利用人工智能和智能建筑技术减少碳排放

在本文中，HawkenQA的创始人兼首席执行官John Bohlmann深入探讨了智能建筑技术、其工作原理，以及人工智能如何使该技术成为主流，同时降低成本，实现运营自动化，并创建一个影响碳排放的健康环境。

当谈到碳排放时，大多数人会想到高峰时段的交通堵塞和工业活动。许多专家敦促人们在考虑如何创建一个更环保的世界时，要把关注点放在离家更近的地方。然而，很少有人会想到他们居住或工作的建筑就是专家们所指的建筑。

联合国环境规划署(UNEP)解释说，建筑占全球温室气体排放量的三分之一，消耗了全球40%的能源，且该部门是碳排放的最大贡献者。

但，建筑怎么会对全球气候产生如此大的影响呢?答案很简单:运营和建设。在运行中，排放可以是恒定的。这些是由电力使用、供暖、通风、空调(HVAC)和设备驱动的。建筑也有“隐含碳”，指的是建筑过程中产生的碳足迹。碳因素包括从施工设备的运行到供应链中产生的碳排放，如在采购钢材和混凝土时。

尽管存在这些严重影响，但建筑仍是绿色转型最重要的潜力之一。如今，由机器学习模型或人工智能(AI)支持的数据驱动技术创建了智能建筑——软件自动与建筑的组件集成。暖通空调、空气质量、温度、能源使用、占用、停机时间、通风和许多其他因素可以通过与监控技术相匹配的传感器持续监控，并可以自动决策以优化性能。

多年来，安装智能建筑平台一直充满挑战，因为每座建筑都是不同的。人工智能技术已经解决了这个问题，其可以减少安装时间和成本。基于人工智能的建筑解决方案是朝着减少碳排放的正确方向迈出的一大步，不仅是在美国，且是在全球范围内。如今，智能建筑平台比以往任何时候都更先进、更实惠、更易于安装和使用。

人工智能建筑技术如何运作

减少建筑物的碳排放并不意味着关灯。这意味着优化气流、电力和水等资源，或者安装太阳能电池板。由于暖通空调系统耗能巨大，室内空气质量技术对于低碳足迹至关重要。室内空气监测技术使用人工智能来智能控制暖通空调能量平衡，而不会影响室内人员的舒适度和健康。

人工智能“学习”建筑物居住者的习惯，并能预测何时增加、稳定或减少供暖和空调系统的使用。此外，这些新系统可以针对特定空间，仅在需要的房间或公共区域进行更改。同样的人工智能可以通过揭示和处理室内空气污染源，如二氧化碳、湿度或高颗粒物，来优化建筑中的空气质量。

人工智能还可以改善运行和维护。当智能建筑系统与智能设备或物联网(IoT)相结合时，人工智能将检测设备中的任何异常。如，如果加热设备发生故障，其将消耗更少或更多的能源，并影响房间的温度。因此，人工智能可以识别设备是否有问题，做出调整，并通知管理人员。智能AI系统还可以管理预定的HVAC过滤器更换或其他维护，并审查和批准工作订单。

自动化流程不仅从等式中消除了人为错误，且还为建筑业主节省了大量的劳动力、能源支出和工作成本，这些都是以前手工完成的。