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在本文中，HawkenQA的創始人兼首席執行官John Bohlmann深入探討了智能建筑技術、其工作原理，以及人工智能如何使該技術成為主流…
在本文中，HawkenQA的創始人兼首席執行官John Bohlmann深入探討了智能建筑技術、其工作原理，以及人工智能如何使該技術成為主流，同時降低成本，實現運營自動化，并創建一個影響碳排放的健康環境。
當談到碳排放時，大多數人會想到高峰時段的交通堵塞和工業活動。許多專家敦促人們在考慮如何創建一個更環保的世界時，要把關注點放在離家更近的地方。然而，很少有人會想到他們居住或工作的建筑就是專家們所指的建筑。
聯合國環境規劃署(UNEP)解釋說，建筑占全球溫室氣體排放量的三分之一，消耗了全球40%的能源，且該部門是碳排放的最大貢獻者。
但，建筑怎么會對全球氣候產生如此大的影響呢?答案很簡單:運營和建設。在運行中，排放可以是恒定的。這些是由電力使用、供暖、通風、空調(HVAC)和設備驅動的。建筑也有“隱含碳”，指的是建筑過程中產生的碳足跡。碳因素包括從施工設備的運行到供應鏈中產生的碳排放，如在采購鋼材和混凝土時。
盡管存在這些嚴重影響，但建筑仍是綠色轉型最重要的潛力之一。如今，由機器學習模型或人工智能(AI)支持的數據驅動技術創建了智能建筑——軟件自動與建筑的組件集成。暖通空調、空氣質量、溫度、能源使用、占用、停機時間、通風和許多其他因素可以通過與監控技術相匹配的傳感器持續監控，并可以自動決策以優化性能。
多年來，安裝智能建筑平臺一直充滿挑戰，因為每座建筑都是不同的。人工智能技術已經解決了這個問題，其可以減少安裝時間和成本。基于人工智能的建筑解決方案是朝著減少碳排放的正確方向邁出的一大步，不僅是在美國，且是在全球范圍內。如今，智能建筑平臺比以往任何時候都更先進、更實惠、更易于安裝和使用。
人工智能建筑技術如何運作
減少建筑物的碳排放并不意味著關燈。這意味著優化氣流、電力和水等資源，或者安裝太陽能電池板。由于暖通空調系統耗能巨大，室內空氣質量技術對于低碳足跡至關重要。室內空氣監測技術使用人工智能來智能控制暖通空調能量平衡，而不會影響室內人員的舒適度和健康。
人工智能“學習”建筑物居住者的習慣，并能預測何時增加、穩定或減少供暖和空調系統的使用。此外，這些新系統可以針對特定空間，僅在需要的房間或公共區域進行更改。同樣的人工智能可以通過揭示和處理室內空氣污染源，如二氧化碳、濕度或高顆粒物，來優化建筑中的空氣質量。
人工智能還可以改善運行和維護。當智能建筑系統與智能設備或物聯網(IoT)相結合時，人工智能將檢測設備中的任何異常。如，如果加熱設備發生故障，其將消耗更少或更多的能源，并影響房間的溫度。因此，人工智能可以識別設備是否有問題，做出調整，并通知管理人員。智能AI系統還可以管理預定的HVAC過濾器更換或其他維護，并審查和批準工作訂單。
自動化流程不僅從等式中消除了人為錯誤，且還為建筑業主節省了大量的勞動力、能源支出和工作成本，這些都是以前手工完成的。
商業案例:領導者應該注意什么?
建筑行業減少碳排放的新趨勢包括使用替代綠色材料或從低碳生產商采購材料。此外，建筑師和工程師正在將太陽能、風能和可再生能源整合到建筑中，以最大限度地提高建筑的運行，減少對電網的影響。
另一方面，在施工過程中，必須通過創新的通風機制最大限度地利用自然資源，并通過使用窗戶來管理溫度。在寒冷的季節保持陽光，在夏季將其阻擋在外。
決策者應該密切關注智能建筑的新發展，因為其提供了許多好處。智能建筑可以降低碳排放、提高性能、建立良好的聲譽，并減少責任。
下一代智能建筑平臺還可以為房地產經理帶來更好的財務成果。綠色建筑的租金和售價更高，空置率顯著降低。另一方面，智能人工智能技術可以帶來直接的經濟節省。一般來說，企業每月支付的能源費用為每平方英尺1美元，辦公室租金為每平方英尺10美元，員工工資為每平方英尺100美元。
但投資于智能人工智能建筑技術的領導者正在改變建筑的經濟等式，同時增加了顯著的健康和健康價值，并創造了更好的綠色工作場所。
建設可持續的未來
根據美國能源部(USE)的數據，智能建筑技術可以在住宅建筑中節能60%以上，在商業建筑中節能高達59%。此外，投資于提供良好室內空氣質量標準的人工智能智能建筑技術，已被證明可以將辦公大樓員工的工作效率和認知功能提高10%以上。
國際專業服務網絡Deloitte Insights解釋說，智能建筑將實體資產與連接空間的數字結構結合起來。該組織解釋說，如果沒有明確的戰略，領導者不應該在智能建筑技術上花錢。在安裝智能建筑技術之前，決策者應該起草一份可靠的商業案例，概述其收益和節省、目標、修訂和里程碑。
此外，智能建筑技術應該考慮技術需求(節能)，并考慮人體因素，如健康、舒適度及性能等因素。人工智能無疑是一種創新顛覆，而數據是驅動其原材料。然而，數據治理和數據管理是必不可少的。建筑物在收集數據時不應事先確定數據的用途。最后，選擇一種靈活的技術，使用戶能夠安裝更新并跟上現代趨勢，這是至關重要的。
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