DIGITIMES涂翠珊
随着建筑管理系统(BMS)日渐普及，建筑开始能回应用户的需求，而不再是冷冰冰的躯壳，与用户的互动程度也越来越高。AI分析能力可进一步提升BMS平台的管理能力，协助用户从事人力规划、减少营运成本、维护基础设施，但现实中的各种因素，使得目前拥有AI分析能力的BMS平台仍不普遍。
年智能建筑的AI分析市场规模为2.2亿美元，相当于全球BMS平台总营收的9%。尽管多数人都同意AI能够为建筑系统带来许多好处，但具备AI分析能力的BMS平台仍迟迟未普及。
导致AI分析采用率不高的原因，包括对AI的不信任、AI平台需花费较高的成本、目前机器学习算法功能有限等。不过建筑管理的AI应用仍是大势所趋，未来将会有越来越多具备AI分析能力的BMS平台。
BMS平台如果能与AI分析结合，便能依据AI所提出的结论自动调整各项子系统设定，除了基础台层级的变更外，都不需设施管理人员介入。
AI分析可透过3种方式提升BMS平台功能。一种是直接与平台整合，另一种是嵌入设备，最后一种是利用辅助分析软件强化特定功能的运作。年全球AI分析营收中，有近50%来自嵌入设备，例如AI监控镜头、AI空调控制器等。
另一方面，BMS平台可分为能源管理(EM)、网安管理(SSM)、全建筑系统(ABS)三种类型，其中创造最多营收的为网安管理平台，原因在于网安管理系统较常与AI监控镜头整合。能源管理则是最常采用AI分析的建筑管理平台类型。
对一般建筑而言，AI管理系统能够收集许多日常数据，例如员工上下班、楼层使用情形、承包商流量、物流运作等。如果能将AI管理与消防、出入管制、影像监控等建筑系统结合，便能避免许多可能会中断生产或对业务造成负面影响的事件发生。
在零售应用上，AI分析能够改善购物中心的温湿度调节，营造更舒适的购物环境；在教育方面，AI则能用来打造更有助于学生学习的现代化建筑。
目前AI解决方案开发商的问题之一，在于智能建筑中有各式各样的设备，如何将这些设备所收集到的数据标准化，将是一大挑战。
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