前言
在数字世界中建立建筑的映像是实现五维智慧建筑的第一步，那么建立建筑在数字世界的双胞胎，数据的收集是必不可少的环节。分散在建筑内外的传感器和智能化边缘设备无时不刻地产生着巨量的数据，然而收集数据是一回事情，处理数据又是另一回事情，更不要说各类微处理器之间的数据交互。在这个以数据驱动的时代，如何赋予数据以意义，让建筑内各个系统的能够“听得懂”彼此的数据，则是五维智慧建筑过程中必须去除的一个顽疾。不同的数据结构，不同的通信协议，不同的产业链上下游妨碍的数据的互操作性，限制相关应用和生态的发展。大部分建筑自动化系统和其设备几乎没有能力表示和传达数据语义信息，而各个子系统提供的数据又不基于任何通用标准，除了相应的值很少有能被多次利用的有效信息。于是乎，想要让数据能被有效的利用起来，一个通用的数据模型势在必行。这将大大减少开发和维护复杂建筑系统的时间和成本。行业的先驱们在这个方向上做出了探索，如解决大部分BIM软件之间格式交互问题的IFC（Industry Foundation Classes），如使用标签的概念来表示建筑元数据的Project Haystack……虽然它们各有各的命名方式和擅长处理的领域，但都不能覆盖到建筑立面的所有设备系统。于是乎， Brick Schema应运而生。
Brick Schema
Brick 是一个开源项目，由CMU，UC Berkeley，SDU等高校牵头在2015年发起，其目的在于对建筑物中的物理、逻辑和虚拟资产及其相互之间的关系进行标准化的语义描述，而这套标准能都在应用程序中表示和使用元数据。Brick是使用语义网（semantic web）技术，包括资源描述框架（RDF）和Web本体语言OWL，来定义数据的实体类型以及实体之间的关系，并可以根据需要灵活地定义更多概念。 实体类型本身按层次结构排列，以确保完全捕获每种实体类型的语义以及实体类型之间的关系。
通俗的说，Brick像一门机器和机器之间、机器和人类之间的通用“语言”：建筑的资源，和控制这些资源的底层系统能够理解他们的“名字“和“关系”。
Brick Schema的关系模型
在Brick模型中，每个实体被分配给一个类(类似于面向对象编程的类)。这些类在可扩展的层次结构下定义，以便灵活使用。
上图图显示了Brick的类层次结构的一个示例和实体之间的Brick关系。 例如，在这种情况下，空气处理单元（AHU）是HVAC的子类，而HVAC则是Equipment的子类。代表3楼的实体分配给“楼层”类别，这意味着它也是“位置”类别。另外，Brick定义了基本的关系集，从而简化了流程并使之更加直观。图片的下半部分展示实体之间的一些常见Brick关系包括：位置类（以及位置的子类，例如地板或房间），设备类及其子类，点类及其子类。
Brick vs Project Haystack vs IFC
像上文说的那样，现有的数据格式不能覆盖到建筑立面的所有设备系统。与BIM紧密相关的IFC格式是所有Schema最被广泛接受的。他诞生的目的是为了解决不同BIM软件数据交互的问题，却无法对之后建筑的运维提供足够的支持。IFC数据模型涵盖的范围大却难以添加信息，这使得它作为数据模型很难从软件端直接查询。
Project Haystack作为Brick Schema很重要的概念启发者，两者的设计思路是截然不同的。Project Haystack使用标签的概念来描述元数据。这些标签与点面关联，用来表示该点的详细信息。行业专家需要不断更新标签库以满足元数据术语的一致性。然而Project Haystack去缺乏将这些标签组合的规则，从而导致点与点之间的关系被忽视了，尽管是一种对非结构化标签的一种改进。
相应的，各地的开发者也在为各种已有的数据模型提供“翻译软件“，如Plastering致力于对建筑元数据进行标准化。
除此之外，ASHRAE去年宣布了他们打算将Haystack和Brick数据建模概念集成到拟议的ASHRAE标准中，用于建筑数据的语义标签。这是该行业向前迈出的一大步。ASHRAE标准223P“建筑数据语义标签的命名和分类”将提供一个用于描述建筑数据的语义标签词典，包括建筑物自动化和控制数据以及其他相关系统，以及如何构建标签集(类)的规则。通过将Haystack标签和Brick数据建模概念与即将推出的ASHRAE 标准 223P集成在一起，其结果将进一步实现整个建筑行业（尤其是楼宇自动化）语义信息的互操作性。
Brick的应用实例
作为五维智慧建筑的基础，数字平台能否成功监控并统筹设备状态数据和能耗信息将成为关键。江森自控OpenBlue Twin就采用了Brick Schema作为智慧建筑的元数据描述语言。
OpenBlue Twin是对建筑范围内的资产、空间和人等数字映像的总和系统，横跨所有相关实体和建筑全生命周期，它是协调和连接结构化/非结构化数据的关键。OpenBlue Twin的一个核心是建立建筑的数字模型，该模型不仅涵盖了所有的空间、设备、系统、人员和活动数据，同时用元数据对这些资源进行描述，并建立资源之间的关系，上层应用因此可以不再局限于单一技术或单一建筑应用。数据使用者可以按照我们生活工作习惯，
以江森自控在阿联酋沙迦为创新环保企业Bee'ah打造的全新总部大楼为例，江森自控拓展了Brick Schema的应用，将其从主要描述空间和建筑设备之间的关系，发展至以人为中心进行资源调配，实现了Brick Schema在智慧建筑应用上的突破。以Brick Schema搭建了完整的建筑数据关系图谱，就如同百度地图为其自动导航搭建了城市交通的数据关系图谱一样。该图谱可以真实地反映物理世界中空间、人和设备的关系，使得使用者可以按照物理世界中习惯的方式，享受数字技术带来的红利。
当客户通过智慧会议交互APP提出“300A会议室温度较高”时，会议APP并不需要考虑相关空调系统之间的关系。OpenBlue Twin会通过建筑数据关系图谱，自动锁定为300A会议室提供服务的空调设备，控制空调设备温控系统并下达命令，轻松实现物理世界与数字世界的交互。
根据场景需求快速调取OpenBlue Twin的数据，又可以将这些应用的输出更新至OpenBlue Twin，形成决策闭环，使数字世界的建筑映像与物理世界的建筑共同成长，真正做到人、空间与科技相协调的五维智慧建筑，这其中Brick Schema功不可没。
Ref:
Introduction to the Semantic Web - Cambrigae Semantics
Video: Why the Brick Schema is a Game Changer for Smart Building
Brick Schema Whitepaper – Memoori
Project-Haystack Whitepaper – CABA
What is IFC – BIMConnect
五维智慧建筑白皮书– 江森自控