边缘AI重塑建筑管理：更高效、更智能、更安全

　　近年来，人工智能 (AI) 与边缘计算的结合，为当今楼宇的运营和管理带来了革命性的变革。边缘人工智能 (Edge AI) 是一种全新的技术，它利用网络边缘(例如传感器、网关和嵌入式控制器等本地设备)的 AI 算法计算能力，而无需依赖云端基础设施。在楼宇系统中，这意味着更快的响应速度、更高的能源效率、更佳的居住舒适度以及更完善的数据隐私保护。

　　本文探讨了用于构建系统的边缘人工智能的概念、主要优势、实际应用、技术架构和挑战，并展望了其美好的未来。

　　什么是边缘人工智能？

　　边缘人工智能 (Edge AI) 是指在边缘设备(物理上靠近数据源的硬件，例如暖通空调设备、照明控制器、安防摄像头)上运行人工智能算法。与典型的云端托管人工智能系统(依赖于与远程服务器的持续数据通信)不同，边缘人工智能 (Edge AI) 在本地进行计算。

　　这种本地化有几个重要的优点：

　　减少延迟

　　减少带宽消耗

　　实时决策

　　增强隐私和安全

　　对于建筑系统，Edge AI 可以更快、更智能地管理供暖、通风、空调 (HVAC)、照明、门禁控制和能源管理等运行参数。

　　为什么边缘人工智能对建筑系统很重要？

　　现代建筑包含数百个传感器和智能设备，它们不断收集数据。所有这些数据的云处理带来了延迟、成本、带宽限制以及潜在的隐私泄露问题。

　　边缘人工智能通过以下方式缓解这些挑战：

　　自主实时决策

　　基于上下文的优化

　　网络故障恢复

　　闪电般快速处理高频数据

　　此外，人们对智能、节能和安全建筑的兴趣日益浓厚，使得边缘人工智能不仅有益，而且必不可少。

　　边缘人工智能在建筑系统中的主要应用

　　能源优化

　　使用边缘人工智能 (Edge AI) 的智能暖通空调系统可以分析实时占用模式、外部天气和内部空气质量。根据分析结果，系统会调整局部供暖或制冷，从而减少能源浪费和水电费。

　　照明控制

　　边缘人工智能 (Edge AI) 可以根据占用率、日光和使用模式自主控制照明。嵌入 AI 模型的边缘设备可以确定何时以及如何调整照明水平，以实现最佳舒适度和能源效率。

　　安全与监控

　　边缘安全摄像头上由人工智能驱动的应用程序可以检测异常行为、识别面部，甚至无需将视频推送到云端即可区分授权和未授权的访问。

　　预测性维护

　　边缘人工智能 (Edge AI) 监控电梯、空气处理器和发电机等设备的振动、温度和噪音异常情况，预测故障并触发维护通知。

　　用户行为分析

　　边缘人工智能能够追踪活动模式和空间占用情况，从而了解居住者如何使用建筑物。这有助于提高空间利用率、提升舒适度并优化清洁计划。

　　建筑系统中的边缘AI与云AI

　　可靠性

　　在网络中断期间运行

　　依赖互联网

　　可扩展性

　　依赖于设备

　　更适合大数据分析

　　两者都有其用途，但 Edge AI 在实时、隐私敏感和关键任务建筑运营中的应用最为广泛。

　　楼宇边缘人工智能的技术架构

　　用于构建系统的边缘人工智能最常见的是分层架构：

　　传感层：原始数据由温度传感器、运动探测器、摄像机和智能电表等传感器收集。

　　边缘处理层：配备 AI 芯片或加速器的网关或嵌入式控制器负责数据处理。模型会进行预训练或定期更新。

　　控制层：控制系统根据推理结果启动加热或冷却变化、照明开启或关闭或警报等动作。

　　可选云层：部分数据被发送到云端，用于模型更新、数据聚合或长期分析。

　　这种分散的设置保持了自主性和连通性的平衡。

　　边缘人工智能对建筑利益相关者的益处

　　对于设施经理：

　　实时了解运营情况

　　减少人工干预

　　预测性维护警报

　　对于居住者：

　　增强舒适度

　　对请求或异常情况的快速响应

　　定制环境设置

　　对于建筑业主：

　　更少的能源和运营成本

　　延长资产寿命

　　提高租户满意度和保留率

　　对于安全团队：

　　快速事件响应

　　实时监控分析

　　数据主权与合规性

　　在建筑系统中实施边缘人工智能的挑战

　　尽管边缘人工智能前景广阔，但它仍面临一些实施问题：

　　硬件限制

　　边缘设备必须具备足够的能力来运行AI模型。平衡功耗和性能仍然很困难。

　　模型部署和更新

　　如果没有适当的编排工具，处理和更新数百个分布式 AI 模型将非常困难。

　　互操作性

　　建筑物内通常安装着来自不同制造商的传统设备和装置。需要标准化并拥有灵活的 API，以便将它们与现有的边缘 AI 解决方案集成。

　　安全风险

　　边缘设备暴露在外，因此更容易受到篡改。它们需要受到保护，以防网络攻击。

　　过渡成本

　　对 Edge AI 硬件和集成的初始投资可能成本高昂，但未来的成本节约通常可以证明这一点。

　　智能建筑边缘人工智能的未来趋势

　　联邦学习

　　与集中数据相反，联合学习允许边缘设备协作训练模型，同时将数据保存在边缘设备上并节省带宽。

　　人工智能驱动的数字孪生

　　Edge AI 将为建筑环境的实时数字孪生提供动力，实现飞行模拟和优化。

　　与5G集成

　　随着 5G 部署，边缘设备将享受更高的带宽和更低的延迟，从而实时实现更先进的 AI 应用。

　　可持续性分析

　　通过实时监控和优化能源消耗模式，边缘人工智能将有助于实现碳中和目标。

　　即插即用的边缘 AI 模块

　　新平台旨在提供模块化、即插即用的边缘人工智能产品，以降低在现有建筑物内实施的复杂性。

　　总结

　　边缘人工智能正在彻底改变楼宇的监控、控制和优化方式。通过将智能决策推向数据源的边缘，它消除了传统云系统的诸多局限性。从提高能源效率和安全性，到提升居住舒适度和预防性维护，其应用范围广泛且具有变革性。

　　随着边缘人工智能硬件价格越来越低廉，人工智能模型效率越来越高，其在楼宇系统中的应用将进一步提升。富有远见的设施经理、建筑师和技术提供商如果能够把握这一趋势，将更有能力引领未来的智能建筑革命。