人工智能领域职工优秀创新成果|模悟·IFC Cognitive Agent

  

「为持续激发人工智能领域广大职工的创新热情和创造潜能，充分发挥广大职工在加快打造发展新质生产力重要阵地中的作用，在北京市总工会指导下，北京物联网智能技术应用协会特开展人工智能领域职工优秀创新成果征集活动。旨在挖掘一批具有创新性、实用性和推广价值的职工优秀创新成果，搭建人工智能领域职工创新成果交流展示平台，促进成果转化与应用，推动人工智能技术与产业深度融合，提升职工创新能力和产业竞争力，助力北京国际科技创新中心建设。现对最终入选的成果通过多渠道系列展示，并开展产业对接。诚邀各界开展合作交流，详情可咨询北物联李老师（联系电话：13521200337）。」

项目名称：模悟·IFC Cognitive Agent

所属领域：建筑领域

单      位：中铁建工集团有限公司建筑工程研究院

成果完成人：鲍大鑫、严心军、付立博、严晗、陈一鑫、杨猛、宋耀、段先航

一、单位简介

Company Profile

中铁建工集团有限公司建筑工程研究院成立于2018年12月，是围绕主业专门从事建筑工程技术研究与开发的机构，是中铁建工集团科技创新的研发平台，行业前瞻技术和新进领域技术研发主体，围绕“价值创造”开展科技研发活动，服务集团公司核心主业，引领集团公司科技发展，为打造“王牌”工程局赋能核心竞争力。

 

二、成果简介

Introduction to Achievements

“模悟·IFC Cognitive Agent”成果是通过深度融合建筑信息模型IFC标准与大语言模型（LLM）技术，以自然语言交互实现的建筑信息模型数据查询、分析与处理智能体。

 

　　本成果聚焦于突破传统BIM操作范式的限制，探索通过深度融合IFC开放数据标准与先进的LLM技术。核心目标在于构建一个能够理解自然语言指令、实现与建筑信息模型进行智能对话的认知代理（Cognitive Agent）。预期通过连接语义计算与建筑构件逻辑的MCP协议及MCP Server，并深度集成于AI服务平台，建立“对话即服务”的创新交互模态。该技术成果旨在使用户摆脱对特定软件界面与专业术语堆叠的依赖，仅需通过直观、灵活的自然语言指令，即可实现对庞大IFC模型数据的精确构件定位、属性高效查阅、关系智能分析与复杂任务自动化处理。

　　研究同时开发了轻量化的本地模型浏览器组件，有效解决了IFC模型本地访问与元数据即时感知的需求，进一步提升了技术的实用性与覆盖范围。本研究期望通过这种“人言即指令，对话即操控”的颠覆性模式，显著提升BIM模型数据的可达性、解析效率与操作便捷性，从根本上降低应用门槛并释放数据价值，为建筑行业的智能化升级提供核心驱动引擎。

　　（1）IFC MCP Server的深度研发与协议扩展

　　IFC MCP Server服务是围绕IFC模型的语义化操作核心，基于FastMCP高性能框架与ifcopenshell底层计算引擎，构建支持复杂工程逻辑的协议服务层。该技术重点突破自然语言指令向模型操作的精准转化机制，完整实现查询、修改、格式转换三类核心功能。

　　智能查询体系方面，设计覆盖构件坐标、空间定位等几何属性、材质构成、防火等级、承重特性等工程属性、空间与构件包容体系、类型层级体系等结构关系的多维语义解析能力。突破传统ID检索限制，实现基于自然语言描述的“混凝土楼梯构件提取”“核心筒内机电设备定位”等复合语义查询，支持动态关联分析与逆关系回溯，如从设备定位所属空间。

　　动态编辑功能方面，开发构件级无损编辑接口，支持构件复制迁移等跨模型操作场景、名称标准化等属性批量更新及关键元素删除，同步维护模型拓扑一致性校验机制。

　　智能格式转换方面，构建面向轻量化应用的数据输出通道，实现IFC到Glb的几何与语义一体化转换、关键构件集到CSV的结构化导出，满足移动端协同与数据分析需求。

　　本技术研发核心技术在于突破了通过语义映射引擎，将自然语言指令动态解析为MCP服务调用参数。针对LLM输出设计多级提示词约束框架，显著提升参数提取精度与服务调用鲁棒性。

　　（2）轻量化IFC Viewer的工程级实现

　　基于现代Web技术栈（Vue3+Three.js），研发具备桌面级性能的本地化模型浏览器，解决轻量化场景下的IFC数据访问瓶颈。

　　多源数据兼容方面，本技术突破传统BIM软件局限，原生支持IFC/GlTF/GLB格式的本地文件直接加载，实现无服务端依赖的桌面级模型解析。

　　动态扫描机制方面，创新设计本地文件夹深度遍历算法，自动识别并索引“.ifc”文件库，建立项目级模型资源目录树，大幅提升现场协作效率。

　　属性即时感知方面，重构三维交互逻辑，开发基于射线投射的构件精准拾取技术。动态信息面板实时展示GlobalId、IfcClass、材质定义等关键元数据，并与视图高亮联动，形成“点击即洞察”的高效工作流。

三、成果创新性

Innovation of Achievements

　　（1）创建了覆盖查询、编辑、转换全操作的MCP原子化服务，通过语义映射引擎将非结构化指令转化为精准模型操作。

（2）研发的无服务端依赖的IFC Viewer突破了传统软件环境限制，支持多格式本地模型秒级加载与构件属性秒级响应。

（3）自由依托各人工智能平台深度集成为认知智能体，通过动态工作流编排机制与可视化即时反馈闭环，形成了“语言指令-模型操作-三维验证”的协同执行体系。

四、产生的效果及应用前

The generated effect and before application

（1）产生效果

　　该成果通过基于IFC标准和MCP协议的MCP Server研发设计，深度集成LLM，以“对话即服务”模式打破了传统BIM操作逻辑，通过自然语言指令即可实现IFC模型构件、属性及空间关系的快速解析与智能处理，将模型交互效率提升10倍以上，使专业级BIM操作耗时从小时级缩短至分钟级，在降低90%传统软件学习成本的同时，为大型基础设施的模型审查、应急维保等场景提供高敏捷性支撑，实质性地重构了建筑数字资产的交互范式，为行业智能化升级奠定技术基座。

（2）应用前景

　　本技术研究成果具有广阔的应用前景与显著的行业变革潜力。其首创的自然语言驱动模型交互范式将深度渗透至建筑与基础设施领域的全生命周期管理过程。在设计阶段，建筑师与工程师可通过直接对话快速完成方案对比、规范审查与模型合规性检查，将原本需要数小时的专业操作压缩至分钟级。在施工阶段，现场管理人员能够借助移动终端直接查询构件信息、定位安装位置或模拟施工顺序，极大提升现场决策效率与协同精准度。在运维阶段，设施管理人员无需预装专业软件即可通过自然语言指令迅速调取设备参数、追溯维护记录或模拟应急场景，为大型设施的智慧运维提供敏捷支持。

　　该技术框架具备强大的可扩展性，未来可适配城市信息模型、数字孪生、工业设备管理等更广阔领域的复杂信息模型交互需求，为整个实体经济领域的数字化转型提供新一代智能交互范式。