在现代建筑中，自动化智能建筑系统可以提高效率，增强生命和财产安全，并提升居住者的健康和福祉。基于十年来在集成智能建筑技术方面取得的进展，人工智能（AI）的兴起现在已准备好重新定义建筑的“智能性”。
建筑系统不仅可以依赖自动化参数和设定点，还可以利用AI和机器学习来分析大量的建筑和占用数据，从而做出明智的决策、自适应并持续优化性能。虽然AI有可能将建筑智能提升到一个全新的水平，但解决可能阻碍广泛采用的挑战和担忧并采取战略实施方法至关重要。
AI在智能建筑中的兴起
传统的智能建筑将不同的管理系统（照明、HVAC、安全）集成到一个统一的平台中。物联网设备收集建筑数据（状态和性能）并与集成建筑管理系统（BMS）交互，后者在配置的设定值内调节功能参数，以确保居住者的舒适度、满意度和可持续运营。
基于AI的系统是智能建筑解决方案的一个新兴子集。传统的智能建筑系统主要依赖于硬件和基础设施（连接的传感器和控制器），而基于AI的系统则利用先进的软件算法和数据分析来优化系统响应。AI驱动的智能建筑系统可以应用传统的AI技术来分析数据、进行预测和执行任务，或者应用更高级的生成式AI（GenAI）训练模型来获得明智的洞察和优化。GenAI的机会
GenAI技术为优化建筑运营、安全性和居住者福祉提供了巨大的机会，远远超出了传统智能建筑系统所能提供的。建筑业主、设计师和运营商可以通过降低成本、增强租户体验和创造新的收入来源来将GenAI投资货币化。以下是GenAI可以提高智能建筑的盈利能力和长期价值的一些方法：
电力和能源
GenAI驱动的能源管理系统通过根据能源使用情况、占用模式和环境条件预测和调整供暖、制冷和照明需求，显著降低公用事业成本。GenAI模型可以使用这些信息创建各种模拟，评估不同策略和解决方案的影响，并提出优化能源效率的建议。
运营和维护
GenAI支持的预测性维护分析历史和当前运营条件并学习模式，以更准确地识别故障情况，模拟故障的影响，并生成维护计划。这使设施团队能够在问题发生之前解决问题，延长资产的使用寿命，并最大限度地减少构建系统的停机时间和维修成本。GenAI可以分析占用率、空间利用率和流量模式，以推荐空间使用和资源分配，包括识别可以消除、分配给其他需求或租赁以获得额外收入的未使用或未充分利用的空间。
健康与福祉
GenAI可以监控和分析空气质量数据，以优化通风系统、识别潜在问题并改善整体空气质量，从而为居住者的健康和福祉做出贡献。它还可以利用来自可穿戴设备和建筑传感器的数据，为居住者的生产力、健康和福祉提供个性化建议，例如建议最佳工作环境、时间表或锻炼程序。此外，通过物联网传感器和GenAI分析收集的数据可以通过向第三方服务提供商提供见解或通过定制的建筑设施或基于订阅的功能创造新的收入来源来获利。
安全与保障
GenAI增强型安全解决方案，例如智能监控、访问控制和人群控制系统，可以分析大量生物识别信息、视频片段、行为、语言、交通和犯罪数据，以识别潜在威胁和漏洞，模拟场景以评估风险，推荐资源分配，并制定有效的应急响应计划。这些系统使建筑业主能够吸引寻求高级安全功能的优质租户。
网络安全
虽然网络犯罪分子利用AI来查找漏洞并发起复杂的攻击，但GenAI还可以分析智能建筑系统中的攻击模式、网络流量和配置，以加强对人员和财产的保护。GenAI模型可以利用这些信息来识别潜在威胁和漏洞、推荐网络和系统设置、创建响应策略以及管理和验证用户。
数字孪生
GenAI技术与数字孪生相结合，将仿真和虚拟表示提升到一个新的水平。GenAI可以加速数字孪生的开发，并组织实时数据和查询并将其提供给数字孪生，以开发更准确的模型和仿真场景。GenAI不仅仅是提供模拟或复制系统，还允许数字孪生生成全新的场景并提出建议，例如在发生火灾时进行应急响应和疏散，或为桌面演习进行网络攻击向量模拟。事实证明，传统AI对于使用增强现实和虚拟现实（AR/VR）的设施人员培训和辅助作很有价值。
挑战和注意事项
虽然GenAI技术为增强建筑智能提供了重要机会，但必须考虑和解决一些挑战，包括对基础设施的影响、确保数据安全的需求、缺乏基于AI的专业知识以及员工的担忧。
对通信基础设施的影响
要使GenAI正常运行，它需要来自智能建筑系统、设备和传感器的大量数据。这不仅需要整个智能建筑的更多连接，而且传输这些数据对企业网络提出了很高的要求，尤其是在速度和带宽方面。GenAI可能会加速从铜缆网络向光纤网络的转变，从而提供更大容量和范围。
虽然大多数人工智能驱动的系统将在云数据中心运行，这些数据中心可以管理高级GenAI处理器所需的电源和冷却，但一些企业也可能在现场边缘数据中心部署GenAI，以增强硬件安全性、保护专有数据并开发自己的特定用例。在这种情况下，企业有责任确保基础设施提供适当的带宽、延迟、功率和冷却。
对数据安全的需求
GenAI系统收集和分析的大量数据增加了网络安全威胁的攻击面。智能建筑中的AI还涉及融合各种数据源和在不同平台之间共享信息，如果集成管理不当，可能会导致安全漏洞。识别这些风险并实施严格的安全措施来保护敏感的智能建筑信息至关重要。通过严格的合规性检查、持续监控和定期更新安全协议，应与组织内的任何全职员工一样对待AI。加密、访问控制和定期审计是维护数据机密性和完整性的强大安全框架的必要组成部分。
然而，为AI驱动的智能建筑制定有效的安全策略需要深入了解AI技术和建筑环境的特定需求。组织可能缺乏自行制定这些策略的内部专业知识。与外部专家合作并建立战略合作伙伴关系可以提供有价值的见解，并确保安全措施全面且最新。
缺乏AI技能
由于AI和相关技术方面的技能差距不断扩大，商业房地产行业面临着重大挑战。缺乏AI伦理、提示工程、MLOps（机器学习作）以及预测性维护和运营方面的专业知识可能会阻碍基于AI的强大智能建筑系统的开发和维护。如果没有适当的技能，所有者和高级管理人员可能难以就AI投资和实施做出明智的战略决策，从而导致错失机会、资源使用效率低下和部署延迟。这可能会导致更高的成本，并阻碍跟上租户和住户期望的能力，从而造成竞争劣势。物业经理和建筑工程师也可能难以集成AI并保持智能建筑系统的效率和可靠性，例如确保遵守隐私法规、实施适当的安全策略以及有效适应新的AI技术以获得预测性维护和能源管理等机会。
员工关注点
快速获得新技能的压力会影响员工的士气和保留率。还必须解决员工的道德问题，例如AI可能取代工作、AI算法中的偏见决策、由于过度数据收集和不当处理而导致的数据隐私侵犯，以及AI的使用方式缺乏透明度。提供持续的学习机会和关于AI系统及其监督的持续沟通对于缓解这些担忧至关重要。
AI的战略实施
尽管仍处于起步阶段，但GenAI的采用对于增强建筑智能将越来越重要。然而，许多组织需要明确如何将AI技术战略性地集成到其智能建筑系统中，有效地创建AI政策框架，并确保他们能够获得开发和维护强大AI系统所需的数据科学和系统集成方面的跨学科技能。
制定AI战略需要一种结构化、有条不紊的方法，以确保成功并避免财务风险，尤其是考虑到潜在的高启动和持续成本。在推进AI战略之前，必须根据业务目标和预算设定明确的成功目标和指标，展示可衡量的价值，并评估潜在风险对总拥有成本的影响。一旦决定追求AI，用户就可以使用完全可定制的系统构建自己的AI模型，购买预先训练的系统，或采用混合方法。构建自己的AI模型可以进行更大的自定义、对数据隐私的控制，并能够根据特定需求定制解决方案，但也涉及大量投资、技术专业知识和延长的开发时间。由于其可负担性和可访问性而被初创公司广泛使用，购买预训练系统可以降低成本并加快部署速度，但会带来潜在的数据隐私问题、不准确和侵犯版权的风险。
混合方法结合了构建和购买模型的优势，从预先训练的模型开始，然后使用专有数据针对独特的使用案例对其进行自定义。这种混合方法可能非常适合希望利用AI技术的智能建筑，因为它允许企业在利用外部专业知识的同时保留对其数据的控制，使其适用于特定任务的应用。
无论AI系统的类型如何，在运营中部署AI之前，一个强大、可配置的策略框架都是必不可少的。随着技术和AI的快速发展，必须持续监控、更新和完善此框架。它应该包括：数据管理：收集、组织和更新过程。模型监督：定期进行绩效跟踪、减少偏差并解决不准确的回答（例如，称为幻觉的虚假或误导性信息）。法律合规性：遵守数据安全和监管标准。系统集成：无缝整合到现有IT基础架构中。
最后但并非最不重要的一点是，确保所需的技能是必要的。组织可能需要任命首席 AI 官或 AI 伦理学家等角色来设定目标、评估风险、选择系统、开发框架以及监督开发、运营和维护。无论 GenAI 模型是外部模型还是内部模型，数据科学家和敏捷工程师对于开发、作和维护系统都至关重要。数据科学家是受过高等教育的个人（通常是博士），他们负责监督数据收集、建模、格式化、存储、解释和管理，包括删除错误或有偏见的数据和定期更新 AI 模型。提示工程师是计算机科学专家，他们设计明智、精确的输入以优化 AI 模型的输出，指导其响应以确保相关性和准确性。
为了保持竞争力和创新，组织需要采用多学科方法来确保适当的技能组合，包括投资于持续的有针对性的培训计划以提升现有人才，培养与解决方案提供商的合作伙伴关系，并在必要时招聘专业人才。
总结
GenAI 已准备好彻底改变智能建筑，为优化、降低成本、增强福祉和新的收入来源提供重要机会。通过数字孪生等技术，GenAI 还允许建筑物不断学习和适应，使业主和运营商能够在不断发展的智能建筑领域保持领先地位。但是，必须解决与通信基础设施、数据安全、技能差距和员工担忧相关的挑战。
包括仔细规划、稳健政策框架和劳动力发展在内的战略方法对于成功集成 AI 并在智能建筑中充分发挥其潜力至关重要。这种多维方法可确保卓越运营，并为未来的创新建立可持续的框架，使商业房地产行业能够安全地拥抱 GenAI 革命并充分利用其变革潜力。
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