人工智能將如何影響建筑運營

2023-08-23 07:02:24 來源：千家網

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自從去年ChatGPT和另一項基于服務引擎的人工智能技術發布以來，這項技術的潛力一直被媒體頻繁討論。尤其是生成式人工智能的話題，它是人工智能的一個分支，可以識別數據模式，然后生成自己的原創內容，一直是人們關注的焦點。自2010年代以來，人工智能在辦公室、醫院和學校等許多建筑中變得越來越普遍，而且還在持續增長，人工智能可以幫助設施管理人員了解人們如何使用建筑物，然后實現功能和流程自動化，以改善建筑物布局和運營。人工智能通常用于預測設備何時可能發生故障，使工作人員能夠在早期階段解決潛在問題，從而節省時間和金錢。它也被用來計劃醫院等繁忙場所的清潔時間表。

人工智能和機器學習(ML)功能為設施管理提供了多種機會。由于設施管理人員專注于尋找測量和監控建筑運營基準的新方法，因此存在如何利用所有這些額外數據的問題。當然，計算機化維護管理系統（CMMS）能夠下載數據，并以易于理解的方式呈現，以供構建個人使用，但生成式人工智能系統可以獲取數據，并在無需人工干預的情況下履行職責。人工智能已經影響了建筑、工程和施工行業，進一步轉型的潛力巨大。隨著我們收集更多數據，人工智能可以更有效、更準確地生成初始設計方案、概念解決方案和大規模研究。它還有望實現更高效的空間規劃、減少空間浪費并提供成本和交貨時間估算。通過自動化特定任務，人工智能可以緩解勞動力瓶頸，并減少花在日常任務上的時間，最終改善項目交付流程，這些功能令人興奮，但認識到潛在的風險和挑戰也很重要。

提供建議

從設計的角度來看，人工智能的輸出和洞察力可以幫助人類做出更明智、更準確的決策，特別是在實施節能或可持續發展項目時。它可以生成有關優化氣流和自然光的詳細解決方案，并通常提供更好的節能和管理建議，以更輕松地實現凈零和碳中和。人工智能能夠幫助設計師在幾分鐘內構思出大膽的建筑形式。這些設計能否真正建成是另一回事，但有遠見的建筑在設計過程的早期階段始終發揮著重要作用。對人工智能的關注將是可持續發展、優化能源使用、管理資源和改進綠色建筑設計的關鍵。人工智能的進步將徹底改變建筑、優化設計、自動化任務、減少浪費并提高安全性。將人工智能與現有物聯網(IoT)融合至關重要，因為這些設備為人工智能發揮作用并獲得見解提供必要的數據。“預計建筑物中的智能設備和傳感器將會激增，收集從視頻到占用情況再到溫度等各種數據，”他說。“根據收集的數據，人工智能將提供更加個性化的體驗，了解個人偏好并相應地調整環境，交互式人工智能助手將變得司空見慣。”當然，由于安全問題從自然災害到工作場所暴力的可能性，人工智能將在危險成為問題之前發揮作用。借助人工智能，增強的安全監控將變得更加普遍，并將有助于檢測異常活動或未經授權的訪問。在公共或商業建筑中，人工智能將分析人群運動，以先發制人地識別危險情況。人工智能算法還將用于處理傳感器數據，以進行結構健康監測、及早檢測惡化跡象以及火災或煤氣泄漏。人工智能還將通過識別異常網絡活動來提高網絡安全，保護建筑系統的數字安全。

潛在的整合風險和挑戰

當然，由于人工智能是從所提供的數據中獲取信息，因此存在不真實、偏見或有毒信息傳遞的風險。一個潛在的風險在于建筑規范的解釋，這是一項復雜的任務，需要精確性、準確性以及對特定位置或管轄范圍的了解，人工智能模型可能需要幫助來解釋這些當地規定，因為它們可能沒有在代碼中明確說明，并且需要對當地情況有額外了解。由于制定建筑規范是為了確保公共安全，因此即使規范解釋中的微小錯誤或遺漏也可能對企業造成重大后果。錯誤地實施人工智能可能會導致嚴重的責任問題，而在不檢查解決方案的情況下，過度依賴人工智能可能會導致額外的麻煩，在這個領域，人工智能應該被用作工具而不是解決方案。另一個需要考慮的問題是，在日常操作中，人工智能系統可能會被賦予多少權力，以及它出現故障的可能性，大多數運營商認為數據中心對人工智能使用的接受程度將會提高，但運營商對其做出可靠運營決策的能力持懷疑態度。如果自然災害來襲，電力中斷了，設施還能長期運行嗎？隨著這些新技術在建設運營中發揮更大的作用，對冗余和增強微電網能力的需求將會發揮作用。除了技術在某些方面出現故障的威脅之外，金融機構還必須考慮人工智能將如何影響他們的員工隊伍。在一些行業，最引人注目的是電視編劇和演員罷工，人們開始擔心人工智能會接管行業。隨著人工智能在建筑中的使用不斷增加，道德考慮的重要性也隨之增加，例如數據隱私、自動化可能導致的工作崗位流失以及人工智能決策的透明度。人工智能必須強調潛在的投資回報，即使有初始投資，從長期來看，提高效率、降低能耗和改進預測性維護所帶來的節省也會帶來巨大的經濟效益。雖然人工智能已集成到多種旨在協助設施運營的產品中，但在多個建筑系統中添加這項技術可能會變得相當昂貴。將人工智能技術集成到建筑系統中的過程不僅涉及獲取技術，還涉及培訓、數據管理，以及可能招募具有必要專業知識的新員工的相關費用。就像雇用人類員工一樣，新部署的人工智能技術也需要培訓，這項技術仍處于起步階段，需要首先被告知該做什么。還存在維護和更新人工智能系統的經常性成本，以及為此需要的有效管理，人工智能系統通常嚴重依賴需要收集、清理和存儲的大量數據。由于必須仔細解決隱私問題，處理個人或敏感數據會增加復雜性。現在，有多種選擇可以減輕企業的部分成本。設施管理人員可能不需要承擔在其建筑組合中，實施大部分人工智能的全部風險和成本，而是可以使用利用人工智能的供應商的融資、設備和產品來快速有效地交付智能建筑成果。