信息化一般是指单个部门或环节，将生产要素汇总在数据库中，用以学习、工作、生活、辅助决策等，主要特点和目的是效率的提升。数字化更多是指打通企业或项目间各部门环节之间的墙，在信息化的基础上构建信息管理系统，打破数据孤岛问题，实现统筹管理和全局决策最优化。智能化则是在大数据、物联网、人工智能等技术的加持下，使某一生产工具能够脱离人为操作，具备类似于人的感知/记忆/学习/判断/决策能力，从而实现生产效率或决策效率的提升。
随着国内人口红利逐渐消弭，我国建筑业利润增速放缓、利润率较低。过去建筑业企业业绩多来自于国家宏观政策和固定资产投资，为劳动密集型和生产资源密集型行业，随着我国城镇化率的持续上行（从2000年36.2%到2022年65.2%），建筑行业增长速度逐渐放缓，且盈利能力逐渐变弱。2021年，我国建筑业总产值29.31万亿元，同比增长11.0%，建筑业企业利润总额8471亿元，同比增长0.3%，产值利润率仅2.9%，利润总额增速自2014年开始由两位数增长转向个位数增长，并在2021年基本呈现持平态势。
信息化是助推建筑业降本增效、转型升级的必由之路。《“十四五”住房和城乡建设科技发展规划》中指出，推进建筑业智能化、数字化、工业化转型升级，是解决建造方式粗放、劳动生产率低、建筑工人短缺等问题，促进中国建造从价值链中低端向中高端迈进的重要手段。
我国建筑行业信息化水平相比国际仍有差距，增长空间充足。据麦肯锡统计，全球各行业中，建筑业信息化程度仅优于农业和屠宰业。若将信息化投入占总产值的比重定义为信息化率，据中国建筑业协会统计，2018年我国该比例仅为0.1%（其中建筑施工企业的信息化投入占总产值比例仅0.08%），而欧美发达国家达到1%。我们以2022年建筑业总产值31.20万亿元测算，信息化率每提升0.1pct，可为我国建筑信息化市场空间贡献约300亿元的增量。我国建筑业的大体量将为建筑信息化市场带来可观的增长空间。
1、建筑信息化时代，BIM/CIM迎机遇
我国建筑信息化经历三次革命，现已步入以BIM为主导的时代。第一次革命：随着个人PC的普及，在1960年代后期，建筑业经历了从手绘到CAD制图的“甩图板”革命。第二次革命：随着云计算、大数据、物联网等技术的日趋成熟，建筑业在1996-2006年实现了工程造价信息化，建筑业进入“甩计算器”时代；在2005年实现新项目管理信息化，完成“甩报表”。第三次革命：自2008年起，BIM技术兴起。目前，在建筑行业设计领域，主流的软件以CAD（含2D、3D）为主，BIM软件渗透率逐渐提升。
BIM主要用于单体建筑的设计。BIM（BuildingInformationModeling，建筑信息模型）是在CAD等技术基础上发展起来的多维模型信息集成技术，通过数字化表达建设工程及设施的物理和功能特性，帮助实现设计、施工和运营。BIM的核心是建立虚拟的建筑三维模型，用数字化技术为模型提供完整真实的信息库。信息库涵盖建筑物构件的几何信息、专业属性和状态信息，也涵盖非构件对象（如空间、运动行为）的状态信息。BIM具有可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图性五大特点。
BIM是CIM的重要组成单元。各国对CIM定义不同，CIM在国内是指城市信息模型（CityInformationModeling），而在日本则是指建造信息化模型（ConstructionInformationModeling），后者将CIM视为BIM相对的概念——BIM是楼宇之类的建筑的信息模型，CIM对应非楼宇类土木工程，因此，二者是并列关系。而国内将BIM视为CIM不可或缺的组成单元——将BIM看作单细胞，大量组合形成的生命体即为CIM。因此，日方的BIM与其CIM合并起来则构成了国内所称的BIM。在国内，一般认知中，CIM=BIM+GIS+IoT。本文采用我国对CIM的定义和理解。
CIM主要用于城市/产业园区的规划。CIM是以BIM、地理信息系统（GIS）、物联网（IoT）等技术为基础，整合城市地上地下、室内室外、历史现状未来多维多尺度信息模型数据和城市感知数据，构建起三维数字空间的城市信息有机综合体。CIM面向各级颗粒度的实体对象、容纳全维度语义信息、具备全城市尺度的描述能力、支持高仿真可视化的表达、支持动态协同管理和实时预警预测、与各种专项业务类型和业务流程高度融合。通过对城市虚拟建模，CIM可实现对城市的可视化管理和优化。
（1）我国BIM渗透率有限，百亿级应用市场有待成长
基于政策要求，到2020年，公用建筑和市政工程中BIM渗透率应达90%。对于市政工程和公用建筑中的BIM应用渗透率，住建部在2015年的时候发布了《关于推进建筑信息模型应用的指导意见》，其中明确提出：“到2020年末，以下新立项项目勘察设计、施工、运营维护中，集成应用BIM的项目比率达到90%：以国有资金投资为主的大中型建筑；申报绿色建筑的公共建筑和绿色生态示范小区”。2017年江苏省住建厅发布了《省政府关于促进建筑业改革发展的意见》的文件，其中也明确了：“至2020年，全省建筑、市政甲级设计单位以及一级以上施工企业掌握并实施BIM技术一体化集成应用，以国有资金投资为主的新立项公共建筑、市政工程集成应用BIM的比例达90%。”
2021年全国19省市出台了对BIM应用的计费标准，我们选取相对清晰简单的广西省出台的计费标准来测算全国BIM潜在市场规模。
基本假设：我们假设为全阶段应用，则应用阶段调整系数A取值为1；假设所有工程平均复杂程度调整系数B为1；暂时先不考虑造价咨询，因此造价咨询调整系数C取值为1。
1）建筑工程：a.计价依据为建筑面积×25元/平方米。我们选取指标“中国:房屋新开工面积”为当年计价基数，其中“中国:房屋新开工面积:住宅”为居住建筑的计价基数，而“中国:房屋新开工面积-中国:房屋新开工面积:住宅”作为公用建筑的计价基数。b.随着BIM应用普及率的提高，我们假设2023-2025年住宅建筑中BIM渗透率每年增长5%。c.截至2023Q1，我国建筑业新开工面积累计同比下降5.3%；截至2023H1，我国房屋新开工面积累计同比下降24.3%；我们假设2023年房屋新开工面积同比下滑10%，2024-2025年复合增速为-2%。在2011-2021年间，我国公用建筑新开工面积复合增长1.5%，我们假设2023-2025年仍以该增速增长。
2）城市道路工程：a.计价依据为城市道路建安造价×0.2%。我们采用我国城市道路面积×单位造价的方式来估算我国城市道路工程总产值。城市道路又称市政道路，一般市政道路单平方米造价在400元左右。b.2011-2021年间，我国市政道路面积CAGR为6%，我们假设2022-2025年仍以该增速增长。
3）城市轨道工程：a.计价依据为城市轨道建安造价×0.25%。我们选取指标“中国:全国:城市市政公用设施建设固定资产投资:轨道交通”为当年计价基数。b.2011-2021年间，我国市政轨交投资额CAGR为13%，我们假设2022-2025年仍以该增速增长。
4）综合管廊工程：a.计价依据为综合管廊建安造价×0.25%。我们选取指标“中国:全国:城市市政公用设施建设固定资产投资:地下综合管廊”为当年计价基数。b.2017-2021年间，我国地下综合管廊投资额CAGR为-5%，我们假设2022-2025年仍以该增速增长。
5）园林景观工程：a.计价依据为园林景观建安造价×0.6%。我们选取指标“中国:全国:城市市政公用设施建设固定资产投资:园林绿化”为当年计价基数。b.2011-2021年间，我国市政园林绿化投资额CAGR为1%，我们假设2022-2025年仍以该增速增长。
（2）CIM市场成长性佳，近年来项目量额双增
2、BIM/CIM技术助力建筑行业降本提效
4）在工程安全方面，通过BIM软件模拟设计的结构安全性，在正式施工前解决安全隐患。
除了上述四点之外，BIM有助于建筑节能和低碳。BIM协同建筑内电力、空调、照明、防灾防盗等设施，实现楼宇自动化、安保自动化、消防自动化，以节省能源、减少碳排放。另外，在建筑设计时，可对建筑材料和设计进行能耗分析，结合建材的性能和建筑设计要求选择最优方案。对企业来说，BIM使设计公司规模扩大成为可能。当今最大设计公司人员数量也难超万人，由于CAD绘图效率有限，人均产值有明显天花板，且设计行业知识密集，设计师的人力成本较高。BIM可通过提高设计效率，降低设计的单位成本，提升人均产值，推动设计公司扩大业务规模形成规模经济，提高市场占有率。
3、BIM/CIM推进动力主要来自于前端政策&后端客户
1）BIM推广的难点：
1.设计制作和成果应用成本错置。BIM虽然可以大幅度减少后期设计成果应用的技术门槛，却加大了设计师的设计和制作设计成果的工作量，设计深度显著加深。对于设计公司来说，推行BIM的阻力较大：（1）购入昂贵的BIM软件对于公司而言是一笔高额的成本投入，庞大的数据运算及储存需求也要求硬件不断提升；（2）设计工程公司需雇佣高阶人力来操作复杂的系统，不仅增加了雇人难度，公司的员工费用支出也大大增加。（3）更多是促进后期设计成果应用的效率显著提升。
2）CIM推广的难点：
1.多源异构数据难融合。CIM平台汇聚的数据十分广泛，由于各业务系统建设和实施数据管理系统的阶段性、技术性以及其它经济和人为因素等因素影响，企业在发展过程中积累了大量采用不同存储方式的业务数据，从简单的文件数据库到复杂的网络数据库，它们构成了企业的异构数据源。但由于这些数据种类十分庞杂，且大多数是非标准化，各类接口的标准也不一致，导致数据深度的融合和处理难以实现。
4、趋势一：逆向设计（翻模）→正向设计
短期内BIM仍以通过翻模使用于施工环节为主，正向设计推进下设计端BIM渗透率有望提升。逆向设计是指施工者利用、对照图纸的三视图，在头脑中想象出建筑的3D全貌，对着施工图建模，该过程也被称为“翻模”，是国内BIM短期内的主流设计形式。而BIM正向设计则是指在三维模型里进行设计，无论是设计阶段还是交付阶段，都可以依据三维模型的信息，根据需要生成图文档案，从而获得完整且一致的模型和数据信息。如果从方案设计开始阶段直接采用三维建模，而非手画图纸，就能使BIM信息不断向下游传递，下游企业就可以直接将此模型作为生产施工的参考和依据，再继续向下延续到交付阶段时，整条建筑链条均采用数据化模型，便可以最终实现建筑行业完全的“BIM化”。
正向设计优势显著，越来越多项目采用BIM正向设计。正向设计的优势在于可以利用BIM多软件协同的特点，对一个模型在不同软件间进行日照、能耗、疏散消防和结构计算等多方面的分析。同时，不同的设计人员可以在一个模型上进行实时协作，模型可以表达图形还能传递属性，图纸不过是模型的一种导出格式。
5、趋势二：岗位级使用→项目级/企业级整体解决方案
1、设计规划属于知识密集型产业，或将受到AI冲击
为什么生成式AI会对“知识型”工种有较大影响？前几代从“工业1.0”到“工业4.0”，互联网、IoT、大数据、云等技术更多是实现“自动化”和“信息化”的过程，对重复式体力劳动者的影响更大；而“生成式AI”的出现，使得大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）能更适配于“服务”知识型工作者，因为LLM本质上是为了完成认知任务而设计的。因此，生成式AI会对此前被认为相对不受自动化影响的行业带来新的发展机遇。我们认为，以前机器人替代的是“人力密集型、机械的重复性劳动”；现在AI有可能替代的是“有结构化经验、初级的创造性劳动”。
在建筑行业中，资金密集型或人力密集型的环节，比如土建、设计、施工、装修等，AI对其产生的影响较小，由于过高的成本和技术水平的局限，人工智能在短期还是无法实现代替劳工进行实地现场作业；但知识密集型的设计、规划环节却有被AI影响或代替的可能性。
AI设计师或能突破“人”的局限性。进一步推演，生成式AI使得未来的建筑设计师的工作内容出现了强有力的竞争者——（1）认知局限性：由于个人思想的局限性和认知的主观性，设计师所设计的成果在一定程度上具有一些强烈或者是风格明显的主观色彩；人很难设计出自己认知之外的东西，也很难触达自己的知识和想象力以外的设计。而人工智能则可以在一定程度上规避掉设计师作为个人认知的局限性，应用模型进行分析，生成满足项目要求的设计成果，也可为设计师提供丰富的思考和灵感。（2）复杂度局限性：由于建筑设计领域的目标函数十分复杂，在面对目标函数模糊等复杂设计问题时，人类设计师很难克服其自身能力的有限性。人类设计师或许无法用现有的简单规则来概括解释复杂的逻辑，但人工智能却可以在经历设计大数据的训练后，生成人类建筑设计师无法描述的设计案例。
AI在城市规划中有诸多应用，但其价值量不仅体现在设计规划端，更多体现在城市信息模型。在规划端的应用，无非和建筑设计类似——帮助设计师快速出图、快速出各种相对更优化的方案以供选择；但如果建立起强大的城市信息模型，AI则能帮助设计师和用户进行城市演变预测，从而更好地设计规划城市功能分区，解决城市网络中由于计算量庞大或设计不合理而出现的大部分问题。
2、BIM/CIM为大模型提供训练数据，AI反哺赋能BIM/CIM
BIM/CIM是历史经验，投喂到大模型中训练AI，使之成为“合格的设计师/规划师”。生成式AI（GenerativeAI）首先需要进行“模型训练”，通过大量的训练数据来训练生成式AI，在训练过程中，AI模型会学习输入数据的概率分布和结构；最终通过大规模投喂数据，通过概率模型或神经网络模型，将现有的数据的结构和规律学习到模型中，并基于这些结构和规律生成新的模型，不断迭代，直至训练出合格的模型。因此，BIM/CIM有大量一线建筑和城市数据，是训练的AI的优质数据源。