Mode 首席执行官 Gaku Ueda 写道，忘掉聊天机器人吧；人工智能最强大的应用并非总是华而不实，而是基础性的——真正的智能建筑环境将以人为本。
在不久的将来，技术将成为建筑的基础。该行业正进入一个创新的新阶段，致力于打造更智能、更高效的建筑。
很快，人工智能在商业地产 (CRE) 领域的应用将成为主流：Gartner 预测，94% 的电力和公用事业首席信息官计划今年增加对人工智能的投资。
能够根据实时交通流量、占用率等信息自动调节供暖和室温、调暗灯光并帮助维护团队导航的建筑将成为新一轮创新浪潮中的常态。
物理世界中的人工智能是 CRE 行业新兴的一个令人兴奋的创新领域。它扩展了人工智能堆栈的功能，这意味着它们现在可以根据实时信息与周围环境进行交互和改变。
想象一下，在一栋建筑中，人工智能 (AI) 会从传感器获取数据，并通知物理系统即时调节空调，以实现最佳能源控制并提升居住者的舒适度。
人工智能的长期影响是深远的。至关重要的是，建筑管理人员还必须了解整合人工智能的最佳实践，以最大限度地发挥这些影响，包括将人性化融入其中。
对智能集成监控的需求日益增长
传统的楼宇管理数字化基础设施饱受系统脱节的困扰，导致监管不力、信息缺失和效率低下。添加单独的工具而不考虑它们如何协同运行，会加剧数据溢出和系统脱节，使管理更加困难。
鉴于人工智能工具实时处理信息并不断快速变化，互操作性成为一个更大的挑战。
因此，拥有一个统一的平台对于楼宇运营至关重要，该平台确保完整的数据可见性，并在一个地方随时掌握楼宇状态。人工智能可以与此平台集成，提供洞察并分析数据，以全天候监控楼宇性能并防止任何损坏。这样，楼宇管理人员就可以更轻松地利用人工智能生成的洞察来改进性能或发现潜在异常。
借助集成系统，团队还可以精准定位效率提升点。基于传感器数据和摄像头的人工智能解决方案可以指示某个楼层或房间的人流量比以前减少，并指示何时可以降低或关闭空调。因此，建筑管理部门在确保交通区域温度适宜、令住户满意的同时，还降低了能源费用。
这些洞察还可以帮助团队预测何时需要维护或系统可能出现故障。举例来说，一家公司将人工智能与 165 台暖通空调 (HVAC) 冷水机组以及三年的传感器数据集成，以训练机器学习 (ML) 模型。
该算法使该公司能够及早预测故障，准确率高达 73%，帮助管理团队大幅减少系统停机时间和维护成本。
构建人工智能集成的基础
普华永道最近的一项调查显示，46% 的商业地产 (CRE) 行业人士强烈认为人工智能将在未来五年内改变价值链。
必须明确一个重要的区别：过去的人工智能解决方案类似于黑匣子，而如今的人工智能解决方案，例如生成式人工智能 (GenAI)，旨在增强人类的能力，而不是取代人类。人工智能不仅仅是帮助流程自动化，它还能够提高人们的可视性，以便做出更有效的决策。
首要任务是应对任何数据挑战，例如数据孤岛或碎片化。任何人工智能平台或工具都无法在数据输入不充分的情况下正常运行。普遍存在的互操作性挑战导致了数据碎片化。
此外，如果管理团队的数据不切实际，就永远无法实现适当的AI治理，也无法在团队之间建立信任。整理和清理数据，使其能够在整个系统中准确共享，是一个至关重要的起点。
此外，建筑管理人员应该采用能够集成到现有系统中的工具，而不是简单地添加一层新的技术，因为这可能会带来互操作性挑战。例如，智能暖通空调系统能够监测能耗并进行相应的自我调节，同时优化建筑性能，这是AI在建筑领域最具吸引力的方面之一。
最后，AI应该赋能人类决策，使建筑更加舒适、可持续且经济高效。为了实现这种混合方法，团队必须接受过良好的培训，能够充分利用和监督AI。实施一个管理框架，并制定AI问责、优先处理问题、人工干预和安全保障的既定协议，是必要的。这样，建筑管理人员才能确保这些工具的安全使用和精简。
未来的建筑将把AI嵌入其地基之中。然而，人工监督仍然是成功利用人工智能将建筑转型为智能枢纽的核心要素。了解蓝图和需要实施的框架，才能确保转型的持久性。
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