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2017年2月16日,IBM在德國慕尼黑投資2億美元建設的Watson物聯網(IoT)總部正式投入使用。
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這里將成為IBM與其合作伙伴引領物聯網(IoT)發展的陣地。而IBM Watson IoT總部大樓本身,也是“感知建筑”的典范。
那么,什么是“感知建筑”?IBM眼中的感知建筑應該具有哪些能力?我們又為什么需要“感知建筑”呢?
普通人一天90%的時間都在室內,并且建筑的日常運行成本占其生命周期總成本的70%。然而,在建筑的使用上,我們并沒有做到盡可能的高效。統計數據顯示,商用建筑只有66%的面積真正被使用;另外,建筑用電占全社會用電總量的42%,但其中50%的電力都被浪費了。
因此,建筑擁有巨大的改變潛力。建筑的運行可以更加有效率。而這其中的關鍵是:數據。我們需要物聯網平臺上的設備收集數據,進而通過分析得出對建筑的洞察及優化方案。
新的可能性
建筑中物聯網(IoT)設備的數量隨著對靈活操作的新需求而迅速增加。感知建筑(Cognitive Buildings)可自主集成物聯網(IoT)設備、學習系統,和用戶行為,以優化運行,并通過自然的交互接口提供協助,從而解放生產力、提高環境效率、實現新的商業模式,提高終端用戶的幸福感。
我們所面臨的新挑戰是如何利用這些新的可能性。IBM認為,物聯網(IoT)和認知平臺,以及人工智能(AI)和認知學習將開發具有創造性的、與建筑用戶互動的新服務,通過自動化和優化建筑運行來大大降低成本,借助個性化、可感知的客戶服務來提高終端用戶滿意度。
通往“感知建筑”的道路
IBM堅信,“自動化建筑”和“智能建筑”正快速讓位于“感知建筑”。在20世紀80和90年代,自動化建筑讓地產和設施管理團隊能夠通過數字儀表板可視化建筑的關鍵指標。這有助于了解大致趨勢,并允許更好地評估建筑的能源報告。但是,這些儀表板是靜態的、歷史的和聚合的,并且沒有提供可操作的洞察。他們可以告訴我們哪些建筑產生了最多的浪費,但卻不能告訴我們為什么會這樣,或者應該怎么辦。
圖1:自20世紀80年代以來,各種儀器設備的滲透增加、分析技術不斷進步,更智能的建筑成為常態,感知建筑的時代已經到來。
隨著技術的成熟、各種儀器設備的滲透增加、分析技術不斷進步,更智能的建筑成為常態。在2000 - 2015年期間,可以將特定的傳感器信息與分析工具相關聯,可在房間和指定的資產級別創建可操作的洞察。然而,由于只能分析主要的數據點,并且很少有機構使用了能夠分析大量非結構化數據的工具,因此分析洞察仍然處于較為空泛的層面,并且僅限于與歷史指標進行比較。
IBM認為,感知建筑的時代已經到來。感知建筑自主集成物聯網(IoT)設備,學習系統,和用戶行為,以優化運行,并具有三個核心能力:
·?通過將前沿的分析技術應用于物聯網(IoT)設備及儀表化設備所收集到的近乎實時的數據,配合應用程序接口(API)的上下文信息(比如天氣數據),提供洞察的能力。
·?學習、帶著目標的推理、通過語音和文本與人類自然交互的能力。基于天氣、房間的占用情況,以及歷史記錄,建筑可以學習總結出正常的運行模式,今兒自主識別和診斷異常模式,并為提供建議,以便管理人員、機器人或者系統采取行動。該建議會被添加到知識庫中,其有效性也將用于進一步改進未來給出的行動建議。
·?在商定好的界限及授權內,服從于人的干預及管制的前提下,對建筑采取措施并實行改變的能力。
圖2:感知建筑可自主集成物聯網(IoT)設備、學習系統,和用戶行為。
感知建筑的最終狀態
在感知時代,建筑能夠知曉自身的,以及最終用戶的狀態,促進不同建筑系統之間的寫作,例如“來訪人員證件”打印、智能指路標識,并且能夠在指定的范圍內與第三方無縫交互,實現預設的結果。
最終的狀態是,感知建筑可以意識到自身的能耗表現,以及直達每張桌面層面的用戶舒適度水平。建筑能夠相應調節不同區域的溫度,同時與附近其他的建筑共享能源資源。他們將通過短消息(SMS)向用戶提供主動服務,例如,向沒有空調的特定房間租用風扇、提供冰淇淋和冷飲等。
感知建筑能夠根據能源供應量,平衡能源需求的峰值和估值,以實現總體的能耗目標。必要時,還將與能源供應商進行能源交易,以確保電網的總體平衡。
建筑用戶將能夠通過短消息(SMS)與建筑進行交互,并接收建筑根據經驗及當前環境發來的通知與提示等增值服務。例如,預定了房間的客戶,可能會收到一條SMS短消息詢問“您需要在抵達時為您提供茶點嗎?”機器人和無人機將越來越多地跟進并執行那些不需要人工干預的任務。
雖然其中一些例子看起來距離我們還有很長時間才能實現,但有一些現在已成為可能- 快速行動者及早期采用者正在積極踐行著。IBM也正在與客戶,以及生態系統合作伙伴一同創建解決方案,為建筑的使用者改善工作居住場所的體驗。IBM的認知解決方案為酒店的禮賓臺或銀行的在線客戶支持提供數據驅動的洞察,以改善客戶服務。認知解決方案使用語音、文本和機器人執行以往由人類承擔的日常任務,釋放生產力,從而完成更多具有高附加值、以客戶為中心的任務。
認知技術所帶來的洞察力,無論從實效性,還是效率上,都正在改變當今的運營。IBM曾與某個設施管理服務提供商合作,改服務提供商在一項重要合同中一直無法達到“服務水平協議(SLAs)”的要求。通過分析服務記錄,并對不同情景進行建模,IBM能夠得出合理的、直接的改變建議,從而幫助這家服務提供商達到SLAs的所有要求。分析還表明,這家服務提供商可以少用30%的工作人員,就可完成目標。
使建筑可以感知并反應
在認知時代,物聯網(IoT)及認知解決方案從建筑日復一日的運行中捕獲數據,以實現新的建筑自動化水平,有效地幫助建筑“思考”、回應并學習。最常見的應用包括:
·?預測性維護 – 分析并豐富從諸如鍋爐、泵、冷卻器和電梯等連接的資產傳輸來的數據,以識別異常情況,比如設備超過正常參數運行。建立業務規則,識別潛在的故障模式,并在現場或遠程自動發起糾正措施。干預的結果則提高了對未來事件的預測和解決的準確性。
·?生產效率及健康 – 建筑內的物聯網(IoT)傳感器監測人流量、溫度、CO2濃度,和房間占用情況,并可以根據需要重新安置人員和調整資源,比如供暖和制冷系統。來自物聯網(IoT)傳感器(包括EnOcean設備)、可穿戴設備的數據和情緒數據,結合天氣信息,以及合作方數據,用于監控和促進高效的、利于員工健康的工作環境。實時監控、可視化,以及分析技術,可以決定人或機器的下一個最佳行動、做出權衡、觸發干預。
·?環境可持續性 – 光照度傳感器通過在晴天時調低人工照明,自然光不足時增加人工照明,從而最大化自然光對建筑的貢獻。自動百葉窗使用這些傳感器來避免過熱或過多的光,并決定何時停用,以最大化自然光和自然帶來的“免費供暖”。
·?下一個最佳行動 – 傳感器記錄了維修技術員的到達和離開,并將此直接與服務賬單掛鉤。移動設備和勞動力優化解決方案實時適應技術人員的行為模式,通過計算下一個最佳行動來最優化可用資源,例如讓技術人員完成維修工作后,留在現場執行計劃中的維護作業,而無需技術人員來回奔波。這樣可以顯著提高生產力及客戶響應能力。
·?人流量 – 位置信標(beacon)網絡助力“智能指路APP”讓企業了解人流量以及他們經過的地方,從而改善用戶體驗、增加團隊之間的寫作,以產生更好的工作效果。認知分析技術可以過濾所有這些信息,總結并理解用戶行為,提供基于上下文情境的洞察,從而提高運行的有效性、響應速度和靈活性,提供最終用戶滿意度,并能夠提供新的服務來產生新的收入。
圖3:IBM在感知建筑領域的合作伙伴
EnOcean能量采集:為海量數據節點供電
物聯網(IoT)的構建離不開數以億計的傳感器節點,而如何為海量節點的運行及數據傳輸供電,是物聯網(IoT)正面臨的挑戰,如何管理電池壽命?如何為安裝在無法觸及地帶的設備更換電池?如何處理廢棄電池?
EnOcean能量采集無線技術無疑是最佳的解決方案。EnOcean傳感器及開關無需布線、無需電池,其正常工作由周圍環境中采集的能量供給,包括:機械能、光能以及溫差能。這種無電池、安裝快速、位置靈活的傳感器是很多物聯網(IoT)應用的理想選擇。
圖4:IBM Watson IoT總部開幕當天,EnOcean的產品演示
隨著EnOcean無線技術和易于安裝的無電池傳感器的成功,EnOcean聯盟成為感知建筑的倡導者與大型實施者,并開啟了大規模應用,在新建建筑與建筑改造中部署了成千上萬的數據節點,實現了從建筑整體環境到單個工作臺的各層面監測、控制,確保了運行的穩定以及舒適度。
2016年底,IBM以“發起者”級別加入EnOcean聯盟(EnOcean聯盟與IBM合力為物聯網(IoT)標準化智能建筑解決方案),旨在共同推進感知建筑的發展。
準備好迎接“感知建筑”時代的到來
從IBM的經驗看來,為了釋放潛能,并受益于感知建筑和物聯網(IoT)的可能性,企業及各機構應該:
·?了解認知技術的可能性與局限性
·?為“如何”以及“何時”利用這些功能創建路線圖
·?準備好“先決條件”
·?調整運營、交付模式和生態系統
·?重新調整員工隊伍戰略
·?與合作者結盟,從新的認知工具中受益
企業及各機構在邁向認知時代的旅程中處于不同階段。早期采用者已擁有數字化進程、儀表化的建筑和資產,并從認知領域的先鋒那里學到了如何讓運行更高效、響應更及時、反饋更敏捷。
感知建筑的三個“先決條件”
在IBM看來,要想從感知建筑中受益,通常需要具備三個先決條件:
首先,大多數早期采用者都會部署集成的工作場所管理平臺,提供標準化的工作流程和過程控制。這樣的平臺有助于消除傳統的組織孤島,并為包括外部服務提供商和客戶在內的所有功能提供單一來源的主要數據。這類平臺也是認知和物聯網(IoT)平臺接入的重要骨干,確保智慧建筑所產生的洞察能夠被捕獲,進而采取相應舉措。
其次,在感知建筑時代,早期采用者通過做出決策或購買決定來應對技術拓展挑戰。早期采用者可以構建自己的認知平臺,結合包括物聯網(IoT)、認知解決方案、云計算、邊緣分析和高級分析在內的最佳組件。或者,早期采用者可以與物聯網(IoT)和認知平臺提供商合作,他們能夠提供基于消費的運行費用模型作為云端服務。
第三,早期采用者為同事/合作者提供了相應的技能與能力,協助他們從感知建筑解決方案中受益。移動設備、應用程序和人力優化解決方案實時適應同事/合作者的儀表板、工作流及習慣模式,以便基于權衡模擬做出對下一個最佳行動的預測,達到對資源的最佳利用。此外,與機器人的互動,無論是物理還是軟件層面的互動,都是附加值的來源,也是日常生活的一部分。早期采用者會確保同事/合作者得到上述解決方案的授權,并擁抱這些解決方案帶來的新的可能性,以實現生產力和客戶服務的最終收益。
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