经典案例

什么样的建筑能称之为“智能建筑”?

  当前,在城市公共建筑、办公楼、商务楼、住宅区等城市公共设施智能化建设中:楼宇自控、综合布线、安保与消防系统、广播电视、会议系统、停车系统、楼宇电力与冷暖系统、可视对讲与家居自动化系统、楼宇物管等,向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的环境。因此在城市建设中,均把“智能与安全”放在第一位,它是构建“智慧城市、和谐社会”的重要组成部分。楼宇经济的发展,社会需求大幅增加,政府的重视与投入,给楼宇智能化上下产业链带来了巨大商机。

  智能建筑最近几年得到了很大的发展,智能家居智能小区应用也越来越广泛,随着现代建筑水平的不断提高,计算机信息技术以及现代机械控制技术的持续发展,为现代智能建筑开发及发展奠定了坚实的基础。国内建筑智能化行业经过了20多年的发展,目前各种技术、互联网思维、创新的运用模式等的影响,智能建筑行业发展到达了一个新的阶段。随着物联网技术及应用的发展,信息化、通信、物联网、云计算等技术的融合应用对建筑智能化行业的影响越来越大、越来越深入。加之建筑智能化技术得到不断的推广,现代建筑正从单一的智能控制监控系统向基于开放通信协议的建筑电气设备综合应用的方向发展。

  1)大规模的建筑运行数据的采集与保存。数据是建筑智能化的基础。但是目前,即使是非常高标准、不差钱的建筑项目也缺乏有效的建筑运行数据的采集与(长期)保存。即便是建筑中安装了建筑自动化系统,因为缺乏数据保存的能力,一般来说大部分传感器采集的数据也只会保存很短的时间。

  由于缺乏详细的高频率的建筑运行历史数据,其他答案中提到的各种人工智能的方法也都成了水中月镜中花。要知道,人工智能其实一点也不智能,说的简单点大部分的人工智能方法都是“找规律”--通过大量的数据找出数据中相关参数的统计学关系。如果没有大量的“truedata”,那么规律自然就找不出来。举个例子,我想开发一种智能控制算法,能够自动根据我的喜好实时调节室内空气的设定温度(Nest)。开发这种算法至少需要一种数据,那就是过去一段时间内的室内空气温度设定值。但是这种数据一般来说都不会被建筑系统长期记录

  2)建筑运行数据的高效管理。建筑虽然不是什么精密仪器,但因为其尺度很大,所以其中包含的数据量也很大。既是一个普通的小型办公建筑(两层,2000m2),其建筑自动化系统中的数据点也有上千个。我想接触过建筑自动化系统数据的人应该都有过这样的抱怨:这个数据点是干嘛的?因为没有一个统一的命名规范,很多时候看着成百上千个数据点但就是找不到我想要的那个。

  目前有人研究如何将建筑运行数据整合进BIM(建筑信息模型)中去。但是问题是,首先,原生的BIM数据标准(例如IFC)并不支持实时运行数据的整合;其次,BIM的发展其实被那些大公司把持,只有他们有意愿推动才行。除此之外,还有很多研究应用一些数据挖掘的方法来确定某个数据点的物理意义。

  3)更完备的执行器网络。目前的智能建筑的发展趋势是建筑中安装了越来越多的传感器,但是执行器的数量是远远不够的。一般来说建筑中能够自动化控制的系统只有空调系统。其他与室内环境参数息息相关的组件,例如窗户的开关、百叶窗等都是手动控制的。其实市面上不缺相关产品,但是就是贵。我认识的一个物管主管给我说,他们楼本来想装可以自动控制的百叶窗,但是由于成本原因所以放弃了。要知道他们的楼是政府资助的匹兹堡地区绿色建筑的旗舰案例,非常不差钱,但都觉得产品昂贵。

  这样一来,目前的建筑智能控制的研究便都集中于室内热环境的控制。但其实,影响居住者满意度的不仅仅是热环境,还有光环境、自然通风、秒速时时彩预测:空气质量等等。但问题是这些东西在大部分建筑中是不能被自动调节的。

  4)以人为本。现在智能建筑中有个很火的概念叫“人在回路”(humanintheloop),其具体意义就是智能建筑要以建筑中每个人的舒适与健康作为最重要的目标,并且居住者要能够真真切切的控制其所在的建筑环境。传统的商业建筑控制中,居住者基本上是不能控制建筑中的任何东西的。空调的开关,设定的温度等都是物管人员提前设定好的。由于每个人的行为和每个人对舒适的偏好是不同,并且是随时间和其他参数变化的,所以这种简单粗暴的方法必然会降低居住者的舒适度和建筑系统的能效。除此之外,由于居住者对其所在的环境失去了控制,其对舒适的主观感受也会随之降低。

  目前以人为本的智能建筑研究主要集中在居住着行为和居住者对其环境的舒适度的检测与预测。在这两方面的研究中,智能穿戴设备都是一个很流行的切入点。很多智能穿戴设备都有检测心跳、体温、运动等的传感器。并且其蓝牙功能和GPS功能可以用来做定位。除此之外还可以配合一个实时的问卷调查来更准确的确定人的行为和舒适度,但是目前还没有很多研究来解决知道居住者信息后如何高效的控制建筑这个问题。而且,目前的这些居住者信息检测的方法都必须用到手机、手表等设备,有没有有效的方法可以不依赖这些设备就能检测居住者的信息呢?

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  目前大多数训练都是在数据中心进行的,但也有少数是在边缘端进行。像谷歌、Facebook、亚马逊、苹果和微软这样的大公司都拥有海量的用户数据,因此可以为他们的服务器农场提供足够多的数据,进行工业规模的AI训练,以便改进其算法。训练阶段需要非常快的处理器,例如GPU或Google TPU(张量处理器)。

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  2019年二级注册建筑师考试《场地与建筑设计》复习点:智能建筑的定义

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