文/黄颖豪

近年来，随着各种智能设备的普及，数据量和数据类型呈指数级增长。与此同时，智能设备的计算与处理能力日益强劲，云数据存储的可用性和经济性也得到大幅提升。此时，市场亟待全新的计算模型，能够快速且准确地分析规模更大、结构更复杂的数据。

这可能正是以人工智能（AI）为首的数字化解决方案在建筑环境中日益得到普及的原因。数字化解决方案是专注于智慧建筑领域的江森自控业务发展的强力引擎。我们与微软合作，将AI技术运用于智慧建筑，共同打造中东地区企业Bee’ah位于阿联酋沙迦的全新总部大楼，它是中东乃至全球首批全面集成AI技术的建筑，于今年摘得了IBcon Digie“最智能建筑奖”。

发挥数据的力量

智慧建筑每天都会产生海量数据。然而，大多数情况下，这些数据没有被系统化地收集、存储、分析和利用，无法提高建筑的运营效率或实现建筑的能效目标。而人工智能等数字化解决方案可以在这一领域大显身手。人工智能在广义上是指能够以智能化方式执行任务的机器，机器学习是人工智能的具体应用，可以使系统通过获取更多数据来自主学习和改进。这种半监督式的学习通常会使用大量的输入数据，但相应的输出数据却很少。

通过人工智能与机器学习，人们可以使用适当的算法从海量的数据中提取关键信息，例如发现建筑中可能出现的冷热不均、设备故障等问题，从而帮助智慧建筑的管理者更加及时主动地响应，以提高执行效率，保障建筑稳定运营。

面向未来的智慧建筑——Bee’ah总部大楼

下一代智慧建筑将实现更先进的自动化，拥有提前预警与自我修复的能力，并更加注重用户的体验。无论是办公楼内的员工与访客，还是智慧医院中的医生与患者，都能够通过与建筑环境的直接互动来提升舒适度和工作效率。

Bee'ah总部大楼便生动地诠释了未来的办公环境。这座大楼配备了大量的智能边缘系统、设备及软件，可以通过AI虚拟角色实现设施预约和环境控制等功能，从而提升员工的工作效率。

Bee'ah总部大楼配备了人脸识别技术，既可以保障员工在公共区域间的顺畅往来，又保护了敏感区域不被侵入。人脸识别技术的背后正是机器学习，采用神经网络等监督式机器学习技术，能够实现极为可靠的用户身份验证。如果将人脸识别技术与传统的刷卡、个人识别码等访问模式结合，则能够为安全访问提供更高级别的保证，并最大限度地减少对用户的干扰。

机器学习也可用于商业场景中的能源管理和预测式能耗优化。Bee'ah总部大楼的管理者可实时查看大楼内的所有资产，利用内外部数据来衡量建筑性能、监测设备、预测运营预算。基于数字化解决方案，管理者能够便利地分析负载管理，预测暖通空调、照明、电器设备等各个建筑系统可能发生的异常，并实现及时的故障排查与修复，让潜在问题无所遁形。

此外，预测分析还可以优化相关流程，提升未来建筑的负载管理效率。以冷却为例，人工智能技术可以在预期负荷到来之前，对冷却塔中的冷却水进行智能化预冷或储存，在使用峰电价前生产出总量刚刚好的冷却水。Bee'ah全新总部大楼可减少20%的用水量，完全使用可再生能源，净能耗为零。基于对人体舒适度和能耗的反馈，数字化系统还可以计算出暖通空调设备各部件的运行设定值，从而实现调峰，规划经济高效的能源供应。

【项目简介】

Bee’ah新的总部大楼位于阿联酋沙迦，总面积7,000平方米。建筑体块像是一群相互交错的沙丘，形成的角度正好可以适应当地盛行的西北风。该总部大楼同时还是一栋零能耗建筑，它通过使用太阳能光伏板，为整个建筑复杂的能源需求提供了保障。总部大楼由江森自控和微软共同倾力打造，并摘得了IBcon Digie“最智能建筑奖”。这座由AI技术驱动的智慧建筑在中东乃至全球建筑史上都散发出令人瞩目的光辉。

面向未来的可能

建筑语音控制功能可能将成为商业建筑的下一个发展方向。目前，语音控制技术在智能手机、笔记本电脑和可穿戴设备等个人设备中很常见，而未来，语音控制技术将越来越多地应用于会议室等建筑公共空间。

此外，对于数字化技术本身来说，数据的质量和数量至关重要。训练算法需要大量数据，但只有向模型中输入优质的数据，才能实现更好的预测能力。在现阶段，要想获取足够的优质数据，不但成本高昂，而且往往需要依靠人类专家来完成数据的标记。

毫无疑问，数据是一种具有惊人潜力与显著优势的资源。数字化解决方案能够收集、理解并充分发挥数据的力量，将成为未来智慧建筑的发展方向。我们期待，在2020年，越来越多的建筑能够从江森自控的数字化解决方案中获益，实现建筑设计、数字技术与人类社区的交集，从方方面面改变人们的学习、生活、工作和娱乐。