樓宇經(jīng)理并不總是放心地將先進的自動化系統(tǒng)引入他們負責的設施。但是,計算機技術的進步、流行病驅動的任務和不斷變化的使用者期望,特別是圍繞公共衛(wèi)生和工作場所的經(jīng)驗,正在推動該行業(yè)以前所未有的速度接受新技術。雖然建筑管理者認識到實現(xiàn)前所未有效率的機會,但涉及的技術決策與他們的能力相去甚遠。他們的專業(yè)知識通常是在暖通空調(diào),照明控制和制冷機,而不是物聯(lián)網(wǎng),網(wǎng)絡……人工智能。
人工智能是一項特別能改變游戲規(guī)則的技術,但由于其復雜性和缺乏對其決策方式的可見性,它也可能特別令人生畏。采用人工智能進行樓宇自動化的第一個挑戰(zhàn)通常是回答一個基本問題:它將走向何方?
如今,人工智能被用于使建筑更節(jié)能、更健康、更自主、更安全,并能對居住者的需求做出反應,這種技術最初是一種云計算技術。這些系統(tǒng)背后的機器學習算法需要強大的計算能力,既要訓練算法,又要調(diào)用算法來提供見解——這個過程叫做推理。直到最近,室內(nèi)基礎設施很少有資源有效地完成這些事情。但是,在遠程數(shù)據(jù)中心之外運行智能建筑應用有其自身的局限性。連通性、帶寬成本、安全性和延遲(將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端和返回所需的時間)都可能影響系統(tǒng)的效率。如果一臺機器,或整個樓宇自動化系統(tǒng)即將發(fā)生故障,報警和自動響應需要盡可能及時。
新一代邊緣計算技術在很大程度上緩解了這個問題:基礎設施安裝在具有計算密集型工作負載所需處理能力的設施中。
七年前成立的 FogHorn 等公司已經(jīng)開發(fā)出一種 Edge AI 技術,為建筑運營的數(shù)字化轉型創(chuàng)造了新的可能性。江森自控2022 年初收購了 FogHorn,現(xiàn)已將邊緣技術集成到其 OpenBlue 樓宇自動化平臺中。通過縮小本地能力差距,這些邊緣設備提供了一個架構組件,對于實現(xiàn)盡可能高效地運行建筑物的目標很重要。隨著它們的可用性,考慮實施智能自動化技術的建筑管理人員現(xiàn)在幾乎不可避免地要面對一個問題:是在本地部署AI還是在云端部署AI。對于那些面臨這個問題的人,有一些簡單的經(jīng)驗法則可以考慮。
正如我們已經(jīng)提到的,需要實時執(zhí)行或接近實時執(zhí)行的操作是常見的邊緣用例。當延遲盡可能小的時候,能夠檢測操作問題并自動發(fā)出警報或作出響應的智能自動化系統(tǒng)往往工作得最好。
任何時候您想要對系統(tǒng)進行本地控制時,最好在邊緣進行;從云端關閉機器或調(diào)整控制系統(tǒng)通常會遇到安全和延遲挑戰(zhàn)。
然后還要考慮數(shù)據(jù)傳輸和存儲成本。以一個視頻監(jiān)控系統(tǒng)為例,該系統(tǒng)通過計算機視覺AI模型分析來自多個攝像機的高保真圖像,這是一個流行的AI應用。將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到云端并將其存儲在云端很快就會變得成本高昂。
其他用例并不那么明確。通常,建筑經(jīng)理希望根據(jù) AI 分析更深入地了解他們的運營方式,或者在其設施的“數(shù)字孿生”版本上運行模擬練習。這種嚴格的數(shù)據(jù)分析通常不需要實時進行,因此最好在云中執(zhí)行,客戶可以在任何規(guī)模利用最強大的硬件和軟件工具來完成這項工作。如果您負責運行多個建筑物并且需要關聯(lián)它們之間的信息,那么在邊緣運行 AI 也可能不是最佳選擇。在這種情況下,云允許一個集中的數(shù)據(jù)交換所和指揮中心。實際上,通常采用混合方法,其中通過 Edge AI 在單個建筑物中進行一些初始處理,然后在來自多個建筑物的聚合數(shù)據(jù)上運行云 AI,可能會結合其他數(shù)據(jù)源。重要的是要記住,這些是建筑經(jīng)理不需要單獨做出的決定——您的技術供應商應該與您合作,以確保將 AI 部署在最能滿足您的獨特需求的地方。并且建筑經(jīng)理當然不需要接觸人工智能及其底層機器學習算法的復雜性,而是讓它在幕后發(fā)揮它的能力。
與許多正在大規(guī)模啟動“重返工作崗位”政策的組織一樣,甲骨文將大流行的后果視為引入智能建筑系統(tǒng)的獨特時刻。在經(jīng)歷了幾年的疫情導致的關閉后,員工堅持在一個觸手可及的實體工作場所工作,那里的便利設施隨處可見,協(xié)作工具無處不在,空氣質(zhì)量受到監(jiān)控,擁擠程度受到限制,他們的公司在能源和水的使用和減少浪費方面正在實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標。由于建筑物的占用率仍處于歷史最低水平,關閉不需要運行的系統(tǒng)有助于大幅提高效率。
這些不斷變化的工作場所動態(tài)和期望可能是評估對物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 技術、連接它們的先進網(wǎng)絡和控制它們的人工智能系統(tǒng)的新投資的機會——根據(jù)入住率、員工體驗需求、所有權地點及其重要性(例如,研究實驗室與辦公空間的比較)做出決策。
與過去不同,建筑經(jīng)理將利用率指標置于時間表之上,作為他們投資自動化控制系統(tǒng)的關鍵考慮因素。他們不能想當然地認為每個人都會回來:許多公司正在采用混合工作政策,而且辦公室第一次需要與家庭競爭,因為它是一個有吸引力且高效的工作環(huán)境。
經(jīng)驗豐富的建筑管理人員正在爭先恐后地學習這些現(xiàn)代化運營所需的新技能。他們知道,有了人工智能的支持,無論是在邊緣還是在云端運行,他們可能會在鼓勵員工回到辦公室方面占據(jù)優(yōu)勢,為他們提供一個安全、可持續(xù)的環(huán)境,讓他們與同事和客戶面對面交流,聚集在真正的飲水機周圍,讓更少的貓和孩子在會議上客串。
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