摘要：本文聚焦人工智能与BIM 技术在电力信息工程中的深度融合应用，探讨其在协同管控机制构建中的实践路径。通过分析当前BIM 与AI在电力工程管理中存在的系统割裂、数据孤岛与智能化不足等问题，提出面向多场景的融合策略，包括系统集成优化、标准体系构建、场景化智能算法开发与数据驱动管控机制设计。研究表明，该融合路径有助于提升工程协同效率、决策智能水平与全过程管理能力。

关键词：人工智能；BIM 技术；电力信息工程；协同管控

引言

随着电力信息工程日趋复杂化和智能化，传统管理模式已难以满足高效协同与精细管控的需求。计算机网络是信息时代的重要产物，其在我国各行各业均有着极为广泛的应用，并且在实际应用中也取得了极佳的成效，电力行业自然也不例外口。接下来，笔者将以电力信息工程为例，对计算机网络在该电力行业中的实践应用进行探究，旨在为从事电力信息工程相关工作的技术人员提供参考。

一、人工智能与 BIM 融合在电力信息工程中的理论基础与技术演进

人工智能与 BIM 的融合是推动电力信息工程协同管理向智能化演进的关键路径。BIM（建筑信息模型）以三维建模为核心，集成几何信息与工程数据，实现工程全生命周期的可视化与信息化管理。人工智能则在图像识别、语义分析、进度预测、风险评估等方面具备强大算法优势。二者融合不仅提升了信息处理效率，还实现了从数据采集、模型构建到智能推理的闭环协作。随着物联网、边缘计算和云平台的发展， AI+BIM 正向多系统协同、实时决策与动态调度等更深层次应用迈进，为电力信息工程的智能管控提供了坚实的理论基础与技术支撑。

二、电力信息工程协同管控中人工智能与 BIM 融合应用存在的问题

（一）技术融合深度不够导致信息孤岛与系统割裂

当前，人工智能与 BIM 在电力信息工程中的应用多停留在局部模块或阶段性任务，尚未形成全生命周期、全流程的深度融合。BIM 侧重于可视化建模与工程信息管理，人工智能则多应用于图像识别、数据分析等特定环节，两者之间缺乏统一的接口标准与协同机制，导致信息传递断层、模型调用受限。在实际工程中，不同单位使用各自独立的系统平台，难以实现数据互通与模型共享，形成“信息孤岛”。这不仅影响管控效率，也限制了 AI 辅助决策能力的发挥，无法实现对工程进度、质量、安全等关键要素的智能协同。

（二）缺乏统一标准限制了跨平台协作能力与数据一致性

人工智能与 BIM 在电力信息工程中的融合尚未形成统一的标准体系，导致平台间协作困难、数据一致性差。各单位采用的建模规范、数据结构、接口协议存在差异，使得模型信息在设计、施工、运维等环节间传递时出现格式不兼容、语义不统一等问题，易引发信息割裂与重复录入，降低工程效率。此外，AI 算法调用缺乏统一封装与接口规范，难以嵌入 BIM 全过程模型，影响智能管控功能的发挥。行业层面标准滞后，也限制了数据资源的共享与复用。

（三）智能算法与工程实践结合薄弱难以支撑复杂场景决策

当前人工智能在电力信息工程中的应用多停留在图像识别、进度预测等浅层环节，尚未深度嵌入工程管理的全过程。算法模型多为通用型，缺乏对电力工程施工、运维等复杂场景的针对性优化，难以适应动态环境、多源数据干扰及非结构化信息处理需求。在实际应用中，AI分析结果往往与现场决策脱节，难以形成有效的预警、优化与闭环控制。此外，算法训练依赖高质量数据集，而工程数据杂乱、标准不一，进一步削弱了模型性能与推广能力。

三、构建融合AI 与 BIM 的电力信息工程协同管控优化路径

（一）推进BIM 与AI 系统深度集成打通多源信息壁垒

为实现电力信息工程的高效协同与智能管控，必须推动 BIM 与人工智能系统的深度集成，打破长期存在的多源信息壁垒。首先，应构建统一的数据中台，实现工程设计、施工、运维等阶段的模型数据、传感数据与业务数据的集成与贯通，提升数据流通的连续性和时效性。其次，需开发标准化的 API 接口与数据映射机制，使 AI 算法模块能够精准调用 BIM 模型中的结构、属性与时序信息，推动从单点智能向系统智能升级。同时，通过引入语义建模与本体框架，提升 BIM 模型对 AI 算法的适配度与理解能力，增强系统的互操作性与响应能力。最终形成以BIM 为信息载体、以 AI 为智能引擎的融合平台，实现工程信息的统一建模、智能分析与闭环决策，全面支撑电力工程全过程的智能化管理。

（二）建立融合标准体系提升平台协作能力与数据规范化程度

实现人工智能与 BIM 在电力信息工程中的深度融合，亟需构建统一、规范、可操作的融合标准体系。首先，应明确 BIM 建模的深度要求、数据格式、命名规则和更新机制，确保模型在不同阶段具备一致性和可追溯性。其次，应制定AI 算法与BIM 模型的数据接口标准和交互协议，实现模型参数、传感数据与智能分析结果的顺畅传递与共享。针对电力工程多参与方协作特点，还需构建跨平台协同的协作流程规范，规范数据采集、模型共享、权限管理等操作环节，避免信息割裂与重复建模。融合标准的建立不仅能提升平台间的兼容性与协同效率，也为工程数据的全生命周期管理奠定基础，进一步推动智能化手段在设计、施工与运维阶段的统一应用，加快构建高效、规范、互通的电力工程信息管理生态体系。

（三）构建面向场景的智能算法体系增强辅助决策能力

提升电力信息工程的智能化水平，需构建契合实际需求的场景化智能算法体系。相较于通用 AI 模型，面向具体工程场景的算法应充分考虑施工进度控制、资源调度优化、风险预警、安全监测等业务需求。可通过与 BIM 模型深度耦合，提取关键构件属性、时空关系与施工状态数据，构建具备时序逻辑和空间关联的算法输入结构。在施工阶段，可应用强化学习与神经网络对工序干扰与工期波动进行动态仿真与路径优化；在运维阶段，引入图神经网络、异常检测等算法，对设备状态进行多维度预测与智能诊断。同时，结合历史数据积累与实时反馈机制，不断训练和优化算法模型，提升其对复杂场景的自适应能力与预测精度。该体系将有效增强智能化管控平台的辅助决策能力，实现从数据分析到主动决策的跨越，支撑电力工程高效、智能、安全运行。

结语：

人工智能与 BIM 的深度融合为电力信息工程协同管控注入了新动能。通过系统集成、多源数据打通、标准体系建设与智能算法嵌入，可有效提升工程管理的协同性、透明度与智能化水平。本文从技术融合路径出发，探讨了面向电力场景的协同机制优化方向。未来，应进一步推动 AI+BIM 在实际工程中的标准化落地与规模化应用，助力电力工程向数字化、智能化、高效化持续演进。

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