“双碳”目标下绿色建筑设计的数字化转型路径

在“双碳”目标背景之下，绿色建筑设计数字化转型已成为一种必然的趋势。本文就绿色建筑设计数字化转型的内涵以及意义展开了阐述，深入分析了数字化转型的内生动力，在此基础上系统构建了以“数据驱动模型主导流程再造”为核心的数字化转型路径，针对当前转型进程中遭遇的技术管理以及人才挑战予以剖析，并给出了相应的对策建议。

建筑领域是能源消耗和碳排放的主要领域之一，其绿色发展对于达成“双碳”目标极为关键。绿色建筑设计在建筑领域绿色发展中具有关键作用，它通过对建筑设计方案的优化提升建筑的能源利用效率，降低建筑全生命周期内的碳排放，通过采用合理的建筑朝向和对建筑围护结构进行优化等措施，能够有效地降低建筑的能耗。数字化转型给绿色建筑设计带来了新的技术手段与发展契机，可提升绿色建筑设计的科学性和精准性以及高效性，所以研讨在“双碳”目标之下，绿色建筑设计的数字化转型途径具有重大的现实意义。

图 1 绿色建筑设计数字化转型核心环节与流程的概念图

一、“双碳”目标对绿色建筑设计的新要求与转型驱动力

（一）“双碳”目标带来的新挑战与新要求

首先，要求从运行阶段的“运营碳”扩展至涵盖建材生产运输建造及拆除所产生的“隐含碳”，设计范畴必须建立精准化全周期化的碳排放核算与管理体系，实现从“摇篮到坟墓”的全程碳管控。其次，为达成深度减排、设计性能之目标趋于极致化，诸如追求近乎零能耗乃至零碳建筑，且需于节能、节水、节材以及室内环境质量等多重目标之间进行复杂权衡与协同优化，从而探寻综合性能之最优解。最后，建筑被要求具备动态化与自适应能力，其设计需要克服传统静态模式的局限，能够依据实时监测数据与未来气候预测，对变化中的外部环境及使用状态做出响应与调适，从而确保建筑在全生命周期内持续保持低碳高效运行。

图 2 BIM 建立建筑的三维模型

（二）绿色建筑设计数字化转型的内生驱动力

绿色建筑设计数字化转型的内生驱动力源于三大核心优势 ：

其一，数据驱动决策，通过整合分析气候、材料碳足迹及用户行为等多元数据，赋能设计师做出更为科学与精准的决策，从源头规避经验偏差，最大化挖掘碳减排潜力 ；

其二，模型整合信息，以建筑信息模型（BIM）作为统一的数字化载体，深度融合建筑、结构、机电等多专业信息，在此基础上进行能耗、日照、通风等性能模拟，有效打破专业壁垒，实现跨专业协同设计与综合优化；

其三，流程贯通前后，通过打通设计、施工与运维环节，使 BIM 模型及其承载的数据能够无缝传递至建造阶段指导预制加工与精准施工，并延伸至运营阶段支撑智慧运维，从而形成一体化的数据流，持续延伸数据价值，为建筑全生命周期降碳赋能。

二、绿色建筑设计数字化转型的核心路径

绿色建筑设计的数字化转型是一个系统性工程，其核心路径可概括为：以数据为生产要素，以 BIM 模型为核心载体，以算法与平台为关键使能，对传统设计流程进行系统性再造。

图 3 BIM 协同平台

（一）基于 BIM 的性能化分析设计

为从根本上扭转传统绿色建筑设计流程中性能分析滞后、修改成本高昂的“后验证”困境，数字化转型的首要路径是建立基于 BIM 的性能化分析设计流程，实现绿色分析的“前介入”。这一路径的核心在于，首先通过 gbXML 等开放数据标准，深度集成 BIM 建模软件，使设计师在方案构思阶段即可一键获取能耗、日照等关键性能的即时反馈。进而，结合参数化设计与多目标优化技术，将窗墙比、朝向、遮阳形式等设计变量参数化，并与累计碳排放、能耗成本及采光舒适度等性能目标关联，利用遗传算法等工具在海量方案组合中自动寻优，从而在短时间内探索出碳减排与综合性能最优平衡的帕累托解集。其典型应用贯穿设计全程 ：在方案初期，可借助生成式设计快速响应场地气候，生成多种低碳形态雏形 ；在深化设计阶段，则可对围护结构、外窗及设备系统等进行精细化模拟比较，精准量化其全生命周期的碳减排贡献。

（二）基于 AI 与大数据的预测性与生成性设计

人工智能与大数据技术正推动绿色设计范式从“人工寻优”向“智能涌现”转变，其关键在于给予设计系统预测和生成的能力。具体而言，该路径首先体现为前瞻性分析，它是由大数据驱动，通过整合气象地理信息及历史建筑运行数据并利用机器学习模型，能够预测建筑在不同未来气候情景下的能耗与碳排放趋势，从而为应对不确定性提供前瞻自适应的设计指导。AI 辅助的生成性设计让这一过程更为深入，设计师通过设定碳排放空间利用率等目标与用地红线等约束条件，由算法基于海量知识库自动生成满足要求的众多方案，这已超越简单组合，达成了跨范式创新解决方案的“智能涌现”，像利用自然通风策略智能解析场地环境，以推荐最优布局与图像识别技术 ；或在方案生成之际依照材料碳足迹数据库自动优先择取本地低碳材料，且优化结构体系于源头削减隐含碳。

（三）基于物联网与数字孪生的闭环反馈优化

物联网与数字孪生技术共同构筑了绿色建筑设计从“静态蓝图”迈向“动态镜像”的闭环路径，实现了设计效果在建筑全生命周期内的持续验证与优化。该路径始于在设计阶段构建深度融合几何信息、物理属性及控制逻辑的建筑数字孪生体 ；建筑建成后，通过遍布其间的物联网传感器，实时采集环境与设备运行数据，并动态映射至数字孪生体中，从而精准复现物理建筑的实时状态。在此基础上，通过比对实时运行数据与设计预测值，能够诊断性能偏差根源，并利用机器学习使数字孪生体不断自我学习与校准，进而模拟测试不同控制或改造策略对碳排放的影响，最终为智慧运维与节能改造提供最优决策，形成“设计 - 运行 - 反馈 - 优化”的完整数据闭环，例如 ：当系统通过数字孪生发现某区域冬季实际能耗异常偏高，并溯源至用户开窗行为与设计假设不符时，可即刻自动调整该区域暖通空调策略，或生成更换高气密性窗户的改造建议，实现动态碳减排 ；同时，这些宝贵的运行反馈数据将持续反哺未来同类项目的设计数据库，驱动设计精度的迭代提升。

图 4 建筑能源管理系统

（四）基于云平台与协同工作流的全生命周期协同

数字化转型的成功深度依赖于协同模式的根本性变革，其关键路径在于构建基于云平台与协同工作流的全生命周期协同体系，以此驱动项目管理从“分段管理”迈向“一体化交付”，该路径的实践首先依托于云端协同设计平台确保所有项目参与方在统一且实时更新的 BIM 模型上进行设计与修改，从根本上保障绿色设计数据的一致性与唯一性杜绝因版本混乱导致的设计错误。更进一步云平台的核心价值在于打通了贯穿产业链的数据链，向上连接材料供应商的碳足迹 EPD 数据库，使设计师能实时获取并直接将材料的碳排放信息写入 BIM 模型，向下就能够和施工单位的预制加工系统以及运维单位的 FM 系统进行对接。设计成果能够凭借数据形式直接对工厂化生产和高精度施工予以驱动，进而有效地降低现场浪费，以及“隐含碳”。其应用场景生动体现了这一协同效能 ：当云端的梁柱尺寸被结构工程师更新之后，绿色工程师能够即时接收到通知并且同步重新展开结构碳核算以及节能计算，同时机电工程师所选设备的型号以及其碳足迹数据被自动记录于模型内，且直接生成采购清单和运维手册，最终达成从设计、供应链至施工运维的全过程无缝衔接与数据增值。

三、面临的挑战与对策建议

（一）挑战

在技术层面，数据标准不一与互操作性不足导致不同软件和阶段间形成“数据孤岛”，BIM 模型与性能分析软件间的信息丢失问题尚未解决，而 AI 算法在关键设计决策中的可解释性与可靠性仍受质疑 ；在管理层面，传统组织架构与业务流程具有强大惯性，设计与施工、运维割裂的“碎片化”管理模式与数字化转型所需的协同工作流严重不匹配，且缺乏与数字化交付相适应的合同范本、计价标准及验收体系 ；在人才层面，既精通建筑设计、绿色原理又掌握数据分析与数字技术的复合型“T 型人才”极度匮乏，现有设计人员的数字技能与数据分析能力也亟待全面提升。

（二）对策建议

在技术层面，应强化标准体系建设与技术攻关，由政府与行业协会主导建立覆盖建筑全生命周期的统一数据标准，强制要求公共建筑项目提交机器可读的碳足迹数据，同时鼓励开发开放兼容的工具链，并设立科研专项攻关 BIM 与性能模拟深度融合等关键技术 ；在管理层面，需推动流程再造与模式创新，大力推广以数字化为基础的 IPD 等新型项目交付模式，通过合同机制将各方形成利益共同体，并在招投标、审批等环节对数字化绿色设计项目给予政策倾斜 ；在人才层面，要构建系统的数字化人才培养体系，高等院校需改革课程设置，增设编程、数据科学等课程，企业与机构应加强在职设计师的数字技能培训与认证，同时积极引进跨领域人才，促进建筑与计算机、数据科学等学科的深度融合。

四、结论

“双碳”目标的紧迫性与战略性，为建筑行业的低碳化转型按下了加速键。绿色建筑设计作为掌控碳排放的源头环节，其数字化转型绝非简单的技术叠加，而是一场由数据驱动、模型主导、流程重塑所定义的深层变革。通过构建以 BIM 为核心的性能化分析设计、以 AI 与大数据的预测与生成设计、以物联网与数字孪生为支撑的闭环优化设计，以及以云平台为基础的全生命周期协同这四条核心路径，系统性地勾勒了转型的方向。

（作者单位：深圳市立方都市工程设计有限公司）

摘自《中国建设信息化》2025年12月下