智能正在改变建筑物的管理方式

却器的目标，冷却器会收到一条信息，要求启动冷空气的产生并将更多的调节空气发送到热点，也许还可以通过在管道中打开风门来达到所需的效果。冷却器和风扇继续进行这项工作，直到温度恢复到另一个预先设定的水平(例如73度)为止。这种一维动作是机器学习。此处的关键是预设了行动计划。

人工智能是一种计算机技术，它从预先编程的ML场景开始，但它具有更深刻的能力。人工智能模仿了人类的思维过程。人们从多个维度思考，这导致了我们所说的“推理”。牛津出版社对推理的定义是：“以合乎逻辑的、理智的方式思考某事的行为。”完全进化的人工智能考虑并处理复杂的决策，从而模拟人类的智能。

以上述情况为例。现在让我们假设AI程序可以访问多个数据源，而不仅仅是恒温器。例如，如果这个程序有大楼里的人员总数和分布数据呢?如果该程序有外部空气温度的数据，表明冷水机仍然可以引入外部空气，从而降低生产冷空气的成本呢?如果程序知道每周二这个过热空间的会议室很有可能在上午10点就挤满了销售人员，那该怎么办呢?这些项目是多变的。人工智能能够而且将会考虑的事实，以便提炼出更复杂但更好的解决方案。这种推理能力可以潜在地节省大量资源。

使用人工智能的建筑可以设定一个目标，根据数据找到最佳解决方案。现在，计算可以在持续、实时的基础上超快速完成。其结果是能够以最高的效率水平操作物业。不要只泵入冷空气，直到恒温器满意。人工智能也记录和学习这个解决方案，建立一个更深入的数据库。随着越来越多的数据被输入到它的内存库中，它将成为未来解决问题的基础。换言之：高质量人工智能继续推动效率。

在一些建筑物中，每天有超过一百万个数据点在建筑物数据传感器和操作这些建筑物的综合人工智能程序之间交换。这有助于进行一些非常重要的实时调整。2020年初，洛杉矶北部的一座8.5万平方英尺(约合6万平方米)的建筑直接位于一场重大野火的下风向，这座建筑不仅能够从建筑内的机械系统获取数据，而且还可以从外部数据源(包括本例中的OpenWeather)中收集数据。从开放天气中读取的部分数据是当地空气质量。随着大火向东延伸十英里，室外空气质量开始像岩石一样下降。在二十分钟之内，浓烟弥漫，房客看不到建筑物停车场的另一侧，而且外面的空气对人类非常有害。

按照计划，人工智能采取了一系列措施来保护居住者的室内空气质量。作为最初的纠正措施，该计划关闭了外部进气口。利用建筑内部租户模式的日常逻辑，该方案改变了室内空气流向人们居住的空间。该物业有一部分暖通空调系统称为省煤器。HVAC系统的这部分由本地传感器控制，这些传感器收集空气温度和湿度数据。传感器还触发一个过程，可以控制一个按需打开或关闭的阻尼器。例如，如果外部空气比内部循环空气冷，系统可以将较冷的空气吸入建筑物的HVAC气流。这种混合物降低了被冷却的空气温度，反过来又降低了产生冷空气的能源成本。然而，空气质量是问题所在，空调因此关闭了外部挡板。

人工智能对内部空气分配系统进行精确改造的能力是主动式人工智能系统的另外两个方面的功能：了解建筑物内有多少人，以及了解建筑物内外的空气质量数据。在这种情况下，业主安装了一个智能人员计数平台，在整个建筑中使用“摄像”。摄像设备跟踪进出大楼的人数，并记录大楼内人员的位置。例如，火灾发生时，二楼正

（编辑：三明站长网）

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