建筑经理正在以前所未有的速度将智能技术集成到他们负责的物业中。根据 Juniper Research 的数据，到 2026 年，全球智能建筑的数量将增长 150%，从今年的 4500 万座建筑增加到超过 1.15 亿座。这种部署急剧增加是有充分理由的。尖端的自动化软件和系统为业主提供了持续监控运行参数的机会，例如入住人数、室内空气质量 (IAQ) 和公用事业使用，以帮助实现前所未有的安全和效率。
然而，将智能技术集成到设施中可能会让一些建筑经理感到不安。采用自动化系统时必须做出的决定很复杂，可能包括他们不熟悉的元素。但就像他们掌握了 HVAC、照明控制和冷却器一样，建筑经理也可以了解物联网 (IoT)、网络和人工智能 (AI)。
支持人工智能的物联网 (AIoT) 系统可能特别令人生畏，但它可能是最大限度提高建筑效率、安全性和可持续性的最强大方法之一。AI 可以应用在边缘（Edge AI）或云端（cloud AI）。二者各有优势，具体取决于应用的目标和需求，了解何时使用哪一种（或两者的组合）的建筑经理更有优势。
现在正在部署的 AI 最初是作为一种云计算技术诞生的。这些系统背后的机器学习算法需要强大的计算能力，既要训练算法，又要调用它们提供见解——这一过程称为推理。直到最近，本地基础设施很少有资源来有效地做这些事情，因此，建筑运营商不得不在数据中心之外运行他们的 AI 应用。
然而，在远程数据中心之外运行智能建筑应用有其自身的局限性。连接性、带宽成本、安全性和延迟——将数据发送到云端并返回所需的时间——会影响系统的效率。如果一台机器或整个楼宇自动化系统将要发生故障，则需要尽可能立即发出警报和自动响应。
新一代边缘计算技术在很大程度上缓解了这个问题：设施中安装的基础设施具有这些计算密集型工作负载所需的处理能力。
七年前成立的 FogHorn 等公司开发了一种边缘人工智能技术，为数字化改造建筑运营创造了新的可能性。这包括用于优化 AI 模型以在低成本边缘计算设备上高效运行的先进技术（称为 Edgification）。江森自控于 2022 年初收购了 FogHorn，现已将边缘技术集成到其 OpenBlue 平台中。
通过缩小本地能力差距，边缘设备提供了一个架构组件，对于实现尽可能高效和有效地运行建筑物的目标非常重要。
随着 Edge AI 的出现，考虑实施智能自动化技术的建筑经理现在几乎不可避免地要面对是在本地部署还是在云端部署 AI 的问题。对于那些面临这个问题的人，可以考虑一些简单的经验法则。
Edge AI 在以下情况下表现最佳：
在以下情况下，云可能会更好：
在以下情况下，两者的结合可能是最好的：
重要的是要记住，这些是建筑经理不需要单独做出的决定——有专业的技术供应商可以确保将 AI 部署在最能满足您独特需求的地方。建筑经理不需要成为数据科学家并完全了解人工智能及其底层机器学习算法的所有方面，而是可以与专业技术供应商合作，让人工智能在幕后施展魔法。
甲骨文与许多现在开始大规模复工政策的组织一样，将大流行的后果视为引入智能建筑系统的独特时刻。在经历了几年因大流行而导致的关闭之后，员工坚持使用实体工作场所，那里的便利设施触手可及，协作工具无处不在，空气质量受到监控，拥挤程度有限，而且他们的公司在能源和能源使用方面实现了可持续发展目标水和减少废物。由于建筑物的占用率仍处于历史低位，关闭不需要运行的系统有助于显着提高效率。
这些不断变化的工作场所动态和期望可以成为评估物联网技术、连接它们的先进网络以及控制它们的人工智能系统的新投资的机会。这也是一个发展工作场所的机会，可以根据占用率、员工体验需求、场地所有权及其用例关键性（例如，研究实验室与办公空间相比）做出更好的决策。
在决定是否投资自动化控制系统时，建筑经理历来会优先考虑时间表。不再。新的关键考虑因素是利用率指标。他们不能理所当然地认为每个人都会回来，许多公司正在采用混合工作政策。
办公室第一次需要与家庭竞争，作为一个有吸引力和高效的工作环境。知道办公室的室内空气质量 (IAQ) 受到监控、水和能源等资源得到有效利用并且他们居住的房间舒适，人们希望感到自信。AIoT 系统可以帮助使建筑物更节能、更健康、更自主、更安全，并能更好地响应居住者的需求。
作为回应，新老建筑经理正在寻求智能技术提供商的支持，以帮助他们获得实施 AIoT 自动化系统和优化运营所需的新技能。一个有价值的教训是何时在本地或云端部署 AI。一旦他们确定边缘或云 AI 是否符合他们的建筑目标和应用需求，知情的建筑经理就可以相信 AI 将帮助他们确保健康的空气、舒适的空间和高效的运营，从而帮助他们的建筑重新焕发活力。
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