bim证书的作用为：不仅能通过建筑工程原理建立信息模型，还能通过对真实数据的分析去发现问题，解决问题，从而提高工作能力和效益，提示即将从事BIIM相关工作、规划设计、施工管理、评价咨询、建筑材料、检测监测、方案设计、运营维护等工程技术与管理工作的建筑业同仁。
我国绿色建筑、集成住宅、3D打印房屋、建筑工业化生产等创新技术与生产工艺，BIM技术是影响创新的重要元素。为此，建设BIM应用职业技术技能标准、完善理论知识和实操技能教学方案、构建高技能人才评价体系是建筑业变革中最为重要的环节。
扩展资料：
bim证书的模式：
课程的理论知识和实操技能教学方案涵盖了建设工程基础建模、项目协同管理、战略数据分析技术在项目的协同管理、决策分析中的各类应用，包括战略决策分析、管理决策分析和投资决策分析三部分。
经过训练、考核、评估的BIM专业技术技能人员能够在开展建模工作时，不仅能通过建筑工程原理建立信息模型，而且还能通过对真实数据的分析去发现问题，解决问题，从而提高工作能力和效益。
参考资料来源：百度百科—BIM证书
BIM，即Building Information Modeling英文首字母的缩写，BIM是一门技术，我把它翻译为，建筑模型信息化，也有老师把他翻译为建模信息化模型，这个看个人理解。这两个词顺序不一样，理解也有一点区别，我理解的重点是后面的信息化。
一、BIM理念发展背景
1973年，全球爆发第一次石油危机，由于石油资源的短缺和提价，美国全行业均在考虑节能增效的问题。
1975年，"BIM之父"-美国乔治亚理工大学的Chuck Eastman教授提出了"Building Description System"（建筑描述系统），以便于实现建筑工程的可视化和量化分析，提高工程建设效率。
1999年，Eastman将“建筑描述系统”发展为“建筑产品模型”（Building Product Model），认为建筑产品模型从概念、设计施工到拆除的建筑全生命周期过程中，均可提供建筑产品丰富、整合的信息。
2002年，Autodesk收购三维建模软件公司Revit Technology，首次将BIM(Building Information Modeling)的首字母连起来使用，成了今天众所周知的“BIM”。
二、BIM概念
B：Building ，“建筑”，不是狭义理解的房子，可以是建筑的一部分或一栋房子或建筑工程。
I：Information，“信息”，分为几何信息和非几何信息。几何信息是建筑物里可测量的信息，非几何信息包括时间、空间、物理、造价等相关信息。
M：从设计阶段，分为三个等级，三个递进概念：
Model,建筑设施物理和功能特性的数字表达
Modeling,在模型的基础上，动态应用模型帮助设计、建造、运营、造价等阶段提升工作效率，降低成本
Management,在模型化基础上，多维度、多参与方信息的协同管理
三、BIM优点
可视化：BIM比CAD图纸更形象、直观。
协调性：建筑物建造前期对各专业的碰撞问题进行协调，生成协调数据。
模拟性：在设计阶段，BIM可以进行一些模拟实验。
优化性：通过对比不同的设计方案，选择最优方案。
可出图性：出具各专业图纸及深化图纸，使工程表达更加详细。
以上就是对BIM，从发展，到概念，再到特点的一个简要解读，要理性对待这一门技术，他包含的不仅仅是一系列软件基础，也不仅仅是一个模型，一个动画，也不仅仅是一个施工流程。
BIM是一门技术的统称，以具体的工作流程为载体，借助各个信息化软件，将建筑工程信息化，推动社会信息化发展，是这样的一门技术。
首先，在最初数据创造的设计阶段，BIM更多以专业建模软件中的功能为中心展开，例如通过参数化建模、结构性设计的方式，从而对目标项目的多个专业进行协同作业，例如在具体的合模之后通过碰撞分析的功能，从而确认相关机电、管道的不同交叉之间是否存在空间重叠的情况，从而改动设计以避免后续现场作业的不畅。类似此类，根据不同的场景、工程体等方面的实际要求，尚会有不同的应用落地。
其次，在数据创造之后的施工、交付、运维等阶段中，BIM在国内的应用从过往基于专业软件的使用，开始向独立技术架构的数字化系统转变，例如施工管理系统、项目管理系统、数字化交付系统等。这些系统的典型特征便是基于专业软件之外的技术堆栈组件，例如PaaS层云计算三维数据引擎等，通过B/S等架构、基于云计算等充足算力予以上层应用的封装。例如在施工工期安排中，通过4D进度模拟的功能，其通过对底层三维数据引擎接口的调用，从而实现对于现场建筑物实际施工状态的完整三维重现，并通过调用颜色标签等API从而对施工中的不同构件状态予以不同颜色的标明，从而更加直观地呈现施工进度效果、工程状态验证、工期安排优化等应用目的。
最后，在完全的运维运营阶段中，此阶段才是建筑物生命周期的权重阶段，亦是价值最能够提炼的阶段，其对应的系统往往是独立技术架构上的数字化系统，真正的价值输出基础于完整的数据颗粒和多源技术的融合，前者体现于BIM、GIS等基础性的数据，后者则体现于利用AI、AR等方式予以多方位的呈现。例如大型桥梁工程的运维系统中，通过现场IOT数据的反馈，例如风速、测斜等，通过在BIM模型中予以对接并模拟，从而了解当下的物理条件是否对现场结构体产生潜在的应力安全隐患，并借由AI、知识图谱等技术予以自动化的风险等级识别，最终启动预案予以现场的管理，这些都是多源技术、完整数据的融合交叉运用，从而最大程度打破信息壁垒并统一认知，让行动效率都落实在真正产生价值的事情上。
此处需要留意的是，完整数据和多源技术的融合，从原先场景的运维运营阶段也开始逐渐扩散到其他的阶段中。例如在设计阶段的工程规划环节中，通过对政府强制性条款规范自然语言的AI识别，从而自动转换为计算机可以读取的语义化版本，又结合BIM引擎中的构建颗粒完整数据，从而将条款规范与BIM模型设计一一对应，从而验证当前的设计是否符合政府要求，从而在自审、预审、终审的过程中极快整体通过审核的进度和成功取得许可的几率。
如上，我们可以看到机遇BIM自身的应用是比较有限的，但是结合其他数据源、完整相关数据颗粒、结合多元技术来进行融合，基于某个需求和场景而对应开发针对性的功能，这是未来发展的趋势，而云计算、前沿图形图像算法的优化等都为此类数字化系统提供了强有力的助力，这些细节也大概率成为未来功能模块等是否真正能够服务客户长期可持续、松耦合迭代发展的重要指标。