本文作者 吴佐民，北京广惠创研科技中心主任，原中国建设工程造价管理协会秘书长、中国建设工程造价管理协会专家委员会常务副主任、住建部高等教育工程管理专业评估委员会副主任、住建部标准定额司工程计价专家委员会副主任，享受政府特殊津贴、一带一路中国仲裁院副院长、英国皇家特许测量师协会资深会员(FRICS)。 1 放眼行业发展趋势，聚焦企业发展难点 1.数字技术是推动产业和社会发展的新动能 谈到工程造价企业的创新发展，我常会想到十九大提出的“要通过推动实施国家大数据战略，加快建设数字中国，更好的服务社会，服务人民”。可以说数字化已经成为了认知未来科技或者说生产力发展的一个主旋律。 我们做数字化的目的是创新发展，包括政务的数字化、民生的数字化、产业的数字化，产业的数字化是支撑政务的数字化和民生的数字化基础，只有实现产业的数字化，我们的政务数字化才能进行有效地提升，最终更好地服务于民生，实现民生的数字化。因此，我们必须切实响应数字中国战略，践行于实际行动。 放眼国际，2016年美国科学界发布的《2016~2045新兴科技趋势报告》中提出了20项颠覆性、变革性的技术，其中有三分之二是与数字技术直接相关，如物联网机器人、智能手机、云计算、智慧城市、量子计算等等，其他也与数字技术息息相关，可以说未来的世界将是一个万物互联，智能无处不在，虚实相生，人机和谐相处的社会。我们人类将共同进入科技世界，探索未知领域。 回顾本次疫情，互联网、人工智能、大数据的应用锋芒并现。疫情初期，浙江、上海等地，迅速精准地实现疫情分析，有效地控制疫情的蔓延，并在全国率先精准实现有序的复工复产。这些技术在全国范围内也得到了迅速地推广和应用。在本次疫情期间，餐饮业陷入了前所未有的困境，西贝和盒马进行快速的合作共享员工，京东物流因为物流的高效受到了钟南山院士的称赞，阿里、百度开放AI算力，助力基因测序、疫苗研制、药物筛选，基因的结构分析，借助于AI计算，一项结构计算从55分钟缩短到27秒，钉钉、腾讯会议、ZOOM、云课堂等网上教育视频会议异常火爆，促进了办公的高效协同和自动化。 我们工程造价咨询领先企业四川开源、北京求实、湖北天宇也都全面启动线上办公，通过少量的职能部门的人员的线下支持，实现公司业务的正常运转。大多数企业也加强了数字化的基础建设。这些规模的企业，企业的固定成本相对来说较高，好在企业具有线上工作流程的基础和现代办公技术的加持，实现了快速的响应，避免了因疫情导致的停工，损失的扩大。 2.工程造价管理改革的主要要求 工程造价改革的基本思路 2020年7月24日，住房和城乡建设部办公厅以建办标2020 38号文，印发了关于工程造价改革工作方案的通知。38号文提出要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，进一步推动工程造价市场化改革，对全国的房地产开发项目以及五个省市地区国有投资的房屋建筑和市政工程项目进行试点，并提出了五项主要任务： （1）改进工程计量计价规则，坚持从国情出发，借鉴国际通行的做法。我认为这是基于两点考虑，一方面因为工程造价行业的方向仍然是走市场经济，所以必须借鉴国际通行的做法，来修订工程量计算规范，统一工程项目的划分特征，描述计量规则和计算口径；另一方面，建立市场化的规则，目的适应国际工程的惯例的，能够促进我们建筑企业市场化的能力，国际化的能力，提升了企业的国际竞争力。 （2）完善工程计价依据的发布机制，加快转变政府的职能，优化概算定额，估算指标，编制发布和动态管理。这一任务的核心是取消最高投标限价，按政府发布的定额计价的规定，政府逐步停止发布预算定额。通过这两项举措，来建立市场竞争的定价机制，来建立接近市场，或者说来基于现场的工程造价的数据产生机制。也就是说，政府在转变职能——政府以后要提供公共服务，它的服务的内容是主要是政府投资项目和国有投资项目，特别是政府投资项目，通过概算定额估算指标、价格指数，搭建统一的信息服务平台进行公共服务。 （3）加强工程造价数据的积累，加快建立国有投国有资金投资的工程造价数据库，同时加快推进工程总承包和全过程工程造价咨询，运用造价的指数指标和市场价格信息，控制设计限额，建造标准、合同价格，确保工程投资效益得到有效的发挥。 我们看到，方案中特别提倡要建立国有投资的工程造价数据库，发布造价的指数指标，还要利用大数据、人工智能等信息化技术，为概预算定额编制提供依据。我们说数字化的信息是数字时代新的生产要素，所以说仅靠政府去建立，显然是不可能的。所以要建立多元化的信息产生机制，并用创新信息的供给方式，为市场提供有价值的工程造价信息。 （4）强化建设单位造价的管控责任，引导建设单位根据工程造价数据库，造价指标指数，市场价格信息等，编制最高投标限价。工程造价数据库是一个非常广义的概念，即包括项目的划分，也包括我们投资的估算指标，指数、价格信息、工程计价定额，各类项目的工程造价成果，这些都应该把它理解成工程造价数据库。我认为定额本质上就是数据库，并且是经过标准化，经过结构化的数据库，所以它非常的易学、好用，长期以来，我们很依赖它，也说明它有科学合理的一面。 我们明确最高投标限价依据工程数据库编制，就是确立了它的编制依据是多元化的，由业主自选，这样来在满足设计要求，在保证工程质量的前提下，来充分发挥市场竞争的机制，来提高投资效益。 （5）严格施工合同的履约管理，加强工程施工合同的履约管理和价款支付，推行施工过程价款结算和支付，来探索工程造价纠纷的多元化解决途径和方法，以此来进一步规范建筑市场秩序，防止工程建设领域的腐败。 强化工程施工合同的履约管理和期中支付，也是防止腐败和防止工程款拖欠的重要举措。 文件的最后38号文在组织实施方面，特别提到了工程造价改革关系，建设各方的主体利益，涉及建筑业转型升级和建筑市场秩序治理。所以说要求各地住房和城乡建设主管部门要提高政治站位，统一思想认识，坚持不立不破的原则，统筹兼顾，周密部署，稳步推进。 3.工程造价专业发展的主要问题 我们说工程造价咨询企业做转型发展，除了政策的导向与环境因素外，更多地也是企业要解决自身发展困境所做出的必然选择。可以说政策的引导与企业自身发展的需求，是企业数字化变革的助推器。我们需要坚持问题导向，去发现并解决我们存在的问题，我认为主要问题可以从两个方面进行分析。 一是宏观层面，企业面临着四大问题，首先是对项目的价值管理重视程度低，现阶段工作重点更多的是基于工程计价业务，而没有着眼于建设项目的全寿命周期的价值管理；其次是缺乏对项目的合同管理的重视，没有重视以合同方式全面地管控工程和工程价格，虽然认识到了合同在造价管理中的关键作用，但行动上和业务融合上还没有跟上来。第三，缺乏对施工企业成本管理的重视，施工企业仍围绕工程交易价格以包代管，没有发挥定额在工料计划、成本管理上的核心作用；最后是没有形成中国特色的工程造价管理体系，目前的工程咨询企业更多的依据定额计价和费用核算，没有形成符合市场化发展，且具有中国特色的工程造价管理体系。 二是微观层面，即回归工程计价业务，大部分企业仅仅依靠政府发布的定额来开展工程计价业务，并主要在工程交易阶段，没有自身的数据库。与此同时，随着市场化的发展，发承包双方是市场价格博弈的主体，市场竞争阻碍了施工企业真实成本信息的及时反馈，使得政府预算定额的编制越来越难以准确、及时。依赖政府发布定额进行工程计价，不仅仅是其不准确、及时，干扰了市场价格的形成，更大的问题是其限制了真实的工程数据产生和建立、积累机制。因此，我认为依赖传统的政府供给定额的这种工作方式，在市场化改革和数字化的背景下已经不可持续。 2 建立自成长知识库，展现数字化管理价值 1. 数字技术的再认识——IT技术到DT技术 IT是以计算机为基础的信息技术，它本质上是自我控制自我建设为主的信息管理和应用技术，以拷贝和邮件推送的形式来进行复制和传播，它的建设和传播是非常有限度的；而DT以云网端为特征的数字技术，它本质上是发生发展的数字化记录，也就是把生产生活中的痕迹数据进行数字化的记录，然后实现共建共享，跨组织的信息管理和应用。 数据是以符号、文字、语言、图像、视频等各类信息为内容的一种信息的表现形式和载体，数据是信息的表现形式和载体，它是承载信息的，而信息是数据的内涵和价值所在。数字化是利用人工智能和大数据来实现数据信息的智能化产生积累，结合在不同场景下的交互和高效应用，来实现信息和知识的增长。数据本身并没有意义，只有通过一些信息表现为跟实体行为产生关系，对实体行为产生影响的时候，成为信息以后才有意义。 我们数字化建设的根本目的也正是要建立工程造价数据的基本逻辑，建立自成长的知识库，通过认知学习系统（也就是人工智能）和自成长知识库（也就是大数据信息）来驱动我们的信息系统，完成未来的工程决策、设计、建造和工程运维工作。首先实现虚拟的设计和虚拟的建造，也就是虚拟仿真，然后通过对虚拟设计成果进行智能的分析、决策、优化和执行，以及物流、资源管理的一系列的调动，实现智能化的信息处理和积累，这种数据既可以从上到下积累下来，也可以从后到前面进行聚类起来，衍生出更多有价值的数据。 数字技术有5大特征，首先，数字技术一定是全空间的，它打破了各空间之间的障碍，实现国内国际范围的连接和应用。第二，它是全流程的，包含了生产、生活时时刻刻所产生和应用动态信息。第三，它是全场景、跨行业的，数字技术打通了生产、生活，各组织的全部场景信息。 第四，它是全解析的，数字技术支持智能搜集、解析、预测产生的信息和其对行为的影响。第五，它是全价值的，它整合创建了一条庞大的价值链，价值链越长，这个数字经济的价值越大。 2、认知建筑业将要面临的主要变革 首先说建筑的工业化，建筑业要适应智慧建筑、智慧城市、智慧交通等供给侧改革和科技进步的发展要求。建筑业的发展要适应个性化的要求，建筑越来越强调外形装修等方面的个性化，但是我们要想进行工业化，必须要进行标准化的设计。但是任何一个建筑，就局部构造而言80%—90%是复用的，是你以前看过、甚至做过的，这说明数据是可以标准化设计、资源化复用的。有了标准化设计，我们可以在工厂里进行柔性化的生产，然后进行装配化的施工，信息化的管理。然后我们的新设计的建筑会更智能，进行智能化的应用，这就是我们建筑业的发展方向。而实现建筑产品的智慧化，建造过程的工业化，我们离不开的手段是数字化，我们所说的BIM只不过是我们建筑数字化的一个重要的手段之一，也是具有标志性的技术手段。 BIM的价值。第一是模型，有了三维的模型可以降维人们对图纸、对建筑的认知能力。第二是信息，就是BIM这中间这个I所代表的信息，信息的数字化、资源化是更重要的，往往光靠一个模型是反映不了建筑信息的，也难以做到快速复用，发挥价值。所以要用云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等数字技术来实现我们建筑业数据、技术的双向驱动，进行技术变革和组织变革。在模式上 PPP、 EPC、 IPD集成交付，这些建设方式会越来越多，建筑业的产业链会越来越走向健康。在技术上，不仅要用制造业的理念来建房子，还要用智能制造的技术和方法来做工程。 3.工程造价咨询企业数字化的意义 工程造价咨询业数字化化的目的在于构建工程造价数据的基本逻辑、实现企业数字化转型和可持续发展。对于工程咨询行业，包括造价咨询行业而言，我认为数字化的建设具有以下5方面的意义： 一是数字化是信息智能收集积累和应用的基础，数字化是实现信息和知识自成长的必要条件，只有把项目数据进行数字化解构以后才能实现我们所说的工程造价数据的自成长。 二是数字化让学习更便捷，更容易，降低人们对知识的认知要求。比如三维图形，这也可以看做是一个数字化的模型或技术，这种数字化的表达形式降维了人们对知识的认知要求，使学习变得更容易，也有利于我们去认知和理解。 三是数字化支撑了线上的作业平台，实现标杆项目学习、工作模板信息和数据的自动推送，让标杆项目数据成为有效的参考数据，利于后续的类似项目的对标，提高了工作整体效率。 四是数字化能够让专业分工更细致和具体，专业的人做专业的事情，而不是一个人负责全部，这让协同和集成等管理效率更高。 五是数字化能够实现跨组织的共建共享的新的商业模式，跨组织的共建共享，才让我们的数据产生更大的价值，让固定的成本和边际成本更低。 3 探索科学路径，助力数字化转型 我认为企业实现数字化转型可以从这5个方面入手： 1.努力打造工程咨询业务的生产力平台 借助作业管理平台，企业数据分析和应用平台，项目全过程管理平台这三大平台为咨询企业赋能。围绕着工程造价咨询企业的作业平台，集成各种的工具和系统软件，运营数据，项目管理的数据来实现人工智能和数据的双向驱动，为业主委托的建设项目创造价值，为企业自身创造价值。 作业管理平台：以项目成果管理为核心，实现业务工作的标准化和在线化。在作业过程中不仅仅要做到，各类作业的工具化（软件化），还可调用企业以往的项目数据，我们工程上百分之八九十的数据可实现复用的，但如何高效的复用数据仍需突破。 企业数据分析和应用平台：在数据分析平台上通过数据分析标准和计算技术，进行业务数据和项目运营数据的沉淀积累分析应用，形成有价值的数据资产，来提升企业的核心竞争力。 项目全过程管理平台：在工程造价管理方面围绕着建设项目的全过程进行工程造价管理，按照全面项目管理的理念，以模块化、系统化的功能，来实现项目的集成管理和价值管理。 2. 完善数据平台的建设与应用 软件开发人员，数据分析人员，在数据平台的建设时，要深入到作业场景，以场景数据需求为目的，建设有价值的自用和他用的数据，每个场景要有规范的使用要求。比如： 场景 场景一：作业过程中要自动推送任务的工作流程、工作模板、工作标准、技术要求等，并进行标杆项目的学习和业务指引。 场景二：作业过程中对数据进行解构，既要应用数据，还要解构数据。解构为可拆分的最小单元，比如说工程特征、费用构成都可以进行解构，形成科学的分类和聚类的基础。既要科学的分类，以后它的主要目的要产生有价值的数据，还要进行自动的聚类。场景三：作业过程中，除自动的计量和计价之外，还要自动推送类似工程的指标，类似工程的数据，便于进行数据对比分析和应用。 场景四：作业完以后，需要进行数据分析、形成工作过程的一个必然的环节，实现企业的表象数据以及平台的隐形数据的持续建设。 …… 3. 理解并实现数据的解构 一方面，在标准制定、软件编制上要充分考虑数据的数字化解构需求。如：混凝土的工程量清单。要把组织、区位、品种、强度、形状、饰面形式等分别进行数字化标识，以便形成可以适用任何规则变化，可以进行任意要素的综合（可分、可合），满足不同设计深度技术经济分析、工程报价、工程管理等要求。 另一方面，则要考略数据解构的工作路径。包括人工分类来建立标准、计算机辅助人工分类进行机械学习、智能分类、聚类实现设计深化后项目的分界与细化，以及利用AI+大数据技术，在工作场景中自动进行数据产生、入库，最终实现数据的自成长这四种方式。 4.走出数据积累误区，积累有效数据 第一个误区是我们习惯性地认为工程造价数据就仅仅是工程计价依据、定额、材价信息和成果文件；第二个误区是这些数据是由专业人员分析、加工产生。但大数据背景下，事实并非如此，我们想要获取数据就需要一个规范的流程，建立数据自成长机制： （1）建立数据的数字化、标准化属性，使数据自带相应的标准化信息； （2）让数据来自于生产、生活中可记录的各种痕迹； （3）在作业过程中，不仅要满足业务结果的需要，数据分析系统还要考虑不同场景的数据自用与他用的资源化价值； （4）要从人工分析通过机械学习到智能分析，要研发数据加工技术，实现对解构数据的自动抓取，智能分类与聚类，并实现实时的统计计算、分析； （5）数据分析师或人员要深入不同的应用场景，了解各方面可能的数据需求，挖掘各种作业场景中自用和他用的数据价值。 造价工程师务必要向前看，要关注整个建设项目的价值管理的数据，当然，也要关注工程交易价格的数据，尽量的去把技术经济的控制性指标，关联性的指标体系建立起来，还要考虑到与其他专业和产业的交互应用，设计用什么，施工用什么，这样才会建立起大数据应用的价值，才能更好的做好项目的价值管理。 5.打造机械学习的智能分类与聚类来取代人工分析 要从人工分析到机器学习，再到智能的分类和聚类。每一个工程数据都要进行多次分类，比如一个建筑要分装饰、机电、结构桩基，然后我们机电再分强弱电、暖通给排水等等，然后把这些数据结构到最小的人材机供应要素。如何进行聚类？聚类既要考虑到原来的项目划分的情况，还要考虑到其他的场景的应用情况。通过数据的智能聚类产生出不同场景自用和他用的数据。