未來的建筑物需要做的不僅僅是優化能耗。而是能夠學習和預測何時會發生故障的建筑物……

技術使我們的建筑物可以向我們學習并適應為我們以提供更好的服務。我們將研究該技術領域的下一步發展，以及它將如何塑造我們未來的建筑經驗？

當人們談論AI時，我的想法立即跳到Terminator《終結者》的機器人或Blade Runner（銀翼殺手）的“復制人”，這兩個都是關于未來創造替代人類的強大想法。在我的80部高質量電影的心理圖書館中，沒有建筑物可以替代！我不確定如果雷德利·斯科特（Ridley Scott）收到一部關于智能建筑的劇本，將會如何反應！

我們讀了很多關于智能技術以及從建筑物中成千上萬的審查員那里發回的龐大且不斷增長的數據倉庫的信息，以及我們應該如何處理這些信息，但是我讀到的大多數文章都是關于數字監控的可以提高能源效率和資產優化。

是的，顯然，這是非常重要的，也是我們運營建筑物的重要一步，沒有人愿意浪費金錢或資源。在世邦魏理仕，我們有一個團隊提供Asset IQ，該程序可以對整個建筑物的系統性能進行全面了解，以便在不影響用戶體驗的情況下盡可能節省能源。

但是，未來的建筑物需要做的不僅僅是優化能耗。我認為接下來的步驟是能夠學習和預測何時會發生故障的建筑物，不僅是機械和電氣服務設施，還包括織物的關鍵部分，如覆層系統和屋頂覆蓋物。

我們將看到智能建筑系統根據天氣情況、空氣污染、日光和方面，針對每種獨特情況分別確定，從而預測何時需要維修。這種方法可以平等地應用于建筑物的每個部分，但是對我而言，真正令人興奮的是AI如何塑造我們對所占空間的用戶體驗。

機器學習將不僅對靜態物理組件和工程系統進行優化。人工智能將使我們的建筑物在高度粒度的層次上學習如何、怎么以及何時何地使用我們的空間。建筑物將能夠學習如何以最大的效率進行操作，可以最大程度地優化空間，從而避免了在任何一天僅占用一部分建筑物的情況下必須運行整個建筑物系統，造成巨大浪費。

除此之外，AI可以了解個人如何使用空間。為每個個人、每個租戶，定制和獨特的用戶體驗，一系列用戶偏好，如房間溫度、空氣質量、燈光設置、功率需求等。

我們建筑物的數字孿生虛擬表示形式并不新鮮，但與AI技術相關聯，它們可以檢查多種設置組合并通過分析從各種來源獲得的數據來預測不同的結果。他們可以運行旨在最大化建筑和用戶效率的仿真方案。然后可以實時演示這些場景，優化建筑物的運行，并在首選的預定環境下將用戶定向到正確的空間。

實際上，數字孿生是“復制者”，它可以從實際建筑物和用戶數據中學到的信息越多，就越能成功復制物理建筑物并為日常用戶交互建模，因此可以更好地預測未來的性能、條件、運營情況，以及更令人興奮的用戶交互和體驗的未來模式。數字孿生變成了預測性孿生，可以對建筑物及其用戶的未來狀態和行為進行建模。

對于將來（仍然是人類）的用戶，將其移動到建筑物內的任何地方，環境將輕松適應其需求。與用戶體驗應用關聯，建筑預訂環境、視頻內容識別和虛擬客戶端交互-建筑環境成為用戶體驗的一部分。通過不斷學習，未來建筑將不僅僅變得更加智能，更帶來無限的可能性！
責任編輯:pJ