如今，人工智能及其子集機器學習以成為熱點關鍵詞。關于深度造假、錯誤信息、偏見、隱私和社會道德風險的“厄運和悲觀”評論比比皆是，但科技巨頭谷歌、微軟和 IBM 的人工智能相關研發(fā)卻在飛速發(fā)展。
但科技公司并不是唯一進行投資的企業(yè)。包括西門子、霍尼韋爾和江森自控等在內的企業(yè)也正在將人工智能算法集成到其基于云的智能建筑管理系統(tǒng) (BMS) 平臺中，以根據(jù)歷史和實時數(shù)據(jù)做出可操作的預測性決策，從而降低運營成本并實現(xiàn)能源和居住體驗目標。這些算法提供了計算最佳設置以及機器學習系統(tǒng)識別建筑物生命周期模式的詳細說明。
一些BMS平臺提供商擁有內部人工智能團隊來開發(fā)算法，而另一些則與英特爾、IBM、埃森哲和Infosys等人工智能咨詢和開發(fā)服務公司合作。例如，霍尼韋爾的互聯(lián)安全平臺將英特爾的視覺產(chǎn)品與高級分析、深度學習和面部識別功能相結合。
人工智能與智能環(huán)境
為智能建筑自動化部署人工智能需要大量數(shù)據(jù)集，例如項目的能源負載、系統(tǒng)性能、占用和空間利用率、用戶滿意度以及環(huán)境統(tǒng)計數(shù)據(jù)，例如溫度、濕度、空氣質量、照明和噪音水平。人工智能可能會考慮外部因素，例如天氣模式、氣候趨勢、能源高峰期和安全威脅。需要驗證、過濾和分析的數(shù)據(jù)量過于復雜，任何人都無法有效地解釋和采取行動，這就是人工智能發(fā)揮作用的地方。
例如，為了減少能源使用，人工智能將在開始調整供暖和空調之前分析占用率、空間使用模式和峰值需求等數(shù)據(jù)。機器學習算法將篩選歷史數(shù)據(jù)，以檢測和診斷 HVAC 系統(tǒng)內的異常情況，并提示所有者安排維護并根據(jù)需要調整閥門、風扇、過濾器或控制器。
總部位于紐約的Prescriptive Data營銷和合作伙伴副總裁 Gary Chance表示，其基于 AI/ML 云的平臺Nantum OS已經(jīng)為用戶帶來了顯著的效益。他說：“通過在漏水發(fā)生之前發(fā)現(xiàn)漏水、根據(jù)人們到達辦公室的時間自動啟動系統(tǒng)以及使用人工智能實現(xiàn)需求管理自動化，我們節(jié)省了數(shù)千美元?！痹撈脚_甚至通過在高峰時段之前自動預熱和填充蒸汽罐來減少紐約的蒸汽支出。
去年，該公司發(fā)現(xiàn)WELL認證 44% 的數(shù)據(jù)報告要求可以使用人工智能實現(xiàn)自動化。毫不奇怪，WELL、Fitwel、LEED 和其他建筑認證計劃的自動報告現(xiàn)已成為其服務產(chǎn)品之一。
基于云的平臺BrainBox AI將天氣預報集成到其能源優(yōu)化算法中。“該系統(tǒng)將建筑物內的傳感器數(shù)據(jù)和來自最近氣象站的天氣數(shù)據(jù)根據(jù)室內外實時發(fā)生的情況來訓練系統(tǒng)，”其首席產(chǎn)品官 Omar Tabba 說道?！拔覀兊?a href="http://m.ygpos.cn/AI_1.html" target="_blank" class="keylink">AI系統(tǒng)可以根據(jù)一定的預測，以95%以上的準確率來預測未來的狀態(tài)。如果數(shù)據(jù)顯示兩小時后室外溫度將達到78華氏度（25-26攝氏度），但我們希望室內環(huán)境保持在72華氏度（約22攝氏度），系統(tǒng)知道何時打開風扇以及在什么級別以避免額外的能量消費和支出?！?/p>
在工作環(huán)境中，人工智能除了通知員工自助餐廳繁忙時間和預測空間需求外，還可以根據(jù)實時數(shù)據(jù)調節(jié)區(qū)域?；裟犴f爾商業(yè)智能建筑產(chǎn)品管理高級總監(jiān)丹尼·斯特恩 (Dani Stern) 表示：“大多數(shù)智能建筑都按照設定點運行，并根據(jù)計劃的事件和占用情況以及溫度和濕度水平進行覆蓋?！?/p>
“在混合工作方式下，占用率變得非常難以預測和安排。人工智能可以分析來自多個傳感器的歷史和實際占用信息，以幫助優(yōu)化空間。我們甚至與思科建立了合作伙伴關系，利用其 Wi-Fi 系統(tǒng)根據(jù)智能手機連接對人流進行三角測量?！?/p>
盡管如此，將投資回報率分配給空間優(yōu)化可能很困難，而且如果沒有保證價值，人工智能在某些用例中的采用可能會受到影響。全球工程公司W(wǎng)SP智能解決方案副總裁 Lucy Casacia 解釋道：“人工智能開始根據(jù)空氣、照明和空間質量等指標以及返回辦公室的人數(shù)來確定員工滿意度。但我們將在娛樂、酒店和公共場所的用戶體驗前沿看到更多的人工智能投資?！?/p>
人工智能在安全系統(tǒng)中的發(fā)展勢頭越來越強勁。該技術基于主動入侵、武器和槍擊檢測、監(jiān)控錄像分析以及事件報告來啟動鎖定、緊急警報和急救人員通知。Casacia還看到“系統(tǒng)使用熱圖來監(jiān)控模式和運動，以檢測零售環(huán)境中的盜竊行為，例如有人比平常移動得更快?！痹诮煌I域，人工智能和機器學習可以“通過面部識別測量情緒和幸福感來確定旅行者是否迷失方向。”
例如，英國的Old Oak Common是一個超級樞紐換乘站，是英國倫敦新 HS2 高速鐵路線的一部分，最近在規(guī)劃階段利用人工智能來優(yōu)化車站標牌。項目團隊邀請了數(shù)十名公眾和設計師在虛擬站中導航，并使用瑞典公司Tobii的眼球追蹤機器學習、人工智能和高級信號處理技術來分析旅行者的情緒、興趣和干擾。在這里，人工智能有潛力通過報告公開的情緒（例如恐慌或惱怒）來提高安全性。
AI的采用阻礙
盡管人工智能的接受度越來越高，但由于對數(shù)據(jù)隱私、偏見和道德的疑慮，許多消費者仍然保持警惕。這些擔憂甚至導致了基于人工智能的智慧城市項目的失敗，例如 Sidewalk Toronto（也稱為 Quayside），Alphabet 子公司 Sidewalk Labs 于 2020 年取消了該項目。不過，今年早些時候，Waterfront Toronto宣布了 Quayside的新重建工作，這一舉措引人注目。不過，已經(jīng)將其重點轉向智慧城市功能，數(shù)據(jù)收集轉向經(jīng)濟適用房、可持續(xù)性、多樣性、公平性和包容性。
“人工智能技術正在快速發(fā)展，負面新聞讓很多人感到緊張，”Casacia說?！罢缥覀冊诙鄠惗嗫吹降哪菢?，這些擔憂在住宅設施中更為重要?！彼J為，在商業(yè)建筑和公共場所，隱私不應該成為一個問題，因為這些地方經(jīng)常部署身份證等個人數(shù)據(jù)?！爸灰覀兇_保數(shù)據(jù)治理和標準到位，并且利益相關者和居住者了解正在分析的數(shù)據(jù)，人工智能將繼續(xù)在智能建筑中發(fā)展和成長?！?/p>
Tabba補充道，網(wǎng)絡安全是限制建筑運營中采用速度的另一個問題?！氨仨殗栏窨刂茢?shù)據(jù)訪問、充足的冗余、災難恢復以及持續(xù)的第三方測試以識別漏洞——所有這些都是現(xiàn)代人工智能網(wǎng)絡安全策略的最佳實踐?！崩?，BrainBox AI 根據(jù) SOC 2 等信息安全標準對傳輸中和靜態(tài)的數(shù)據(jù)進行加密。位于愛爾蘭、澳大利亞和蒙特利爾的工作人員覆蓋不同時區(qū)，24/7 監(jiān)控客戶建筑，并可以隨時關閉 AI由于計劃維護、威脅或其他事件而花費的時間。
許多在智能建筑領域利用人工智能的技術專家認為，信任是提高采用率的關鍵?！拔覀兛吹皆缙诓捎谜唛_始踏上旅程，”斯特恩說，“但仍然存在恐懼和懷疑，尤其是圍繞基于云的數(shù)據(jù)和自動化。隨著信任的增長，技術將會發(fā)展。同時，我們可以使用人工智能提出建議并讓客戶采取行動。他們還可以采用私有云方法或現(xiàn)場托管系統(tǒng)——無論他們喜歡什么。”
運營中的人工智能和工作替代
盡管人工智能將覆蓋一些工作方面，但參數(shù)定義和算法編程始終需要人工輸入，WSP 的 Casacia表示：“該技術需要通過人工檢查和問責制進行治理和管理。飛機可以自動駕駛，但我們仍然有人類飛行員掌舵?！?/p>
換句話說，建筑運營商不應該自滿。
盡管霍尼韋爾繼續(xù)在其基于云的 Forge 平臺上開發(fā)人工智能并參與與其他技術提供商的公開討論，斯特恩相信人們仍將是不可或缺的?！斑@里有很大的創(chuàng)新空間，我們正在與數(shù)字孿生和智能建筑技術公司合作，以確保我們的系統(tǒng)開放且可訪問，以實現(xiàn)集成，”他說?！氨M管如此，沒有比人類更好的傳感器了。這就是為什么我們還在構建系統(tǒng)，允許居住者通過評級系統(tǒng)提供有關清潔度、舒適度和其他因素的反饋，這些系統(tǒng)成為人工智能分析數(shù)據(jù)集的一部分。”
隨著依賴數(shù)據(jù)的建筑性能報告要求的出現(xiàn)，Chance看到了人工智能和人類在更加節(jié)能和高效的環(huán)境中蓬勃發(fā)展的機會?！跋窦~約第 97 號地方法這樣的法規(guī)，大多數(shù)超過 25,000平方英尺的建筑[必須]滿足新的能源效率和碳排放[規(guī)定]，將把建筑數(shù)據(jù)和租戶數(shù)據(jù)都放在路線圖上，”他說?！胺康禺a(chǎn)在技術采用方面通常落后兩年，因此未來幾年我們可能會看到人工智能在建筑運營中的應用有所增加。但歸根結底，我們仍然需要人類?！?/p>
無論準備好與否，人工智能來了
所有人工智能和機器學習算法都需要大量數(shù)據(jù)集來學習和發(fā)現(xiàn)模式或問題；算法越深入，需要的數(shù)據(jù)就越多?！皳碛谐渥愕母哔|量數(shù)據(jù)是目前最大的障礙，”Casacia說?！笆紫纫_定利益相關者的要求以及滿足這些要求所需的數(shù)據(jù)類型，然后確定哪些數(shù)據(jù)需要保護、要存儲多少數(shù)據(jù)以及需要保護多長時間。然后是通過正確的輸入和輸出來確保數(shù)據(jù)質量?！?/p>
初始數(shù)據(jù)映射與來自不同源的數(shù)據(jù)字段相匹配，必須確定驗證規(guī)則和數(shù)據(jù)流以進行連續(xù)映射。BrainBox AI 的網(wǎng)站稱，其人工智能引擎可能需要兩到四個月的時間來學習和繪制建筑數(shù)據(jù)，具體取決于設施的規(guī)模。
“對于沒有歷史數(shù)據(jù)和來自不同系統(tǒng)（一些基于老式 OT 的系統(tǒng)和其他基于 IT 的系統(tǒng)）的數(shù)千個輸入的現(xiàn)有建筑來說，繪制建筑數(shù)據(jù)是一項挑戰(zhàn)，”霍尼韋爾的 Stern 說道?！盀榱死眠@項技術，我們必須將所有數(shù)據(jù)整合到一個流中?！?/p>
智能建筑業(yè)主和運營商可以與解決方案提供商合作，評估現(xiàn)有系統(tǒng)，并根據(jù)實現(xiàn)成果所需的數(shù)據(jù)和行動確保設備和裝置就位?！叭缓?，我們會審查現(xiàn)有系統(tǒng)，以推薦獲取、分析數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)采取行動所需的硬件、軟件、傳感器、執(zhí)行器和其他設備的工作范圍，”Chance說。他表示，雖然基于云的 BMS 平臺集成了人工智能算法，但 Prescriptive Data 的 Nantum OS 等解決方案充當優(yōu)化層，可以通過云或現(xiàn)場邊緣網(wǎng)關與現(xiàn)有系統(tǒng)集成，這些網(wǎng)關可以讀取和寫入各種協(xié)議，例如 BACnet、將數(shù)據(jù)轉換為正確的格式。
BrainBox AI 也是一個基于人工智能的優(yōu)化層。Tabba 說：“我們可以通過軟件驅動程序或部署網(wǎng)關，直接連接到現(xiàn)有的基于云的 BMS 平臺或本地系統(tǒng)，使我們能夠將數(shù)據(jù)導入基于云的軟件中?！钡捎谠S多現(xiàn)有建筑物無法連接到其系統(tǒng)，BrainBox AI 必須進行創(chuàng)新?！拔覀兣c客戶合作，用支持 Wi-Fi 的恒溫器替換現(xiàn)有恒溫器……或者我們可能需要添加送風溫度和二氧化碳傳感器，并確保能夠讀寫控制風扇、風門、節(jié)能器和其他設備的輸出”。
與任何新興技術一樣，智能建筑業(yè)主和運營商應謹慎行事，以實現(xiàn)價值并實現(xiàn)其目標?！坝袝r，智能建筑業(yè)主希望使自己脫穎而出，并推出不符合預期的技術，” Casacia 表示?！叭斯ぶ悄芎蜋C器學習需要成為智能建筑運營策略的一部分，但我們必須小心并了解什么可以提供價值。有時候保持簡單就是美好的?！?/p>
資料來源：smartbuildingstech
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