隨着技術發展，跨界融合已經不是新鮮事物，近兩年BIM、PIM+GIS一張圖的提出，給行業注入了一股清流。
為GIS行業發展帶來了新的契機，同時也帶來了一些新的挑戰。面對挑戰，本文將剖析BIM、PIM+GIS應用過程中遇到的難點以及應對方法。
首先我們要分析BIM與GIS的各自特點；
1）.BIM、PIM注重微觀、注重細節，GIS偏向宏觀，
以一棟樓為例，BIM數據的模型數量（個體）可達到100萬個對象數量【對象的概念：每一個對象是一個獨立的個體，具有可編輯、可以測量、有獨立屬性】
以一個工廠為例，一個發電廠的模型數量可達到500萬個對象。
２）.BIM、PIM坐標系獨立（無地理信息屬性)
3）. BIM、PIM數據側重管理，可溯源。
4）. BIM、PIM可測量，對精度要求高。
5）.BIM、PIM的技術特點：參數化，輕量化，可編輯。
結合以上特點，把BIM、PIM接入到GIS中要解決的如下問題：
1.坐標轉換、數據精度問題
無論是BIM、PIM、GIS都需要解決這樣這個問題，尤其是將數據送到顯卡進行繪制，很多顯卡對雙精度(double)支持不好，計算性能價差，移動端的顯卡
設計上就不支持雙精度計算。
GIS ：因為坐標較大，單浮點已經無能為力，只能采用雙浮點計算(double)，在傳遞給顯卡前需要消除大坐標 【傳統解決大坐標辦法】
BIM、PIM：未引入GIS前，因為坐標范圍較小，基本上用單精度進行繪制不會出現失真的情況。
引入GIS后，因為增加了地理位置屬性，坐標與GIS坐標一致，變大，單精度已經無法滿足需求，當然也可以采用【傳統解決大坐標辦法】。
帶來的問題：繪制的對象數有限，當對象數量超多10萬個【傳統解決大坐標辦法】顯得無能為力。
2.數據量問題
上文中提到，一般的BIM、PIM模型對象數量是極大的，對象數是百萬級別的，而且特別的集中，這給CPU、GPU帶來了新的挑戰。
當然，這個難不倒攻城獅們，傳統的解決辦法：
1. 降低對象數量，很多模型100萬個對象的模型被處理成只有不到10000個對象，這樣大大的
降低了CPU的管理成本，可以實時的采用CPU裁剪，然后在將數據送到顯卡執行。然而這種辦法一直都有一個缺點：模型的顆粒度降低了，
無法滿足更低級別的管理。
2. 按需加載，這種辦法降低了加載模型的數量，把模型按照功能組排序分組，只展示特定的功能組數據。這種辦法，用戶只能看到部分模型。
3. 動態裁剪，采用LOD算法，這種算法比前面兩種都要優秀，可以很大程度提升系統的吞吐量，一般優秀的系統可以支撐100萬個對象實時展示。
遇到大體量的模型也無能為力了。
綜上所述，不管采用什么樣的技術方案-數據量停留在“百萬對象”數據量的級別上，但現在數字化大趨勢下，全網一張圖的提出，數據遠超過“百萬級別”
筆者接觸過的數據量，最大單體BIM數據量達到600萬級別。
3.模型格式問題
BIM、PIM模型多數是參數化的，參數化的優勢，可測量，可計算，可復用
傳統模型的概念已經不能滿足BIM的應用【模型是由三維點線面組成的方式】，這種模式下計算分析是不准確的。
例如：當我們需要計算兩個管道之間的最小表面距離，采用傳統的三角形mesh方法得出的結果是偏大的，如下圖所示：
無論如何對管道表面進行三角細化，都只能是近似模擬，無法精確的計算表面積最短距離。這就是參數化模型的一個突出的優點
我們用表面光滑的圓柱-標識該模型是參數化的，用以區分。
計算體積，質心，物理模擬仿真等參數化的模型計算更加的科學准確。
4. 輕度編輯能力
目前國產化BIM+GIS將精力主要集中在表現上，畫質上而忽略了核心應用，筆者對輕度編輯做如下定義（游戲中的場景編輯能力）：
1). 修改調整模型的材質屬性；
2). 修改模型的位置屬性，6自由度信息即旋轉、縮放、平移；
3). 修改模型的附加屬性，工程應用中極具價值的要素；
4). 模型的合並；
5). 動畫制作；
6). 場景編輯控制.
綜上所屬，在BIM、PIM+GIS結合上，技術上難以解決的兩個問題：
1.大坐標的計算精度問題
后續筆者將總結現有的解決大坐標的方法，並說明其優點與缺點
提出新的更高性能的解決大坐標的方法。
2.參數化計算問題
后續專題論述
3.輕度編輯
后續專題論述