汽车发明以前，铁路是运送货物和旅客的主要交通工具。19世纪中叶，澳大利亚首条由帕拉马塔市通往悉尼的铁路建成通车，此后，铁路对澳大利亚城市的发展一直起着至关重要的作用。
早期的铁路系统各自独立，这就意味着没有统一的标准--不仅轨距不同，整个轨道系统也都不统一。因此，生活在19世纪前的旅客们如果想从布里斯班坐火车去珀斯，必须换乘6次火车。
而随着当今信息时代的飞速发展，关于系统标准化的问题已经基本解决。然而，一个更大的问题或许正在悄悄酝酿之中。全世界对于综合运输网络、移动票务、无人驾驶火车等技术越来越多的需求和追捧，正在带来大量的信息和大规模的投资。因此，现在新铁路系统的成功取决于能否获取实时的且高可信度的数据来运行铁路网络。
那么问题出现了。铁路所有者和运营商是否有能力在大量的数据中识别和提炼出有价值的信息，提高自己的认识和远见，从而在整个铁路系统的使用周期内，将其应用于铁路系统的运营和维护呢？
预计2017年开工的英国高速铁路2号（HS2）项目第一阶段就要求强制使用BIM，因此带来的效率提高预计将节省2.1亿英镑甚至更多。这个数字已经很令人振奋了，但是我想说的是，我们能做的还有更多--那就是我们如何保护数据，并将从中提取出的价值用于HS2未来数百年甚至更长时间的管理中。
决策者常问的另一个问题是，“我现有的铁路应该如何与新的网络运营进行整合，以及如何融入到一个新的BIM环境中？”
对于未来的铁路交通而言，拥有最新的数字工具，并将其应用于新铁路项目生命周期管理中，是极其重要的。但是，我们也要给予现有铁路足够多的重视，因为它们有更大的价值。在澳大利亚，最大的铁路所有者/运营商，其持有的铁路资产总值为1040亿美元，仅在新南威尔士一个州，他们就坐拥大约1000公里的电气化铁路和2500公里地区铁路，想到这些，你就该理解把这些铁路推向完全数字化的集成环境将面临怎样巨大的挑战了。
过去，甚或在今天的多数情况下，铁路廊道上铁轨位置的测量仍然在借助传统测量工具，铁路设计者和所有者通过这些分散的测量数据得到较为准确的廊道测量结果；现在，最新的空间定位工具宣告老式测量方式即将被淘汰。3D激光扫描，移动道路测量和无人机数据采集技术能快速完成廊道中广阔区域的数据采集。当然，旧轨道的数字化过程在部分程度上仍少不了人工操作。现在，3D数据（如信号、火车的停靠和高架结构）的智能识别技术已经在研发过程中，未来人工劳力的介入将因此减少。
然而，这些只是理论上我们未来需要完成的工作，而且工作量巨大。如果使用快速数据捕捉技术进行监控和检测时，监管（包括入侵检测和植被管理）和控制就变得非常关键。对于一些运营商而言，这项工作耗资将达数亿美元。但是，效果是立竿见影的，而且，能否开创出一个真正的综合交通网络，能否让旧铁路跟上新时代，决定权的金钥匙就掌握在他们手中。
