在美国，建筑物约有三分之一的能源被白白浪费，每年损耗高达 1500 亿美元。鉴于此，设施管理人员迫切期望能明确每一项可用资产，以有效管控这一成本。如今，人工智能（AI）已然成为那些渴望提升能源效率的引领者手中的有力法宝。再加上净零建筑规划，人工智能的进步为设施管理的变革时代筑牢了根基。

   优化能源耗费有助于降低对环境的不良影响，同时也能应对建筑行业占全球能源消耗高达 30% 这一惊人状况。人工智能能够助力管理人员做出更优、更具智慧且更具前瞻性的决策，进而推动实现建筑环境中的各类目标。那些运用人工智能的设施经理已然见证了在节能、运营效率提升以及总体成本降低等方面所取得的切实效益。

   国际能源署的一项研究表明，人工智能技术能够节省相当于年度建筑现场能源成本 10% 以上的费用。另一项针对瑞典斯德哥尔摩 624 所学校建筑的调研发现，人工智能的应用有助于减少 4% 的供暖能源消耗、降低 15% 的用电量、减少 205 吨二氧化碳排放以及降低 23% 的居住者投诉率。显然，人工智能通过边缘自动化和控制，为实现更高效率和可持续性开辟了一条路径，为建筑运营商提供了管理能源浪费以及同时服务居住者的关键手段。

   到了 2024 年，在有效运用人工智能来提升建筑物能源效率以及解决缺乏可见性的问题方面，人工智能将成为值得信赖的顾问的关键利器。当下，人工智能正在简化解决方案，以助力优化设施管理人员的时间，并增强他们为客户以及值得信赖的顾问解决问题的能力。

数字化的必要性

   提升能源效率的主要阻碍之一，就是不清楚该从何处着手去制定实现净零建筑的正确路线图。脱碳的三个步骤 —— 战略规划、数字化以及脱碳 —— 是组织整体能源效率和脱碳计划的重要构成部分。而数字化本身乃是提高建筑物能源效率的关键所在。倘若数字化程度不足，先进技术的变革性优势就可能被错失。

   通过运用技术来收集、分析以及呈现数据，新的见解能够催生更明智且更优化的决策。例如，在前面提及的瑞典研究案例中，人工智能技术每天评估大约一百万个数据点，从而实现了大幅的热量和电力节省。这种数据运用能够使系统或流程中以前隐藏或难以察觉的方面显露出来。数字化使得设施管理人员能够确保将技术无缝融入数字化系统中，以实现有效的监控和控制。如果没有数字化，就难以实施三个关键的脱碳步骤：制定脱碳路线图、追踪隐含碳以及测量和监测能源与碳。

   在制定脱碳路线图的初始步骤中，打造适用于建筑物的工具和数字解决方案，有助于确定碳排放基准线，利用技术评估基准线与组织目标之间的差距，并为路线图的制定提供依据。

   数字化是第二步，可在任何设施的建设和运营阶段进行。对于任何建筑项目而言，将建筑信息模型（BIM）融入数字化系统中，能够细致地追踪嵌入的碳，为可持续建筑实践提供至关重要的见解。设施管理者能够运用先进的数字化和脱碳技术解决方案，例如具有嵌入式碳功能的 6D BIM 平台。这些工具能够计算建筑构件的成本和内含碳，允许进行详细的分析和报告项目的总碳排放量以及单个元素的贡献。通过将 BIM 与嵌入式碳核算相结合，设施经理能够积极参与早期设计讨论，评估材料选择，并评估长期能源影响，从而有效支持可持续建筑实践。

   最后，在第三步中，脱碳通常会监督数字资产的执行情况，以提升能源效率，并开始实现设施管理人员如今必须精确监控能源使用情况和碳排放的能力。集中能源供应和公用事业数据、了解一次能源使用状况以及实施基于云的分析，这些都是通过数字化实现的关键组成部分，使设施管理人员能够做出基于数据的决策，进而推动有效的脱碳。对于许多现代设施主管来说，脱碳的最后阶段将包括建筑资产的电气化以与绿色电网互动、与诸如 Auto-Grid 等公用事业合作伙伴达成产消合一协议以及现场可再生能源部署，包括能够提供脱碳和关键建筑弹性的微电网。

   三步方法 —— 战略规划、数字化、脱碳 —— 是一种行之有效的策略，能够助力设施管理人员将净零碳建筑的愿望转化为实现该目标的实际行动。

部署富有洞察力的传感器

  提升能源效率的一个关键阻碍在于缺乏做出明智决策以及获得具有成本效益投入所需的工具。运用人工智能需要部署富有洞察力的传感器和监控系统。这些先进技术能够实时洞察能源消耗的细微差异，使设施管理人员能够识别效率低下的领域并制定有针对性的改进策略。通过捕获有关照明、暖通空调系统、占用率以及其他能源相关元素的数据，人工智能驱动的传感器使设施管理人员能够做出超越传统能源管理实践的明智决策。

   此外，人工智能还能够通过简化工作流程和增强解决问题的能力，极大地惠及为客户提供服务的可信赖顾问。人工智能算法能够分析部署在建筑外围的强大传感器所收集的海量数据，为顾问提供可操作的见解，使他们能够优化时间并更高效地满足客户需求。

通过预测分析进行主动能源优化

   人工智能算法能够通过分析历史数据和识别模式来预测未来的能源消耗趋势。这使得设施管理人员能够采取措施主动进行优化使用。这种预测能力能够防止能源浪费，并确保建筑物更有可能达到峰值效率水平。

   人工智能在建筑管理中的重要性不仅局限于节能；它还涵盖创建智能、响应灵敏的环境。人工智能算法能够从居住者的行为中学习，调整照明、温度以及其他环境因素，以契合偏好和使用模式。这不仅能够提高居住者的舒适度，还能够通过避免空闲期间不必要的消耗来节省更多能源。像 Insight Sensor 这样的产品能够收集温度、湿度和声级等参数的信息，并且能够准确确定占用率并快速进行调整。有了它，连接到这些传感器的人工智能预测分析算法现在能够在两分钟内将房间的温度重置为空置占用水平，而不必像以前那样等待可能长达 15 分钟的运动检测器响应。

   由于该行业受到退休和熟练劳动力短缺的影响，预测分析还能够实现更高效、更有效的运营，增强劳动力在设施管理中的关键作用。虽然人工智能对于脱碳至关重要，但它也将在解决熟练劳动力的供应链危机中发挥关键作用，为设施管理技能差距提供独特的解决方案。

   对于人手不足的设施团队，数字优先服务方法能够提供助力，通过数字工具和数据将远程和现场技术人员连接起来，以有效解决问题并满足服务要求。这种方法增强了前线人员的信心并确保了有影响力的结果。例如，在 2023 年，我们运用 EcoStruxure Building Advisor 任务与我们的团队进行协作，直接促进了高效的建筑运营，并减少了相当于约 2200 辆汽车上路所产生的碳排放。

人工智能在设施管理中的未来

   最终，建筑领域的人工智能革命提供了大量可操作的信息。人工智能和分析即将被广泛应用，这标志着将人工智能融入建筑环境结构的一个重要里程碑。许多人对人工智能在各个行业的应用速度持谨慎态度，但对于设施经理及其值得信赖的顾问而言，这是一套至关重要且强大的工具，能够助力他们的建筑迈向新一代的可持续发展。

   人工智能的变革潜力巨大。通过部署先进的传感器、采用预测分析以及建立值得信赖的合作伙伴关系，商业房地产行业能够充分发挥人工智能的潜力，以减少建筑环境对环境的负面影响。在我们迈向全面采用可持续建筑实践的征程中，利用人工智能的力量就如同点亮了一盏明灯，引领我们走向更加环保、更加高效的未来。

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