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《GB/T36456.1-2018面向工程领域的共享信息模型第1部分：领域信息模型框架》专题研究报告

目录工程信息“孤岛”破壁密钥何在?标准框架如何筑牢数据共享根基【专家视角】从概念到落地:标准如何定义领域信息模型的“基因序列”?构成要素全解析信息安全与共享如何兼得?标准划定工程数据流转的“安全红线”标准落地的“最后一公里”在哪?实施流程与验证方法深度拆解工程全生命周期管理中,标准如何实现信息模型的“无缝衔接”?重点场景应用数字孪生浪潮下,工程信息模型为何要以本标准为“导航系统”?深度剖析核心价值跨专业协同的痛点如何破解?标准中的模型构建规范是关键【热点应用解读】未来五年工程数字化转型:标准如何支撑模型的扩展与互操作?前瞻性分析与国际主流模型框架相比,本标准的独特优势是什么?专家视角下的差异化分析标准修订与完善的方向在哪?结合行业新需求的优化建议【前沿探讨、工程信息“孤岛”破壁密钥何在？标准框架如何筑牢数据共享根基【专家视角】

工程领域信息共享的现实困境：“数据烟囱”为何难以拆除当前工程领域，设计、施工、运维等阶段数据分散于不同系统，格式异构、语义冲突突出。如建筑工程中，设计院的CAD图纸与施工方的进度管理系统数据无法直接交互，导致重复录入、信息滞后，仅某省级重点工程因数据不共享就增加15%管理成本，标准出台前缺乏统一“语言”是核心症结。12

（二）标准框架的核心使命：构建工程信息共享的“通用协议”本标准第1部分明确领域信息模型框架的核心目标，即建立跨阶段、跨专业的信息交互规范。通过定义统一的数据元、语义规则和模型结构，让不同参与方系统“互联互通”，就像为各类工程软件配备“通用接口”，从根源上破解信息孤岛问题，这是标准的基础性价值所在。

（三）框架构建的底层逻辑：以“共享需求”为导向的设计思路标准框架设计并非凭空构建，而是基于工程全生命周期各环节的实际需求。从前期规划的基础数据，到施工阶段的进度、质量数据，再到运维阶段的设备数据，框架均明确了数据采集、存储和传递要求，确保模型能精准覆盖各场景，实现“数据按需流动”。

、数字孪生浪潮下，工程信息模型为何要以本标准为“导航系统”？深度剖析核心价值

数字孪生需构建与物理工程完全映射的虚拟模型，而精准、共享的信息是其核心。若缺乏统一标准，虚拟模型数据混乱，无法真实反映工程状态，数字孪生便成“空中楼阁”。本标准为孪生体提供规范数据来源，是其落地的关键支撑。数字孪生与工程信息模型的内在关联：数据是“孪生体”的血液010201

（二）标准的前瞻性价值：契合工程数字化转型的核心需求01未来3-5年，工程数字化将从“局部应用”转向“全面协同”。本标准提前布局信息共享框架，解决数字化转型中“数据不通”的核心痛点。如智慧交通工程中，依标准构建的模型可实现设计、施工、运营数据实时同步，大幅提升项目效率。02

（三）从成本控制到风险预警：标准赋能工程管理的多元价值基于标准的信息模型，可实现工程成本动态核算，某市政工程应用后成本偏差率从8%降至3%；同时，统一数据便于风险因子识别，如施工中通过模型实时监测结构应力数据，提前规避安全隐患，这是标准在实际应用中的直接价值体现。

、从概念到落地：标准如何定义领域信息模型的“基因序列”？构成要素全解析

领域信息模型的核心构成：数据元、语义模型与关系规则标准明确模型由数据元、语义模型和关系规则三部分组成。数据元是基础单元，如工程中的“构件编号”“材料强度”等；语义模型确保数据含义统一，避免“同一术语不同解释”；关系规则则定义数据间关联，如构件与材料的对应关系，三者共同构成模型“基因”。

（二）数据元的规范化：标准如何确保“数据语言”的统一性标准对工程各领域数据元进行统一编码和定义，明确其名称、类型、取值范围等。如“混凝土强度等级”数据元，标准规定了从C15到C80的统一表示方法，避免不同企业因表述差异导致的数据误解，为数据共享奠定基础。

（三）语义模型的构建方法：破解“数据理解偏差”的关键手段01标准采用本体论方法构建语义模型，将工程领域概念及关系形式化表达。如“梁”这一概念，标准明确其包含“简支梁”“连续梁”等子类，及与“支座”“钢筋”的关联关系，使计算机和人员都能精准理解数据含义，消除语义歧义。02

、跨专业协同的痛点如何破解？标准中的模型构建规范是关键【热点应用解读】

跨专业协同的核心障碍：数据格式与业务逻辑