近年來，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的激增及其與基于云的技術(shù)的融合，使得生成關(guān)于建筑性能的數(shù)據(jù)更加容易——為建筑業(yè)主利用人工智能和機器學習做出關(guān)鍵操作和財務(wù)決策創(chuàng)造了絕佳的機會。

今天的建筑已經(jīng)發(fā)展成為一個復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)系統(tǒng)，可以最大限度地提高效率，如節(jié)約成本或提高工人的生產(chǎn)力和居民的舒適度。

Siemens、PointGrab、Crestron、Aquicore等公司正在部署AI和ML，以節(jié)約建筑業(yè)主的能源成本或提高工作場所的生產(chǎn)力。

隨著人工智能繼續(xù)進入市場，這里有三種方法可以使建筑更加智能化。

優(yōu)化辦公樓的能耗。

美國能源信息署估計，到2040年，世界能耗可能會增加28%。根據(jù)能源研究所的數(shù)據(jù)，建筑技術(shù)是僅次于運輸和發(fā)電的最大能耗。住宅和辦公樓的供暖、制冷和照明約占能耗的40%。

在減少能源消耗方面，今天的建筑主要依靠事后報告——主要是分析使用了哪些能源，然后進行改變，希望下次使用更少的能源。人工智能和預(yù)測分析正在迅速將這種方法轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N積極的方法。

例如，在HVAC系統(tǒng)中，控制室溫基本上告訴系統(tǒng)在一個區(qū)域吹多少冷空氣來降低溫度。

然而，HVAC熱負荷的管理或優(yōu)化還涉及到許多其他因素，包括空間中的人類活動、陽光、電子設(shè)備的熱量和居民的數(shù)量。以前無法獲得的信息現(xiàn)在可以通過低成本的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器收集，以降低HVAC系統(tǒng)的能耗。

基于人工智能的能源管理平臺可以根據(jù)這些因素識別出陽光較少或居民較多的時間，從而適當?shù)貙⑦m量的空氣吹入房間。它甚至可以根據(jù)使用模式確定在能源價格最高時對建筑物進行預(yù)冷在活動量較低時減少冷卻時間。

辦公樓的預(yù)防性維護。

人工智能和機器學習除了優(yōu)化能源效率外，還非常適合通過識別物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器收集的數(shù)據(jù)中的異常和不一致性來檢測辦公系統(tǒng)中的故障和故障。在識別了這些癥狀后，人工智能可以用來確定原因并提供診斷。

人工智能在檢測基于數(shù)據(jù)的細微性、異常定性或組件之間的關(guān)系方面特別有效。由于我們審查大量數(shù)據(jù)的能力有限，人類很難過濾。

然而，應(yīng)該指出的是，人工智能的主要作用是提供信息——仍然需要人類的直覺和專業(yè)知識來正確地確定根據(jù)故障或故障評估采取的最佳行動。

提高辦公樓的居住舒適度。

最近的研究發(fā)現(xiàn)，工作場所的舒適性與工人的生產(chǎn)力之間存在著積極的聯(lián)系。對近1.36萬名受訪者的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，高效工作空間中最關(guān)鍵的部分與身體舒適直接相關(guān)：桌子、椅子和溫度控制。

由于分心，辦公室工作人員每天失去1.5小時的工作效率，因為他們要么考慮不適，而不是專注于手頭的任務(wù)，要么可能開始浪費時間處理痛苦。無論如何，這個問題都會使大型企業(yè)和辦公租戶每年損失數(shù)百萬的生產(chǎn)力。

移動應(yīng)用程序和可穿戴設(shè)備通過直接聯(lián)系建筑運營商來解決這個問題。建筑業(yè)主現(xiàn)在可以直接了解居民如何使用建筑，并通過直接租戶反饋來評估他們的舒適性。

從這些設(shè)備中收集的數(shù)據(jù)可以作為變量添加到人工智能中，以構(gòu)建關(guān)于如何實施建筑以實現(xiàn)其更高工人生產(chǎn)力的先進模型。從長遠來看，這將給建筑所有者帶來租戶保留和其他好處。

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