具，簡介如下：  支援導入 IFC 格式檔案的 BIM 建模工具 此類工具中較廣為人知者為 SketchUp 專業版。此類工具可匯出 IFC 格式檔案，操作方 式是將使用者欲模組化的 BIM 元件(element)於此類工具中製成物件(object)，並為這些 物件指定 IFC 類別。當使用者需使用這些模組化的 BIM 元件時，再以匯入 IFC 物件的 方式取得該元件及使用。但此類工具有 2 個缺點，第 1 個缺點是使用者仍需為欲模組 化的 BIM 元件建模，因此與直接在 BIM 工具中對其進行建模相比，實際上並沒有節 省太多時間；第 2 個缺點是一旦將生成的 IFC 元件導入 BIM 工具中就不能再輕易對其

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進行修改。

 支援導入 BIM 幾何模型的 BIM 建模工具

此類工具是將欲模組化的 BIM 幾何模型直接導入到 BIM 工具中，然後將幾何模型轉 換為 BIM 元件。此類工具中較廣為人知者為 Revit，它允許將幾何模型作為集結模型 (massing model)導入 Revit。 然後可以為導入的集結模型選定 BIM 元件類別，例如牆 或樓板等不同的 BIM 元件類別。但此類工具的缺點在於，許多 BIM 元件無法以這種 方式創建。 例如，此類工具可以導入實體表面上的開口(例如:門、窗戶等開口)，但不 能將此開口轉換為 Revit 元件。

 具備參數化建模功能的 BIM 建模工具

此類工具是使用現有的參數化建模功能，為欲模組化的 BIM 幾何模型定義和定制規 則，進而產出 BIM 幾何模型，較廣為人知者為 McNeel Grasshopper [1]，Bentley Generative-Components [2]，Autodesk Dynamo [3]和 Sidefx Houdini [4]。許多工作流和 插件已經開發來應用此類參數化建模功能生成 BIM 幾何模型。

第 二 節 人 工 智 慧 (AI)定 義

人工智慧是機器以類似於人類的方式學習，內部化新信息並利用其開發自己的智慧系統的 能力。人工智慧是一種跨學科技術，具有許多不同的分支，但是機器學習是當前影響最廣泛的 人工智慧領域。 術語「機器學習」是指機器將數據模式內部化並使用它進行獨立思考並提供自己的解決方 案的能力。機器接觸的數據越多，則在理解和提供見解方面就會越好。這是當前許多過程都依 賴人類能力的關鍵。人工智慧使我們能夠簡化這些流程，減少成本、時間及風險，並提高產出 的品質。 人工智慧包含許多技術，例如認知計算、機器學習、語言處理、神經網絡、數據分析、信 息檢索、基因和演進計算、知識發現、機器視覺、最新的流行語，及深度學習。所有這些技術 都有一個共同的線索：如何使用電腦模仿人類的才能，例如視覺、思維過程和推理。

6 人工智慧於一般教材中的定義領域是「智慧主體（intelligent agent）的研究與設計」[3]， 智慧主體指一個可以觀察周遭環境並作出行動以達致目標的系統[4]。約翰·麥卡錫於 1955 年的 定義是「製造智慧機器的科學與工程」。安德烈亞斯·卡普蘭（Andreas Kaplan）和麥可·海恩萊 因（Michael Haenlein）將人工智慧定義為「系統正確解釋外部資料，從這些資料中學習，並利 用這些知識透過靈活適應實現特定目標和任務的能力」。 人工智慧的研究是高度技術性和專業的，各分支領域都是深入且各不相通的，因而涉及範 圍極廣。人工智慧的研究可以分為幾個技術問題。其分支領域主要集中在解決具體問題，其中 之一是，如何使用各種不同的工具完成特定的應用程式。 AI 的核心問題包括建構能夠跟人類似甚至超卓的推理、知識、規劃、學習、交流、感知、 移物、使用工具和操控機械的能力等。人工智慧目前仍然是該領域的長遠目標。目前弱人工智 慧已經有初步成果，甚至在一些影像辨識、語言分析、棋類遊戲等等單方面的能力達到了超越 人類的水平，而且人工智慧的通用性代表著，能解決上述的問題的是一樣的 AI 程式，無須重新 開發演算法就可以直接使用現有的 AI 完成任務，與人類的處理能力相同，但達到具備思考能力 的統合強人工智慧還需要時間研究，比較流行的方法包括統計方法，計算智慧和傳統意義的 AI。目前有大量的工具應用了人工智慧，其中包括搜尋和數學最佳化、邏輯推演。而基於仿生 學、認知心理學，以及基於概率論和經濟學的演算法等等也在逐步探索當中。

第 三 節 地 理 資 訊 系 統 (GIS)定 義

地理資訊系統（Geographic Information System， GIS）是一門綜合性學科，結合地理學與 地圖學，已經廣泛的應用在不同的領域，是用於輸入、儲存、查詢、分析和顯示地理資料的電 腦系統，可以分為以下五部分：  人員，是 GIS 中最重要的組成部分。開發人員必須定義 GIS 中被執行的各種任務，開 發處理程式。熟練的操作人員通常可以克服 GIS 軟體功能的不足，但是相反的情況就 不成立。最好的軟體也無法彌補操作人員對 GIS 的一無所知所帶來的副作用。  資料，精確可用的資料可以影響到查詢和分析的結果。  硬體，硬體的效能影響到處理速度，使用是否方便及可能的輸出方式。

7  軟體，不僅包含 GIS 軟體，還包括各種資料庫、繪圖、統計、影像處理及其它程式。  過程，GIS 要求明確定義、一致的方法來生成正確的可驗證的結果。 GIS 屬於資訊系統的一類，不同在於它能運作和處理地理參照資料。地理參照資料描述地 球表面（包括大氣層和較淺的地表下空間）空間要素的位置和屬性，在 GIS 中的兩種地理資料 成分：空間資料，與空間要素幾何特性有關；屬性資料，提供空間要素的資訊。 一個地理資訊系統是一種具有資訊系統空間專業形式的資料管理系統。在嚴格的意義上， 這是一個具有集中、儲存、操作、和顯示地理參考資訊的電腦系統。例如，根據在資料庫中的 位置對資料進行辨識。整個 GIS 系統包括操作人員以及輸入系統的資料。 地理資訊系統技術能夠應用於科學調查、資源管理、財產管理、規劃發展、繪圖和路線規 劃。例如，一個 GIS 系統能使緊急計劃者比較容易計算出在自然災害的情況下的緊急反應時間， 或利用 GIS 系統來發現那些需要保護的濕地。 GIS 資料以數字資料的形式表現了現實世界的客觀物件（如:公路、土地利用、海拔）。現 實世界客觀物件可被劃分為兩個抽象概念：離散物件（如:房屋）和連續的物件領域（如:降雨量 或海拔）。這二種抽象體在 GIS 系統中儲存資料的主要二種方法為：柵格（網格）和向量。

隨著 ISO/TC211 之 19100 系列標準、開放式地理資訊系統協會（Open Geospatial Consortium, OGC）技術標準規範、開放介面標準及開源技術的帶動，空間地理資訊應用在全球快速發展， 資料流通及服務之基礎架構日趨完善及成熟，跨資料格式及軟體平臺的應用問題獲得解決，各 先進國家地理圖資管理或權責機關紛紛建置國家級空間地理圖資網站，提供多元圖資之瀏覽、 查詢及分析應用，如美國地質調查局（United States Geological Survey, USGS）國家地圖（The National Map, TNM）、日本國土交通省國土地理院「地理院地圖」。 全球在智慧城市發展的浪潮下，對於地理空間的應用層面已逐漸成為施政決策的依據，資 料的需求也逐漸由二維轉向三維，美國紐約及波士頓、加拿大多倫多及魁北克、英國劍橋、荷 蘭鹿特丹、芬蘭赫爾辛基、德國柏林、新加坡及香港等國家及城市，均已推動建立三維建物模 型，多數三維建物模型成果除可進行線上瀏覽及查詢（如美國紐約 https://cesiumjs.org/NewYork， 荷蘭鹿特丹 https://www.3drotterdam.nl）外，並以開放資料形式提供下載。 世 界 各 國 在 推 動 建 置 三 維 城 市 模 型 歷 程 中 ， 新 加 坡 2014 年 啟 動 之 虛 擬 新 加 坡 （VirtualSingapore, VS）計畫，投入金額為 7,300 萬新幣（約 16 億台幣），屬於短時間單位面積 投 入 經 費 規 模 較 高 之 計 畫 ， 推 動 執 行 更 是 由 新 加 坡 國 家 研 究 基 金 會 （ National Research

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Foundation, NRF）、新加坡總理辦公室室（Prime Minister＇s Office, Singapore）及新加坡土地管 理局（Singapore Land Authority ,SLA）等單位共同執行。此外，新加坡三維城市模型亦彙整來 自公部門與民間企業單位的各種大數據，未來不僅可加強公部門之間的協作與支援決策能力， 更有助於各項城市規劃設計及測試。

第 四 節 物 聯 網 (IoT)定 義

物聯網（Internet of Things，IoT），是網際網路、傳統電信網等的資訊承載體，讓所有能行 使獨立功能的普通物體實現互聯互通的網絡。物聯網一般為無線網，而由於每個人周圍的設備 可以達到一千至五千個，所以物聯網可能要包含 500 兆至一千兆個物體。在物聯網上，每個人 都可以應用電子標籤將真實的物體上網聯結，在物聯網上都可以查出它們的具體位置。通過物 聯網可以用中心計算機對機器設備、操作人員進行集中管理與控制，也可以對家庭設備、汽車 進行遙控，以及搜尋位置、防止物品被盜等，類似自動化操控系統，同時透過收集這些小事物 的數據，最後可以匯整成大數據，包含重新設計道路以減少車禍、都市更新、災害預測與犯罪 防治、流行病控制等社會的重大改變，實現物和物相聯。 物聯網將現實世界數位化，應用範圍十分廣泛。物聯網拉近分散的資訊，統整物與物的數 位資訊，物聯網的應用領域主要包括以下方面：運輸和物流領域、工業製造、健康醫療領域範 圍、智慧環境（家庭、辦公、工廠）領域、個人和社會領域等，具有十分廣闊的市場和應用前 景。 物聯網的實現需要給每個物體分配唯一的標識或地址。最早的可定址性想法是以 RFID 標 籤和電子產品唯一編碼來實現的。 下一代網際網路將使用 IPv6 協議，它擁有極大數量的地址資源，使用 IPv6 的程序能夠和 幾乎所有接入設備進行通信。這個系統將能夠識別任何一種物品。

GS1/EPCglobal EPC Information Services（EPCIS）是這些想法的一個綜合實踐。這個系統 被用來標識從航天、交通到消費電子領域的物品。

目前的研究趨勢是將自主控制和物聯網結合在一起成為 AIoT（人工智慧物聯網）。在未來， 物聯網可能是一個非決定性的、開放的網絡，具備智能的實體和虛擬物品能夠和環境交互連結 並以它們各自的目的自主運行。

9 物聯網的主要結構，大致區分為三個層次： 1.感知層(Sensor Level)：模擬人類的感知五官，用來蒐集既有環境的相關資料，例如聲、 光、溫度、壓力等，而使用的感知工具有：感測器(Sensor)、辨識器(Identifier)、影音監控(Video Surveillance)。其中，感測器又分為物理性、化學性及生物性，幾乎可囊括人類所有的看、聽、 聞、嗅及各種觸覺，甚至更精密的微生物酵素等的偵測；辨識器則主要用來記錄、傳遞、辨識 (Recognition)與鑑別(Verification)物品的身分證明，例如：RFID、QR Code 條碼等等；而影音監 控則主要是透過影像、聲音的擷取來偵測物件的身分與移動，例如：網路監視攝影機(IP Camera)、智慧音箱、人工智慧與語音辨識等。

2.網路層(Network Level)：(1)100 公尺內的近距通訊，包含藍芽、Wifi、4G、ZigBee 等，屬 於高功耗、距離短、成本高的傳輸技術。(2)遠距通訊，又分為 LoRa(Long Range)，為目前最受 產業支持的 LPWA，以及窄頻物聯網(Narrow Band-IOT)，相較 LoRa 速度更快，覆蓋範圍更大， 是未來被看好的產業標準。

3.分析層(Analysis Level)：主要運用 AI、Machine Learning、Pattern Recognition 等來分析判 讀多種回傳的大數據。

第 五 節 大 數 據 (Big data)定 義

大數據（Big data），指的是在傳統資料處理應用軟體不足以處理的大或複雜的資料集的術 語。 大數據也可以定義為來自各種來源的大量非結構化或結構化資料。從學術角度而言，大數 據的出現促成廣泛主題的新穎研究。這也導致各種大數據統計方法的發展。大數據並沒有統計 學的抽樣方法；它只是觀察和追蹤發生的事情。因此，大數據通常包含的資料大小超出傳統軟 體在可接受的時間內處理的能力。由於近期的技術進步，發佈新資料的便捷性以及全球大多數 政府對高透明度的要求，大數據分析在現代研究中越來越突出。 大數據幾乎無法使用大多數的資料庫管理系統處理，而必須使用「在數十、數百甚至數千 台伺服器上同時平行運行的軟體」（電腦叢集是其中一種常用方式）。大數據的定義取決於持有 資料組的機構之能力，以及其平常用來處理分析資料的軟體之能力。「對某些組織來說，第一次 面對數百 GB 的資料集可能讓他們需要重新思考資料管理的選項。對於其他組織來說，資料集

10 可能需要達到數十或數百 TB 才會對他們造成困擾。」 隨著大數據被越來越多的提及，有些人驚呼大數據時代已經到來了，2012 年紐約時報的一 篇專欄中寫到，「大數據」時代已經降臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基於資料和 分析而作出，而並非基於經驗和直覺。但是並不是所有人都對大數據感興趣，有些人甚至認為 這是商學院或諮詢公司用來譁眾取寵的時髦術語，看起來很新穎，但只是把傳統重新包裝，之 前在學術研究或者政策決策中也有大數據的支撐，大數據並不是一件新興事物。 大數據時代的來臨帶來無數的機遇，但是與此同時個人或機構的隱私權也極有可能受到衝 擊，大數據包含各種個人資訊資料，現有的隱私保護法律或政策無力解決這些新出現的問題。 有人提出，大數據時代，個人是否擁有「被遺忘權」，被遺忘權即是否有權利要求資料商不保留 自己的某些資訊，大數據時代資訊為某些網際網路巨頭所控制，但是資料商收集任何資料未必 都獲得用戶的許可，其對資料的控制權不具有合法性。2014 年 5 月 13 日歐盟法院就「被遺忘 權」一案作出裁定，判決 Google 應根據用戶請求刪除不完整的、無關緊要的、不相關的資料以 保證資料不出現在搜尋結果中。這說明在大數據時代，加強對用戶個人權利的尊重才是時勢所 趨的潮流。 麥肯錫全球研究院在其有關大數據的報告中估計，2009 年位置數據級別為 1 PB，並且每年 以 20％的速度增長，這不包括來自 RFID 傳感器的數據，也還不包括「暗數據」，即研究人員收 集並存放在私人檔案中的數據。 大數據具有五個 V 的特徵-Volume(體積)、Velocity(速度)、Variety(多樣性)、Veracity(真實性) 及 Value(價值)。「體積」特徵較易於理解，而「速度」、「多樣性」、「準確性」及「價值」等特 徵則在於強調我們能夠獲取快速移動的數據並將其通過分析轉換為有意義的數據的能力。 大數據的應用範例包括科學、RFID、感測裝置網路、天文學、大氣學、交通運輸、基因組 學、生物學、大社會資料分析、網際網路檔案處理、製作網際網路搜尋引擎索引、通信紀錄明 細、軍事偵查、金融大數據，醫療大數據，社群網路、通勤時間預測、醫療記錄、相片圖像和 影像封存、大規模的電子商務等。

第 六 節 人 工 智 慧 (AI)輔 助 BIM 定 義

BIM 軟體公司已經開始使用人工智慧來提高其程序的效率和潛力。 BIM 軟體現在可以使

11 用機器學習來學習數據並檢測模式，並據此就如何自動化和改善模型建構過程做出獨立決策。 BIM 軟體會收集大量數據，人工智慧將這些數據用於探索建設工程各個方面的可能性，並 以比人腦更快的速度找到最佳解決方案。這不僅使過程更快，而且降低了人為錯誤的風險，從 而可以提高現場安全性。 在未來的十年中，我們可能會在企業中看到更多的 AI 輔助 BIM。人工智慧現在有能力將 BIM 推向新的高度，從而協助企業取得更大的進步。 生產率一直是建築業的一個問題，因此，該行業的發展速度比任何其他行業都要慢得多， 人工智慧似乎可以協助解決建築業過去遇到的障礙。 借助 AI 輔助的 BIM 可以將 BIM 提升到一個新的水平，在現場事件甚至還沒有發生之前就 進行預測。通過機器學習，BIM 軟體現在能夠僅從圖像中分析建築工程並識別風險，例如高空、 滑倒、絆倒和有跌落危險的工人。 人工智慧使用戶可以將設計標準或一組「規則」輸入系統，以便機器可以根據您的需求創 建最可行的輸出。就 BIM 而言，它可用於創建場地足跡、平面圖設計等。這些計劃也相互鏈接 在一起，這意味著，例如，如果某處佔地面積遭到改變，則具備人工智慧的機器將知道在設計 的所有區域進行必要的調整，以確保整個工程的最高準確性。。 具備 AI 的系統總是從過去和正在進行的工程中學習，這意味著他們幾乎可以每天進行更 新，並儘快向建築工人提供最有效的訊息，這將有助於該行業的發展，並有助於更快地找到新 的設計解決方案。

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第三章 國際間技術應用發展策略及現況

第 一 節 英 國

National BIM Report 2019 - Bim Drivers

NBS(National Building Specification)是英國的建築規範系統，建築師及其他建築 專業人士使用該系統來解釋建築工程的材料、標準及技術。

NBS 2019 年報告書(National BIM Report 2019 - Bim Drivers)提及 AI 的重點之一 （特別是有關於「機器學習」元素）是知道何時有足夠的數據來訓練模型，並認為 這部分已經實現了。該報告書認為雖然英國的 AI 產業還未完全成熟，但肯定會持續 會持續成長，並認為須從數據開放著手，且實現這一目標的關鍵驅動因素可能是：

‧英國 BIM 第 2 級(BIM Level 2)要求標準及最新的 ISO。 ‧國家數位雙生(National Digital Twin)。

‧智能建築規範和採購。

‧採用 IFC 數據模型和文件格式規範。 ‧雲處理。

‧使用分析和商業智能工具成為主流。 ‧關於 3D 電腦影像的開發流程。

英國 BIM 聯盟 (UK BIM Alliance)

英國於 2011 年 5 月發布的政府建設策略指出「到 2016 年，政府將要求所有工 程、資產訊息、文件資料檔案及數位檔案均必須與 3D BIM 完全的協同合作」。自 2016 年 4 月起，這是對中央公共工程採購的第 2 級 BIM 的最低要求。

在 2016 年的最後期限，特別成立了 BIM 工作組(BIM Task Group)，以利匯集來 自業界、政府、研究機構及學術界的專長，強化公共部門的 BIM 能力，及提供業 界需求的訊息，以滿足政府第 2 級 BIM 的需求。

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英國 BIM 聯盟(UK BIM Alliance)是一個建築行業的聯盟，設置的目的在於反映 第 2 級 BIM 的挑戰，並繼續執行 BIM 工作組的工作。英國 BIM 聯盟是在 2016 年 ICE BIM 會議和數位營建週(Digital Construction Week)活動期間正式啟動。

英國 BIM 聯盟將為建築環境公司提供一個共同和明確的參考點，以供他們了解 如何使用 BIM。它正式展開前的活動涉及 50 多個組織間的協作、共通的消息傳遞 及理解。 在 2017 年 buildingSMART 峰會上，英國 BIM 聯盟宣布將於 2017 年底與 buildingSMART UKI 合併，以利雙方合作共同往建築產業資訊化的目標邁進，提供 現在及未來建築產業的需求。 GOING DIGITAL 指南 英國 BIM 聯盟為了協助建築業、營建業及建築物業主使用 BIM 及相關技術， 編製了 GOING DIGITAL 這份指南。指南中提到 BIM 具有 IoT(物聯網)、Big Data(大 數據)及 AI(人工智慧)的相關潛力，使已建立的資產更具生產力。並表示結構正確的 數據訊息可以被機器和人讀取。因此可以自動檢查其準確性和完整性。數據的共享 為團隊每個人提供了單一的真實資料來源，並且在整個生命週期中形成了連續性的 「金線」(golden thread) （圖 3-1）。BIM 除了可以大大減少施工過程的風險外，還 可以將數據訊息可視化，從而使業主在對提案做出決定前可以清晰地了解提案的 3D 想法。與傳統方式相比，BIM 可以提供更多的選擇，並且可以事先模擬建築物性能 以佐證可符合預期目標。另外 BIM 可以輔助研究施工成本和施工順序，優化潛在的 資源使用效率，提供更好的健康和安全管理，並進行電腦上的施工演練。BIM 結合 具備感應功能的數位控制器，可使有形資產擁有「數位雙生」(digital twin) 的虛擬 複製品，再加上人工智慧，可以預先判斷設施是否有任何零件需要進行更新或調整， 以確保設施可持續提供業主及居住者所需及預期的運作功能。 智慧建築技術的出現為數位資產訊息管理提供了強而有力的支援。現在，廉價 的感應器和控制器可以報告所有系統的狀態以及所有空間的使用情況，因此設施利 用率和效率可能會發生跳躍式變化。工作場所管理系統可以根據員工的日常需求為 他們分配空間，從而最大限度地增加建築物可以負荷的人數，並避免為未使用的空 間提供服務。也可以預先感測到即將產生的系統問題，從而可以進行事先的維護， 避免故障並延長設備壽命。智慧技術涵蓋了 BIM，但它不能替代 BIM。一合適的通 用數據環境（圖 3-2）可以支援及整合所有來源的訊息流，並為建築物所有者和居住 者提供強大的支援，以優化設施的性能以及為其居住者帶來舒適感。BIM 可作為獲 取所有其他系統和空間訊息的路徑。一旦將人工智慧加入到智慧系統中分析，建築 物便會變得具有認知能力，能夠學習，並在很大程度上實現建築物的營運自動化。

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圖 3-1 BIM 支援建築全生命周期

(資料來源：https://techwireasia.com/2020/02/going-digital-yields-great-results-for -construction-companies-in-singapore/)

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圖 3-2 一合適的通用數據環境可以支援及整合所有來源的訊息流 (資料來源：https://techwireasia.com/2020/02/going-digital-yields-great-results-for

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應用現況

奧雅納（Arup，Arup Group Limited）是一家全球性企業，總部位於英國倫敦， 在 34 個國家和地區設立了 89 多家分支機構，擁有逾 14,000 名規劃、設計、工程和 諮詢專業人員，提供設計、工程等建築環境相關領域的咨詢服務，在超過 160 個國 家運營著不同的工程。

奧雅納結合建築領域專長及數位資訊技術，開發了 AI 智慧建築控制平臺 Neuron。Neuron 為一雲端中央控制平臺，結合 BIM（建築數位建模）、5G、IoT（物 聯網）、雲端、人工智慧及 Big Data Analysis（大數據分析）等技術，應用於建築全 生命週期，可以連接不同建築系統(例如: 物業管理系統)和設備生成的各類資料來源 完全整合在一起。憑藉 AI 計算能力和機器學習，Neuron 可以分析建築維運的海量 歷史資料，創建的數位模型可自動計算各類建築維運的有效參數，及自行主動發現 使用趨勢，並用於建築性能管理和改善、能源監控和優化、檢測故障並進行預測性 維護，實現建築運營的最優化，而不僅是提供即時監控和警報，被動等待建築管理 者進一步解決問題。Neuron 不僅有助於建築節能減排，還以空間使用者的健康為 本，優化室內環境。BIM 技術也被應用於改善建築系統參數的即時監控功能，通過 捕捉動態環境變化，及時回應異常值觸發狀況，從而降低能耗、提升風險預警能力。 Neuron 已成功於香港建置首座人工智慧及數位驅動建築(圖 3-3)，這是太古地產 新開發的一座三 A 級 48 層商業辦公大樓。該大樓應用 BIM 技術改善建築系統參數 的即時監控功能(圖 3-4)，並透過捕捉動態環境變化，及時回應異常值觸發狀況，從 而降低能耗、提升風險預警能力，讓建築管理者透過互動回應控制台操作統計、識 別特定參數，讓建築性能呈現更加整合化和透明化。

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圖 3-3 Neuron 已成功於香港建置首座人工智慧及數位驅動建築

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第 二 節 新 加 坡

BIM 使用現況

據估計，新加坡採用 BIM 的比例為 65％，且大多數 AEC 產業採用 AutoDesk 的 BIM 軟體。新加坡建設局(BCA,Building and Construction Authority)對 AEC 產業採 用 BIM 的策略是基於由上而下的理念。根據新加坡大學的 Evelyn Teo 博士所說，在 新加坡實施和採用 BIM 的背後推動力是強大的經濟激勵和教育，且該技術已經成熟 並且可以使用，真正面臨的挑戰是文化、技術的採用，及組織人性化方面。 2010 年，新加坡建設局推出了 BIM 路線圖，旨在提高 AEC 產業中各相關利益者的生產 率和整合程度，目標是到 2015 年時，80％的 AEC 產業都使用 BIM。新加坡目前正 關注於開放 BIM，儘管進展緩慢，但支持者認為開放非專有的 BIM 軟體是解決互通 性問題的唯一方法。 BIM+人工智慧技術 早在 1982 年，新加坡就已提出應用人工智慧的計畫檢查系統構想。1995 年， 新加坡國家發展部(Ministry of National Development)以新加坡建設局為執行機構，發 起了 CORENET（Construction and Real Estate Network）。在 2002 年，新加坡對 CORENET 進行升級，並用 3D IFC 數位模型取代 2D BP (Back propagation neural network)專家系統。另外，也為 CORENET 的 ePlanCheck 工程開發 IFC 檢視器- FORNAX。FORNAX 可自動檢查電子設計圖是否符合建築和土地法規，並製作報 告。FORNAX 擴展了 IFC 模型應用範圍，並增建了智慧檢查法規功能。 CORENET 當 前 提 供 三 種 服 務 ： 電 子 提 交 (e-Submission) 、 電 子 計 畫 檢 查 (e-PlanCheck)和電子訊息(e-Info)。 電子提交(e-Submission) 電子提交系統自 2002 年初就已經開始提供服務，該系統涉及八個負責建築和房 地產行業的政府部門中的 16 個監管機構，它促進了各個監管機構之間的協同合作。 透過允許業界專業人員藉由 Internet 提交和查看計畫申請進度，電子提交系統可以 作為一個單一政府櫃檯，每天 24 小時不間斷地提供服務。藉此，業界專業人士無需 對建築計畫進行拷貝列印，也無需親自到送審機關了解申請進度。另外，由於所有 關係人都可以在線上查看計畫申請程序的狀態和進度，因此透明度也得到了改善。 作為工程的一部分，電子提交系統簡化了政府流程，並提高效率和客戶方便度。電 子提交系統可實現提交邏輯處理和規則驗證，並賦予人工智慧和安全傳輸能力。 在新加坡，透過電子提交系統提交建築計劃申請是強制性的，且現在執行率已 幾乎達到 100％。電子提交系統擁有 2,500 多家公司的客戶群，被建築師、工程師、 測量師、水管工、電工和其他專業人員廣泛使用。在業界調查中，有 89％的受訪者

19 表示，他們在計畫列印、運輸/派遣服務以及提高員工生產率方面節省了成本和時間。 電子計畫檢查(e-PlanCheck) e-PlanCheck 計畫是 CORENET 最具企圖心的部分，該過程允許電子化自動檢查 新建築物的設計是否符合建築設計規範，而非依賴紙張的手動檢查。該計畫涉及五 個政府部門中的八個監管部門，將從建築工程和建築服務開始分階段進行。為了使 系統能夠成功執行檢查，提交計畫的人員需要使用經過認證能夠生成系統期望的 IFC 2x2 模型數據的 CAD 軟體。英國顧問公司 AEC3 向新加坡政府提供了模型開發 援助。新加坡建設局的 Tan Kee Wee 博士和 Cheng Tai Fatt 博士認為，開發自動建築 規則檢查平台將獲得所需投資的十倍的回報。 電子訊息(e-Info) e-Info 系統自 2002 年開始啟用，它提供了一個全面的中央存儲庫，用於存儲新 加坡與建築及營建相關的訊息，並透過 Internet 上的單個一入口網以單一格式顯示。 e-Info 這整合的的訊息管道提供了一快速簡便的參考資料來源，從而免除了業界專 業人員維護及拷貝參考資料的需求。該系統也可以寄送電子郵件提醒用戶入口網站 上新的或更新的訊息。e-Info 在七個政府部門的 13 個監管組織的支援下，提供有關 法規、規則、準則、標準、產品目錄、承包商績效和新加坡標準的訊息。透過利用 XML 技術，e-Info 以機器可解讀的格式儲存和描述訊息，這些訊息可以被不同的 IT 應用程序輕鬆處理和理解。e-Info 除了允許無縫通訊外，還可以讓不同的網路電子 商務應用。在早期的開發過程中，CORENET（BP 專家系統）遇到了有關缺少根據 新加坡資訊格式定制的 3D CAD，以及隨之而來的維持根據新加坡資訊格式定制的 3D CAD 所需的高成本問題。後來，新加坡建設局決定後續的開發都必須依據 IFC 標準。 在新加坡，e-Info 電子資訊系統的採用也很普遍，擁有超過 12,000 名行業專業 人士的用戶參與，導致參與的監管部門逐步淘汰通知函和信函的印刷紙本。 業界發展現況 缺乏人才、不利的市場條件、技術解決方案的成本、有限的資源，以及對傳統 工作流程的執著阻礙了傳統建築業界的發展，但是資訊化正在迅速改變此一現象。 根據麥肯錫(McKinsey)最近的一份報告，建築業界內的轉型通常是困難的，它 建議熱衷於資訊化的公司專注於促進營造協同合作的工作環境，並試藉著標竿案例 以支援協同合作的變革成功，而這也正是新加坡的建築公司正在做的事情。 不斷的努力轉型和資訊解決方案的迅速採用，使新加坡的建築公司看到了逐步 增長的趨勢，這些資訊解決方案包括人工智慧（AI），虛擬實境（VR），3D 技術和

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數位平台。這些公司後來透露藉由不斷的努力轉型和資訊解決方案的迅速採用，他 們已成功削減成本，提高安全性，提高生產率，創造更好的工作，並提高營運效率。

例如，Pan-United Corporation Ltd 的執行長 May Ng 闡述說，該公司已在 2014 年加大了開發自己的 AI 資訊平台的力度，如今其成本效率和生產率提高了 45％。 該 AI 資訊平台解決方案負責接管客戶的訂單，監督卡車車隊管理，自動化後端流 程，以及管理物流和混凝土公司供應鏈中的其他流程。May Ng 表示 AI 資訊平台解 決方案使我們可以省去人工工作，提高員工的技能，從而促進他們的職業發展。此 外，該技術還使 Pan-United 能夠提高訊息的透明度和及時性，從而在員工及其服務 提供商之間形成更加緊密的團隊合作。 轉型過程中最主要的一種特殊策略是應用多種技術解決方案，以整合所有施工 過程，此策略通常稱為整合數位交付（IDD, Integrated Digital Delivery）。IDD 通常 會促進使用智慧解決方案、高階資訊通訊系統，和建築資訊建模（BIM）。例如，BHCC Construction 是 BIM 的忠實用戶，這使得該公司在施工階段所花費的時間減少了 25 ％。另外，BIM 能夠為工程合作夥伴提供即時的資訊更新（包括預製組件的狀態追 踪），這功能使公司節省了資源。現在，借助 VR 的協作系統，該公司計劃將設計階 段所花費的時間進一步減少 30％。此外，該公司計劃透過數位化和簡化現場安全記 錄管理流程，將時間減少 25％。

新加坡建設局（BCA）於 2017 年推出建築業轉型圖(Construction Industry Transformation Map)，現已證明是鼓勵建築業界採用數位解決方案，並做運營方式轉 型的有效驅動力，目前新加坡建築業界在數位化的努力方向基本上與建築業轉型圖 保持一致。展望未來，BCA 持續推動建築公司擁有 IDD 能力，希望透過這些標竿建 築公司的快速進步激勵鄰近地區的其他公司有效地數位化。

第 三 節 挪 威

BIM 使用現況 在相對較短的時間內，挪威 AEC 產業採用 BIM 已經取得了很大進展。目前， BIM 已在大多數大型建築工程中廣泛使用。特別是公共工程業主都有這意識，並要 求建築師、工程師和承包商使用 BIM，建築師和工程師比承包商和設施管理（FM） 專業人員更廣泛地採用 BIM。此外，在 BIM 使用上，建築施工部門似乎比基礎設施 部門更為成熟，後者在很大程度上用於專有的解決方案。除了傳統的設計任務，BIM 還被用於碰撞控制、能量分析，及成本分析的數量計算。 ByggSøk 及 ByggNett ByggSøk 是挪威建築應用處理中的雲端平台解決方案，用於驗證特定類型的申

21 請表填寫，技術規範是由挪威建築局內部製定，第一版於 2003 年 7 月 1 日發布，當 前版本（版本 3.2）於 2013 年 1 月 7 日發布，開發歷時三年，耗資約 200 萬歐元。 使用 ByggSøk，申請者可以填寫申請表單，並透過網路發送。ByggSøk 的結構具有 三層：資料庫、伺服器應用和使用者界面，資料庫是使用 SQL 程式語言開發，而資 訊交換則是使用 XML 格式完成的。另外，他們計劃開發一種更複雜的解決方案， 稱為“ ByggNett＂。ByggNett 是使整個建築相關行業數位化的新策略。ByggSøk 的進一步開發以及用於處理建築許可證申請的擴展服務將是新 ByggNett 戰略的重 要組成部分。挪威雲端平台解決方案的服務級別和複雜性開發順序如圖 3-5 所示。 圖 3-5：挪威雲端平台解決方案的服務級別和複雜性開發順序 ByggNett 策略的總體願景是為建築工程全生命週期提供簡單、有效和可預測的 服務。該策略表明將開發用於處理建築申請程序的完全整合解決方案，這包括為處 理申請的地方公共建築管理局提供服務，以及為專業或私人提交建築許可申請的申 請人提供服務。 ByggNett 戰略中的工作工程和措施基於三個基本準則：  用戶導向  自己動手的服務  合作 該戰略將確保不同計劃之間的最佳關係，並在短期和長期內實現其目標。該戰

22 略描述了五個優先發展的領域：  與業界和其他主管機關的關係  支援數位化的程序和方法  能力  適用於數位化的法規  用於申請及註冊的資訊存儲、處理、共享和表達的服務和工具 實施此策略具有挑戰性，因為它會影響許多使用者。由於這種複雜性，該策略 的導入將先應用在一系列小型工程上，而不是應用在一個大型工程或一個綜合軟體 解決方案上。 挪威建築管理局的一項國際調查指出自動評估系統具備以下好處：  所有地方當局對資訊的平等要求  對相同類型工程的資訊進行平等評估  數位訊息可供作其他目的重複利用  在正式提交之前先對申請進行預檢查的解決方案  支援設計規則 挪威建築管理局進行的一項調查顯示採用和實施 BIM 的四個最重要的驅動因 素和障礙，詳如表 3-1。 表 3-1 挪威建築管理局進行的一項挪威調查顯示了採用和實施 BIM 的四個最重 要的障礙和驅動因素

推動 BIM 驅動因素

推動 BIM 障礙

公共工程業主的要求 保守文化 建築管理局的要求 產業零散不集中 有效率及快速的設計程序 缺乏競爭 工作滿意度和招聘 目前的契約標準

23 圖 3-6 挪威的建築許可申請流程 圖 3-6 說明挪威的建築許可申請流程，ByggSøk 的建築許可申請提交方式可以 為：  紙本列印後，透過普通郵件手動發送到當地建築管理局，這方式允許提供 紙本圖和其他紙本文件。  通過網路傳輸文件電子檔。申請表除了提供 XML 格式之外，還提供 PDF 格式。補充文件和圖紙必須以 PDF 格式檔案隨附，另也有提供一個透過郵 件提交其他文件檔/圖檔的選項。 圖 3-7 挪威 2005 – 2012 間使用 ByggSøk 作為申請工具的案件分布情況 圖 3-7 說明了使用 ByggSøk 作為申請工具的案件雖有增加，但是，申請的百分

24 比並沒有增加。挪威建築管理局提出了兩種觀點作為可能的解釋：  申請人：申請人必須將來自許多來源的大量文件數位化。 ByggSøk 僅可用 於確保申請人有填寫所有相關表格，但對於 100％數位化應用程序，申請 人沒有任何額外的好處（例如：減少費用，縮短處理時間）。 ByggSøk 被 當作高級的「應用程序編寫器」使用，可以對表單中所有欄位是否都有填 寫資料進行驗證，但無法驗證填寫內容是否正確。  地方建築管理機關：當申請人以 XML 格式輸入申請資訊和使用電子檔附 件，地方建築管理機關缺乏以數位化方式處理申請程序的系統，僅能將接 收到的申請列印出來並手動處理。

第 四 節 日 本

政府政策 日本國土交通省於於令和 2 年(2020 年)2 月 17 日舉行的第４回建築 BIM 環境整 備部會中，提出最新版的 BIM 標準工作流程及其使用指南草案，草案中總結了 BIM 在建築工程全生命週期中每個階段中單獨使用的優點，而且可以在各階段間正確地 傳遞數位訊息，並預計隨著 BIM 在建築工程全生命週期中被使用，並且透過與 AI 和 IoT 的協調合作， BIM 的使用效果將變得更大。 其中，擴大建築物作為社會資產的價值部分，BIM 可提供下列具體效益：  實現適當，實時的資產評估和資產管理　  通過與傳感器等協作來擴展建築物的服務  利用大數據和人工智慧從建築物開始創建新產業  通過與基礎架構平台融合來實現最佳風險管理

25 圖 3-8 利用建築 BIM 打造未來願景 (資料來源：日本國土交通省於於令和元年 9 月建築 BIM 推進會議簡報) 日本國土交通省於於令和元年(2019 年)9 月舉行的建築 BIM 推進會議中，提出 建築 BIM 的未來願景(圖 3-8)和流程圖，並以闡明 BIM 可提供下列 3 大類效益：  實現高品質，高精度的建築生產和維護  實現高效的生命週期  擴大建築物作為社會資產的價值 其中「實現高品質，高精度的建築生產和維護」涉及 BIM 與 AI / IoT 的協同合 作的部分包含下列願景(圖 3-9、3-10):  基於各種模擬和成本管理的平穩決策  模擬與 AI 相結合  使用 AI 進行高階施工預測  AI 的預測  消除建築生產和維護過程中的不一致  包括製造商在內的統一管理

26  物聯網的自動管理和反饋  人工智慧的檢查和檢查支援  實現無紙保養書  AI 維修預測  通過 AI 價值預測進行資產管理  恐怖主義行動預測/警告  為每個人實現最佳環境 圖 3-9 建築 BIM「實現高品質，高精度的建築生產和維護」的未來願景和流程 圖(1/2) (資料來源：日本國土交通省於於令和元年 9 月建築 BIM 推進會議簡報)

27 圖 3-10 建築 BIM「實現高品質，高精度的建築生產和維護」的未來願景和流程 圖(2/2) (資料來源：日本國土交通省於於令和元年 9 月建築 BIM 推進會議簡報) 「實現高效的生命週期」涉及 BIM 與 AI / IoT 的協同合作的部分包含下列願景 (圖 3-11、3-12):  基於各種模擬和成本管理的平穩決策  模擬與 AI 相結合  AI 的預測  AI 優化收益等  消除建築生產和維護過程中的不一致  人工智慧戰略製造  通過 AI 獲得最佳維修計劃支持  使用 AI 的最佳計劃支持  基於 AI 的設計支持可滿足您的需求  借助 AI 進行最佳施工計劃  自動構建（機器人，3D 打印機等）  實現無紙保養書  實現全自動清洗  實現全自動的日常檢查  通過 AI 進行預防性維護

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圖 3-11 建築 BIM「實現高效的生命週期」的未來願景和流程圖(1/2) (資料來源：日本國土交通省於於令和元年 9 月建築 BIM 推進會議簡報)

圖 3-12 建築 BIM「實現高效的生命週期」的未來願景和流程圖(2/2) (資料來源：日本國土交通省於於令和元年 9 月建築 BIM 推進會議簡報)

29 「擴大建築物作為社會資產的價值」涉及 BIM 與 AI / IoT 的協同合作的部分包 含下列願景(圖 3-13):  用 AI 進行資產價值預測  通過 AI 價值預測進行資產管理  基於精確預測的共識建立支持  人工智慧的未來預測  AI 優化的買家選擇  基於 AI 的先進防災大樓  通過 AI 進行預防性維護  建築物利用信息的商業化  通過 AI 優化人員流動和物流  數位雙生審判  數位雙生形成 圖 3-13 建築 BIM「擴大建築物作為社會資產的價值」的未來願景和流程圖 (資料來源：日本國土交通省於於令和元年 9 月建築 BIM 推進會議簡報)

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另外，日本考慮建築確認的數位化方法，使用 AI 進行更有效的建築確認以及使用 IoT 設備進行更高效的中間檢查/完工檢查。除了與 BIM，AI 和 IoT 設備配合使用外， 還計畫建立諸如應用於信息基礎架構和數據存儲的方法，以便 BIM 資訊本身可用作 社會資產。

業界發展現況 1

建築業導入資訊與通信科技（Information and Communication Technology，ICT） 導入建築業的速度中比導入製造業慢，但是隨著 BIM 的出現，情況將發生變化。ICT 行業在建築行業中正在發展，交通運輸部也在做出諸如 i-construction 之類的努力以 提高生產率。 ICT 於 1980 年代引入建築行業。在汽車和機械製造業中使用的 3D CAD（計算 機輔助設計）被引入建築業，儘管導入了利用計算機進行設計的 CAD，但是對於像 是大規模生產的建築業，並不需要 CAD。因此，CAD 的導入並不容易。 由於 1990 年代中期出現的 32 位元 Windows 操作系統使使用成本降低，及圖形 處理技術的改進，迅速加快了 ICT 在建築業中的使用。

近年來，BIM 已迅速普及。 CAD 是一種數位圖形，可替代手繪圖形，而 BIM 則透過組合對象（例如牆、門和房間）元件來創建圖形。基本上，從手繪圖形時代 到 CAD 的導入，繪圖都是基於線條構造的，因此可以說 BIM 的出現產生了重大的 轉變。 BIM 傳播的背景是傳統的手繪圖形方法無法符合當前的速度。傳統的設計方法 會導致瓶頸，例如訊息丟失和傳輸錯誤。另外，提高生產率是必不可少的。即使像 建築業那樣難以大量生產，也期望能夠有效地新建建築物。 日本的獨特問題之一是人力資源短缺問題。像醫生和律師一樣，建築師也需要 資格和專業知識。由於建築業是一個不容易就業的行業，因此由於日本目前的情況， 人力資源短缺將對建築業產生重大損害。AI 和機器人會改變人們在所有行業中的職 責，這對建築業也不例外。可以說，在 BIM 中引入 ICT 是建築業引入 AI 的良好管 道。 從基礎設計，詳細設計到設施，BIM 可以一次處理。特別是，對於實際施工， 需要多種模型，例如建築模型，結構模型和設備模型，並且 BIM 可以以彙整方式處 理這些模型，提高工作效率。 引入 AI 不僅可以協助創建設計模型，而且可以提高以執行流程的效率。我們不 能完全讓 AI 完成所有工作。如果只需要完成一個結構設計，那麼 AI 效能可能會讓 人滿意。然而，即使在當今需要快速執行件築供程的情況下，也不能大量興建建築 物，因為這不僅涉及設計，而且還須整合城市景觀和諸如思想的複雜元素。沒有任

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何工程是採用相同的藍圖或規格。 AI 的當前狀態仍不適用於複雜的工作，但並不 意味著它將立即承擔所有施工工作。相反地，人工智慧似乎改變了建築工作的品質。

 提出施工計劃的 AI（鹿島縣）

鹿島在 2016 年向所有建築工地引入了名為 ArchiCAD 的 BIM。基於 BIM 創建 的 3D 畫面，可以對建築、結構和設備進行整合，三菱綜合研究所正在開發可以將 AI 與此 BIM 系統連結的系統，據說有可能透過機器學習為用於佈置起重機的臨時 設計圖和過程訊息進行優化。 例如，AI 可提出施工計劃的建議。 AI 提出了基於 3D 建模技術的多個施工計 劃，該計劃具有有關建築物的各種訊息。據說透過機器學習對大約 400 個建築工地 進行分析，現場經理便能根據 AI 提出的多種施工計劃選擇最佳方案。創建施工計劃 通常需要一周的時間，但是使用 AI 只需幾分鐘。  優化工程機械工作的 AI（鹿島） 鹿島將在設計和實際施工中引入 AI。作為開發用於建築機械的自動構建系統 “ A4CSEL＂的一部分，他們在神奈川縣小田原市建立了一個實驗所，以驗證各種 開發技術。目的是透過自動操作推土機、自卸車等無人控管機械來提高施工和操作 控制的準確性。此外，人工智慧將用於優化工程機械的工作程序。 由於推土機必須以複雜的方式佈置，因此推土機對於每個技術人員而言都是不 同的，並且很難建模。他們記錄了熟練技術人員的操作，並分析了工程機械自動化 的模式。該模擬器由 AI 操作，並通過強化學習獲得最佳解決方案。 鹿島說，它將使推土機的鋪設自動化並提高其效率。  用於設施管理的 AI（Nippon Design） 設施管理（FM）於 1970 年代出現於美國，旨在透過為辦公大樓提供舒適的工 作環境來提高員工的生產率。具體地方式包括實行視頻管理、房間進入/退出管理， 及能量管理等。

建築設計公司 Nippon Architects 在 2014 年與 Autodesk 簽署了合作夥伴關係， 後者開發和銷售 CAD 軟體，並推出了 BIM 軟體 Revit。 BIM 用於確定建築形式、 性能和規格。有關性能和規格的訊息在建築物的生命週期中得到利用，例如維護和 維修。通常，當建築物的設計和建造完成時，建築物的生命週期便轉移到建築物的 維護和翻新。 Nippon Design 的嘗試是在設計階段鏈接數據，以將其用於建築物的 維護和修理。