报告显示：人工智能帮助减少高达 30% 的能源浪费

毕马威近期发布了一份题为《人工智能如何助力房地产行业提升能源效率和管理》的报告。报告指出，传统的能源改造方式速度太慢且成本高昂，无法达到2050年净零排放目标所需的减排规模。报告指出，人工智能是一条更快的途径，但必须与战略能源管理（SEM）框架相结合。

Exergio表示，研究结果反映了现实世界中已经出现的情况。

Exergio首席执行官DonatasKarčiauskas表示：“无论气候条件或建筑年限如何，人工智能已经帮助我们的项目减少了20-30%的浪费。但这些节省只有在智能能源管理的支撑下才能持续。这正是毕马威的观点：效率不是一次性的升级，而是日复一日地运营建筑的方式。”

毕马威指出，SEM应该追踪建筑物的能源使用情况，并明确分配解决问题的责任。Karčiauskas认为，这通常意味着设施经理或能源官员负责日常监督。然而，某些任务（例如更改传感器参数）应该自动分配给人工智能和机器学习模型进行实时调整，并由专家监督整个过程。

仅实施SEM思维模式通常每年可节省5-7%的能源成本。但结合人工智能后，这一数字将上升到20%-30%左右，能源效率专家表示。

报告称，SEM分为三个层级。第一层级侧重于充分利用现有资源：工程师必须调整暖通空调(HVAC)、照明和控制系统，使其日常运行更高效。Karčiauskas表示，这“目前是人工智能的任务，因为我们希望更快地实现节约”。

第二步是将磨损或过时的设备（例如锅炉、冷却器或泵）更换为能耗更低的型号。第三步是增加可再生能源或长期电力合同，但前提是建筑物的基本能耗得到控制。

论文作者强调，可再生能源应该放在最后，因为如果建筑物的消耗尚未得到优化，它们提供的价值就有限。

研究还表明，效率较少地取决于新硬件，而更多地取决于如何管理现有系统。

“我们缺少的是一种主动的能源管理文化。SEM制定规则，人工智能则时刻确保系统按照规则运行，而控制权仍然掌握在人手中，”Karčiauskas继续说道。

SEM有五个步骤，包括评估、规划、实施、能力建设和监控。在此设置中，AI可以根据入住率、天气和使用情况同时调节暖通空调(HVAC)，同时管理人员定义节能目标、设定舒适度范围并审查结果。

“在SEM被称作SEM之前，我们就用过同样的方法——仅仅是因为它有意义，而且每个人都应该关注它。我们的平台连接到建筑的能源管理系统，并利用传感器数据和占用模式等指标来同步调整暖通空调系统。这样，效率就变成了一项持续的管理任务，而不是被推迟到下一次翻新。这体现了毕马威所谓的‘以人为本的人工智能’，它支持透明度和信任，”Karčiauskas总结道。

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