中国BIM应用的现状问题有哪些？

　一、BIM导入尚未形成自愿，皆有上级所迫
目前各单位导入BIM主要皆为政府政策或上级长官要求，但对于组织导入BIM并未详实了解导入的目的，且在编列BIM预算时尚无一套合理的标准进行编列，可能造成经费编列不足无法完整执行BIM工作，造成项目导入BIM的成果无法发挥其成效，为多数组织单位首要面临的挑战。此外，通过评估结果可发现，由于各组织导入BIM于国内尚属起步阶段，各单位对于导入BIM的可行性及厂商执行状况，多仰赖外部委托专业顾问或外部专家进行审视。尽管该方式为国内普遍执行的现况，但各组织内部应规划既有人员的专业学习计划，不仅可以提升项目的BIM应用效益，亦可强化组织整体在执行BIM的专业能力。
二、BIM培训知识不足，招投标形式化
多数由项目承办单位执行BIM有关工作，尽管各单位皆有进行组织内部人员BIM专业知识教育训练，但整体而言，其教育训练仍属于BIM基本观念的认知，为目前多数组织所存在的障碍。若各单位可通过内部协调，指派不同专业人员投入参与BIM并组成团队，将可提升组织内整体BIM专业的能力。此外，多数项目在制定BIM招标文件时，多数参考其它项目的招标文件撰写方式，由于各工程项目特性皆不尽相同，若直接参考其它项目招标文件将可能有不适用的情形。
　三、BIM导入处于起步阶段，数据应用不足
由于各组织对BIM仍属起步阶段，因此对于相关数据的留存及效益评估方式尚未有明确的做法，有鉴于此，项目团队若能确认BIM所带来解决问题的效益，组织可于项目结束后进行事后的评估机制，除了针对应用BIM效益评估外，以利产出可以用于日后组织学习的文件，并针对不同类型的案例进行系统性地收集，进而转换为BIM标竿学习数据库，以利日后让其他组织参考与学习，并发挥其价值。整体而言，各单位在导入BIM初期，皆直接选定某个项目来导入BIM技术，因此，多数案例在项目的应用上皆未有完整的评估，亦缺乏在应用BIM所需资源的评估。
四、各单位BIM应用能力良莠不齐
尽管我国BIM应用案例较多，但因国内各单位导入BIM的能力良莠不齐，且目前尚无统一规范及标准，导致目前组织在执行BIM技术时面临诸多问题。若以某组织而言，BIM成熟度分数较高的案例，该组织所提出的BIM制度较为完整，反观其它在BIM成熟度分数较低的单位，为因应政策上的要求，在执行项目过程中，并未有系统的导入BIM技术，以致于无法有效发挥BIM的效益。换言的，国内目前不同单位皆已了解到BIM确实具有效益，但却仅能通过自行摸索应用的方式来提出要求。
　五、国内BIM应用程度相对较低
国内目前导入BIM尚属起步阶段，尽管公部门积极推动BIM技术，但经常面临不知如何将BIM正确地导入组织及项目中，虽然各单位目前通过国内政府提出不同的推动策略及决策评估方式，但各并未有系统的从政策面到执行面进行评估，以BIM成熟度而言，整体的案例仍属于偏低的分数，进而无法有效的发挥BIM所带来的效益。因此，有系统的进行BIM决策评估，是国内推动BIM可以实行的一项手段。
综上所述，我国BIM应用问题还是很多，但并非BIM之路就是错的，BIM在我国是曲折中发展，随着工业40的提出，相信BIM的发展会越来越好!好了，关于BIM国内发展现状存在的问题有哪些就为大家介绍这么多，希望通过此文能够帮到大家!

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

办理物联网卡可以选择三大运营商的原卡或者找代理。

如果你担心物联网卡速度慢，会造成设备时间的延迟，那就选择三大运营商的原卡，分别是移动、电信、联通。此类卡采用5A级坚固材料，符合工业物联网卡使用标准，使用寿命更长。

此外，建议在购卡前办理测试卡，最大限度保证物联网卡投入使用后的信号稳定性和安全性。以物联网卡商城为例。采用专属独立的高速通道网络，三个程序测试，专网专用（独立网元），比传统的普通流量卡安全很多，保证设备信息和数据的安全，保证高速安全不泄露。

如果担心物联网卡后台管理麻烦，就选择支持第三方平台和API接入的物联网卡代理。这样的大型代理商一般都有自研的管理背景！可以提供物联网卡流量消费查询、充值续费统计、账单管理、短信发送、数据统计，再也不用担心计费扣费不清了。

如果你担心计费不清晰，那么你将不得不选择大型物联网卡代理商，尤其是那些拥有多年行业经验，合作企业数千家，物联网卡市场份额占有率大的代理商。这个平台消费透明，售后服务更有保障。出现问题后，会有通信级技术服务人员提供售后服务，让购卡无后顾之忧。

我国智能制造业发展现状

即将到来的2020年是“中国制造2025”的第五年，也是智能制造业“十三五”规划的最后一年。当前全球各国都将制造业放到非常重要的战略位置，智能制造已成为高端制造业竞争的主战场。围绕实现制造强国的战略目标，国务院发布了《中国制造2025》，明确制造业强国的五大工程和十大领域。智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的重要抓手。

整体来看，智能制造产业市场潜力大，各地争相抢占智能制造高地。目前，我国智能制造形成了4大聚集区：
环渤海地区：依托地区资源与人力资源优势，形成“核心区域”与“两翼”错位发展的产业格局。其中，北京在工业互联网及智能制造服务等软件领域优势突出。
长三角地区：培育一批优势突出、特色鲜明智能制造装备产业集群，智能制造发展水平相对平衡。
珠三角地区：加快机器换人，逐步发展成为“中国制造”主阵地。其中，广州围绕机器人及智能装备产业核心区建设，深圳重点打造机器人、可穿戴设备产业制造基地、国际合作基地及创新服务基地。
中西部地区：落后于东部地区，尚处于自动化阶段，依托高校及科研院所优势，以先进激光产业为智能制造发展的“新亮点”，发展出了技术领先、特色突出的先进激光产业。

智能制造行业开发区主要集中在东部沿海地区：

按开发区数量来看，拥有智能制造开发区数量最多的省市为山东省，合计达4个；其次为湖北省、河北省、江苏省，智能制造开发区数量均为3个；北京市、辽宁省各2个；贵州省、浙江省、天津市以及广西均为1个。

从面积来看，北京市、辽宁省、山东省、河北省、湖北省、江苏省智能制造开发区总面积均在1000公顷以上。

全球大数据产业现状及投资前景预测
纵观国内外，大数据已经形成产业规模，并上升到国家战略层面，大数据技术和应用呈现纵深发展。面向大数据的云计算技术、大数据计算框架等不断推出，新型大数据挖掘方法和算法大量出现，大数据新模式、新业态层出不穷，传统产业开始利用大数据实现转型升级。人工智能、深度学习、工业物联网、虚拟现实、智慧城市等领域的发展推动大数据的应用普及。新兴行业、传统行业围绕数据服务体系，已经形成了传统行业数据平台、互联网数据平台及行业资讯类数据平台。以数据应用为基础的新一代数据服务企业，在促进主体行业发展的同时，同样促进了行业内中小企业的发展。
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大数据发展的产业环境分析
美国政策层面发力推动大数据应用发展。政府推出了一系列的公开数据计划，在健康、能源、气候、教育、金融、公共安全等领域开放数据和信息，促进创新的突破,从而推动经济发展。美国致力于扩大联邦数据公开范围和受用对象的范围，尤其扩大高价值数据资产，探讨如何进一步扩展收集和分析工业竞争和创新相关的数据。
为了进一步挖掘联邦政府数据的应用潜力，促进创新与社会进步，2016年1月美商务部发起了一项旨在使政府数据更加容易使用的数据易用性计划(CDUP)。5月，白宫发布《联邦大数据研发战略计划》，为未来的大数据研发列出7条战略计划，旨在建立大数据创新生态系统，加强数据分析能力，从大量、多样、实时的数据库中提取有效信息，服务于科学研究、经济增长与国家安全。2016年，美国应用大数据预测选举也引起世界关注，大数据应用开始为广大公众所关注，数据的真实性及数据安全成为关注焦点。
英国以数据共享为根本积极推动大数据平台建设。新建哈璀(Hartree)大数据中心，投资113亿英镑。新建艾伦图灵研究所，投资4200万英镑，开展大数据科学与技术的研究。投资15亿英镑建立第一个国家级老年痴呆症研究所。建立应对重大疾病新的数学研究中心。英国成立大数据战略委员会，发布《开放数据战略白皮书》，统一政府数字平台，开通政府部门开放数据通道，设立数据开放共享奖励基金，2018年还将出台“数据保护通则”的专门法规，旨在开发利用数据资源产生更大的商业价值和经济增长。
瑞典启动国家重点科研计划(NFP)大数据专项(Big Data, NFP75)。2017年正式启动，计划投入资金25亿瑞士法郎，从2017年至2020年为期4年。该专项主要分为三个板快：大数据信息技术：大数据分析基础性研究、大数据基础设施构架、数据库和计算中心;大数据相关社会及法律问题：大数据涉及对社会经济发展的影响预测(如对贸易、商务模式、人员交通及物流的影响)、个人隐私及空间的保护及相关的社会伦理和法律问题及对策等;大数据应用：对大数据在交通、健康、灾害及社会风险控制、能源转型领域的应用展开基础性研究。瑞士国家重点科研计划由瑞士联邦政府推出，目的是对关系瑞士社会经济发展全局的重要领域展开基础性研究并提出对策建议。
我国各地政府积极为大数据发展营造环境。2014年、2015年“大数据”首次写入国家《政府工作报告》。在2015年3月5日举行的两会中，李总理在政府工作报告中提到，制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。
当前，《国家大数据战略及行动纲要(2015-2025)》征求意见稿完成。国家自然基金委、科技部支持了大量大数据研究项目;北京市、上海市、天津市、重庆市、广东省、贵州省等制定了大数据发展规划，多地开始建数据产业基地，天津拟打造国家数据聚集区，与北京、河北联合建“京津冀大数据走廊”;重庆计划将大数据培育成重要战略性新兴产业，加快建设两江云计算产业园，陕西西咸新区、湖北武汉光谷、贵州贵安新区等地提出要设国家级大数据基地。
上海成立数据交易中心。2016年4月1日，上海数据交易中心挂牌成立，上海数据交易中心是经上海市人民政府批准，上海市经济和信息化委、上海市商务委联合批复成立的国有控股混合所有制企业，承担着促进商业数据流通、跨区域的机构合作和数据互联、公共数据与商业数据融合应用等工作职能。交易中心以国内领先的“技术+规则”双重架构，创新结合IKVLTP 六要素技术，采用自主知识产权的虚拟标识技术和二次加密数据配送技术，结合面向应用场景的交易规则，将在全面保障个人隐私、数据安全前提下推动数据聚合流动。
上海将围绕“资源、技术、产业、应用、安全”融合联动这一条主线，聚焦“政府治理和公共服务能力提升、经济发展方式转变”两个方面，创新“交易机构+创新基地+产业基金+发展联盟+研究中心”五位一体大数据产业链生态发展布局，力争打造国家数据科学中心、亚太数据交换中心和全球“数据经济”中心，形成集数据贸易、应用服务、先进产业为一体的大数据战略高地。
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大数据产业的行业需求预测
企业需求
传统企业的大数据转型。随着互联网化进程的不断推进，在改变了用户消费习惯的同时，众多传统企业面临了一系列必须面对的问题，其中一条核心主线就是基于已有数据的使用以及对于用户数据的采集。对于有效利用数据，很多传统企业开展了试探性的使用和分析，并逐步结合互联网平台，使数据形成闭环。地产、制造、金融企业已经在逐步建立互联网销售平台，其实平台的本身并不是去加大产品销售量，而是通过平台对传统营业网点、销售渠道的信息进行有效管理，从而建立可供判断或分析的数据之用。
更好的吸纳客户的潜在需求，更快的适应市场变化，从而带动新一轮研发的生成或变革。而此类企业的成长点，市场化性质，及企业性质将区别于传统企业，而走上新业态、新模式的道路。包括车联网、互联网金融、汽车电商、房产电商，都已经出现了苗头。对于大数据产业的发展，传统企业转型是区别于其他领域的却又独树一帜的重要组成部分。
平台企业的大数据战略。对于相对IT投入较少，IT基础较为薄弱的领域，比如零售、餐饮、服装、农业、出版等行业，企业不会去自建云计算及大数据平台，更多的则是会依靠专业化的数据服务企业或是数据服务平台来满足数据分析的需求。行业数据服务平台架构的初衷，主要是用云服务方式解决上述行业的信息化建设及运维需求。
目前上海类似的行业数据平台不少，建筑业的筑想网、医药业的安捷力等都是在行业垂直领域专业度很高的企业，而且较之通用、普适性的平台，此类平台的发展更具有和行业发展的共存性和相通性，是大数据产业发展过程中一个非常重要的组成部分。
互联网企业大数据规模化发展。互联网传媒是推动企业接触大数据服务中一个相对快速的行业，传媒由传统的单向被动模式转变成为双向互动模式，在吸引了用户群体的同时也通过定义用户肖像，来推动精准营销。精准营销使企业享受了新媒体带来的最实惠的成果，也为企业带来了一份较之传统传媒更加具体的数据分析报告。
同样在互联网领域，无论是社交平台、团购还是移动应用，在其互联网平台构建的过程中，收集、汇总、分析数据是非常重要的一个环节。通过甄别不同年龄段、性别、爱好的用户群，来精准定位推送不同的消息，而在这些精准定位的背后，则是每天几十甚至几百TB的数据增长量和分析量，可以说，有了互联网才推进了大数据产业的发展。
热点关联领域需求
金融大数据。中国金融信息服务产业存在产业链分布广、市场空间巨大的特点，但与此同时，又表现出产业集中度非常低的现状。因此，未来必将经历大量的并购整合，最终出现几家庞大的IT服务机构。传统金融服务领域的人才资源、市场能力、技术及研发方面在全国范围内都具有不可比拟的优势，产业环境、配套资源都非常成熟。
在金融信息服务产业链中，已经拥有了证券、期货、金融期货、科技技术等交易所以及钢铁、有色金属等各类生产物资交易所，拥有像安硕信息、万得资讯、金仕达、银联、普兰金融、春雨供应链等一大批具有行业代表性的龙头企业，还有一批以经尔纬为代表的掌握大数据技术及具有资源整合能力的公司。金融领域的数据库建设比较完善且都为结构化的数据，随着人工智能、深度学习等新兴技术的介入，大数据将显示出大有可为的趋势，对基于大数据分析的成果的需求也将越加旺盛。
交通大数据。一是智能交通，在交通和环境信息的基础上，实现交付跟踪，工作流程监督，和人力资源管理。在智能交通系统中，如果车辆使用了该应用，就可以监测到相关数据。智慧城市首席信息官可以使用从物联网信息库中获取运输和交通过程的信息。这将大大改善交通运输，建立服务型的支付方式，而不是简单的付款程序，如时间收费制度。
智慧城市的核心价值是根据交通数据来建立对公民有益的基础政策。智能交通也产生了很多新的商业创新。二是自动驾驶，目前GOOGLE借助大数据及车载技术和传感器,以及高级辅助驾驶系统、软件、地图数据、GPS和无线通信数据等，实现了无人驾驶，可以预见，不久的将来，大数据在自动驾驶领域的应用越来越被看好。
新媒体大数据。大数据引领的新媒体已经颠覆了国外数个传统媒体，比如停刊的美国《新闻周刊》以及德国出现战后最大的纸媒倒闭潮等。以眼球经济为基础的传统媒体展示型广告已快速向以数据为基础的网络媒体精准型广告进行转变。百视通和东方明珠的整合已经打造了全国最大的千亿级别的传媒上市公司。在电信、广电及互联网领域海量数据处理具有丰富的研发及应用经验，所用技术涵盖了分布式计算、海量数据处理、流计算、机器学习及神经网络等，重点关注于互联网广告投放技术、效果监测、目标受众行为分析及精准细分、广告智能匹配等。未来几年，新媒体大数据将越来越受到业界的追捧。
制造业大数据。利用大数据推动信息化和工业化深度融合，研究推动大数据在研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，研发面向不同行业、不同环节的大数据分析应用平台，选择典型企业、重点行业、重点地区开展工业企业大数据应用项目试点，积极推动制造业网络化和智能化。最近几年，从国家到地方政府，日益重视大数据在制造业特别是高端智能制造领域的应用，例如《中国制造2025》。从这个意义上来说，大数据在制造业应该发挥的潜力巨大，释放空间和余地很大。
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大数据投资前景预判
人工智能等新兴领域价值潜力巨大
智能化领域及智慧城市建设。大数据与深度学习、人工智能交叉的领域成为资本追逐的焦点。例如日本提出建成超智能社会，实现ICT技术在全社会的深度融合应用。日本第五期科技计划提出建设SOCIETY 50(超智能社会)，基于以人工智能、物联网、大数据为代表的ICT技术，研究开发先进机器人、超级计算机、传感器、高速通信等技术，实现网络空间与现实空间高度融合的信息物理系统，运用大数据促使社会生活各领域实现高度智能化，推进经济发展与社会进步。日本超智能社会的提出，受到诸多大数据公司和风投的关注。类似，我国各地正在大力推进的智慧城市建设中的与新兴技术交叉应用的环节，大数据将有着重要的一席之地。大数据与智慧交通、绿色环保、民生安全等领域的融合，在人工智能、深度学习的带动下，大数据应用商机无限。
支撑分享经济智能平台被看好
分享经济在短时间内崛起并成为全球现象，规模和影响力都呈现出指数增长。2014年12月，普华永道发布了预测报告指出全球分享经济的规模将从2015年的150亿美元增长到2025年的3350亿美元。在全球经济努力复苏的背景下，分享经济模式的新颖性和巨大发展潜力受到各国政府的高度支持，甚至提升到了国家战略的高度。大数据、云计算、人工智能将构建支撑分享经济的智能平台，而这些平台将日益彰显其经济价值，从而能够灵活、便利、及时、安全、经济地连接不同需求的陌生人，从而在分享经济的新模式中，大数据起到了核心作用，占领核心的地位，其价值不言而喻。

物联网专业毕业生毕业后可以从事项目管理、产品经理、市场销售等等工作。物联网生态系统中的各类软件、硬件、服务型公司等都有这些职位。这些职位相对来讲对工作经验要求较高，刚毕业时未必能直接胜任，但可以先做一些如技术支持、研发等的职位，待积累一些工作经验后转到这些工作岗位。

就行业分布而言，计算机软件、新能源、电子、通信等行业是物联网人才需求的主要领域，涵盖范围较广。其中，华为、阿里巴巴、海康威视等作为较早布局物联网产业的龙头企业，拥有大量的物联网工程技术员，其中就包括从事物联网底层技术的研究型人才以及产品研发型人才。

同时随着产业技术在传统领域的应用和发展，在工业、农业、家居、物流等细分领域诞生了众多中小型企业，对物联网工程技术人才的需求也与日俱增，提供了许多项目规划设计、系统实施运维等技术技能型就业岗位。

扩展资料

这届入学的物联网专业的学生，将有机会抓住时代的机遇，在物联网的世界中发挥自己的才能。在2020年新冠病毒流行以后，物联网更是加速走进世界人民的生活和工作中。通过远程监测病人的体温、心跳、血压等指标，可以使更多的人不用再去医院而在家中接受远程医疗服务。

佩戴具备距离检测的手环可以提醒人们在工作场所保持适当的距离；在工厂、楼宇中，越来越多地采用远程监测和控制装置来 *** 作、维修设备，这些都是物联网的典型应用。随着技术、产品、方案的成熟，将有更多的人认识到采用物联网的优势，物联网发挥巨大作用的时代正在到来。

参考资料来源：凤凰网-物联网是值得报考的专业吗？听听老物联网人怎么说

参考资料来源：凤凰网-物联网新职业“物联网工程技术员”就业现状分析报告

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