摘要：本文聚焦基于 AI 与 BIM 协同的建筑全生命周期绿色节能设计，结合 AI 辅助绿建节能设计与建筑性能优化的核心需求，针对传统设计中节能分析滞后、性能优化粗放等问题，构建“AI-BIM 协同”技术框架。从建筑规划、施工、运维全阶段，阐述 AI 在能耗模拟、参数优化、动态调控中的应用，提出绿色节能设计策略，建立包含节能率、性能达标率的评估体系。研究旨在通过AI 与BIM 协同，提升建筑绿色节能设计精度与性能优化效果，为建筑全生命周期节能管理提供技术参考，助力“双碳”目标下的建筑行业转型。

关键词：AI 与BIM 协同；建筑全生命周期；绿色节能设计；建筑性能优化

引言

绿色建筑是建筑行业低碳发展的核心方向，而全生命周期节能设计与性能优化是绿建落地的关键。传统设计依赖人工经验开展节能分析，存在数据整合难、性能预测不准等问题，难以满足精细化节能需求。AI 具备高效数据处理与智能优化能力，BIM 可实现建筑全周期数据可视化整合，二者协同能突破传统设计局限。当前部分项目虽应用 AI 或BIM，但缺乏深度协同，导致 AI 辅助绿建节能的优势未充分发挥，建筑性能优化效果不佳。因此，研究二者协同的绿色节能设计策略，对提升建筑节能水平意义重大。

一、AI 与BIM 协同的建筑绿色节能设计基础

（一）技术协同逻辑

AI 与 BIM 在绿色节能设计中存在天然互补性。BIM 通过三维模型整合建筑几何、材料、能耗等全周期数据，为绿色节能设计提供数据载体；AI 则依托机器学习、深度学习算法，对 BIM 模型中的海量数据进行分析，实现能耗模拟、性能预测与参数优化。二者协同可形成“数据输入 -BIM 整合 -AI 分析 - 优化反馈”闭环，让绿色节能设计从“经验驱动”转向“数据驱动”，为建筑性能优化提供精准支撑。

（二）数据交互机制

建立标准化数据交互机制是协同的核心。通过 API 接口实现 AI 与BIM 的数据互通，将 BIM 模型中的建筑构件参数、环境数据（如日照、风向）同步至AI 系统；AI 分析后生成的节能优化方案（如围护结构参数调整建议），可实时反馈至 BIM 模型，更新模型数据并可视化呈现优化效果。同时，采用统一数据格式（如 IFC 标准），避免数据断层，确保AI 辅助绿建节能分析与性能优化的连续性。

（三）性能优化目标

协同设计以建筑全生命周期性能优化为目标。在节能维度，聚焦降低建筑采暖、制冷、照明能耗，提升可再生能源利用率；在性能维度，针对室内热舒适度、采光质量、通风效率开展优化，确保建筑满足绿色建筑评价标准。通过 AI 与 BIM 协同，实现“节能目标 - 性能指标”双达标，避免单一节能导致的性能折损，平衡建筑节能与使用体验。

二、AI 辅助绿建节能设计与建筑性能优化的核心应用

（一）建筑规划阶段：能耗模拟与方案优化

规划阶段利用 AI 与 BIM 协同开展节能方案设计。将建筑选址、布局、朝向等参数输入 BIM 模型，AI 调用能耗模拟算法（如EnergyPlus），结合区域气候数据，预测不同方案的年能耗总量；通过遗传算法优化建筑布局，如调整楼栋间距以提升自然采光率，减少照明能耗；同时 AI 分析BIM 模型中的风环境数据，优化建筑朝向，降低夏季空调负荷，实现规划阶段的节能与性能初步优化。

（二）建筑设计阶段：参数优化与性能提升

设计阶段依托 AI 实现绿色节能参数精细化优化。在 BIM 模型中搭建建筑构件库，AI 通过训练好的模型，对围护结构（墙体、门窗）的材料导热系数、厚度等参数进行迭代优化，如推荐低导热系数保温材料，降低建筑传热损失；针对采光性能，AI 分析 BIM 中的日照数据，优化窗户尺寸与位置，提升室内天然采光占比；同时 AI 模拟不同通风模式，优化通风口设计，提升室内空气流通效率，实现节能与性能双提升。

（三）建筑施工阶段：能耗管控与质量保障

施工阶段通过 AI 与 BIM 协同控制节能施工能耗与质量。将施工进度、设备能耗数据接入 BIM 模型，AI 实时监测施工机械（如塔吊、混凝土泵）的能耗变化，当能耗超标时自动预警，推荐节能运行参数；利用AI 图像识别技术，对比 BIM 模型与现场施工情况，检查节能构件（如保温层）的安装质量，避免因施工偏差导致的节能效果下降；同时 AI 预测施工阶段能耗峰值，优化施工计划，减少临时能耗浪费。

（四）建筑运维阶段：动态调控与能效提升

运维阶段依赖 AI 与 BIM 协同实现节能动态调控。在 BIM 模型中集成建筑实时能耗数据（如空调、照明用电量），AI 通过数据分析识别能耗异常点，如某区域空调能耗骤增时，判断是否为设备故障或参数失调，推送维修或调控建议；针对室内环境，AI 结合 BIM 中的传感器数据（如温度、湿度），动态调整空调运行模式，在保证舒适度的前提下降低能耗；同时 AI 预测建筑长期能耗趋势，为运维节能策略优化提供依据。

三、基于AI-BIM 协同的建筑全生命周期绿色节能设计策略

（一）规划阶段：AI 驱动的多方案节能比选

规划阶段建立AI-BIM 多方案比选机制。先通过BIM 构建不同建筑布局、形态的基础模型，导入区域气候、资源（如太阳能辐射）数据；再利用AI 算法对各方案进行能耗模拟与性能评估，生成节能率、采光达标率等量化指标；最后通过 BIM 可视化呈现各方案的节能效果与性能差异，辅助设计人员选择最优规划方案，从源头降低建筑全周期能耗。

（二）设计阶段：AI-BIM 协同的参数智能优化

设计阶段推行“BIM 建模 -AI 分析 - 参数迭代”流程。设计人员用 BIM 搭建建筑详细模型，标注材料、构件参数；AI 系统自动提取模型数据，开展能耗、采光、通风等多维度性能模拟，识别节能短板；针对短板参数（如窗墙比过高），AI 生成多组优化方案，反馈至 BIM 模型进行验证；反复迭代直至参数满足节能与性能目标，形成精细化设计方案。

（三）施工阶段：AI 监控下的节能施工管理

施工阶段依托 AI-BIM 实现节能施工全过程管控。将节能施工标准（如保温层施工工艺）嵌入 BIM 模型，AI 通过现场摄像头、传感器采集施工数据，实时对比模型与现场，确保节能构件安装符合要求；同时AI 分析施工设备能耗数据，优化设备调度，如错峰使用高能耗设备；施工完成后，AI 结合BIM 模型生成节能施工质量报告，为验收提供依据。

（四）运维阶段：AI 动态调控的节能运维体系

运维阶段构建AI-BIM 协同的动态运维体系。在BIM 模型中建立建筑能耗与环境监测平台，AI 实时采集数据并进行趋势分析；当室外温度变化时，AI 自动调整空调设定温度，利用 BIM 模型中的建筑热惰性数据，减少设备频繁启停；针对可再生能源（如光伏板），AI 预测发电量，结合建筑用电量，优化能源分配，提升可再生能源利用率，实现运维阶段的持续节能。

结论

基于 AI 与 BIM 协同的建筑全生命周期绿色节能设计，通过二者技术互补与数据互通，有效解决了传统设计中节能分析滞后、性能优化粗放的问题。AI 在绿建节能设计中的能耗模拟、参数优化应用，结合 BIM的全周期数据整合能力，实现了建筑规划、设计、施工、运维全阶段的节能管控与性能提升。未来，需深化 AI 算法在建筑性能优化中的应用，完善 AI-BIM 协同标准，让二者更好地服务于建筑全生命周期绿色节能，助力建筑行业低碳转型与“双碳”目标实现。

参考文献：

[1] 刘硕硕 , 韩书丹 . 基于 BIM 技术的绿色建筑节能设计优化研究[J]. 中国建设信息化 ,2025,(13):70-73.

[2] 王海鹏 . 基于绿色BIM 理念的多层工业化工建筑节能设计方案分析 [J]. 天津化工 ,2025,39(01):127-129.

[3] 刘慧娟 , 宋长衡 . 基于 BIM 技术的绿色建筑节能设计优化研究[J]. 山西建筑 ,2025,51(02):20-23+81.

作者简介：郭宗辉、1995.6、男、汉、四川成都、本科、助理工程师、建筑设计