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济南市住房和城乡建设局 济南市科学技术局 济南市城乡交通运输局 济南市大数据局
印发《关于深化人工智能和建筑信息模型技术应用推动数字设计高质量发展的工作方案》的通知 |
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济建发〔2026〕17号 各区县(功能区)住房城乡建设、科技、交通运输、大数据部门,各建设、勘察、设计、施工、监理单位,各有关单位: 现将《关于深化人工智能和建筑信息模型技术应用推动数字设计高质量发展的工作方案》印发给你们,请认真贯彻落实。 济南市住房和城乡建设局 济南市科学技术局 济南市城乡交通运输局 济南市大数据局
2026年5月20日 (此件公开发布) 关于深化人工智能和建筑信息模型技术应用 推动数字设计高质量发展的工作方案
为深入贯彻中共中央办公厅、国务院办公厅《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》,全面落实省住房城乡建设厅等四部门《关于深化人工智能和建筑信息模型技术应用推动数字设计高质量发展的实施方案》(鲁建设函〔2025〕1号)等要求,进一步深化人工智能(以下简称AI)和建筑信息模型技术(以下简称BIM)在工程建设项目全生命周期的融合应用,全面提升设计品质与效率,加速设计行业数字化转型升级,助力智能建造和城市建设高质量发展,制定本工作方案。 一、基本原则 标准引领,数据贯通。建立统一的BIM模型交付标准,明确模型精度、数据格式、交付内容等核心要求,打破各环节数据壁垒,实现BIM数据从项目启动到运营维护的“一模到底”。 场景牵引,示范先行。通过典型项目实践,打通AI与BIM技术落地路径,形成可复制、可推广的应用模式。优先选择在技术能力驱动为主的工程建设项目中应用,形成“技术示范—成果推广—标准完善”的闭环机制。 政企协同,市场驱动。强化政府引导统筹作用,完善激励政策体系,撬动企业主体活力。以培育本土数字设计龙头企业为抓手,鼓励市场主体基于实际需求探索多元化应用场景,提供定制化的AI+BIM解决方案,推动行业持续迭代升级。 绿色融合,低碳导向。将AI能耗模拟、BIM低碳优化嵌入设计流程,并将低碳参数同步传递至施工、运维阶段,助力工程建设领域从源头降低碳排放强度。 二、工作目标 自2026年起,推广AI辅助设计,探索生成式设计应用。政府投资或国有资金投资的新建3万平方米以上的教育、医疗、文化、体育等公共建筑,在设计方案联审、初步设计审查、施工图审查和竣工验收备案等阶段提交符合设计深度和数据精度的BIM文件。 到2030年年底,人工智能技术在勘察设计全过程应用广度与深度显著提升,培育形成一批典型应用场景。在企业级垂直模型构建、智能辅助设计、多专业协同与智能审查等关键领域取得突破,推动行业从“人工经验驱动”向“数据智能驱动”转型。新建大型房屋建筑和市政基础设施工程原则上在全过程应用BIM技术,BIM数据传递复用率显著提升。 三、重点任务 (一)加快推动AI深度赋能,构建智能驱动数字设计发展新格局 1.推广智能辅助设计。鼓励勘察设计单位应用AI工具进行方案生成、智能优化和合规性检查,提升设计效率与创新水平。鼓励设计企业整合工程实例与专有数据,构建适配自身业务场景的企业级模型。 2.探索生成式设计应用。在方案创意生成、结构体系优化、设备智能选型及管线自动排布等高频、高价值设计场景,试点应用人工智能生成式设计技术。探索在满足安全规范、控制经济成本、实现美学价值等条件下,获取最优设计方案的技术路径。 3.探索施工图智能审查。开展基于BIM技术的施工图AI辅助审查。鼓励各施工图审查、设计单位构建房屋建筑与市政基础设施施工图审查专用大模型。 4.促进BIM与人工智能融合创新。推动BIM正向设计,鼓励开发多专业协同设计云平台,实现基于BIM的数字化交付和智能审查。支持AI与VR、数字孪生等技术结合应用,提升设计可视化与智能化水平。 (二)以BIM模型为载体助力智能建造,实现项目全过程高效协同 1.协同推进BIM应用能力建设 (1)强化政府端引导与推动作用。 行业主管部门统筹推进政策支持、人才培训、技能竞赛及试点建设等。 施工图审查机构探索开展BIM审图。探索将BIM模型审查纳入施工图审查流程,审查BIM模型深度、精度及图模一致性,从项目设计源头把控BIM技术应用质量。 城建档案馆于2030年年底前,建立完善的BIM竣工模型接收、归档机制。明确模型数据格式、交付标准与归档流程,实现BIM竣工模型与传统纸质档案的协同管理。探索搭建共享平台,为城市更新、智慧运维、应急处置等工作提供精准的空间数据支撑。 (2)优化企业端BIM技术应用体系。 建设单位发挥核心统筹作用,建立基于BIM技术的协同管理平台,推动以施工、运维为导向的工程数字化交付模式,主导BIM信息在工程项目全生命周期传递和信息共享,实现BIM数据“一模到底”。 勘察、设计、施工、监理等各参建方建立基于BIM技术的跨单位协同工作模式,提升项目整体推进效率和质量管控水平。 鼓励软件开发企业研发住房城乡建设领域数字设计基础平台和集成系统,开发自主可控BIM平台。建设标准化BIM构件族库,建立统一数据格式和数据交换标准,实现信息有效传递。 结合行业发展实际,适时开展企业BIM能力成熟度评价。 2.推动BIM技术全过程应用 招投标阶段。建设单位可根据项目实际,单独采购BIM技术服务或与设计招标合并实施,与设计招标合并开展的,招标人应在招标文件中明确BIM技术应用要求和评分标准。两种模式均需在采购文件中明确服务内容、收费标准及验收节点。工程合同需明确BIM技术应用的权责条款、BIM成果的权属与使用范围,界定建设单位与参建单位的责任。 勘察阶段。勘察单位依托BIM平台整合钻孔数据、土工试验报告、地下管线信息及GIS地理数据,构建含地层岩性、地质构造等要素的三维地质模型,直观呈现地下空间特征。按BIM数据及成果交付技术要求,以标准化格式交付勘察成果,供后续阶段复用。 设计阶段。设计单位根据合同约定和工程需求,在方案设计至施工图设计阶段,通过BIM搭建多专业协同平台,开展协同比选、合规校验、碰撞检查以及结构抗震、能耗等性能模拟优化。按BIM数据及成果交付技术要求构建精细化模型,嵌入设计细节与图纸信息,形成标准化成果衔接施工阶段应用。 施工阶段。施工单位以设计阶段BIM模型为基础,结合施工工艺与现场条件深化为施工模型,依托BIM开展施工模拟、进度、质量、安全、成本多维度精准管控。监理单位以施工模型为依据,进行现场构件核验、隐蔽工程验收等。 竣工阶段。建设单位组织编制包含BIM竣工模型的竣工验收资料,报主管部门备案后,向城建档案馆报送包含BIM竣工模型的建设工程档案。 运维阶段。建设单位向业主提交与实体工程一致的BIM竣工模型,并协助建立基于竣工模型的数字化运维管理系统,实现动态维护保养和数字化运营管理。探索“BIM+物联网”实时监测、“BIM+AI”预测性维护。 3.试点示范,推动经验与水平同步提升 试点区域:以新旧动能转换起步区、高新区全域为核心载体,筛选具有代表性的项目打造示范标杆,构建开放共享、协同高效的BIM技术应用生态。加强部门间协同,制定BIM技术应用实施措施,明确项目BIM技术应用范围与要求。鼓励试点区域在规划设计、审批模式、技术应用等方面先行先试,形成一套可全省推广的BIM全过程应用通用模式,带动区域建设水平整体提升。探索BIM数据资产化管理。 试点单位:建立企业BIM技术应用保障措施,探索BIM技术在数字设计、智能审查、智能建造、智慧运维等场景深度应用,强化BIM专业人才培养和储备,夯实技术应用基础。 试点项目:聚焦造型、功能复杂的大型公共建筑和工程质量要求高、预期效益显著的大型市政基础设施工程领域。积极鼓励新型建设组织模式项目、装配式建筑等纳入试点范围。试点项目要积极拓展BIM技术应用服务内容,推动各参建单位深化协同合作,完善BIM数据传导路径,探索应用人工智能生成式设计和多方案优化功能。 4.BIM模型与住建数据底座深度融合 将BIM模型数据信息接入智慧住建一张图,实现模型数据归集、共享交换,辅助开展城市建设管理等工作。 四、部门分工 市住房城乡建设局负责牵头推动数字设计高质量发展,统筹协调各环节有序推进。 市科技局负责协助行业主管部门,推动AI智能设计与BIM关键技术领域企业与高校、科研单位产学研深度融合,落实鼓励企业技术创新的各项扶持政策,促进技术成果转化应用。 市交通运输局负责牵头推进市政基础设施工程领域的AI与BIM技术推广应用,推动相关技术在道路、桥梁、管廊、轨道交通等项目中落地。 市大数据局根据工作进程,配合做好BIM数据的云资源支持、数据共享等工作。 五、保障措施 (一)加大激励扶持力度。积极推荐典型案例纳入数字化应用场景清单,鼓励相关单位申报科技计划项目。推荐将相关先进技术应用纳入各类推广应用技术目录。装配式建筑在设计、部品部件生产、施工等阶段应用BIM技术的,在评价时按规定予以加分。智慧工地建设中,对应用BIM技术且取得一定成果的,予以加分。在国家级、省级BIM大赛中获奖的企业,在信用评价、评优评先中给予加分奖励。 (二)强化人才培养储备。全面落实各级加快数字人才培育支撑数字经济发展相关政策措施,推动数字技术工程师培育项目与职称评定衔接,取得中级、初级专业技术等级证书的,可直接认定相应级别职称,以考代评的职称系列(专业)除外;取得高级专业技术等级证书的,可作为申报高级职称评审的重要参考。鼓励企业对在职人员开展数字设计技能培训,强化技能人才团队力量。 (三)加强技术研发创新。鼓励勘察设计领域AI和BIM技术相关创新活动,推动AI和BIM技术在智能建造、智慧运维等领域的应用新模式。充分发挥行业协会的专业优势,搭建技术应用交流平台,实施开展勘察设计领域AI和BIM技术应用研究、咨询、论证、培训等工作,提升我市骨干企业AI和BIM技术应用能力,满足数字设计向纵深发展的需求。 (四)推动数据共建共享。倡导构建标准化行业知识图谱和大数据案例库,促进高质量数据集建设,全面夯实人工智能应用数据底座。 |
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