近年來，人工智能 (AI) 與邊緣計算的結合，為當今樓宇的運營和管理帶來了革命性的變革。邊緣人工智能 (Edge AI) 是一種全新的技術，它利用網絡邊緣（例如傳感器、網關和嵌入式控制器等本地設備）的 AI 算法計算能力，而無需依賴云端基礎設施。在樓宇系統(tǒng)中，這意味著更快的響應速度、更高的能源效率、更佳的居住舒適度以及更完善的數(shù)據(jù)隱私保護。
本文探討了用于構建系統(tǒng)的邊緣人工智能的概念、主要優(yōu)勢、實際應用、技術架構和挑戰(zhàn)，并展望了其美好的未來。
什么是邊緣人工智能？
邊緣人工智能 (Edge AI) 是指在邊緣設備（物理上靠近數(shù)據(jù)源的硬件，例如暖通空調設備、照明控制器、安防攝像頭）上運行人工智能算法。與典型的云端托管人工智能系統(tǒng)（依賴于與遠程服務器的持續(xù)數(shù)據(jù)通信）不同，邊緣人工智能 (Edge AI) 在本地進行計算。
這種本地化有幾個重要的優(yōu)點：
減少延遲減少帶寬消耗實時決策增強隱私和安全對于建筑系統(tǒng)，Edge AI 可以更快、更智能地管理供暖、通風、空調 (HVAC)、照明、門禁控制和能源管理等運行參數(shù)。
為什么邊緣人工智能對建筑系統(tǒng)很重要？
現(xiàn)代建筑包含數(shù)百個傳感器和智能設備，它們不斷收集數(shù)據(jù)。所有這些數(shù)據(jù)的云處理帶來了延遲、成本、帶寬限制以及潛在的隱私泄露問題。
邊緣人工智能通過以下方式緩解這些挑戰(zhàn)：
自主實時決策基于上下文的優(yōu)化網絡故障恢復閃電般快速處理高頻數(shù)據(jù)此外，人們對智能、節(jié)能和安全建筑的興趣日益濃厚，使得邊緣人工智能不僅有益，而且必不可少。
邊緣人工智能在建筑系統(tǒng)中的主要應用
能源優(yōu)化使用邊緣人工智能 (Edge AI) 的智能暖通空調系統(tǒng)可以分析實時占用模式、外部天氣和內部空氣質量。根據(jù)分析結果，系統(tǒng)會調整局部供暖或制冷，從而減少能源浪費和水電費。
照明控制邊緣人工智能 (Edge AI) 可以根據(jù)占用率、日光和使用模式自主控制照明。嵌入 AI 模型的邊緣設備可以確定何時以及如何調整照明水平，以實現(xiàn)最佳舒適度和能源效率。
安全與監(jiān)控邊緣安全攝像頭上由人工智能驅動的應用程序可以檢測異常行為、識別面部，甚至無需將視頻推送到云端即可區(qū)分授權和未授權的訪問。
預測性維護邊緣人工智能 (Edge AI) 監(jiān)控電梯、空氣處理器和發(fā)電機等設備的振動、溫度和噪音異常情況，預測故障并觸發(fā)維護通知。
用戶行為分析邊緣人工智能能夠追蹤活動模式和空間占用情況，從而了解居住者如何使用建筑物。這有助于提高空間利用率、提升舒適度并優(yōu)化清潔計劃。
建筑系統(tǒng)中的邊緣AI與云AI
可靠性在網絡中斷期間運行依賴互聯(lián)網可擴展性依賴于設備更適合大數(shù)據(jù)分析兩者都有其用途，但 Edge AI 在實時、隱私敏感和關鍵任務建筑運營中的應用最為廣泛。
樓宇邊緣人工智能的技術架構
用于構建系統(tǒng)的邊緣人工智能最常見的是分層架構：
傳感層：原始數(shù)據(jù)由溫度傳感器、運動探測器、攝像機和智能電表等傳感器收集。
邊緣處理層：配備 AI 芯片或加速器的網關或嵌入式控制器負責數(shù)據(jù)處理。模型會進行預訓練或定期更新。
控制層：控制系統(tǒng)根據(jù)推理結果啟動加熱或冷卻變化、照明開啟或關閉或警報等動作。
可選云層：部分數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端，用于模型更新、數(shù)據(jù)聚合或長期分析。
這種分散的設置保持了自主性和連通性的平衡。
邊緣人工智能對建筑利益相關者的益處
對于設施經理：
實時了解運營情況減少人工干預預測性維護警報對于居住者：
增強舒適度對請求或異常情況的快速響應定制環(huán)境設置對于建筑業(yè)主：
更少的能源和運營成本延長資產壽命提高租戶滿意度和保留率對于安全團隊：
快速事件響應實時監(jiān)控分析數(shù)據(jù)主權與合規(guī)性在建筑系統(tǒng)中實施邊緣人工智能的挑戰(zhàn)
盡管邊緣人工智能前景廣闊，但它仍面臨一些實施問題：
硬件限制邊緣設備必須具備足夠的能力來運行AI模型。平衡功耗和性能仍然很困難。
模型部署和更新如果沒有適當?shù)木幣殴ぞ?，處理和更新?shù)百個分布式 AI 模型將非常困難。
互操作性建筑物內通常安裝著來自不同制造商的傳統(tǒng)設備和裝置。需要標準化并擁有靈活的 API，以便將它們與現(xiàn)有的邊緣 AI 解決方案集成。
安全風險邊緣設備暴露在外，因此更容易受到篡改。它們需要受到保護，以防網絡攻擊。
過渡成本對 Edge AI 硬件和集成的初始投資可能成本高昂，但未來的成本節(jié)約通常可以證明這一點。
智能建筑邊緣人工智能的未來趨勢
聯(lián)邦學習與集中數(shù)據(jù)相反，聯(lián)合學習允許邊緣設備協(xié)作訓練模型，同時將數(shù)據(jù)保存在邊緣設備上并節(jié)省帶寬。
人工智能驅動的數(shù)字孿生Edge AI 將為建筑環(huán)境的實時數(shù)字孿生提供動力，實現(xiàn)飛行模擬和優(yōu)化。
與5G集成隨著 5G 部署，邊緣設備將享受更高的帶寬和更低的延遲，從而實時實現(xiàn)更先進的 AI 應用。
可持續(xù)性分析通過實時監(jiān)控和優(yōu)化能源消耗模式，邊緣人工智能將有助于實現(xiàn)碳中和目標。
即插即用的邊緣 AI 模塊新平臺旨在提供模塊化、即插即用的邊緣人工智能產品，以降低在現(xiàn)有建筑物內實施的復雜性。
總結
邊緣人工智能正在徹底改變樓宇的監(jiān)控、控制和優(yōu)化方式。通過將智能決策推向數(shù)據(jù)源的邊緣，它消除了傳統(tǒng)云系統(tǒng)的諸多局限性。從提高能源效率和安全性，到提升居住舒適度和預防性維護，其應用范圍廣泛且具有變革性。
隨著邊緣人工智能硬件價格越來越低廉，人工智能模型效率越來越高，其在樓宇系統(tǒng)中的應用將進一步提升。富有遠見的設施經理、建筑師和技術提供商如果能夠把握這一趨勢，將更有能力引領未來的智能建筑革命。
免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。
