建筑智能化节约能源成本或提高工作生产力。

近年来，物联网设备的激增及其与基于云的技术的融合，使得生成关于建筑性能的数据更加容易——为建筑业主利用人工智能和机器学习做出关键操作和财务决策创造了绝佳的机会。

今天的建筑已经发展成为一个复杂的互联网技术系统，可以最大限度地提高效率，如节约成本或提高工人的生产力和居民的舒适度。

Siemens、PointGrab、Crestron、Aquicore等公司正在部署AI和ML，以节约建筑业主的能源成本或提高工作场所的生产力。

随着人工智能继续进入市场，这里有三种方法可以使建筑更加智能化。

优化办公楼的能耗。

美国能源信息署估计，到2040年，世界能耗可能会增加28%。根据能源研究所的数据，建筑技术是仅次于运输和发电的最大能耗。住宅和办公楼的供暖、制冷和照明约占能耗的40%。

在减少能源消耗方面，今天的建筑主要依靠事后报告——主要是分析使用了哪些能源，然后进行改变，希望下次使用更少的能源。人工智能和预测分析正在迅速将这种方法转变为一种积极的方法。

例如，在HVAC系统中，控制室温基本上告诉系统在一个区域吹多少冷空气来降低温度。

然而，HVAC热负荷的管理或优化还涉及到许多其他因素，包括空间中的人类活动、阳光、电子设备的热量和居民的数量。以前无法获得的信息现在可以通过低成本的物联网设备和传感器收集，以降低HVAC系统的能耗。

基于人工智能的能源管理平台可以根据这些因素识别出阳光较少或居民较多的时间，从而适当地将适量的空气吹入房间。它甚至可以根据使用模式确定在能源价格最高时对建筑物进行预冷在活动量较低时减少冷却时间。

办公楼的预防性维护。

人工智能和机器学习除了优化能源效率外，还非常适合通过识别物联网设备和传感器收集的数据中的异常和不一致性来检测办公系统中的故障和故障。在识别了这些症状后，人工智能可以用来确定原因并提供诊断。

人工智能在检测基于数据的细微性、异常定性或组件之间的关系方面特别有效。由于我们审查大量数据的能力有限，人类很难过滤。

然而，应该指出的是，人工智能的主要作用是提供信息——仍然需要人类的直觉和专业知识来正确地确定根据故障或故障评估采取的最佳行动。

提高办公楼的居住舒适度。

最近的研究发现，工作场所的舒适性与工人的生产力之间存在着积极的联系。对近1.36万名受访者的一项调查发现，高效工作空间中最关键的部分与身体舒适直接相关：桌子、椅子和温度控制。

由于分心，办公室工作人员每天失去1.5小时的工作效率，因为他们要么考虑不适，而不是专注于手头的任务，要么可能开始浪费时间处理痛苦。无论如何，这个问题都会使大型企业和办公租户每年损失数百万的生产力。

移动应用程序和可穿戴设备通过直接联系建筑运营商来解决这个问题。建筑业主现在可以直接了解居民如何使用建筑，并通过直接租户反馈来评估他们的舒适性。

从这些设备中收集的数据可以作为变量添加到人工智能中，以构建关于如何实施建筑以实现其更高工人生产力的先进模型。从长远来看，这将给建筑所有者带来租户保留和其他好处。

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