人工智能正迅速崛起，成为建筑环境领域最具变革力的力量之一——它正在重塑建筑的设计、建造、管理及运营方式。可持续市场倡议组织(Sustainable Markets Initiative)下属的“建筑中心”(Buildings Hub)近期发布的一份报告重点关注了这一转变，详实记录了人工智能在现实世界中的应用案例;这些应用远不止于简单的自动化，更旨在对建筑的整个生命周期进行重构与再造。从在一年内实现20%至30%能耗削减的节能改造项目，到能够激发建筑师创意的先进生成式设计工具，报告中的各项发现预示着：在科技、可持续发展与商业地产这三大领域的交汇点上，一场重大的范式变革正悄然兴起。
这份题为《建筑智能：运用人工智能革新建筑环境》(Building Intelligence: Applying Artificial Intelligence to Revolutionise the Built Environment)的报告，揭示了一项引人注目的市场预测：在技术进步以及全球快速城市化进程中对效率与可持续性日益增长的需求双重驱动下，人工智能在智能建筑及基础设施领域的市场规模预计将从2024年的414亿美元，激增至2034年的近3590亿美元。
如今，建筑环境领域的专业人士正日益将人工智能视为一种贯穿建筑全生命周期的协作工具——其应用范围涵盖从最初的概念构思与设计阶段，直至后期的长期运营与维护环节——而不再仅仅局限于利用人工智能来自动化处理常规性任务。
2024年，智能建筑与基础设施领域的AI市场估值达414亿美元，预计到2034年将增长至约3590亿美元。这一增长主要得益于核心技术的进步，例如处理能力的提升和数据存储成本的降低，这些因素使得AI技术更具可扩展性且更易于普及。
将AI技术整合至建筑全生命周期中，能够显著降低对环境的影响、优化能源利用效率，并延长资产的使用寿命。现实案例表明，通过AI技术对既有建筑进行改造，可在不到一年的时间内实现20%至30%的能源节约。AI技术的其他应用场景还包括：用于商业供暖、通风和空调(HVAC)系统的自主式AI技术;AI驱动的可视化分析;以及基于风场数据进行优化的生成式建筑设计。
然而，若要充分释放AI技术在建筑环境中的潜力，需要在技术、运营和监管等多个层面采取协同一致的行动。SMI建筑中心(SMI Buildings Hub)建议将以下事项列为优先重点，以加速AI技术的负责任应用：
1.采纳“负责任AI”原则
2.将AI应用于监控控制与故障检测诊断(FDD)
3.运用“智能体AI”(Agentic AI)提升生产力
4.选择恰当的算法并优先考量数据利用效率
5.为建筑领域整合AI技术创造有利条件
可持续市场倡议组织(Sustainable Markets Initiative)首席执行官詹妮弗·乔丹-赛菲(Jennifer Jordan-Saifi, M.V.O.)表示：“AI技术有潜力从根本上重塑建筑与施工行业。这不仅仅关乎效率的提升，更在于激发前所未有的创新活力，从而将‘环境管理责任’转化为核心的商业竞争优势。”
“人工智能正在重塑建筑的性能与全生命周期，不仅提升了可持续性和运营效率，减少了资源浪费，更为业主和管理者带来了无与伦比的经济效益，”特灵科技(Trane Technologies)董事长兼首席执行官 Dave Regnery 表示。“这绝非仅仅是技术层面的夸大宣传，而是已被当今众多人工智能驱动的成功案例所证实的真切现实。”
“人工智能是推动建筑环境领域实现切实且可量化进步的催化剂。通过充分利用数据与技术，人工智能助力打造出更具可持续性、韧性，并能作为战略资产发挥价值的建筑。我们所见证的进步不仅仅体现在效率的提升上，更在于它能够释放出宝贵的资源，从而为企业的业务增长注入强劲动力，”江森自控(Johnson Controls)前董事长兼首席执行官 George Oliver 说道。
“建筑设计是一场在既定约束条件下的探索之旅，生成式人工智能(GenAI)亦是如此。通过对海量设计方案进行规模化迭代，人工智能极大地增强了设计师的工作流程，使其得以腾出更多时间专注于更高层级的决策，而绝非取代建筑师那至关重要的专业判断力，”福斯特建筑事务所(Foster + Partners)专业建模组负责人 Irene Gallou 表示。
作为建筑环境领域的领军者与实践者，“可持续市场倡议”(Sustainable Markets Initiative)建筑中心(Buildings Hub)的成员们拥有得天独厚的优势，能够引领并塑造人工智能在该行业内的采纳与应用模式。为了以负责任且高效的方式充分释放人工智能的巨大潜能，“可持续市场倡议”建筑中心致力于达成以下目标：
- 倡导合乎伦理且透明的人工智能实践，始终将安全性、隐私保护及可持续性置于首位。
- 加大对能力建设的投入，确保各工作团队都能掌握必要的知识与技能，从而明智地运用人工智能工具。
- 推动跨学科、跨机构的广泛协作，旨在分享最佳实践经验，统一行业标准，并确保各类系统与工具之间实现顺畅的互操作性。
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