楼宇管理中有效应用人工智能的三大关键要素

对智能建筑的需求正在增长：据调查机构预测，到 2030 年，物联网 (IoT) 平台市场规模将达到1010 亿美元。 

鉴于楼宇管理人员每天承受的巨大运营压力，对智能化解决方案的需求不断增长是必然趋势。依靠人工处理海量数据并及时采取措施，以同时保障居住舒适度和降低能耗与成本，本质上难以实现。管理团队负荷过重，容易导致差错频发，且人力常常浪费在重复性、低价值任务中。

未来建筑应是高度自适应与自治的。物联网设备、传感器、仪表与摄像头采集的数据，将通过人工智能进行实时融合与分析，从而支持自动化决策。例如，AI 系统可自动降低空置楼层的空调温度，或在设备发生故障前提示预防性维护，亦能快速识别潜在的安全隐患。

人工智能正在深刻改变楼宇管理模式。然而，要发挥其潜力，必须奠定坚实基础，包括数据质量与治理、系统互操作性、人工智能认知以及完善的数据管理体系。

 避免落入“自动化陷阱”

人工智能常常与自动化混淆，但两者本质上是不同的。楼宇管理领域普遍存在误解，认为人工智能就像一个“黑匣子”，以神秘的方式实现流程自动化。 

自动化陷阱指的是被错误地宣传为人工智能的自动化，导致系统内运行着各种互不相干的技术。工具之间的这种脱节非常危险，尤其是当建筑管理人员被误导将这些错误打包的技术应用于智能暖通空调系统时，这些系统一旦发生故障，就会花费数千美元进行不必要的维修。

人工智能并非自动化的同义词，但可以促进自动化。人工智能的显著特征在于，它被编程为能够像人类一样思考和学习，并根据输入的数据进行相应的调整，最终凭借这种与生俱来的学习能力辅助决策。理解这一关键区别，建筑经理就能更好地采用人工智能工具。 

强调数据管理与互操作性

数据决定了人工智能工具在楼宇管理中的有效性和可靠性。如果数据错误百出就意味着输出也会错误百出。例如，用于智能暖通空调管理的人工智能接收的室温数据来自故障传感器，这些数据不准确，导致同一楼层多个房间的温度高于实际温度。结果，人工智能误认为这些房间需要降温，从而浪费能源，导致电费增加，并影响居住者的舒适度。 

这是一个非常普遍的问题。糟糕的数据管理是可靠高效部署人工智能的最大障碍之一。数据孤岛和碎片化加剧了技术之间的脱节，破坏了建筑物的数字基础设施。 

良好的数据管理至关重要，尤其对于希望采用物联网等系统的楼宇管理者而言。这意味着需要处理的数据量将大幅增加，而且随着新技术和新工具的涌入，这一挑战将愈演愈烈，尤其对于管理多栋楼宇的团队而言。 

良好数据管理的基础包括高质量的数据、清晰的治理框架、安全性和互操作性。 高效数据管理应遵循以下原则：

• 高质量：数据需完整、准确、一致且保持更新；

• 安全性：必须制定健全的安全协议，防止泄露与网络攻击，并落实数据访问的责任追溯；

• 互操作性：数据应能跨平台与系统集成，特别是在涉及 BMS（楼宇管理系统）与 IoT 系统等多源数据时。

人工智能需要强大的数据支撑才能实现最佳运行。正确管理数据后，楼宇管理人员可以最大限度地发挥人工智能的优势和应用场景，无论是通过人工智能实现温度控制自动化，获取洞察并发现降低能耗的机会，还是密切关注维护需求以最大限度地降低成本。 

培训团队监督人工智能 

人工智能的最终目标是让它在后台平稳运行，减轻建筑管理团队的人工负担。它还应该默默地确保设施得到严密监控，数据和关键洞察能够立即收集和处理，并在需要时发出警报。

然而，人工智能并非要取代人类。即使大多数时候只需要少量人工干预，也需要人类随时掌握情况。与任何技术一样，团队必须制定应急计划。 

应提前制定方案，以便团队了解在网络安全攻击或系统故障等意外情况下应采取的措施。建筑经理在采用人工智能时应做好应对各种情况的准备，包括：

• 输出中的异常可能会影响决策。
• 批准采取系统关闭等激烈行动。 
• 发生紧急情况或安全漏洞时可手动操作。 
• 发生火灾或其他安全威胁时预先定义的紧急程序。 
• 审计和审查人工智能的性能，包括它如何做出决策和使用数据。 
• 监控数据健康状况并监控威胁 AI 工具整体可靠性的异常情况。 

人们需要接受培训并获得内在的洞察力，才能有能力监督人工智能，并知道何时需要介入。这也有助于更有效地分配人力资源；当不需要介入并且人工智能运行可靠时，建筑经理可以自信地专注于高价值的战略任务。

除了熟悉人工智能和自动化之间的根本区别外，个人还应接受实践培训，了解人工智能在楼宇管理中的应用案例。演示研讨会和课程是极佳的实践培训形式，员工可以学习如何操作仪表盘并解读洞察。他们还需要了解如何遵守规程，以及在特定情况下应采取哪些步骤。 

人工智能有潜力成为“完美的实习生”，彻底改变楼宇管理，打造更智能的未来。为了实现这一目标，技术团队需要深入理解人工智能的基本特性，确保卓越的数据管理，并熟练掌握与人工智能工具的协同工作。

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