数据技术改善未来智能建筑发展。

每个人90%的时间都在房间里，这并不奇怪。然而，我们建筑如何运行的前提是用户的安全和服务的保障。自2020年初以来，我们在办公室使用的方法发生了巨大的变化。我们自己的适应能力变得更强，通常只有在有明确目标和好处的情况下才会来公司办公室。工程建筑本身没有区别，但现在我们必须开发设计工程建筑的运行模式来适应新的措施。然而，目前建筑的主要表现还没有达到应有的水平。

根据麦肯锡全球研究所的探索，如果数据和分析大规模投入，每年可以创造9.5万亿到15.4万亿美元的使用价值，这验证了荒岛在各个行业的真正真正危害。因此，我们应该开始关注和理解数据信息。只有这样，才能保证中国公民的安全和舒适，同时节约资产，实现可持续发展目标。

数据价值之旅。

当我们有难以理解或无法连接的数据时，很可能根本没有数据信息。孤立的数据信息削弱了建筑的智能化。我们应该运营和管理技术的结合，将几个数据库和不同的系统软件结合起来，以促进使用价值。如今，来自每个点的解决方案的数据信息都是独立的、不相连的。这限制了工程建筑负责人、房地产开发商和业主看到更多的场景，将其限制在一个小的、循序渐进的变化上，无助于完成他们在智能层面投资的所有发展潜力。

从内心出发，很有可能提升数据价值水平，释放出“智能化”的真正好处。表面上看，数据信息可以是解释性的，告诉我们现在正在发生什么。随后，这种判断警告我们如何提高水平；确诊性、可预测性和标准化，最终是认知能力数据库的巅峰，其中人工智能技术自动化技术充分发挥其功效。

工程建筑和信息之间必须有联系，因为数据给如何使用工程建筑带来了宝贵的意见。我们可以快速更新房屋建筑中的动能，充分了解其性能。然而，这在掌握其他数据信息背景以及这些信息如何影响房屋建筑之前是没有帮助的，因为它们是相互关联的。将孤立的数据信息解读为一个相连的互联网，意味着每个人都可以通过各种方式解决每个工程建筑，然后明确提出更节能、更降低成本的意见。根据连接荒岛，我们可以爬上丰富多彩的数据信息，从而获得到诊断。

更重要的是，许多工程建筑容纳更多的人有不同的需求和期望。在我们坚持一个新的混合世界时代，协调能力是很多人关注的焦点。由于房屋建筑的不同，行业内的平均数据信息并不可用，因为这是对单独工程建筑的需求。但很多事情都会保持一致:需要减少资源应用，完成碳净零排放，改善室内空气污染，给居民留下深刻的舒适体验。当建筑数据信息处于荒岛状态，不能灵活使用，也不能360度全方位展示真实建筑。

利用技术来提高发展潜力。

为了充分发挥这种发展潜力，我们应该渗透到智能设备的表面，以释放他们的观点。当我们为了创建智能解决方案的生态系统或网站而将智能设备系统软件连接在一起时，这种情况也会发生，紧紧围绕着更多的场景。然后分析产生的数据和观点，然后在整个房屋建筑甚至整个企业中进行很大的改进。

为了让这成为现实，数据信息必须在云中连接，便于浏览。领导者可以对数据进行整体分析，以确定需要改进的行业。他们可以专注于维护、节能、环保和可持续发展——当时所有需要注意的事项。然后，明确可以独立进行这种调整的智能设备，改善租户的感受。在某些前提下，建筑和办公室的领导者可以制造出真正智能的物品。

通过人工智能技术，一旦工程建筑数据被置入，(AI)以及机器学习算法(ML)等待新技术，我们才能真正获得收益，提高居民的安全和舒适度，同时降低成本，实现可持续发展目标。

数据测量、跟踪和行为。

利用人工智能数据、跟踪定位等新技术，以及直观的汽车仪表板，工程建筑可以通过优化算法进行预测，检测室内空气污染和能耗。

优化算法可以根据历史方法对各种运行条件下的负载及其工厂和机械设备等级的能源特性进行预测和分析。每台关键机器，如冷却塔、加热炉、泵、闭式冷却塔和能量储存，都有一个动能实体模型，可以预测各种运行条件下系统的特性。优化计算方法每10到15分钟就会运行一次，并做出“生产调度管理决策”——它决定开启或关闭哪些机器设备，使用哪些系统软件等级的预设值，主要适用于制冷、加热和发电设备。这将持续控制成本和能耗。

从历史上看，无论是净化环境、能源利用效率、安全系数，甚至舒适性和感觉，分析人工智能解决方案一直专注于一次性完成单一的总体目标。另一方面，精确的测量、跟踪和对业务的行动使我们能够控制每个人想要实现的总体目标。

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