Agentic AI 如何助力智能建筑行业转型 | 行业之声

Agentic AI,即代理式人工智能,这类智能体最大特点是具有主动性、自治性、适应性,是不需要受人影响和控制的一种智能形态。如今,智能建筑行业正处于由 Agentic AI推动的重大转型的风口浪尖。

Elisa Rönkä 是西门子的前高管,在智能建筑和 SaaS 领域工作多年,也是KASVU Growth Hub的创始人,她认为建筑行业需要从根本上转变思维方式,以充分发挥 Agentic AI 的潜力并朝着真正的自主建筑迈进。

目前,数据可用性、一致性和标准化等基本问题阻碍了智能建筑行业的发展。

目前,构建 SaaS 市场处于不断变化的状态,其特点是缺乏整合,有许多收购和新参与者。虽然一些 SaaS 公司已经跃居榜首,但其他公司在短短两年内表现不佳,这表明市场充满活力但不稳定。尽管围绕构建 SaaS 应用程序的讨论仍在继续,但该行业尚未能够提供所需的价值或创新。

根据 Rönkä 的说法,核心问题是智能建筑的用例在过去 5 到 10 年中一直停滞不前。尽管智能建筑行业一直在讨论相同的应用,但它并没有达到承诺的价值或看到创新。Rönkä 认为重点应该是改进现有用例,而不是追逐新的用例。

用户体验也存在重大差距。Rönkä 指出,在 B2B 领域,72% 的客户希望获得个性化的内容和消费者级体验,而该行业在这一领域存在不足。当前的 SaaS 产品通常很笨拙,并且与客户期望的用户友好型解决方案相去甚远。

Agentic AI范式转变

Rönkä 表示,虽然生成式 AI 已经抓住了科技界的想象力,但 Agentic AI 将成为智能建筑行业的真正变革力量。她认为,它将超越当前 AI 应用的限制,并导致减少现有的 SaaS 商业模式。

Microsoft 首席执行官 Satya Nadella 认为,业务应用在代理时代很可能会崩溃,因为它们本质上是具有业务逻辑的数据库,而这种逻辑将转移到 AI 代理。他设想了一个未来,AI 层集中了所有逻辑,允许替换后端并创建更多由 AI 代理编排的 AI 原生业务应用。

根据 Gartner 的数据,到 2028 年,33%的企业软件应用将包含 Agentic AI,而 2024 年这一比例还不到 1%。这将使 15% 的日常工作决策能够自主做出。

Rönkä 将 Agentic AI 的特征描述为自主性、适应性和社会智能。她解释说,它可以在最少的人工监督下做出决定和采取行动。此外,它还学习、适应和导航复杂的上下文,包括与人类和其他代理的交互,使其与预定义的任务和工作流区分开来。Gartner 预测,五年内 Agentic AI 在企业软件中的使用将从 1% 跃升至 30%,进一步强调这种快节奏的变化将改变行业。

该行业正在向“服务即软件”模式发展,而不是简单的软件订阅。Rönkä 澄清说,全部或部分工作流程任务都集成并嵌入到软件中,这代表了向完全自主建筑迈出的下一步。

实际应用和供应链

Rönkä设想,人工智能将嵌入建筑物中,自动化基本任务和工作流程,而不是作为现有系统之上的附加层。她指出了几个将出现的关键用例:

从发现问题到派遣服务人员,规范性维护将完全自动化,并为更换零件和维护服务提供更简化和更高效的供应链。Agentic AI可以识别清洁需求,例如,根据预期的空间利用率,优化清洁流程并派遣清洁。数字孪生将从简单的模拟发展为复杂的环境,以优化改造、施工和建筑运营,从而在 AI 确定所需的最佳选项和数量时,实现更高效的建筑材料和建筑组件供应链管理。

采用的障碍

虽然 Agentic AI 具有巨大的潜力,但 Rönkä 强调了解决根本挑战以充分发挥其潜力的重要性。她确定了数据可用性、一致性、标准化和互作性方面的一个重大问题。Rönkä 指出,智能建筑行业缺乏 AI 有效学习的历史数据,并且仍在努力实现基本连接。此外,她说,人们认为数据的重要性很低,尤其是在没有监管压力的情况下。

Rönkä 提到了她的前雇主Siemens 的一份技术报告,该报告强调,即使数据类型可用,高管们通常也看不到这些数据对于利用智能解决方案的重要性。

除了数据之外,Rönkä 还指出了其他重大障碍:

智能建筑行业被一种传统的“如果它没有坏,就不要修理它”的思维方式所困,这与软件行业认为“如果它没有坏,它就过时了”的观点形成鲜明对比。在构建环境和 AI 技术方面存在技能差距。碎片化的 SaaS 环境造成了糟糕的用户体验和高昂的运营支出。

数据驱动的思维方式转变

Rönkä 呼吁改变行业的数据处理方法,以克服这些障碍。她说,该行业必须从定义它想要实现的结果开始,然后确定必要的数据,最后弄清楚如何收集这些数据。她认为,目前,该行业正在做相反的事情,在没有明确了解其目的的情况下收集数据。

Rönkä 还强调了使用Haystack、Brick 或Real Estate Core等框架建立语义构建域以确保数据一致性的重要性。此外,她敦促行业在云之外进行全面思考,并指出可以在设备和边缘级别实现大量智能。

根据 Rönkä 的说法,优化建筑级别的基础知识至关重要,同时询问在那里可以获得哪些智能,而不是仅仅关注基于云的解决方案。

驾驭不确定性

Rönkä 承认,外部不确定性也可能影响该行业。她指出,北美对 ESG 主题的重视程度降低,投资者退出净零联盟,这可能会影响与可持续发展相关的 SaaS 业务。

此外,Rönkä 指出,重返办公室的要求可能是也可能不是智能建筑应用的技术吸引力。她说,它是否会创造掌握和创新工作场所应用程序的机会,或者它是否更像是一项不受技术需求驱动的铁腕任务,还有待观察。

智能建筑的未来

根据 Rönkä 的说法,智能建筑的未来依赖于 Agentic AI,但该行业必须首先掌握基础知识。她认为数据质量、互作性和战略价值必须成为优先事项。归根结底,Rönkä 认为,要拥抱变化、投资于数据和技能,并从孤立的 SaaS 解决方案转向由 Agentic AI 驱动的基于服务的集成产品,必须进行根本性的思维方式转变。

Rönkä 最后强调,虽然该行业面临的挑战是真实的,但变革和创新的潜力也是如此。通过关注这些根本性的转变,她相信该行业可以释放 Agentic AI 的变革力量,并朝着真正的自主建筑迈进。

本文来源:eetimes、作者:Pablo Valerio

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2025-02-20
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