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聰明的建築經理知道，人工智能將幫助他們提高建築物的適應性，而不僅僅是自動化。但是，許多建築經理並沒有正確的使用建築物產生的數據以及AI技術。
根據對智能建築技術設施經理和其他最終用戶的最新調查，未來幾年，智能建築管理中的人工智能將成爲使建築物更具適應性而不僅僅是自動化的必要條件。
分析公司Omdia對248位智能建築技術的設施、安全和IT經理以及高級管理人員進行的調查發現，有87%的人表示他們相信AI將成爲“智能建築管理的必要元素”。
但是，Omdia估計，當今全球樓宇管理系統(BMS)平臺中只有一小部分依靠AI分析來實現智能樓宇。該公司2019年的人工智能分析市場份額爲2.57億美元，僅佔全球25億美元BMS平臺市場的10%。Omdia還列出了連接的智能建築設備(包括傳感器和相關嵌入式設備)的市場規模是原來的許多倍，到2019年將達到123億美元。
Omdia的智能建築高級分析師Thomas Barquin表示：“對AI的信念和對智能建築解決方案的投資都存在。” “人工智能被認爲是自然的前進之路，隨着這些解決方案的不斷髮展，有助於提高運營效率和有效性。”
他說，人工智能正在逐漸開始在智能建築中發揮作用，“具有使智能建築真正實現智能化和自適應性的巨大潛力，而不僅僅是自動化。”
如今，智能建築管理系統可以在下班時間鎖定入口，在營業時間內重新打開。藉助AI，如果在建築物的一部分中檢測到火災或其他緊急情況，該系統可能會在下班時間自動打開門以供進入。連接到運動傳感器的先進AI系統甚至可以將消防員或警察引導到設施中受害者或犯罪者所在的地方。
在更日常的例子中，今天的智能建築溫度控制系統將知道在建築物開放之前的某個時間打開空調，以使租戶能夠在舒適的溫度下工作。藉助AI，系統可以通過傳感器的附加信息來監視實時天氣預報情況，從而優化建築控制系統。
Omdia的另一位分析師David Green通過電子郵件表示：“我們只是在智能建築中探索AI的真正可能性。” “就係統可以分析、學習和重新應用而言，人工智能的功能可能比普通的最終用戶還可以實施或投資的更爲先進。”
Green補充說：“AI絕對是增加的成本，因爲行業和最終用戶會在每次添加新應用的同時繼續學習。” “那麼，關於AI的令人興奮的部分就是滾雪球效應，連接並饋入系統的信息越多，輸出或節省成本就可以變得越強大、越有利。”
正如數據科學家廣泛理解的那樣，有效而可靠的AI見解來自開發大量數據集以允許進行適當的機器推理。 Omdia的調查發現，77%的建築管理人員已經將通過傳感器生成的數據保存在其設施中，但是42%的人不分析數據以識別變化和模式以改善建築運營。人工智能可能會成爲未來幾年分析中的一個因素，就像現在在線使用人工智能來分析客戶的購買決策和音樂選擇偏好一樣。
除了AI方面的發現外，Omdia調查毫無意外的發現，智能建築技術的部署和採用中最有影響力的因素是實現長期節省並減少能源使用和成本。改善安全性是智能建築管理人員的第三要務，第四位重點是“爲客戶和就業保留創造更舒適的環境”。
Barquin說，以人爲中心的關注“正在成爲智能行業中流行的業務驅動力，在某些垂直領域(如辦公樓)中影響投資決策和智能建築策略。”
被調查者還表示，他們在實施物聯網和智能建築技術方面面臨的較大挑戰是現有非居民建築物中舊系統的普遍性。這種擔憂與受訪者發現的另一個挑戰相關，即缺乏軟件的互操作性。幸運的是，正如Omdia在多項行業調查和研究中所看到的那樣，過去十年來，連接設備的市場已從專有協議轉變爲開放協議。
Omdia發現，74%的受訪者主要贊成使用BMS平臺，而69%的受訪者贊成設備即解決方案技術以降低前期成本。
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