做BIM最怕什么？

不是日复一日的翻模，而是领导问你：模型合规合法吗？你只能没有底气的回一句：我只做了基础的管线碰撞，解决了碰撞点，等一下发你。

模型符合现有规范要求吗？模型能用得起来吗？领导一问，没人敢保证。

即使用了现有插件（如Solibri、BIMChecker）预设规则多为基础碰撞检查，缺乏专业定制化规则（如机电管线净距规范、抗震构造要求）。

碰撞检查需分专业（建筑、结构、机电）多次运行，结果汇总后需人工剔除无效冲突（如设计预留孔洞），无效工作量占比40%。

规范更新（如消防新规）后，历史审查规则未同步调整，导致旧模型合规性漏检。

传统模式通过PDF/Excel记录问题，定位需页码+构件ID+截图多维度对照，单个问题沟通耗时超15分钟。

BIM项目是越来越精细，靠以往的经验和感觉完全扛不住。不改的话，就只能靠运气吃饭。

所以，我接下来花费了2个小时，用DeepSeek开发一个基于Revit模型审查插件方案。

针对建筑信息模型 (BIM) 的审查需求，我设计了一个基于DeepSeek大模型的Revit插件架构。这个解决方案将AI能力与专业BIM工具深度集成，实现自动化的模型质量检查和智能审查。

01、系统架构设计

插件采用云端AI+本地执行的混合架构：

1、本地插件层：负责与Revit API交互，提取模型数据

2、数据处理层：清洗和组织BIM数据，转换为适合AI分析的格式

3、AI服务层：调用DeepSeek API进行语义分析和规则推理

4、结果展示层：可视化呈现审查结果并提供修复建议

核心功能模块代码

 

......

02、功能亮点

智能模型分析

1、自动识别结构冲突、消防规范违反、机电碰撞等问题

2、分析空间使用合理性和可持续设计指标

3、支持自定义审查规则，适应不同项目标准

AI增强的交互体验

1、自然语言解释审查结果，非技术人员也能理解

2、提供修复建议和最佳实践参考

3、一键定位问题构件，提高修改效率

完整的工作流程

1、模型数据提取与处理

2、AI审查请求与响应

3、结果可视化与导出

4、问题跟踪与修复验证

03、核心功能实现

1、模型数据提取

2、AI审查逻辑

3、结果可视化

4、规则库构建

内置规则模板

创建规则模板库，例如：

自定义规则界面

开发简单的规则编辑器，允许用户：添加新的审查规则、编辑现有规则的提示词模板、调整规则的优先级和严重程度。

04、部署与使用

环境要求

1、Revit2019及以上版本

2、.NET Framework 4.8

3、DeepSeek API 密钥

安装步骤

1、编译插件项目生成 DLL 文件

2、将DLL和清单文件复制到Revit插件目录

3、在Revit中加载插件

使用方法

1、打开Revit项目

2、点击 "DeepSeek 模型审查" 按钮

3、等待分析完成（视模型大小而定）

4、在结果窗口查看问题并定位构件

5、导出报告分享给团队成员

05、优化与扩展方向

1、增加本地规则库：将常见规则本地化处理，减少API调用成本

2、实现增量审查：只分析有变化的部分，提高效率

3、多模型比较：支持对比不同版本模型的修改差异

4、与BIM协作平台集成：自动同步审查结果到项目管理系统

这个方案充分发挥了DeepSeek的自然语言理解能力，将复杂的BIM审查工作转化为直观的可视化结果，大大提高了建筑项目的质量和效率。

通过以上优化策略将DeepSeek API的调用效率提升3-5倍，同时降低50%以上的使用成本。关键是建立本地预处理+AI深度分析+结果缓存的三层架构，让AI聚焦处理真正需要智能判断的复杂问题。

最后，说句诛心之论：BIM的核心挑战并非技术本身，而是流程重构与利益协调。

如何让习惯了传统模式的各方在统一框架下高效协作，如何让数字化投入真正转化为项目价值。

未来，随着AI审查（如DeepSeek的BIM插件）、区块链存证等技术的成熟，部分痛点将逐步缓解，但人的观念转变与组织协同能力的提升，仍是行业进化的关键。

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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