“世界是由事实构成的，而不是由事物构成的”，魏来以哲学家维特根斯坦在《逻辑哲学论》的观点作为开篇，并继续分析说，语言哲学的这个看法启发我们必须通过语言描述我们在工程建设中的整个工作，而不仅仅是工程对象本身。这其中，语言（无论是人类语言还是计算机语言）的使用非常值得关注。可以注意到，AI 领域目前最广受关注就是大语言模型（Large Language Model，LLM），如果讨论下一代思维（NextGen thinking），在维特根斯坦的观点上看，LLM与业务实践相结合是必然的趋势，而且会在各个细节中影响我们对于“事实”的描述。
目前，当我们处理数据时，可能需要用到深度学习技术。尽管我们已经拥有非常明确的开放 BIM 方法论和标准，甚至有许多服务和工具，但在实际项目中，我们仍然会面临一些困难。例如， 想要为每个对象定义所有要求是非常困难的，尤其是在像大型机场这样的项目中，一个 IFC 模型可能包含超过1000 万个对象，如何为每个对象定义需求是一项艰巨的任务。我们需要借助 AI 来解决这一问题。 现在我们有了诸如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）这类的LLM可为我们所用（不仅仅是写报告才会用）。在不久的将来，还将进入 多模态 AI 的时代，处理视频、图像等多种数据形式。多模态数据处理技术在建筑项目中也至关重要，因为 项目数据不仅仅是 IFC，还包括图纸、文件、扫描数据，甚至是视频和声音。如何处理这些多样化的数据将是一个重要的挑战。
有形与无形
此外，我们需要思考如何驾驭 “有形 AI ”，以及如何发展“ 无形 AI ”。 我们做了一些关于 AI 与 BIM 结合的研究，这是一个非常热门的话题。 我相信未来两者将共同发展。 目前，已经有许多技术能够支持机器驱动的设计和绘图，并且表现良好。 我们还在建筑领域使用机器人技术，这也是 AI 与 BIM 结合的一个典型例子。 这个幻灯片（见上）来自 buildingSMART 国际网站，展示了 AI 在 BIM 和翻新方面的应用。 一个例子是 AI 如何帮助我们为每个对象分配分类编码，非常有发展前景。
将来，bSDD China 实际上是一个 AI 代理（AI-Agent），它能够协助用户解释对象定义、标准和规则描述。我们正在努力开发知识图谱，将数据字典内部资源进行整合，并结合LLM创建AI-Agent，应用于多个场景。
不仅如此，我们还考虑创建 CDE AI 代理，用于管理结构化和非结构化融合的数据库，帮助我们组织CDE 中所有数据，并服务于设计、施工、运营和维护阶段。
可以预见，服务于用户的建设垂直领域AI（Construction Common AI-Agent）、与各个应用产品结合的AI（Application AI-Agent）、CDE AI-Agent、服务于规则和标准的Rule AI-Agent、数据字典AI-Agent等等多种AI代理陆续出现，同时赋能工程建设行业的实践。
结语
在AI驱动的BIM格局中，人负责只有人类才能完成的任务，而机器则处理其他。 “机器和人类之间的桥梁是什么？我认为 AI 就是这个桥梁 ”。人类将输入所有条件、边界和要求，然后从 AI 那里得到答案。所有内容都将由 AI 控制，AI 将以代理的方式嵌入到方方面面，直接辅助人类的业务。在未来，BIM 将不仅仅是数据驱动的，更是 AI 驱动的 BIM。
