摘要：随着绿色建筑理念的深化与数字技术的发展，BIM技术（建筑信息模型）与人工智能的融合为建筑全生命周期的绿色化升级提供了新路径。本文从设计、施工、运维三个阶段，探讨二者在绿色建筑中的应用逻辑。研究表明，BIM与人工智能的协同应用可显著增强绿色建筑的技术可行性与实施效果，为人机协作的绿色建造模式提供实践参考。
　　关键词：BIM技术；人工智能；绿色建筑
　　引言
　　在“双碳”目标与可持续发展理念的推动下，绿色建筑已成为建筑业转型的核心方向，其核心诉求是在全生命周期内实现资源节约、环境友好与性能优化。
　　BIM技术以其参数化建模与全周期数据集成能力，为绿色建筑提供了数字化基础；人工智能则凭借机器学习、智能决策等技术，实现了对复杂建筑系统的动态优化与精准调控。
　  一、绿色建筑设计中的智能优化
　　数字化技术与智能算法的结合正深刻改变绿色设计方法论，其核心突破在于多维度目标的动态平衡机制。在方案生成初期，三维建筑信息模型承载的空间关系为机器学习提供结构化训练样本，通过解构既有绿色建筑的能耗特征规律，智能系统可自主推导兼顾自然采光与热工性能的初始解决方案。这种技术协同显著强化了被动式设计策略的有效性，尤其体现在基于地域气候特征的围护结构自适应优化过程中，窗墙比例与通风需求的矛盾得以科学调和。值得注意的是，智能辅助并非取代设计师创造力，而是通过人机协作的迭代反馈，将算法生成的优化路径转化为可执行设计指令，最终形成技术理性与艺术直觉相融合的创新范式。
　　二、施工阶段绿色建造资源动态调控
　　绿色施工目标的实现关键在于建造过程的资源动态适配，建筑信息模型与智能技术的联动构建了实时响应机制。施工筹备阶段通过构件级物料清单的数字化解析，结合现场进度感知数据，人工智能系统可建立资源流动的时空映射关系。当预制装配进度与现场工序发生错位时，基于自主学习的调度系统能动态调整混凝土浇筑等关键节点的时序安排，既保障施工连续性又降低机械空转损耗。该机制在废弃物控制领域表现尤为突出，视觉识别技术与工程量清单的关联验证，驱动钢筋下料方案的持续优化以减少边角废料。
　　三、建筑运维期能效智能监测与决策支持
　　建筑持续运行阶段的能源管理是绿色性能提升的核心阵地，数字化模型与智能算法在此形成“感知－决策”的闭环体系。依托建筑设备系统的拓扑关系数字化，人工智能通过解析暖通系统运行参数的时序规律，可精准识别冷水机组等关键设备的能效薄弱环节。当环境监测网络发现室内参数异常时，机器学习结合历史运行模式进行故障溯源，进而生成设备运行调优策略而非简单操作指令。该模式在可再生能源应用中更具价值，光伏发电预测与建筑用能特征的动态匹配机制，使储能系统调控策略有效支撑电网负荷平衡。
　　结语
　　BIM技术与人工智能的融合，正在重构绿色建筑的技术框架与实施逻辑。从设计阶段的多目标智能优化，到施工阶段的资源动态调控，再到运维阶段的能效精准管理，二者的协同应用既提升了绿色建筑的技术精度与实施效率，又推动了建筑全生命周期的数字化、智能化转型。未来，随着数字孪生、物联网等技术的进一步发展，BIM与人工智能的结合将更加紧密。然而，技术应用仍需关注数据标准统一、跨领域人才培养等问题，只有构建完善的技术体系与产业生态，才能充分释放BIM与人工智能在绿色建筑行业的应用潜力，推动建筑行业实现真正的可持续发展。
　　参考文献：
　　[1]陆茵,肖郑.基于AIoT和BIM技术的大型钢结构绿色智能建筑建造关键技术分析[J].新城建科技,2025,34(02):1-3.
　　[2]欧阳鹭霞,郭志亮,邹佳旻.BIM与人工智能融合在工程管理数智化的应用研究[J].高科技与产业化,2025,31(01):70-72.