AI 和 IoT 如(ru)何改(gai)變智能建筑(zhu)

你(ni)可(ke)能已(yi)經(jing)聽(ting)說過(guo)一(yi)些流(liu)行(xing)詞(ci)匯(hui)，比如(ru)AI、IoT和智能(neng)建筑。如(ru)果(guo)你和我一(yi)樣(yang)，可能會想(xiang)：“這些(xie)技術(shu)對建(jian)筑(zhu)意(yi)味著(zhe)什么(me)？我(wo)為(wei)什么要(yao)關心？”答案(an)是：這些技術(shu)正(zheng)在(zai)改(gai)變商業建筑(zhu)的(de)運作方(fang)式——而且(qie)這種(zhong)變(bian)化(hua)已(yi)經在(zai)發生(sheng)。

建筑(zhu)物不再僅僅(jin)是四(si)面(mian)墻(qiang)和(he)一(yi)個(ge)屋(wu)頂，某(mou)種程(cheng)度上(shang)它們(men)正(zheng)在演變(bian)為活生(sheng)生的、會(hui)呼吸(xi)的(de)實體(ti)。智(zhi)能(neng)建筑利(li)用人工智能(neng)（AI）和(he)物(wu)聯網（IoT）來實(shi)時(shi)決策，優化能源(yuan)使(shi)用(yong)、安全性等各個方(fang)面(mian)。接下來，讓我(wo)們深(shen)入探(tan)討(tao)這(zhe)些技(ji)術是如(ru)何運作的(de)，以(yi)及它們(men)對商(shang)業(ye)房地(di)產(chan)未來的重要性。

什(shen)么(me)是(shi)智(zhi)能建筑(zhu)？
首(shou)先，什(shen)么是智能(neng)建(jian)筑？想(xiang)象(xiang)一(yi)下(xia)，在辦(ban)公室(shi)或公寓(yu)大(da)樓中，燈光(guang)、溫(wen)度(du)和(he)安全會根據任何(he)給(gei)定時刻發(fa)生的(de)事(shi)情(qing)自(zi)動(dong)調(diao)整。目標是什(shen)么？讓一切(qie)運行(xing)更(geng)順(shun)暢、降低成(cheng)本并節(jie)省(sheng)能(neng)源(yuan)，同(tong)時(shi)為內部(bu)人(ren)員創(chuang)造更(geng)好(hao)的(de)體(ti)驗(yan)。例如(ru)，智(zhi)能(neng)辦(ban)公室(shi)可以(yi)在(zai)周(zhou)圍(wei)沒有人(ren)時調(diao)暗(an)燈光(guang)并調節(jie)恒(heng)溫(wen)器，從(cong)而減少能(neng)源浪(lang)費(fei)。或(huo)者(zhe)，它(ta)可(ke)以(yi)感應到設備何(he)時即將(jiang)發生故障，并(bing)在(zai)它導(dao)致(zhi)重(zhong)大問題(ti)之(zhi)前安排維護。很酷(ku)，對(dui)吧？但問(wen)題(ti)是(shi)：真(zhen)正的(de)游(you)戲規則改變(bian)者(zhe)來(lai)自 AI 和(he) IoT 二者的共(gong)同(tong)努力(li)，讓(rang)這些(xie)建(jian)筑(zhu)能夠(gou)獨(du)立(li) “思(si)考(kao)”。

那么(me)，物聯網(wang)和人工智(zhi)能到(dao)底(di)是(shi)什么(me)？
將 IoT 視(shi)為(wei)建(jian)筑(zhu)物的(de)感官(guan)，就像眼睛(jing)和(he)耳(er)朵(duo)一樣。物聯網設備(bei)是(shi)建(jian)筑物(wu)內(nei)所有連(lian)接(jie)的小(xiao)工具(ju)和傳(chuan)感(gan)器。其(qi)中包(bao)括智能(neng)恒(heng)溫(wen)器、照明(ming)控(kong)制(zhi)、安全攝像頭(tou)等。所(suo)有(you)這(zhe)些(xie)設(she)備(bei)都(dou)會不斷(duan)收集數據(ju)。現(xian)在(zai)，AI 是解釋所(suo)有這些數據(ju)的(de)大(da)腦。AI 算(suan)法(fa)分(fen)析模式，從(cong)中(zhong)學習，然(ran)后做(zuo)出(chu)決(jue)策(ce)。例如(ru)，AI 可(ke)能(neng)會(hui)注意到(dao)辦(ban)公(gong)室在(zai)下(xia)午(wu) 6 點(dian)之后總(zong)是空無(wu)一人(ren)，并在(zai)那時自動開始(shi)降低(di)暖(nuan)氣(qi)和(he)調暗燈(deng)光——您無(wu)需動(dong)動(dong)手指。

以(yi)下(xia)是 AI 和 IoT 在(zai)智能建(jian)筑中協(xie)同工作的幾種具(ju)體(ti)方式(shi)：

節(jie)能(neng)
傳(chuan)感器會(hui)檢(jian)測(ce)房(fang)間(jian)何(he)時(shi)無(wu)人(ren)使(shi)用，AI 會(hui)調(diao)整供(gong)暖(nuan)、制(zhi)冷(leng)和(he)照(zhao)明以節省(sheng)能源。根(gen)據(ju)美國(guo)環(huan)境保護(hu)署(shu) （EPA） 的數據，商業建(jian)筑浪費(fei)了(le) 30% 的(de)能(neng)源，這使(shi)得這(zhe)是(shi)一(yi)個(ge)具(ju)有(you)巨大(da)節(jie)約(yue)潛力的領域。未(wei)來(lai)，越來(lai)越(yue)多的人(ren)將(jiang)居住(zhu)在城市。據聯合(he)國預(yu)測，到(dao) 2050 年，全(quan)球(qiu)城(cheng)市人(ren)口占總人(ren)口(kou)的比例(li)上升(sheng)到(dao) 68%。這(zhe)意(yi)味著(zhe)必須更有(you)效地利用現(xian)有資源(yuan)，并且必(bi)須減(jian)少總(zong)體能耗和二氧化碳排放(fang)。建筑可以在解(jie)決(jue)這(zhe)一挑(tiao)戰方面(mian)發揮決定(ding)性(xing)作(zuo)用(yong)。僅在(zai)歐(ou)盟，建筑物(wu)就(jiu)占(zhan)能(neng)源消(xiao)耗的(de) 40% 和 CO2 排(pai)放量(liang)的 36%。與(yu)此(ci)同(tong)時(shi)，歐盟 75% 的現有建筑(zhu)存(cun)量已被評估為能(neng)源(yuan)效率(lv)低下(xia)。顯然，提高(gao)建筑物(wu)的(de)能(neng)源效(xiao)率具(ju)有巨大的潛(qian)力。

預(yu)測性維護(hu)
機(ji)器(qi)相(xiang)互通信(xin)。物聯網(wang)設備跟蹤(zong)電梯和(he) HVAC 系(xi)統等(deng)設備(bei)的(de)性(xing)能(neng)，而 AI 分(fen)析這些數據以(yi)預(yu)測(ce)何時會發(fa)生故(gu)障(zhang)。這(zhe)使維護團(tuan)隊(dui)能(neng)夠在(zai)小(xiao)問(wen)題變(bian)成(cheng)代價高昂的問(wen)題(ti)之前解決它(ta)們。石(shi)油(you)和(he)天(tian)然(ran)氣(qi)公(gong)司很早(zao)就采(cai)用(yong)了(le)高級(ji)分(fen)析(xi)進(jin)行(xing)預測性(xing)維護。例如(ru)，一家石油(you)生產商(shang)一(yi)直(zhi)面(mian)臨其海(hai)上生(sheng)產平(ping)臺上(shang)的(de)壓(ya)縮機(ji)問(wen)題。當一個(ge)出(chu)現(xian)故(gu)障時(shi)，該平臺(tai)被(bei)迫(po)完全(quan)停(ting)止生產，每天(tian)給(gei)公司(si)造成(cheng) 1 到 200 萬(wan)美(mei)元的損失。多(duo)年來(lai)，工程師(shi)們(men)一直(zhi)試(shi)圖找出(chu)故障(zhang)的根源，但(dan)收效甚微。他們懷疑(yi)進(jin)水(shui)液(ye)體的(de)溫度或壓力可(ke)能(neng)是原(yuan)因(yin)，但無法找(zhao)到任(ren)何(he)一個(ge)因素與最終故障(zhang)之(zhi)間(jian)的(de)相關(guan)性(xing)。通(tong)過分析(xi)來(lai)自數百(bai)個(ge)傳(chuan)感(gan)器的數(shu)據以及(ji) 1000 個(ge)不同(tong)參數(shu)的信息，高(gao)級(ji)分析(xi)顯示，高壓和高(gao)溫以(yi)及其他(ta)幾個因素(su)與故障相關(guan)。他們開發的(de)算(suan)法(fa)可以提(ti)前幾(ji)周預測(ce)壓縮(suo)機會(hui)離線。雖(sui)然他們無法(fa)阻(zu)止(zhi)故(gu)障，但該(gai)公司通(tong)過在現場(chang)預(yu)先(xian)部署(shu)人員和維(wei)修設備(bei)，將(jiang)停機(ji)時間(jian)從(cong) 14 天減(jian)少(shao)到(dao)僅 6 天，每次發生(sheng)都(dou)節(jie)省(sheng)了數百(bai)萬美元(yuan)。

安(an)全增(zeng)強功(gong)能
AI 驅動(dong)的系(xi)統(tong)可(ke)以(yi)學習發(fa)現(xian)異常行(xing)為。例如，如(ru)果安全攝像(xiang)頭檢測到(dao)夜間(jian)通常很安靜(jing)的(de)區(qu)域有(you)動(dong)靜(jing)，AI 可以(yi)向(xiang)安檢人(ren)員(yuan)發(fa)送(song)警(jing)報、鎖(suo)門或觸(chu)發警(jing)報(bao)。AI 可以通過更快、更(geng)準確(que)地(di)識別異常(chang)來顯著增(zeng)強大型(xing)商業(ye)空(kong)間(jian)的安(an)全措施(shi)。