Apakah bangunan pintar dan apakah teknologi yang digunakannya?
Mengenai perisikan, nampaknya istilah baharu diterangkan setiap hari, seperti telefon pintar, kereta pintar, bangunan pintar dan bandar pintar.
Tetapi apa yang menjadikan sesuatu pintar ialah teknologi yang menggerakkannya. Dalam "era pintar" hari ini, industri pembinaan memanfaatkan teknologi bangunan pintar untuk mewujudkan persekitaran binaan yang lebih baik.
Artikel ini akan mengetahui lebih lanjut tentang bangunan pintar, apakah teknologi yang digunakan dan beberapa contoh bangunan pintar di seluruh dunia.
Apakah bangunan pintar?
Bangunan pintar ialah bangunan yang dilengkapi dengan bahan dan teknologi inovatif yang membolehkan semua sistemnya mengautomasikan dan mengawal selia sendiri. Dengan menggunakan teknologi seperti Internet of Things (IoT), bangunan pintar menyasarkan untuk meningkatkan kebolehgunaan bangunan, mengoptimumkan kecekapannya dan meningkatkan keselamatan dan kebolehcapaiannya, sambil menjadikannya lebih mampan dan mementingkan alam sekitar.
Contoh mudah: Bangunan pintar membantu mengoptimumkan penggunaan tenaga dalam bangunan dengan menyepadukan penderia untuk mengawal suhu dan mengurus kuasa.
Ini amat berguna dalam bangunan yang kurang dihuni atau semasa waktu tidak bekerja. Data yang dikumpul daripada penderia bangunan ditafsirkan oleh perisian, membenarkan penyelenggaraan ramalan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Ini juga akan mengurangkan perbelanjaan bulanan yang berkaitan dengan penggunaan tenaga bangunan dengan ketara.
Teknologi di sebalik bangunan pintar
Gabungan teknologi tertentu adalah perkara yang membezakan bangunan pintar daripada bangunan standard. Ketahui lebih lanjut tentang cara teknologi ini menjadikan bangunan lebih pintar.
- Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
- Membina Pemodelan Maklumat
- Augmented Reality dan Virtual Reality
- Internet of Things
- Saling Berhubung Sistem
- Sensor
- Automasi
Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Kecerdasan Buatan (AI) ialah istilah umum yang menerangkan mesin yang meniru manusia kecerdasan. Ini termasuk tugas seperti pemprosesan bahasa, penyelesaian masalah dan pembelajaran mesin, yang merujuk kepada sistem komputer berasaskan algoritma yang boleh belajar daripada data tanpa pengaturcaraan.
Menurut laporan McKinsey 2020, apabila perbelanjaan pembinaan global meningkat, begitu juga penyelesaian yang menggabungkan teknologi kecerdasan buatan. Terdapat banyak faedah menggunakan penyelesaian AI pada peringkat rantaian nilai pembinaan yang berbeza: reka bentuk, pembidaan, pembiayaan, pengurusan bahan, dsb.
Kecerdasan buatan boleh menggunakan keupayaan ramalannya untuk mengurangkan kos, mengurus buruh dengan lebih baik, mencegah risiko, meningkatkan perancangan projek dan memantau tapak kerja semasa dan selepas pembinaan.
Pemodelan Maklumat Bangunan
Pemodelan Maklumat Bangunan (BIM) ialah kaedah memproses sejumlah besar maklumat dan data untuk meningkatkan kecekapan perancangan, reka bentuk, pembinaan dan pengurusan bangunan.
BIM ialah bahagian penting dalam transformasi digital industri pembinaan, membantu menjadikan bangunan lebih pintar kerana ia menggalakkan infrastruktur yang lebih mampan, tepat, kolaboratif, komunikatif dan lebih selamat.
Augmented Reality vs. Virtual Reality
Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) teknologi membolehkan pereka bentuk, arkitek dan jurutera membayangkan projek sebelum ia siap, inilah sebabnya Sebab mengapa bangunan pintar selalunya dibina menggunakan teknologi revolusioner ini.
Selain itu, cetak biru boleh diprogramkan dalam 3D dan ditindih pada tapak projek semasa untuk menggambarkan unsur yang tidak jelas atau tidak dapat dikesan dan meramalkan fasa masa depan projek pembinaan.
AR dan VR membolehkan pekerja menavigasi dengan jelas struktur kompleks atau persekitaran yang tidak dikenali dengan mudah dan pada kos yang lebih rendah daripada teknologi berintensif modal yang lain.
Bukan itu sahaja, AR dan VR juga boleh disepadukan ke dalam bangunan untuk tujuan hiburan selepas pembinaan! Aplikasi untuk teknologi ini di rumah dan pejabat tidak berkesudahan. Adalah berbaloi untuk dipertimbangkan untuk menggunakan AR/VR ke pejabat, yang bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan tetapi juga menikmati hiburan.
Internet of Things
Apabila melihat cara bangunan pintar beroperasi, Internet of Things sentiasa menonjol. Tetapi apa itu? Bagaimana ia berfungsi?
Internet Perkara (IoT) ialah satu set peranti pintar didayakan rangkaian yang menggunakan sistem terbenam seperti pemproses, penderia dan perisian komunikasi untuk mengumpul, menghantar dan memproses data yang diperoleh daripada persekitaran.
Walaupun orang ramai bebas berinteraksi dengan perisian, menyediakan dan mengakses data mereka, campur tangan manusia tidak 100% diperlukan. Internet Perkara yang digabungkan dengan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin boleh membantu meningkatkan kecekapan dan kesukaran pengumpulan data.
Walaupun IoT dianggap sebagai teknologi baharu, ia tidak unik kepada projek pembinaan baharu. Bangunan sedia ada boleh dipasang semula dengan teknologi IoT dan menjadi "pintar" dengan menambahkan pelbagai peranti pintar, seperti penderia untuk mengawal pencahayaan dan suhu, sistem keselamatan, peralatan telekomunikasi dan perisian IT.
Sistem Saling Berhubung
Banyak bangunan sudah menggunakan teknologi pintar dalam kemudahan mereka untuk mengawal kawasan tertentu dalam struktur mereka, tetapi ini tidak bermakna mereka telah menerima pengiktirafan "bangunan pintar". Langkah seterusnya dalam mencapai matlamat ini ialah memastikan semua penyelesaian bangunan pintar disepadukan dan perisian pemprosesan data dilaksanakan dengan betul untuk memaksimumkan kecekapan bangunan.
Platform terpusat tidak diperlukan untuk memastikan kefungsian semua sistem pintar, tetapi mempunyai antara muka pengguna dan papan pemuka tunggal untuk memantau, mengawal dan mengenal pasti ketidakcekapan merentas semua sistem yang disepadukan ke dalam platform memperkasakan pemilik bangunan dan penyelaras kemudahan lebih mudah untuk diuruskan. dan menganalisis.
Penderia
Penderia memainkan peranan yang sangat penting apabila membina bangunan pintar. Ia membantu membolehkan pengurus membina dan sistem bersepadu untuk mengumpul jumlah data yang diperlukan dengan betul untuk memaksimumkan kecekapan dan membuat keputusan termaklum untuk memperuntukkan sumber dengan betul.
Automasi
Tiada data yang sia-sia. Bangunan pintar terus mengumpul maklumat yang mesti dianalisis secara automatik oleh sistem dalam masa nyata. Pemantauan berterusan ini memerlukan pelarasan automatik untuk mengawal dan mengoptimumkan keadaan di seluruh bangunan.
Tujuan Bangunan Pintar
Pada masa kini, projek bangunan pintar menjadi semakin biasa dalam industri pembinaan global. Untuk mengurangkan kesan alam sekitar dan penggunaan tenaga bangunan, banyak bandar besar dan sederhana memerlukan pemilik bangunan komersial untuk mendedahkan prestasi bangunan hijau mereka.
Dengan menggunakan teknologi kawalan dan automasi moden, penyelesaian bangunan pintar boleh:
- Menghasilkan penjimatan tenaga yang ketara
- Menggalakkan pembangunan mampan dan melindungi alam sekitar; Meningkatkan kesihatan, keselamatan dan kualiti hidup penduduk.
- Kurangkan Penggunaan Tenaga dan Peningkatan Kecekapan – Dengan menyepadukan penderia pintar di lokasi yang berbeza, penggunaan tenaga sistem pencahayaan dan kawalan suhu boleh dikurangkan dengan ketara kerana ia hanya akan berfungsi apabila diperlukan. Ini memaksimumkan kecekapan sumber bangunan, menghapuskan pergaduhan dalam pejabat mengenai termostat dan mengurangkan bil elektrik bangunan dan pelepasan karbon.
- Dapatkan cerapan dan visualisasi yang lebih baik melalui data besar – Bangunan ini mengumpul sejumlah besar data sepanjang masa. Berbekalkan maklumat ini, bangunan pintar boleh mengenal pasti arah aliran dan menemui peluang pengoptimuman, membolehkan pembuat keputusan membuat keputusan berdasarkan data termaklum.
- Penyelenggaraan Ramalan – Dari semasa ke semasa, sistem dalam bangunan mungkin mengalami kegagalan yang tidak dapat dilihat yang mungkin tidak disedari dan menyebabkan kekurangan besar pada masa hadapan. Teknologi pintar dalam bangunan membolehkan kerosakan ini dikesan dengan cepat, membantu memahami sebab ia berlaku dan mengutamakan masalah yang perlu diperbaiki terlebih dahulu. Dalam erti kata lain, ia adalah pencegahan terlebih dahulu.
- Penggunaan Ruang Lebih Baik – Bangunan pintar direka bentuk untuk menjadikan pengalaman penduduk lebih menyeronokkan dan lancar. Terutama selepas 2020, apabila kita semua menyedari kekangan ruang, ruang pintar mempertimbangkan cara meningkatkan standard dan mematuhi peraturan kesihatan dan keselamatan sambil mengekalkan keuntungan.
- Nilai Bangunan yang Lebih Baik – Tidak dinafikan bahawa nilai pasaran bangunan pintar meningkat sebaik sahaja semua teknologi pintar yang sesuai dilaksanakan. Satu kajian oleh Fortune Business Insight meramalkan bahawa hasil bangunan pintar di Amerika Utara sahaja akan mencecah $34.2 bilion menjelang 2026, dan hasil bangunan pintar global dijangka mencecah $127.09 bilion menjelang 2027. Dalam tempoh 2020-2027, kadar pertumbuhan tahunan kompaun akan mencapai 12.5%.
1- Arena Allianz di Munich, Jerman
Rumah kelab bola sepak Bayern Munich menggunakan siri penderia dan analitik Awan untuk menjejaki kesihatan rumput di padang dan membuat cadangan. Daripada mengawal sistem pengairan kepada menggabungkan kamera akustik dengan pemetaan bunyi untuk mengkaji reaksi peminat kepada detik-detik penting perlawanan, Allianz Arena adalah model untuk seni bina pintar di Jerman.2- Apple Park di Cupertino, California
Bangunan bulat di Apple Park bukanlah kegemaran arkitek, tetapi bangunan itu adalah yang paling cekap tenaga di dunia salah satu bangunan. Ia dikuasakan sepenuhnya oleh tenaga boleh diperbaharui, melalui panel solar yang dipasang di atas bumbung, menjana tenaga 17 megawatt. Ini adalah salah satu tenaga terbesar dari mana-mana bumbung solar.3- Crystal Tower di London, UK
Crystal Tower dilengkapi dengan sistem pengurusan bangunan termaju yang memantau setiap kilowatt penggunaan elektrik. Panel bumbung solar menjana kira-kira 20% daripada tenaga elektrik, dan sistemnya memantau penggunaan tenaga dengan ketat. Akibatnya, pelepasan karbon Crystal Tower adalah 70% lebih rendah daripada bangunan pejabat lain di UK.4- Burj Khalifa di Dubai
Bukan sahaja Burj Khalifa bangunan tertinggi di dunia, ia juga berada di barisan hadapan dalam inovasi dan dikenali sebagai salah satu bangunan paling pintar dan paling mampan. Ia datang dengan pelbagai penyelesaian bangunan pintar yang meningkatkan kualiti udara, pencahayaan dan suhu untuk penduduk. Sistem automasi bangunan menangkap data dalam masa nyata melalui algoritma yang mengenal pasti ralat dan isu penyelenggaraan. Ini membantu pengurus kemudahan meningkatkan penyelenggaraan bangunan dan kebolehpercayaan aset.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah bangunan pintar dan apakah teknologi yang digunakannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
