声明：本文是一个系列原创（作者在GIS+BIM行业已有从业15年有余，还是个行业的小学生，文章内容不免有错误或者不当之处，敬请理解），旨在通过这个系列打造一个高性能，高可扩展的GIS+BIM框架，抛砖引玉，为国内GIS+BIM行业贡献绵薄之力。
对于行业内的人说到GIS、BIM最先想到是：引擎，是的，没有错，应该说一个好的引擎是核心了，放眼国内，做GIS的公司很多，做BIM的也很多，但原创却很少，做到行业知名的却是没有，说到GIS，不得不提我们的祖师（google earth）简称GE，随着GE的推出，引起了行业的大变革，大家都开始做三维地球，最具名气的应该是Open Scene Graphic,简称 OSG，确切的说，它是一款面向地理信息行业的三维引擎，还谈不到GIS引擎，在OSG的基础上，osgearth算是一个不错的开源三维数字地球，也正因为osgearth开源数字地球的出现，为国内GIS产业带来了一次洪流，也可以这么说，国内大部分三维地球都是基于osgearth发展而来。
然后随着行业应用的不断发展，也正式因为数字化地球的成功，很多以前想都不敢想的事情（数字化三维城市），数字化工程管理，数字化工厂，数字化发电等相继提出概念模型，而这些数字化信息处理，对三维数字化地球提出了更好的要求，需要海量的显示数据，osgearth有些力不从心，我们必须开发新一代三维数字化引擎来适用行业的发展，这也意味着新三维数字化时代到来:GIS +BIM/PIM。
在这股洪流中国内也出现了很多不错自研BIM引擎的公司（笔者接触过很多款，国外的不提了，别人起步早，没有可比性，国内能让我有印象的就两个，一个是深圳鹏锐的BIM（速度真快，在一般的显卡下可以加载300万个参数化模型，说行业顶尖不为过），另一个北京达美胜（功能全））。然而都只是BIM，或者PIM，都缺少地理信息部分，其他的都是基于osg或者unity3d引擎研发的，unity3d面向游戏的，用来做BIM/PIM确实很不适宜，osg本身对显卡的新特性支持不好，设计上采用了过多的设计模式，对开发不是很友好，或者说一般的开发者是驾驭不了OSG的，面对这种囧境：要想重构osg代价太大，so大牛们更愿意自己重写一个全新的引擎，无拘无束，说到这里，会有一部分人说重复造轮子，然后笔者认为任何事物都要经历认知->熟悉->熟练->重复->改进->创新，没有重复的过程，就没有改进和创新（笔者本人就是一个技术宅男）。
到这里说到重点了，笔者本人也没有摆脱这股洪流的冲击洗礼，依然决定不惜粉身碎骨迎难而上，依然想当那只迎风起飞的猪（虽然当风停下来的时候，摔死的一定是猪），言归正传，先上图，然后在慢慢介绍。
图1
上图引擎之上构建了BIM/PIM和GIS，相信很多人看到后，会问，这不是一套引擎支撑两套系统吗 ?BIM+GIS部分呢 ?相信大家更希望看到是这样一副图形：
图2
看到这样一幅图形很多人觉得，这个才是GIS + BIM ，是的，国内已经有部分公司都实现了图1所架构的部分，图2部分目前还没有看到(也许是因为笔者眼界狭窄，亦或者已经有了，但是还没有公开发布)。图1 到到图2这条道路有几个大坑。
- 解决大数据精度问题，GIS本身是支持大数据的，但是实时性与精度是存在问题，地理数据采用金字塔模型形式进行存储，大家都知道这样数据结构存储形式解决了海量数据的问题，即按需，按级别加载，根据摄像机的位置动态的加载所需的数据，如下图所示。
图3（GIS）金字塔瓦片
图4（GIS）金字塔瓦片
然后BIM数据一般都是比较集中的，对数据要求特别的高,做BIM的都知道，一栋楼房每一个细节表达务必要求精准，方便管理，造价，维护，能够做到全生命周期管控。
图５（BIM）
图６（PIM）
这不是现有GIS系统能完成的工作，如果按照GIS的管理方法将模型按照GIS的方式进行存储，会发现BIM／PIM数据是不能这么做的。一般一个BIM模型或者PIM模型由很多个最小单元（模型）组成，我们称为基本体，比如一阀门可以由几十个或者更多基本体组成（多个圆柱，多个圆环，多个长方体，或者多面体），数据量非常的庞大，笔者接触过最大的模型一个PIM模型（共计９００万＋个基本体组成），绝大部分是参数化的。
笔者也尝试过用LOD的方式存储这些数据，用GIS的思维方式按需加载，结果是很多业务应用是无解的，下面我们分析下用GIS思维方式加载数据我们遇到的问题：
１. 无法做到轻量化
为了降低网络延迟，或者存储空间，数据一般采用参数化的形式存储，比如我们要绘制一个箱子，我们用箱子的参数来描述：类似：ｂｏｘ（长，宽，高，材质，位置），如果做ｌｏｄ，那么该如何描述呢，我们唯一能做的，是将参数化数据三角化，即生成用模型（点线面来描述），这样数据量会增加。
２. 数据量巨大
a) 参数化部分，目前大部分GIS是不支持，需要在后台增加服务，用来把参数化模型数据三角化，然后在不同的级别做简化模型）。
b) 计算下来，以２５６万个基本体为例，正常存储需要１００M空间，如果做ＬＯＤ，空间至少要４G
３. 更新／发布困难
模型数据不是一成不变的，都是在根据工程的进度或者维护进行实时更新的，那么这就意味着每当数据更新，LOD必须重新做一次，而往往我们希望可以浏览不同版本的模型，即要保留历史数据，这样一来，就灾难了，数据会膨胀。
４.