摘要：本研究基于Jim Gray第四范式理论，系统揭示了建筑物理环境研究从“实验观测→理论推演→数值仿真→数据驱动”的范式跃迁规律，创新性构建了数据密集型科学框架下的建筑数字孪生技术体系。通过“感知-认知-预知”三阶段演进模型的提出，突破传统物理建模在时空维度与多场耦合方面的局限性，实现建筑环境研究中物理机理与大数据驱动的深度融合，其核心价值在于通过多维数据融合与机器学习技术重构建筑环境分析的认知维度，建立从微观物理场解析到宏观性能预测的跨尺度研究方法论。