港大研發AI資訊修復平台OpenBIM Doctor 提升工程管理效率

香港的建築產業供應鏈是一個高度國際化、遍佈全球的龐大網絡。由於香港土地資源有限、缺乏原生天然資源與大型製造業基地，因此在建設過程中，須建立一套極具彈性且全球化的供應鏈管理體系。然而，當整個過程中出現資訊錯漏或異常時，工程團隊往往需要逐一查核，耗費大量人力和時間。

有見及此，香港大學建築學院智能城市建造實驗室（iLab）成員高文君博士在總監呂偉生講座教授與陳俊傑教授指導下，研發了OpenBIM Doctor–一套結合大型語言模型（LLM）、openBIM標準及「證據門控」（Evidence-Gated）驗證機制的資訊修復平台，助業界更有系統地識別、查核及處理建築模型中的潛在資訊問題。該研究成果最近亦榮獲2026年buildingSMART國際openBIM「學生研究組別」大獎，獲得國際業界肯定。

在建築界，建築資訊模型（Building Information Modelling，BIM）涵蓋建築物由設計、施工以至整個建築生命周期內的各類資訊，包括建築幾何尺寸、空間關係、生產地資料，以及建築構件的數量與特性等。但檔案通常龐大、結構複雜，加上項目涉及多方團隊協作及頻繁版本更新，資料遺失、錯置或損壞的情況常見。一旦出現資訊缺漏，除增加工程團隊的工作量，更可能影響施工安排及項目進度。

分析四個建築案例找出平均逾千個待查核資訊問題

現時業界普遍採用IFC（Industry Foundation Classes）作為建築資訊交換標準，讓不同軟件及工程團隊能夠共享同一套建築數據。不過，驗證工具雖可檢查資料格式、模型結構及部分規範規則，卻未必能夠判斷項目資訊是否準確。例如一道牆體即使具備完整的IFC類別及幾何資訊，仍有可能缺少其使用材料和產地的相關資料；防火等級即使格式正確，仍有可能與獲批設計要求不符。換言之，即使模型通過相應驗證，亦不代表項目內所有資訊均完整無誤。

為了解實際情況，高博士利用OpenBIM Doctor背後的研究框架分析了四個建築案例，共識別出4,660項需要進一步查核的資訊問題，並以資訊缺失、幾何、分類、關係及語義退化五個範疇進行檢查，藉此建立更清晰、更有系統的問題診斷及修復機制。

AI協助找出問題關鍵決策仍需證據支持

隨着AI日益普及，業界亦開始研究利用相關模型協助管理建築資訊。相比傳統規則驗證方式，AI具備理解語義及分析上下文的能力，有助理解難以單靠固定規則處理的資訊。在OpenBIM Doctor平台上，問題診斷主要由程式規則完成，LLM則協助提出需要語境理解的修復建議。

不過，高博士指出，在建築工程中，「看似合理」並不等於「有證據支持」。即使材料名稱、構件分類或技術規格符合語境，亦有可能影響整體工程量計算、材料採購及施工安排。她認為，AI最大的價值在於提升潛在問題的識別效率，而真正的工程決策，仍須建立在可驗證的證據基礎之上。

建立證據驗證機制避免AI「估答案」

有別於部分直接利用AI進行修正的方案，高博士研發OpenBIM Doctor時，將「證據門控」驗證機制作為系統核心。每當偵測到潛在資訊問題，系統不會直接修改資料，而是根據IFC檔案內可讀取的資料及預設檢查條件，評估修正建議是否有依據。當建議通過相應檢查，系統才會將資料寫入模型。

以材料資料修復為例，除分析模型內容，系統亦會檢查候選材料是否與構件名稱中的材料線索一致，並核對其他條件。若無法取得足夠證據，即使AI提出看似合理的答案，系統亦不會自動修改資料，而是保留原有內容，待工程人員作進一步查核。

OpenBIM Doctor在AI提出修正建議後，仍須經檔案內證據及其他條件檢查，方可寫入模型。

高博士指出，分開「提出修正建議」與「允許修改檔案」兩個步驟，有助避免AI基於推測而產生錯誤資訊。

在利用OpenBIM Doctor研究框架所作的比較測試中，其中一項測試涵蓋60個構件，基礎模型產生了37個缺乏依據的修復建議；相比之下，門控平台在該測試中並無寫入無依據的修復方案。

AI協助識別及修復資訊錯漏提升工程管理效率

除提升資訊修復的可靠性，高博士亦希望加強AI決策過程的透明度。OpenBIM Doctor會完整記錄問題檢測結果、修復建議及相關處理紀錄，讓工程團隊能夠追溯每項修復背後的依據，了解系統如何作出判斷，以及最終為何採納或保留某項建議。

OpenBIM Doctor原型介面範例：首頁與操作流程、規則檢測、修改記錄及材料建議的證據檢查。

在四個研究案例中，OpenBIM Doctor共完成684項修復工作；其中最大案例涉及處理約180萬項資料記錄，共完成448項修復，包括437項材料相關修復及11項類型資訊修復。可見，OpenBIM Doctor具備處理複雜工程大型建築資訊模型的能力，亦為AI輔助建築資訊管理提供初步驗證。這些是模型檔案層面的成果，實際節省時間、成本或減少返工的幅度，仍須透過實際項目量化。

為智慧建造建立更可靠基礎

高博士開發的OpenBIM Doctor資訊修復平台適合應用於設計模型交付、跨團隊資訊交換及提交竣工資料等工作。對建築工程項目而言，每個階段都涉及大量跨團隊協作，因此及早識別資訊缺口及潛在錯漏，對工程管理具有重要價值。

展望未來，高博士希望進一步將OpenBIM Doctor融入實際建設項目中，並持續研究系統能否縮短人工查核時間、減少誤報，以及避免寫入錯誤資料。隨着數字化建造發展愈趨普及，建築項目對高質量數據的依賴亦持續增加。透過結合AI、openBIM標準及可驗證機制，有望協助業界提升資訊管理效率，降低資料錯漏帶來的風險，為智慧建造及建築業數字化轉型建立更可靠的數據底座。