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摘要： “智能建筑’這個熱門詞匯變得越來越真實。事實上，在1979年左右，很多建筑就安裝了各種數字控制裝置。從某種意義上說，這些建筑一直都很聰明。

多年來，許多辦公建筑物、工廠和其他用于商業目的的建筑，都在利用技術使建筑運營朝著更加自動化、高效和精確的道路前進。這樣做，降低了建筑的運營成本，同時也讓租戶有一個更舒適、理想的辦公環境。

“智能建筑’這個熱門詞匯變得越來越真實。事實上，在1979年左右，很多建筑就安裝了各種數字控制裝置。從某種意義上說，這些建筑一直都很聰明。

幾十年過去了，建筑中各種數字能源管理系統之間也有更多的集成，這使得創建更加自動化和高效的建筑體系結構成為可能。這些系統比較智能，且容易操作,可以幫助建筑經營者節省開支,避免能源浪費,進行積極的維護以避免停機或為租戶配置最優空間和資產。

建筑很早就數字化了，但只限于一個封閉環境。并且缺乏從這些系統中收集數據并對這些數據進行實時分析的能力，對建筑管理人員而言，就缺少了可用于促進建筑物有效和可靠地運作的分析結果。

現今，隨著物聯網的發展，這一問題可以被很好地解決。物聯網結合新的無線寬帶連接技術，使得智能建筑覆蓋范圍更大，此外，云計算的分析功能有助于建筑物變得更智能——或者至少讓建筑物所有者在運營它們方面更智能。物聯網還可將智能建筑運營體系結構轉化為啟動平臺，以獲得新的應用程序和功能。

下一波智能建筑浪潮將依賴云計算和支持高速率傳播數據的5G。雖說5G對建筑市場的影響尚未明確，但物聯網顯然為建筑管理者描繪了各種各樣的藍圖。將物聯網技術融入進智能建筑系統中，可以構建新的應用程序，在整個建筑中創建一個完整的交通流。

1. 能源

全面優化的智能建筑的愿景是刺激那些有意投資智能建筑升級的公司進行投資，但建筑業主和經營者可能會專注于更實際的事情，而不是追求創新以獲得初期推動者的地位。

很多時候，建筑開發商和經營者都知悉自己面臨的問題，但不知道解決方案。他們可能對可以應用的技術有所了解，但如何將這些技術應用于具體用例可能有不同的想法。

例如，對任何規模的建筑經營者來說，最大的痛點可能圍繞著能源成本、系統的維護成本和對能源浪費的控制。根據美國聯邦政府的“能源之星”計劃，商業和工業建筑幾乎占美國能源消耗的一半，幾乎占所有溫室氣體排放的一半。

Deloitte Consulting Insights最近的一篇文章指出，優化和改善設施的運營可以促進各種成本回收，包括節省供暖、制冷、照明和維修有關的費用。

連接到HVAC系統、照明系統和其他室內元件的物聯網設備和平臺可以檢測整個建筑物內不同地點的溫度、濕度、功耗和其他環境要素，以及確定是否存在特定空間的設備正在被使用;可以在冬天保持暖和的溫度，或在夏天保持涼爽的溫度;對于未使用的空間，會自動關閉燈;而在房間使用時，也會提供多功能服務，如分區式恒溫器、風扇、窗戶百葉窗或窗戶色調等。

已經有一些用例展示了智能建筑在控制能源成本和浪費方面的成效。例如，2016年，英特爾在印度班加羅爾一座10層辦公樓內部署了9000個物聯網傳感器，用于監測溫度、能源使用、照明和其他功能。該公司估計，這種建筑每年將節省64.5萬美元的能源成本。

此外，德勤在阿姆斯特丹的Edge大廈也是一個智能建筑項目，這個智能建筑項目是與房地產公司OVG、施耐德電氣(Schneider Electric)和飛利浦(Philips)合作開發。該咨詢公司在對該項目的案例研究中表示，該項目“發電量大于耗電量”。該建筑利用了一系列太陽能電池板，包括部署在鄰近建筑上的電池板，以及一個地下熱能存儲系統。通過以太網供電的全建筑LED照明系統的效率比傳統照明高出80%。整個建筑的照明面板含大約28,000個傳感器，能夠檢測運動、光線、溫度、濕度和二氧化碳水平。

這種智能大廈的部署體現了信息技術與建筑設施管理和運營網絡的融合。它們展示了如何在云中分析從物聯網系統收集的數據，并用于優化操作功能，甚至預測問題或診斷低效率點。

智能建筑運營者希望在管理能源成本方面提高效率。云平臺上的數據的價值在于，它能夠診斷目前正在為它們帶來額外能源成本的問題。云在很大程度上是智能建筑系統的重要組成部分，因為它可在出現問題之前研究機械系統并分析潛在問題。

2. 數據

節能和成本節約可能是建筑業主、經營者和租戶對創建智能建筑感興趣的最初原因，但從物聯網的智能建筑中獲得的數據價值遠遠超出了能源效益。向智能建筑體系結構遷移的業主和經營者，正在努力創建新類型的配備更多的功能和應用程序工作場所，可以讓他們的場所更具競爭力。

例如，檢測存在的傳感器可以提供關于何時、多久以及使用不同的辦公室、房間和其他空間的詳細信息。使用數據可以讓建筑經營者和個人租戶對這些空間的環境條件有更大的控制權，可以根據使用者和使用時間動態調整空間，實現個性化的舒適的需求。然而,相同的連接和數據可允許租戶和員工做的更多,比如訪問構建網絡預定會議室,從室內設備中調用特定內容,或為將舉行會議的特定房間訂購食物。

舉個例子，西門子去年收購的專注于智能建筑的初創企業Enlighted公司的智能照明管理技術，不僅可以幫助客戶管理照明成本，還能提供更多服務。該系統最近由一家全國性的零售連鎖店推出，可更深入地了解顧客行為。

在辦公建筑物里，建筑物的空間是動態的。隨著人們變得更加依賴網絡化和互聯，系統可以感知這些地方的存在感和溫度檢測，從而得到熱地圖，了解空間的使用。如果一些空間沒有被利用，可以重新利用這些空間。

利用這些數據甚至可以擴展到停車場的使用方式，為員工和訪客提供關于可用停車位的信息。此外，它還可用于提高工作場所設備的維修效率。例如，網絡服務器、電梯、公用房間用具和自動售貨機等設備的維修時間表不同，使用數據可以更準確地確定機械設備何時需要維修或更換部件。

以電梯監控為例。一棟建筑物里所有的電梯都可能按照年度計劃進行維修，但通過感知它們，就可以獲悉每一部電梯的使用率，使用率高的電梯就更需要被維修了。

將智能建筑視為一個新的平臺是明智的，它能夠讓建筑所有者、租戶、應用程序開發人員和其他人在此基礎上進行創新，創建需要的功能和特性。

這個平臺上有大量的數據，可以用來創造很多新的價值。就像iPhone剛上市時，它觸發了很多新的應用程序，物聯網也可以為智能建筑做同樣的事情。

盡管如此，智能建筑的發展仍處于初期階段，仍有許多挑戰有待克服。目前，世界上很少有智能建筑能夠全面體現連接物聯網環境，從而實現上述許多應用程序的愿景。

智能建筑是具有多種系統的異構環境，若要連接到云端，就需要開放，并支持跨系統的集成。隨著智能建筑從數字化的、封閉的環境發展為更加互聯的環境，利用云計算，甚至基于邊緣的數據分析，它們也變得更加復雜，依賴于不同公司更廣泛的生態系統，這些技術和服務必須協同工作。

另一個問題與智能建筑中收集的數據有關。從很少有關建筑、機器和設備操作的信息，到大量的數據，這可能是壓倒性的，使得獲取最有價值的信息變得困難和耗時。

真正的挑戰是，如今建筑物中的所有數據都是非結構化數據，它在那里，但我們不知道它是什么。我們需要做的是利用人工智能和機器學習來創建結構化數據集。

未來幾年可能是朝著人工智能驅動、應用程序更豐富的建筑方向發展，這些建筑使用云計算或邊緣計算，就如何更好地操作和使用建筑資產提供有價值的分析結果。很多建筑還沒有那么智能，但在如何將智能建筑的愿景落地成現實方面，并不能說智能建筑在市場上毫無意義，這個行業每天都在變得越來越“智慧”。

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