用于智能建筑的人工智能

引言

人工智能在建筑设计、施工和管理方面发挥着关键作用，从而实现了智能建筑的根本性变革。智能建筑通过实施一个或多个与供暖、通风、空调 (HVAC)、照明、安保或能源相关的建筑自动化系统，应用人工智能改进技术，以提高功能性、性能和居住者的便利性。借助人工智能，这些系统能够从数据中吸取经验，从而能够适应周围环境并提供实时解决方案，帮助最大化建筑性能。

人工智能涉及使用物联网、机器学习、计算机视觉和现代大数据聚合来促进智能建筑。这些技术使智能建筑能够通过传感器、摄像头或其他设备收集海量数据，人工智能优化这些数据以增强智能工作、减少能源使用或为居住者提供更好的舒适度。例如，灯光和温度可以根据特定区域内人员的存在、空气质量，甚至预测需要维护工作的区域来调节。

人工智能在智能建筑中的应用不仅限于提高运营效率。它还可以增强与能源节约相关的可持续性，这对于气候变化非常重要。此外，人工智能通过分析使用模式并识别异常和风险来提高安全性，从而使建筑居住者能够享受安全的环境。

核心概念

能源管理和优化方法

智能建筑还通过使用人工智能机器学习来预测能源消耗水平，从而智能地利用能源。通过分析来自传感器和智能电表的数据，人工智能可以根据 occupancy 和气候实时控制 HVAC、照明或任何其他设备。这有助于节约能源，从而降低开支并提高可持续性。

预测性维护

人工智能有助于建筑管理。其中最主要的一点是它提供了一种进行预测性维护的方法，以避免设备故障。在设备方面，人工智能可以通过理解来自机器、HVAC 系统、电梯和照明中传感器的收集数据来跟踪缺陷或低效率。这使设施经理能够定期或及时进行例行检查或更换，以避免系统或设备故障，从而减少系统停机时间并延长建筑系统的使用寿命。

楼宇管理系统 (BMS)

它们由基于人工智能的楼宇自动化系统 (BAS) 管理，该系统将所有楼宇系统（包括 HVAC、照明和安全）捆绑在一起，无论是否有居住者在场。人工智能通过整合居住者偏好数据、自动进行控制调整和优化能源消耗来改进 BAS。这些系统会根据温度、湿度或 occupancy 等条件进行编程和更改，以确保楼宇居住者舒适，并避免浪费能源和提高生产力。

安全与监控

现代智能建筑需要由人工智能提供支持的先进安全系统，以实现重要的监控和威胁识别。当与计算机视觉系统结合时，人工智能可以扫描实时画面并确定是否存在异常情况、非法入侵或人员在场所内的移动。通过物联网，人工智能还可以与运动传感器、智能锁和门禁系统连接，以提供全面的安全保障。

居住者舒适度和关联控制

人工智能通过根据居住者的偏好设置智能结构内部环境，提高了居住者的舒适度和满意度。人工智能和数据分析等技术可用于操作传感器数据、 occupancy 和用户偏好，为我们的设施开发所需的照明、温度和空气质量环境。人工智能可以根据房间内人们的选择来控制供暖和照明，在节约能源的同时提供舒适感。

数据驱动的决策

人工智能使设施经理能够根据从建筑物不同角落收集的大量数据做出有效的决策。这使得人工智能能够从建筑物内的传感器、电能表和其他系统收集有用信息，以提高其利用率、资源管理和成本。它使制定切合实际的战略计划变得更容易，例如与维护、能源消耗和未来增强相关的事宜。

与智能电网系统集成

智能建筑与智能电网的集成也可以在人工智能的帮助下实现。因此，它允许建筑物与能源供应商互动，以确保它们只利用电网中可用的能源。人工智能能够根据电网的变化，在高峰时段或可再生能源产量过剩时自动修正能源消耗。

智能建筑中采用的人工智能技术

基于预测分析的机器学习

机器学习 (ML) 对于智能建筑非常重要，因为系统需要对未来需求进行潜在预测。机器学习算法可用于估计过去的能源使用模式、 occupancy 预测甚至周边区域的维护需求。人工智能可以预测一天中何时需要最多能源使用，因此，HVAC 和照明系统将预先编程以提供能源。这种预测能力不仅提高了效率，而且降低了运营费用并提高了建筑性能。它们使系统能够适应其操作中的现有事件，并利用这些经验教训来帮助其未来的行动。

NLP

语音控制界面是智能建筑运营的关键方面之一，而自然语言处理 (NLP) 是实现它们的主要方式之一。它进一步展示了用户如何通过仅仅使用他们的声音来控制一些建筑系统，例如照明、气候和安全。集成 NLP 的人工智能系统会实时监听和解释命令，以满足居住者改变环境的需求。这项技术增强了可用性和可访问性，总体上，特别是对于残疾人，为他们提供了一种方便的方式来与环境交互，而不是使用有线控制器。

物联网 (IoT)

物联网是实现智能建筑的基本组成部分。作为物联网一部分的传感器、摄像头和恒温器允许监控建筑物的真实数据。这些设备将信息传输给人工智能系统，以监控和控制能源使用、照明、温度和安全性。物联网与人工智能的集成使得能够监控 occupancy、天气和其他使建筑环境变得动态的因素。结合物联网和人工智能方法，可以预测潜在问题并提高建筑物的整体性能。

用于安全的计算机视觉

计算机视觉是人工智能的一个分支，处理视觉形式的数据解释，在智能建筑中也找到了安全和监控系统的应用。摄像头的视频流借助人工智能算法进行处理，该算法识别诸如进入受保护区域的人员、人员行为可疑或存在潜在危险等情况。例如，人脸识别系统必须限制只有授权人员才能进入特定房间或建筑物的权限。计算机视觉还用于人群管理和火灾风险搜索，这也提供了实时数据，从而提高安全性并使结构更安全。这项技术减少了人工操作员的干扰，并升级了建筑安全系统。

大数据实时分析

集成系统提供大数据分析可用于处理智能建筑中用于运营目的的各种系统提供的大量数据。人工智能技术可识别能源消耗、 occupancy、维护需求等方面的大数据趋势。这使得建筑经理能够做出有效的决策，从而降低成本、提高效率以及改善居住者的舒适度。

云计算

云计算为智能建筑中人工智能的实施提供了高效管理所需的环境。人工智能模型需要大量的处理和存储，而这些都可以通过云解决方案有效地提供。云计算的优势意味着智能建筑内收集和处理的数据存储、保留和处理在一个统一的点。云计算使得人工智能解决方案能够在不同地方同时实施，并且可以进行更新、同步数据，并且可以从几乎任何位置访问解决方案。

挑战和局限性

高昂的初始设置成本

人工智能在智能建筑中的集成可能需要大量的硬件、软件和配套技术的基础设施投资。这些成本对于小型企业组织或业主来说可能相对昂贵。上述人工智能系统的实施成本意味着，由于成本高昂，即使在预算有限的地区，它们的初始启动对某些组织来说也是一项负担。

隐私和安全

智能建筑人工智能系统提供对个人环境的显著控制和自动化，同时还收集大量个人和环境数据。因此，如果未应用适当的保护方法，这些数据可能会被黑客入侵或滥用，并且居住者的隐私可能会受到侵犯。保护数据并满足 GDPR 等法规的要求至关重要，尽管这可能会使人工智能集成到组织中变得更加困难。

集成

这些通常非常复杂，将人工智能整合到现有的楼宇管理系统 (BMS) 中可能相当困难。一些旧建筑可能没有合适的物理设备，例如传感器或网络，人工智能解决方案可以通过它们运行。将人工智能解决方案与传统系统自动化可能是一个漫长、昂贵且有时复杂的过程。

人工智能预测的可靠性

智能建筑人工智能系统依赖于数据的准确性和机器学习算法的性能。但是，这些系统有时可能会因输入数据不足或存在偏差而做出不正确的预测或决策。可能会错误地设置或管理温度，或者错误地调节灯光，所有这些活动都可能扰乱建筑物用户的平静。

人工智能领域人类专业知识有限

在智能建筑中实施人工智能意味着大多数员工和管理人员当前的技能组合缺乏智能建筑技术和人工智能方面的丰富经验所必需的专业知识。这种知识的缺乏会减缓实施过程，或者导致实施系统的成本增加或安装优化不佳的人工智能系统。同样，熟练的人力资源对于人工智能在建筑行业的成功至关重要。

系统更新和维护

与任何其他系统一样，人工智能系统需要频繁维护，这包括新的软件安装和微调。然而，从长远来看，如果系统维护不善，可能会开始出现一些故障，无法应对建筑物不断变化的条件。在某些情况下，它需要不断检查和频繁更新才能有效，这增加了人工智能解决方案的长期可维护性和要求。

抵制变革

一些建筑经理和居住者也可能抵制采用智能人工智能驱动技术，因为他们不理解其理念或担心被设备取代工作。这对于一些利益相关者来说很困难，因为他们中的大多数可能不理解人工智能系统，或者不习惯由人工智能管理重要的建筑运营。

案例研究和成功案例

阿姆斯特丹的 The Edge

The Edge 位于阿姆斯特丹，被认为是全球最智能的建筑之一，旨在通过人工智能优化其功能和居住者的舒适度。它实施了智能系统，根据建筑物白天的 occupancy 来控制人工照明、供暖和制冷。整个设施安装了超过 28,000 个传感器，用于捕捉员工的移动和消费习惯。

The Edge 中的人工智能系统利用这些传感器来控制温度、光线和空气质量，以尽可能少的能源提供舒适的环境。此外，人工智能系统还在监控可用的会议室，并为员工搜索并正确分配最佳工作空间，并提供相应的环境设置。

芝加哥威利斯大厦

以下是人工智能在改善建筑能源效率和运营方面的应用示例：芝加哥的威利斯大厦。它早先被称为西尔斯大厦，其管理层整合了人工智能的使用来监控大厦的运营及其能源效率。Energy Star 是一个基于人工智能的智能建筑管理系统，自 2019 年以来一直在大厦中使用，该系统通过遍布建筑物的 1000 多个传感器提供的输入运行，以测量 occupancy、温度、湿度和照明。

收集到的数据经过实时处理并传输到人工智能系统，以微调建筑的其他功能，如 HVAC、照明和能源控制。此外，建筑中损失的能源也惊人地减少了，这带来了显著的能源节约，从而最大限度地减少了对环境的影响。机器学习还用于预测设备故障的发生，从而避免紧急维修支出。

伦敦的水晶大厦

全球最佳绿色建筑——伦敦水晶大厦也引入了人工智能，用于管理建筑能源并平衡能源需求和碳足迹。它利用可再生能源实施，并采用先进的人工智能技术来检查和认可建筑内的能源利用模式。在这种情况下，已建立的人工智能系统负责检测 occupancy 和环境条件、照明设备等特征，并分别调整供暖、制冷和照明。

它的目标是半智能化地根据环境和 occupancy 条件改变其机械功能形式。人工智能通过更充分地考虑能源使用，同时为建筑物内的人们保持非常友好的周围环境，使得水晶大厦的运营成本得以降低。

三星首尔总部大楼

三星位于首尔的总部大楼利用人工智能和物联网来适当地调节其基础设施。在这座建筑中，他们安装了传感器，提供从环境到人口数量的几乎所有信息。人工智能系统接收这些信息并将其用于控制建筑物的不同方面，例如照明、温度和安全。

通过在照明控制中引入人工智能，照明会根据白天自然光的强度自动开启或关闭。大楼中的人工智能系统还控制 HVAC 系统，使其根据居住人员和物理条件进行调节，以提高能源效率。

《纽约时报》大楼中的人工智能

目前，《纽约时报》纽约大楼使用不同的 AI 技术来优化建筑性能和能源控制系统。该大楼配备了人工智能，一个能源管理系统连接到大楼内的多个传感器。捕获的数据由 AI 系统处理，该系统将反过来修改供暖、照明和制冷等系统，以努力提高能源利用率。

如果某天建筑物 occupancy 较低，AI 系统就会调暗荧光灯并降低空调。此外，涉及人工智能的分析有助于识别未来的维护问题并在其发生之前进行纠正。AI 的这种使用也节省了能源，并使得《纽约时报》大楼能够削减成本并实现绿色环保。

未来趋势

与可再生能源系统集成

智能建筑的未来将通过太阳能电池板和风力涡轮机等可再生能源系统，显著关注可持续性。它将通过密切控制能源需求并相应地提供能源供应来控制这些能源类型。人工智能能源存储设备将优先在晚上使用可再生能源，避免对旧电网的依赖。此外，智能建筑应能够根据预测的气候测量和定期修改能源摄入量，从而最大限度地减少能源浪费。

智能城市互操作性改进

智能建筑将不再是结构内独立的简单实体，而将成为智能城市的一部分。人工智能将创建建筑物与交通系统、公用事业和安全服务等其他城市结构之间集成的信息流。人工智能可以通过立即发送来自建筑物传感器的火灾或地震数据来引起城市当局的注意。此外，建筑物还将为整个城市的电网提供电力，确保城市内的能源消耗也高效。

用于分布式计算的边缘人工智能

边缘计算与人工智能的结合将引发智能建筑数据处理的变革。他们指出，与云不同，边缘人工智能将在本地传感器和摄像头上执行计算。这将最大限度地减少延迟，从而改善实时决策和安全性，因为传输到外部服务器和网站的数据更少。边缘人工智能还将帮助互联网连接较差地区的建筑物长期独立运行，以便它们能够最佳地管理尽可能多的任务，而无需不断依赖云。

人工智能用于空间

随着工作环境的变化，混合工作模式越来越普遍，人工智能将有助于利用可用空间。也就是说，机器学习算法将识别员工的行为模式，从而更动态、功能性地重新设计办公空间，以提高员工的效率和舒适度。人工智能在家庭中将部署更改以适应家庭的需求，其中包括白天灵活的工作空间，晚上则转换为游乐区。其中一些智能设计将有效利用可用空间，同时满足居住者的动态需求。

气候预测智能数字控制

智能建筑中的气候控制将比目前使用的技术取得进展。未来人们将拥有人工智能系统来预测气候条件，从而在场所内提供最受欢迎的气候。人工智能将利用外部天气信息、过去温度信息和人们的活动来帮助重新设计 HVAC 框架。建筑物的另一个区域也将利用人工智能来监测建筑物内的污染水平，并随后促使净化方法造福居民。

机器人技术的采用

人工智能将与机器人技术集成，以改善智能建筑设施管理。人工智能将赋予机器人执行维护任务，包括清洁、检查和简单维修。公司雇用的普通机器人必须与人工智能系统协同工作，例如，自动机必须安排在非高峰工作时间进行维护。此外，无人机还用于建筑检查方面，以检查外部以及现有缺陷，而不是在检查过程中危及人类生命。

结论

人工智能正在通过更好的能源控制、舒适度、安全性以及预测性维护技术来改变智能建筑。通过过滤来自建筑物内众多传感器的数据，人工智能可以使建筑物高效、有效地运行。一些可能继续对人工智能实施构成挑战的因素包括高实施成本和数据隐私问题，但最明显的优势包括创建灵活的环境。随着人工智能技术的进一步发展，智能建筑在创建可持续城市、提高运营效率和改善居住者生活质量方面发挥着重要作用。