摘要:随着信息科技及智慧城市建设的纵深发展,人工智能已渗透到众多领域及应用场景,人工智能与智能楼宇的协同融合是建筑行业发展及智慧城市重构的重要趋势,以人工智能为核心驱动力,集成物联网、大数据、云计算等前沿技术,实现建筑的智能化管理和集约化服务。本文主要阐述了人工智能与智能楼宇协同融合的意义,并提出了协同融合方向,进而为推动智能建筑行业的转型升级发展提供参考。
关键词:人工智能；智能建筑；协同融合
一、引言
人工智能与智能楼宇的协同融合是时代发展的必然趋势,不仅能够优化智能楼宇的科学运营和智能管理,还能提升用户的综合体验,增强建筑楼宇的安全性与舒适度,同时也在绿色能源、碳中和管理等方面发挥重要作用。随着人工智能技术的不断进步和楼宇智能化应用的纵向深入融合,有助于在运维管理上实现预测性维护、资源优化配置与自动化流程管理；在能源管理方面,精准整合能耗监测、智能化节能策略及人机协作,促使智能楼宇运行更高效、绿色且宜居。
二、人工智能与智能楼宇的协同融合意义
人工智能协同物联网、云平台,实现自动收集和分析楼宇空间环境和各种设备运行的综合数据,如空间环境、电梯的运行状态、空调的性能参数及电力的综合能耗等,通过实时监测和故障诊断算法,在设备出现问题前及时进行预警,通过智能化、无人化、自动化的监测和归因前置管理,进而确保设备始终处于最佳运行状态,减少因设备故障导致的楼宇运营中断等突发问题；在智能楼宇的能源管理方面,人工智能可以根据不同能耗设备、不同的时间、季节和天气条件,自动调整能源分配和资源禀赋协同,在夏季白天气温较高时,增加空调的制冷负荷,在夜间或无人使用时,降低照明和空调的能耗,对于楼宇内的交通设施,通过分析人员的分布和流动规律,优化电梯的运行策略,减少人员等待时间,提高垂直交通的效率,降低智能楼宇单位综合能耗。
三、人工智能与智能楼宇协同融合的路径
(一)建筑智能化控制系统地域化升级
传统的楼宇控制系统大多是分散式控制,在空间及时响应、综合效能化管理方面存在局限,而未来趋势是向集中管理—分层控制的架构发展。人工智能有助于加速推动智能楼宇控制系统实现更高效的决策控制。通过建立基于人工智能的集中管理—分层控制架构体系,可以实现在大型商业建筑中的不同楼层甚至不同区域可以拥有符合总体管理需求、适用本地环境要求的本地分层智能控制。传统的楼宇控制算法大多是基于规则的固定算法,而人工智能将使控制算法具备自适应能力和主动学习功能,机器学习算法可以让控制系统根据历史数据和实时反馈不断学习优化和调整控制策略。在空调系统的控制中,通过对室内外温度、湿度、人员活动等多因素的学习和分析,控制系统可以自动找到最佳的制冷/制热强度和风速组合,以实现节能和舒适性的平衡,而且电梯控制系统可以根据不同时间段的乘客流量、乘客目的楼层的分布等动态信息,不断优化电梯的调度算法,减少乘客等待时间,提高电梯的运行效率。
(二)建筑能源管理空间协同优化
智能楼宇将整合电力、燃气、水等多种能源数据,在空间范围内协同楼宇内的环境数据和设备运行状态数据,通过物联网技术,将各类智能电表、水表、气表等传感器采集的数据上传至中央系统,借助人工智能的智能化处理能力,对能源消耗进行实时监测和智能反馈,通过可视化流程界面,让管理者即时查看整个楼宇及各个子区域的能耗情况,根据不同的场景,采用大数据分析和机器学习算法,建立实时能耗预测模型,该模型可以根据历史能耗数据、当前天气条件、楼宇内的人员活动等信息,预测未来一段时间内的能耗,有助于提前战略性规划能源的使用和调配,战术性优化能源供应策略。同时人工智能可以根据设备的使用情况和能耗模型,自动调整场景设备的运行参数及运作指数,实现综合节能效果。对于照明系统,可根据自然光照强度和人员活动情况,自动调节亮度,通过对大量能源数据的评测分析,人工智能可以提供诸如能源成本分析、节能潜力评估、最佳节能措施建议等信息,也可以根据实时能耗情况和节能目标,自动生成能源管理策略调整建议。
(三)智能实时驱动的宜居体验提升
智能楼宇系统通过收集和分析用户在楼宇内的行为数据,如温度偏好、常用电梯楼层、水电能耗规律等,构建导向性智能用户画像,利用人工智能算法,逐渐学习和适应每个用户的个性化需求。比如基于人工智能控制的家居系统能够根据其以往的行为习惯自动调整室内温度,开启用户倾向的照明模式和设备运行方式,并且将常听的音乐调到合适的音量,也可以根据用户的不同身份和实施需求,提供定制化的智能服务。对于商业办公人员,人工智能与智能楼宇融合应用可以提供符合其工作需求的办公环境和自适应场景,如自动调节办公桌高度、提供合适的办公灯光和室内温度,根据工作内容推送相关的信息服务；借助人工智能技术,用户可以通过语音指令控制各种楼宇设备,借助自然语言处理技术的进步,使得语音助手能够更好地理解各种口音和模糊指令,提高交互的准确性和效率。
四、结束语
人工智能技术协同物联网、云计算,推动建筑设备运行优化、精细化能耗管理、强化安全保障,建筑不再只是钢筋水泥的物理空间,而是演变为具备感知、分析、决策能力的“智慧生命体”,有助于实现传统楼宇自动化系统向“智慧大脑”的转型升级。
(作者单位:上海建设管理职业技术学院智慧城市管理学院)
关键词:人工智能；智能建筑；协同融合
一、引言
人工智能与智能楼宇的协同融合是时代发展的必然趋势,不仅能够优化智能楼宇的科学运营和智能管理,还能提升用户的综合体验,增强建筑楼宇的安全性与舒适度,同时也在绿色能源、碳中和管理等方面发挥重要作用。随着人工智能技术的不断进步和楼宇智能化应用的纵向深入融合,有助于在运维管理上实现预测性维护、资源优化配置与自动化流程管理；在能源管理方面,精准整合能耗监测、智能化节能策略及人机协作,促使智能楼宇运行更高效、绿色且宜居。
二、人工智能与智能楼宇的协同融合意义
人工智能协同物联网、云平台,实现自动收集和分析楼宇空间环境和各种设备运行的综合数据,如空间环境、电梯的运行状态、空调的性能参数及电力的综合能耗等,通过实时监测和故障诊断算法,在设备出现问题前及时进行预警,通过智能化、无人化、自动化的监测和归因前置管理,进而确保设备始终处于最佳运行状态,减少因设备故障导致的楼宇运营中断等突发问题；在智能楼宇的能源管理方面,人工智能可以根据不同能耗设备、不同的时间、季节和天气条件,自动调整能源分配和资源禀赋协同,在夏季白天气温较高时,增加空调的制冷负荷,在夜间或无人使用时,降低照明和空调的能耗,对于楼宇内的交通设施,通过分析人员的分布和流动规律,优化电梯的运行策略,减少人员等待时间,提高垂直交通的效率,降低智能楼宇单位综合能耗。
三、人工智能与智能楼宇协同融合的路径
(一)建筑智能化控制系统地域化升级
传统的楼宇控制系统大多是分散式控制,在空间及时响应、综合效能化管理方面存在局限,而未来趋势是向集中管理—分层控制的架构发展。人工智能有助于加速推动智能楼宇控制系统实现更高效的决策控制。通过建立基于人工智能的集中管理—分层控制架构体系,可以实现在大型商业建筑中的不同楼层甚至不同区域可以拥有符合总体管理需求、适用本地环境要求的本地分层智能控制。传统的楼宇控制算法大多是基于规则的固定算法,而人工智能将使控制算法具备自适应能力和主动学习功能,机器学习算法可以让控制系统根据历史数据和实时反馈不断学习优化和调整控制策略。在空调系统的控制中,通过对室内外温度、湿度、人员活动等多因素的学习和分析,控制系统可以自动找到最佳的制冷/制热强度和风速组合,以实现节能和舒适性的平衡,而且电梯控制系统可以根据不同时间段的乘客流量、乘客目的楼层的分布等动态信息,不断优化电梯的调度算法,减少乘客等待时间,提高电梯的运行效率。
(二)建筑能源管理空间协同优化
智能楼宇将整合电力、燃气、水等多种能源数据,在空间范围内协同楼宇内的环境数据和设备运行状态数据,通过物联网技术,将各类智能电表、水表、气表等传感器采集的数据上传至中央系统,借助人工智能的智能化处理能力,对能源消耗进行实时监测和智能反馈,通过可视化流程界面,让管理者即时查看整个楼宇及各个子区域的能耗情况,根据不同的场景,采用大数据分析和机器学习算法,建立实时能耗预测模型,该模型可以根据历史能耗数据、当前天气条件、楼宇内的人员活动等信息,预测未来一段时间内的能耗,有助于提前战略性规划能源的使用和调配,战术性优化能源供应策略。同时人工智能可以根据设备的使用情况和能耗模型,自动调整场景设备的运行参数及运作指数,实现综合节能效果。对于照明系统,可根据自然光照强度和人员活动情况,自动调节亮度,通过对大量能源数据的评测分析,人工智能可以提供诸如能源成本分析、节能潜力评估、最佳节能措施建议等信息,也可以根据实时能耗情况和节能目标,自动生成能源管理策略调整建议。
(三)智能实时驱动的宜居体验提升
智能楼宇系统通过收集和分析用户在楼宇内的行为数据,如温度偏好、常用电梯楼层、水电能耗规律等,构建导向性智能用户画像,利用人工智能算法,逐渐学习和适应每个用户的个性化需求。比如基于人工智能控制的家居系统能够根据其以往的行为习惯自动调整室内温度,开启用户倾向的照明模式和设备运行方式,并且将常听的音乐调到合适的音量,也可以根据用户的不同身份和实施需求,提供定制化的智能服务。对于商业办公人员,人工智能与智能楼宇融合应用可以提供符合其工作需求的办公环境和自适应场景,如自动调节办公桌高度、提供合适的办公灯光和室内温度,根据工作内容推送相关的信息服务；借助人工智能技术,用户可以通过语音指令控制各种楼宇设备,借助自然语言处理技术的进步,使得语音助手能够更好地理解各种口音和模糊指令,提高交互的准确性和效率。
四、结束语
人工智能技术协同物联网、云计算,推动建筑设备运行优化、精细化能耗管理、强化安全保障,建筑不再只是钢筋水泥的物理空间,而是演变为具备感知、分析、决策能力的“智慧生命体”,有助于实现传统楼宇自动化系统向“智慧大脑”的转型升级。
(作者单位:上海建设管理职业技术学院智慧城市管理学院)