专家洞察@IBV
建筑智能化
将人工智能融入生态系统IBM商业价值研究院
2建筑智能化
以全新方式看待场所空间
现在，人员、建筑、园区乃至整个城市都能以全
新的不同方式运作。随着人工智能(AI)与建筑系
统和物联网(IoT)设备整合，我们就有能力进一
步改善住户的体验，提高运营效率，优化空间和
资产利用率。在最新的IBM商业价值研究院
(IBV)调研报告“人机交流”中，76%的首席运营官
表示，提高设施和资产管理的自动化水平将对运
营效率产生积极的影响。1虽然成本控制措施和灵
活性仍是关键目标，但营造富有吸引力、激动人
心的体验是需要开拓的新疆域。
建筑智能化3
通过人工智能优化建筑性能图1
建筑优化综合生态系统
建筑不再只是墙壁、屋顶和砖石结构。新服务还可以通过针对客户进行个性化
能源
由于人工智能的加入，建筑系统现在能定制，提高住户的满意度。智能电表、
需求响应
够自主整合数量激增的物联网设备数据消防电梯
建筑优化综合系统充分利用建筑和设
与住户行为数据，应用学习能力，优化功能检查、维修保养、
施管理的方方面面（参阅图1）。这些检测器服务性能
性能表现，提高环境效率。来自数字设供水
智能水表、使HVAC
类型的系统能够监控空间和水资源的风扇、可变风
备、信标和微博的海量信息可以帮助我用/流量传感
使用情况，以及能源的使用和分配情量，空气质量
们深入洞察建筑基础设施和物理环境的
况。从物联网传感器收集的建筑设备
运行、使用和状况以及天气情况、水资
数据按照位置或资产类型进行标记，
源和能源的使用情况、住户的体验和满
并与业务规则关联，从而使监控水平
意度等。
更上一层楼，可以触发各种算法，不
嵌入人工智能和学习功能的物联网和平仅会检测各种状况，还能够预测和响
台能够开发创新服务，支持与住户开展应异常情况。这些经过优化的建筑技
互动。这些系统能够通过实现运行自动术生态系统通过预测性维护，可以找
化与优化，大幅降低成本。参加IBV调到提高效率控制水平的机会。它们可
研的高管中，有70%表示智能机器可以找到根本原因，有针对性地划分各
以提供新型洞察，帮助提高决策水平。2种措施的优先顺序，妥善分配行动，24/7式监控照明设备
状况监控，停进出控制/安保来人感应
通过行动获得收益，以及阻止某些不车场利用率凭卡进门、摄像头、
合适的行动。仪表板上显示的建议或一体化、门禁、楼
层、居住情况
者调整措施可以直接发送到物联网设
来源：IBM商业价值研究院。
备以开展具体执行工作。
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4建筑智能化
图2发现机会
人工智能的进步。
通过传感器和计量表收集到设备性能信筑系统，有助于显著改善住户的体验。未
息之后，应用基准数据库，执行分析，来的工作场所将会变得异常灵活，具备很
制造工厂优化
确定可能的运行改进措施。为了在通过强的适应力，而且能够预测住户的需求。
39%20%
物联网优化资产的过程中，自动将洞察这些工作场所可能包含：
资产、设施和能源性能融入行动中，许多企业纷纷从使用预测
-支持语音和显示的房间。“嵌入墙壁”
性分析推进到使用人工智能或学习系统
38%16%的人工智能或物联网，能够响应语音命
（参阅图2）。3
网络化建筑/基础设施令和回答问题。
通过利用强大的分析和人工智能，业主
40%6%-建筑请求管理。通过请求礼宾人员为他
能够显著降低能源消耗量，实现可观的
们执行任务，建筑住户可以减少浪费在
预测性分析认知/人工智能学习成本节省目标。例如，通过将有关采暖
非生产性活动方面的时间。
或制冷的数据与WeatherCompany的
来源：IBM商业价值研究院。
微地点预测结合起来，HVAC系统可以-资产、工作站和人员位置。楼层地图引
实现能效更高的采暖或制冷功能。导住户去往所选的工作站。工作场所传
感器和信标可以检测到住户的位置和可
分析功能还可以发现低效的能源使用情
用的工作站。
况，从而防止能源浪费。传感器控制的
系统可以监控供水和用水情况。认知维-实时停车数据。停车场传感器指示车位
护系统通过预测资产故障，指导及时干可用情况，这样建筑住户就可以轻松找
预，确保关键的建筑设备和资产保持正到可用的车位。
常运转。
-社交媒体跟踪。评估住户的情绪和体验
通过整合认知分析、传感器以及现有建时，发现住户的要求。
建筑智能化5
世界新秩序：会思考、会互动、会学习的建筑
人工智能可从建筑日常运行过程中捕
获数据，实现更高水平的自动化，让三个案例
建筑具备思考、互动和学习能力。这设施管理。ISSA/S是丹麦的一家设施管不动产管理。飞机制造公司空客实施
些建筑可以自主监控和预测自身的维理与办公服务提供商，为25,000个客户了一种解决方案，它提供一站式综合
护需求。从锅炉、水泵、冷却装置和建筑提供管理服务，该公司安装了一个可视图，帮助全方位了解四个国家中所
扩展的平台，用于更好了解人们如何使用有制造设备的使用、成本、状况和维
电梯等互联资产中获得的数据，经过
建筑。实施团队在整个建筑中部署了大约护相关数据。5
分析并得到丰富后，可以发现设备运个传感器，每个传感器会生成一个数
700资产管理。泰瑞达公司部署了设施管
行偏离常规参数等异常情况。可从容据流，他们在认知云平台上捕获这些数据
理、维护和资产管理集成解决方案，
流，然后利用认知算法进行分析。4
错能力和业务规则中发现潜在的故障用于提供深入洞察，帮助在空间使用
模式，然后自动指示设备采取纠正措以及资产采购与维护的资本分配方面
施。建筑能够“记忆”干预措施的结做出明智决策。6
果，从而提高未来事件的检测准确性
和解决速度。