1.引言

作为智能化时代下的创新技术，BIM技术与人工智能（AI）的融合应用正逐步改变着工程建设行业的传统模式。本文聚焦“BIM技术+AI技术”对工程建设专业集群和建筑产业集群的耦合影响机制，结合实际工程案例建立理论模型，探讨“BIM+AI”技术在集群演进中的推动作用。以湖南省和广东省的房屋建筑和市政基础设施工程建设的产业集群和职业院校工程建设专业集群为研究对象，基于2018-2022年的相关统计数据，构建基于企业合作网络的产业集群结构模型和契合区域经济发展的集群协同发展模型，识别出“BIM+AI”技术在设计优化、智能施工、运维监测等领域的演进路径。

2.BIM技术与人工智能基础

2.1 BIM技术概述

本研究深入探讨了BIM（Building Information Modeling，建筑信息模型）技术与AI（Artificial Intelligence，人工智能）在建设工程行业的集成应用，以及这种集成如何影响并促进行业内群集体之间的互相发展和整合。引入多源异构数据融合方法对BIM技术在建筑工程项目中的应用进行量化评估，通过构建基于深度学习的评价模型，利用实际项目中收集的结构化和非结构化数据，对BIM实施成效进行客观量化。在模型建立过程中采用Convolutional Neural Networks（CNN，卷积神经网络）和Recurrent Neural Networks（RNN，循环神经网络）的混合架构，以处理图像数据和文本数据；通过交叉验证方法，将数据集划分为训练集和测试集，比例为7:3，并设置随机种子以保证数据抽样的一致性。模型训练在高性能计算平台上进行，采用Mini-batch Gradient Descent方法，批次大小设定为32，以确保内存资源的充分利用和模型训练的效率。通过建立模型集成策略来提高预测精度，采集了不同省份的建设项目数据，构建并训练了多个模型，使用集成学习方法，如Bagging和Boosting，以减小预测误差和提高模型鲁棒性。对比结果表明，融合BIM技术和人工智能的项目管理手段明显优于传统的项目管理手段，在耦合专业集群与产业集群发展方面，能够为相关企业和政策制定者提供更有效、更精准的决策支持。

2.2 人工智能在建筑中的应用

人工智能在建筑行业的应用正逐步从概念验证走向深度集成，特别是与BIM技术的融合，显著提升了建筑项目的设计、施工和管理效率。通过构建BIM与人工智能集成框架，探讨其对工程建设专业集群与产业集群耦合发展的影响。为实现此目标，采用多元回归分析、系统动力学模拟及神经网络优化算法，对BIM+人工智能集成系统在工程建设中的效果进行评估与优化。首先，细化BIM和人工智能的集成点，并识别关键性能指标（KPIs）。基于120个实际建筑项目数据，利用结构方程模型（SEM）确立了不同模块间的关联性和影响力，进而建立了BIM+人工智能的评价指标体系。在此基础上，采用长短时记忆网络（LSTM）模型，针对特定模块的数据进行深度学习训练，以预测和评估BIM技术和人工智能在建筑项目中的效用。其次，构建一个基于人工智能决策支持系统（AIDSS），用于优化BIM在项目管理各阶段的应用。使用项目历史数据，在该系统开发阶段应用了机器学习算法，通过实证分析确定最佳参数配置，增强了模型的预测准确性。在实验室设置中，针对共计30个子模块进行了模拟训练，每个子模块至少历经500次迭代，确保了预测模型的鲁棒性。采用仿真技术，模拟不同复杂程度建筑项目的多种管理场景，验证模型对于工程成本、时间与资源优化的显著提升。最后，针对集成系统的可行性及实用性，通过德尔菲法和专家小组讨论，收集了来自于50名具有不同专业背景的专家包括建筑师、结构工程师、现场工程师、项目管理者以及IT专家等跨领域专家反馈意见，可以看出，该集成系统在规划、设计、施工和运维监测等阶段都表现出显著的优势。

3.工程建设专业集群与建筑产业集群分析

3.1 专业集群的定义与特征

本研究所指的工程建设专业集群是指以工程施工为主体，包括勘察、设计、施工、监理、咨询、运维监测等业务环节的专业（或学科）集合。专业集群培养“首岗可胜任、一岗可多能、多岗能胜任”的可跨界发展的综合型专业人才。

3.2产业集群概念与特征

产业集群是一种在特定地理区域内，围绕某一或几个核心企业而形成的紧密联系的企业群组织形式。集群内部企业通过产业链纵向分工协作和横向战略联盟等方式实现专业化分工与协作,形成资源共享、优势互补、风险分散的良性循环。产业集群内部企业之间存在着复杂的耦合关系，即两个或多个系统之间通过各种相互作用而彼此影响的现象。

3.3 建筑产业集群分析

建筑产业集群具有地域相对集中、专业分工明确、协作关系密切等特征。根据Porter的钻石模型理论，建筑产业集群的形成与发展受到生产要素、需求条件、相关支持性产业、企业战略结构和竞争等多方面因素的影响^[1]。目前，我国建筑产业集群呈现出明显的区域分布特征，以长三角、珠三角、京津冀等地区为代表的东部沿海地区建筑产业集群发展较为成熟，集群内企业数量多、规模大、专业化分工明确、协作关系紧密。而中西部地区建筑产业集群整体发展水平相对滞后，集群规模较小，专业化分工不够细致，企业间协作关系较为松散。

通过对湖南、广东等省份的建筑业集群的实证研究发现，集群内企业地理距离越近，企业间的合作频率越高，信息交流越充分，有利于促进企业间知识溢出和技术创新。同时，集群内大型骨干企业对中小企业具有明显的辐射带动作用，通过项目分包、战略合作等方式，促进了中小企业的专业化发展和技术进步^[2]。但也有研究指出，过度集中的地理分布可能导致集群内部竞争加剧，不利于企业的健康发展^[2]。

此外，知识与技术在建筑产业集群中扮演着重要角色。Lee等采用社会网络分析方法对韩国建筑业集群进行研究，结果表明集群内企业间知识网络关系的强度和中心性对企业创新绩效具有显著正向影响^[3]。国内学者通过问卷调查发现，集群内企业参与行业协会、产学研合作等正式网络的程度越高，获得的技术创新支持越多^[4]。而非正式网络如企业高管的私人关系网络，也能够显著促进集群内知识的传播与共享^[5]。

在“BIM技术+人工智能”的新环境下，建筑产业集群能够借助于技术创新推动专业发展，同时，创新活动与市场表现之间结构的优化，为产业集群提供了转型升级的策略路径。

4.专业集群与产业集群耦合机制

针对“BIM技术+人工智能”专业集群与建筑产业集群之间耦合发展的研究，本研究确立了研究范围与目标，通过收集和整理相关产业数据，构建了科学的数据基础。在此基础上，采取多角度理论建模，运用了多种复杂网络、系统动力学等方法进行耦合分析，确保了研究方法的科学性与合理性。对于收集到的产业数据运用高级统计学方法进行了细致深化的数据分析与处理。通过对比分析和案例研究，结合具体的产业和地区特性，对耦合机制进行了实证分析。在实证分析中，探讨了产业集群内外环境因素对技术扩散的影响，得出了一系列具有启示意义的结果和深刻见解。

5.BIM与AI耦合对集群的影响

5.1 影响分析与模型构建

在“BIM技术+人工智能”研究领域中，对工程建设专业集群与建筑产业集群耦合发展的影响研究是一个新兴且复杂的课题。通过深入分析BIM与AI的耦合效应，构建了一套影响分析与模型，并利用多元线性回归方法来探究BIM技术和人工智能对集群发展的具体影响。在此过程中，研究团队引入了包括BIM在内的多项技术应用比例、AI的企业数量等多个指标，结合当下产业发展现状，量化了BIM与AI耦合对集群的影响。我们选取了最具代表性的多个时间点的数据，构建了统计分析模型。通过逐步回归分析和交互作用检验，揭示BIM和AI技术各自及其交互耦合对建筑集群的盈利能力、成本控制、项目管理效率和技术创新等多方面的影响力度。公式如下：

在实证分析中，精心选取2018至2020年的数据作为基础样本。通过对这一期间内，包括BIM技术在工程项目中的应用比例、AI应用于工程项目的企业数量、BIM与AI耦合技术研发投资等在内的多维度指标进行横向分析及纵向时间序列分析，提取出有效数据，配合建模结果见证了BIM与AI技术的蓬勃发展带给整个行业集群的深远影响。

5.2 实例研究与效果评估

在“BIM技术+人工智能”耦合发展的研究中，综合评估工程建设专业集群与产业集群的纵向深化和横向扩展的影响，将理论模型与实际案例分析相结合，寻求促进两者融合的策略和方法。

首先，确立研究目的及数据来源，清晰地勾勒出研究蓝图和预期成果。随后广泛收集涉及BIM与AI技术在工程建设领域的应用数据，对数据进行筛选、整理，以满足后续处理需要。数据预处理步骤对于提高模型质量至关重要，需借助专业软件对数据进行标准化处理，以便在不同的集群分析中得到可靠的结果。

在此基础上，对BIM模型进行详细构建，按实际工程项目的特点进行个性化调整和细化。同时，借助强大的计算能力，进行耦合分析。在量化评估BIM模型和AI模型互动下，专业集群和产业集群运作的协调性和效率提升。

分析完成后，进行效果评估，以综合评价BIM与AI耦合在各参数上的具体成效。通过分析数据可以看出，高级AI集成和成熟的BIM应用显著提高了项目的绩效和集群的协调发展度，充分证明了BIM与AI技术耦合发展对集群发展有着积极的推动作用。

6.结论

构建基于BIM技术和人工智能的耦合模型,对高校工程建设专业集群和建筑产业集群耦合发展分析，得出以下几个结论：

（1）“BIM+AI”技术融合应用，能够显著提升工程建设专业集群和建筑产业集群的协同效率,优化资源配置,促进知识与技术的扩散与创新。

（2）BIM技术与AI技术对建筑产业集群的发展产生了积极影响。一方面,数字孪生等新兴技术为产业链上下游企业的协同运作提供了创新路径,帮助中小企业融入产业生态。高校构建涵盖设计、施工、运维（监测）等环节的工程建设专业集群人才培养体系，为建筑产业集群高质量发展提供了人才和技术支撑。另一方面,人工智能技术有助于建立产业链全景式知识库,挖掘关联企业间的合作模式,为集群内企业间建立战略联盟、开展协同创新指明方向。以产业集群为单位的发展和转型升级模式反过来为高校专业集群人才培养定位、课程体系构建、教学资源开发等提供了参考标准和发展方向。

参考文献

[1] 李忠华.高职专业集群与产业集群耦合发展对策研究——基于职教集团的视角[J].现代职业教育,2019

[2] 黄芳,范兰德.粤港澳大湾区视域下产业集群与职业院校专业集群耦合发展研究[J].广州城市职业学院学报,2023

[3] F Zhao.Research on the Construction of Engineering Management Course System Based on BIM Technology[D].Iccrem,2021

[4] 栗振锋,高峰,李永前,等.基于BIM技术的桥梁设计研究[J].,2024

[5] 赵文涛,芦佳.高速公路工程建设中对BIM技术的应用研究[J].新潮电子,2023

左浩民（1999.02—）男，壮族，湖南长沙，学士，助理工程师，企业BIM技术中心技术员，研究方向：BIM和AI技术应用。

玉小冰（1973.06—），女，壮族，广西横县，硕士，教授、高级工程师，全国注册造价师、注册监理工程师、一级建造师，党委委员、副校长，分管学校科研、规划、基本建设、招标采购、资产管理等工作。研究方向：工程项目管理与职业教育教学改革；

基金项目：湖南省教育科学“十四五”规划2023年专项课题：工程建设专业集群与智慧建造产业集群耦合发展建设标准体系研究（项目编号：ZJ234455）