无论是已经做了好几年BIM技术还是刚刚开始的公司，其中有不少都会面临这样的尴尬：近期来看，BIM搭建模型、发现冲突、解决问题，完善方案，这些已经普遍达成了共识；从远期看，BIM能够带来数字化、信息化的管理，这个愿景也是美好并可实现的。但现实中，绝大多数时候BIM技术只是拿来做管线深化和碰撞检测，在一定程度上有点“可有可无”的意思，而远期的全生命周期信息化在短期内也无法一蹴而就。从事相关行业的个人、企业和团队就不上不下地卡在一个进退两难的困局里。
那么，做BIM还能有什么亮点？
据了解，在美国有个说法叫“好莱坞式”BIM，指的就是比较高大精深却尚未落地的概念；与之相对的，还有个说法叫“现实式”BIM，指的则是那些诸如探索管理设计间的接口、优化协调的过程、积累深化设计的数据等看上去不太起眼、很无聊的工作，但往往是这些看似“无用功”的操作却揭示了信息化的本质。
对此，早在19世纪的英国，有一个极为著名的信息可视化案例——琼·斯诺的“霍乱地图”或许能给我们一些启发。
“霍乱地图”与数据可视化
19世纪的英国伦敦坐拥250万人口，公共卫生系统却非常简陋，整个城市臭气熏天。1854年，伦敦SOHO区一名女婴染上霍乱，两三天后，整个城市爆发了惨烈的瘟疫。这时候来了一名医生琼·斯诺。他想要向英国政府证明：霍乱的传染源是水，政府应该把治理的重点放到水源上。
为了证明自己的观点，琼·诺斯挨家挨户地敲门，收集了整个SOHO区死者所在的位置并绘制了著名的“霍乱地图”——在地图上，他把无关的信息去掉，用短黑线代表死亡人数，用一个小圆圈代表死亡水泵，水泵周围布满了黑线，其他区域则一片空白。然而人们看到这张图后说：“这不是空气传播霍乱的证据吗？毒气正是从水泵里飘出来的嘛！”
于是他又画了第二张地图——这次他把整个SOHO区按水泵的分布划分成不同区域，每个区域的人到对应的水泵距离都是最近的。划分之后可以发现，只有原来的那个水泵像是一座孤岛，周围布满黑线。更重要的是，当他把死亡地区用线圈起来的时候，在划分后的地图上，死亡区域的边界并不是一个圆形，而是人们在错综复杂的街道上步行打水的路线。
直到这时，英国政府终于相信了琼·斯诺的理论。1866年之后，英国再没有大规模爆发霍乱。
这个故事启发了我们什么样的数据才能产生价值：霍乱的死亡人数和水源的位置不是秘密，任何人都知道，但只有当你用一种人们都看得懂的方式把数据呈现出来的时候，它才能真正解决问题。
对这个观点，下文将分享两个实际案例来回答一开始的问题：从简单建模的BIM到全生命周期管理的BIM之间，有那么长的路要走，我们的项目又在天天谋创新、要突破。那么去哪里可以找到亮点？什么东西能支撑理想化的BIM技术真正落地？希望这两个案例能带给你更多有关BIM可以做什么的灵感——
BIM应用案例一：用翻模解决工程核算矛盾
这个案例中涉及的项目是四川省美术家协会所在的四川美术馆。
四川柏慕联创工程技术服务有限公司介绍，客户找到他们的时候，项目其实已经建完了，按说这时候用BIM再建一个模型已经完全没有意义。不过，由于美术馆建筑是双曲面外墙和异形结构，甲乙双方在工程量核算的时候出现了矛盾：用传统算量方法，甲方和乙方算出来的工程量不一致，异形结构又没法现场测量尺寸，结算的事就一直搁置推进不下去。
BIM能不能解决矛盾呢？柏慕联创团队想了一个办法——在所有人都各按各的方式搞正向设计时，为什么不能做一次彻底的逆向设计？于是他们先是按照竣工图翻了一个土建模型出来，然后使用一台3D激光扫描仪，把建筑扫成点云，放到Revit里。接下来，他们把模型和点云结果进行匹配调整，保证最终的模型和点云严丝合缝地对到一起。由此按照比例实现工程量核算。
这份核算数据拿到客户的洽谈桌上，是不是100%准确并不重要（毕竟甲乙双方本身核算的数据就不一致），重要的是，用这个办法算出的工程量，甲乙双方都认可。通过这样利用BIM，把结算的问题给解决了。
BIM应用案例二：用管综设计“倒垃圾”
这个案例讲的是长沙湘雅五医院深化设计的内容。
湖南省建筑设计院有限公司在这个项目中做了非常细致的深化设计，除了常见的工作内容，还有一个很特殊的问题：垃圾车路由。湘雅五医院采用的是自动箱式物流系统，有点像机场的行李运送系统。但现实中有一个棘手的问题是：系统里面的垃圾车道净空需要3米，它还位于管线非常复杂的地下室夹层，一不小心就会和管线发生碰撞。与此同时，由于垃圾车的路由会直接影响其他专业的排布，所以必须尽早确定合适的行进路线。
在初始的CAD路由图中，能够直接理解的要素有3个：洋红色的线代表垃圾车道路由，红色框是垃圾车入口，红色圆圈是垃圾收集间。但是其他所有信息全混淆在一起，谁都说不准车道应该怎么走。
怎么办呢？湖南院团队通过BIM，首先把管道的空间尽可能优化，然后用参数过滤的方式，给CAD图中不同净高的管道区域赋予不同颜色，其中洋红色代表净高2.6米，绿色代表净高3米，黄色代表净高3.2米，青色代表净高3.6米——前面已经说过，垃圾车道的净空需要3米，那么接下来就是简单的看图连线了——在保持原来垃圾车入口不变的同时，在图中寻找净高满足的区域，把垃圾收集间连到一起，最终的垃圾车道路由就这么确定了，团队就这样用BIM结合可视化解决了棘手的难题。
总结而言，上文列举的这两个案例有这么几个共通点：
首先，它们并不高深复杂，使用的也都是很基础的工具；
其次，它们没有挖掘什么大数据，而是用小数据解决实际的问题；
其三，它们处理的数据本身不是秘密，只是用人人能看懂的方式把数据呈现出来；
最后，它们并不是为了标新立异而存在，解决的都是那些在整个工程建设领域本来就广泛存在的问题。但是，这两项案例的经验却几乎是其他项目、其他人没有想到的，因而也无法抄袭，更无法复制。
其实现实中，用最简单的工具，挖掘不太复杂的数据，用可视化的方式解决具体的问题，能做好这一点，哪怕当下还不成熟的BIM也能够积累丰富的经验，并发挥出很大的价值。
