使用AI预测建筑物的热负荷,有望降低总能源成本
如今，随着大数据、物联网等技术的广泛应用，设施管理越来越多地看到在整个建筑运营中实施人工智能的好处。
商业建筑对人工智能的炒作开始减弱。设施经理不再仅需接受营销信息并希望取得积极成果。现在，他们可以指出人工智能（ai）越来越受欢迎的实际部署或用例。
例如，英国和爱尔兰的10座商业建筑正在实施brainbox ai的ai驱动解决方案¹。这些最近宣布的部署涵盖了超过一百万平方英尺的空间。 brainbox ai解决方案使用ai预测建筑物的热负荷，并使hvac系统以更高的效率实时实时自主运行。该解决方案有望降低总能源成本，减少建筑物的碳足迹并以两位数的百分比提高居住舒适度。
人工智能（ai）
采用ai的重要步骤是量化关联资产。确定可用和正在使用的hvac控件、传感器、继电器和通信设备的数量和类型。
麦迪逊国际房地产公司提供了采用ai的另一个例子。这家私募股权房地产公司已与技术供应商carbon lighthouse合作，在纽约市大西洋码头购物中心进行了麦迪逊的振兴项目。carbon lighthouse clues ai平台可以计算商场内hvac和照明系统的能源浪费，并可以实施节能措施。通过将商场的能源节约与邻近的大西洋中心相结合，有望减少7000吨以上的碳排放。
通过推出名为mesa的解决方案，alphabet旗下的sidewalk labs也进入了竞争。由ai驱动的mesa解决方案面向较老和较小的商业建筑，目标是将能源成本降低多达20％。sidewalk labs表示，它已经在纽约市的两座未公开的办公楼中试用了mesa²。此外，它还计划在推出旨在解决可持续性和可负担性挑战的产品之前，与其他商业房东和租户共同努力。
但是，可能需要谨慎一些。 2020年5月，sidewalk labs放弃了在多伦多quayside区开发智能社区的有争议的努力，理由是covid-19中出现前所未有的经济不确定性是撤军的原因。但是quayside计划还面临着知名顾问和其他人士的令人担忧的担忧，他们对隐私和个人数据的处理表示严重怀疑。
人工智能的不断增长
尽管存在sidewalk labs争议，但用于商业建筑的ai背后的势头仍在不断增长。尽管它似乎是一种新现象，但人工智能的使用至少可以追溯到几年前，即早于大流行。例如，在2015年，西班牙银行业巨头西班牙对外银行（bbva）一开始就将其马德里总部设计为节能的，安装了50000个传感器，以收集有关设施状态、环境条件和人员存在的数据。设施经理当时回想起所有数据对于ai解决方案都是有用的，而且确实如此。
bbva总部的设施经理已经开发了基于ai的软件，该软件可以检测和诊断问题，并可以对其进行纠正以提高效率。他们还采取了100多种节约措施，使自该设施启用以来，总部可将能耗降低12％至15％。
关于ai的疑虑
即使进行了案例研究和过去的部署，许多建筑物的所有者和设施经理仍对使用ai表示怀疑。转向ai之类的新技术会增加成本，许多人仍对结果持怀疑态度，对roi不确定。在这种情况下，应该改变看法的是越来越多的可重复案例研究，这些案例研究表明多种建筑类型的投资回报率都是正的。现在，许多人意识到ai并不是要被挥舞的神奇数字魔杖。相反，它是解决相当平凡的问题的有用工具。
建筑物的主要利益相关者也不反对技术。相反，它们更实用、更有条理。他们可以使用的是采用ai的策略，该策略首先认为ai是通往更智能设施的旅程的一部分。在guidehouse insights，我们建议您遵循以下步骤：
选择ai工具可能能够解决的痛点或问题。不要一次处理多个问题；相反，从小处开始，然后从那里开始。
量化关联资产。知道可用的hvac控件、传感器、继电器和通信设备的数量和类型，将成为确定启用ai解决方案所需的附加硬件的起点。
让财务经理和设施经理进行全面的成本评估。推进ai项目通常意味着花钱购买联网的物联网类型的设备、软件和服务。
完成上述步骤后，请部署ai支持的项目。然后，使用关键的roi指标衡量影响。随着过程的进展，请进行路线更正。
仅靠这些步骤并不能保证人工智能的成功，但是它们为设施管理员提供了一个指南，因为他们知道存在一些陷阱和不确定性，因此他们在考虑如何利用ai的承诺时会提供指导。利益相关者应牢记，像ai这样的技术是朝着更智能的建筑发展的总体趋势的一部分，而且信息也不会落伍。人工智能可以为建筑物带来更大的价值和积极的成果。
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人工智能（ai）
采用ai的重要步骤是量化关联资产。确定可用和正在使用的hvac控件、传感器、继电器和通信设备的数量和类型。
麦迪逊国际房地产公司提供了采用ai的另一个例子。这家私募股权房地产公司已与技术供应商carbon lighthouse合作，在纽约市大西洋码头购物中心进行了麦迪逊的振兴项目。carbon lighthouse clues ai平台可以计算商场内hvac和照明系统的能源浪费，并可以实施节能措施。通过将商场的能源节约与邻近的大西洋中心相结合，有望减少7000吨以上的碳排放。
通过推出名为mesa的解决方案，alphabet旗下的sidewalk labs也进入了竞争。由ai驱动的mesa解决方案面向较老和较小的商业建筑，目标是将能源成本降低多达20％。sidewalk labs表示，它已经在纽约市的两座未公开的办公楼中试用了mesa²。此外，它还计划在推出旨在解决可持续性和可负担性挑战的产品之前，与其他商业房东和租户共同努力。
但是，可能需要谨慎一些。 2020年5月，sidewalk labs放弃了在多伦多quayside区开发智能社区的有争议的努力，理由是covid-19中出现前所未有的经济不确定性是撤军的原因。但是quayside计划还面临着知名顾问和其他人士的令人担忧的担忧，他们对隐私和个人数据的处理表示严重怀疑。
人工智能的不断增长
尽管存在sidewalk labs争议，但用于商业建筑的ai背后的势头仍在不断增长。尽管它似乎是一种新现象，但人工智能的使用至少可以追溯到几年前，即早于大流行。例如，在2015年，西班牙银行业巨头西班牙对外银行（bbva）一开始就将其马德里总部设计为节能的，安装了50000个传感器，以收集有关设施状态、环境条件和人员存在的数据。设施经理当时回想起所有数据对于ai解决方案都是有用的，而且确实如此。
bbva总部的设施经理已经开发了基于ai的软件，该软件可以检测和诊断问题，并可以对其进行纠正以提高效率。他们还采取了100多种节约措施，使自该设施启用以来，总部可将能耗降低12％至15％。
关于ai的疑虑
即使进行了案例研究和过去的部署，许多建筑物的所有者和设施经理仍对使用ai表示怀疑。转向ai之类的新技术会增加成本，许多人仍对结果持怀疑态度，对roi不确定。在这种情况下，应该改变看法的是越来越多的可重复案例研究，这些案例研究表明多种建筑类型的投资回报率都是正的。现在，许多人意识到ai并不是要被挥舞的神奇数字魔杖。相反，它是解决相当平凡的问题的有用工具。
建筑物的主要利益相关者也不反对技术。相反，它们更实用、更有条理。他们可以使用的是采用ai的策略，该策略首先认为ai是通往更智能设施的旅程的一部分。在guidehouse insights，我们建议您遵循以下步骤：
选择ai工具可能能够解决的痛点或问题。不要一次处理多个问题；相反，从小处开始，然后从那里开始。
量化关联资产。知道可用的hvac控件、传感器、继电器和通信设备的数量和类型，将成为确定启用ai解决方案所需的附加硬件的起点。
让财务经理和设施经理进行全面的成本评估。推进ai项目通常意味着花钱购买联网的物联网类型的设备、软件和服务。
完成上述步骤后，请部署ai支持的项目。然后，使用关键的roi指标衡量影响。随着过程的进展，请进行路线更正。
仅靠这些步骤并不能保证人工智能的成功，但是它们为设施管理员提供了一个指南，因为他们知道存在一些陷阱和不确定性，因此他们在考虑如何利用ai的承诺时会提供指导。利益相关者应牢记，像ai这样的技术是朝着更智能的建筑发展的总体趋势的一部分，而且信息也不会落伍。人工智能可以为建筑物带来更大的价值和积极的成果。
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