IBM：擁抱物聯(lián)網(wǎng)，開啟“感知建筑”新紀(jì)元

本文數(shù)據(jù)、圖片及觀點(diǎn)來源IBM，由EnOcean聯(lián)盟編譯，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

2017年2月16日，IBM在德國(guó)慕尼黑投資2億美元建設(shè)的Watson物聯(lián)網(wǎng)（IoT）總部正式投入使用。

視頻鏈接：https://v.qq.com/x/page/s0377el16up.html

這里將成為IBM與其合作伙伴引領(lǐng)物聯(lián)網(wǎng)（IoT）發(fā)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(yīng)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(shí)間都在室內(nèi)，并且建筑的日常運(yùn)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(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)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(huì)用電總量的42%，但其中50%的電力都被浪費(fèi)了。

因此，建筑擁有巨大的改變潛力。建筑的運(yùn)行可以更加有效率。而這其中的關(guān)鍵是：數(shù)據(jù)。我們需要物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上的設(shè)備收集數(shù)據(jù)，進(jìn)而通過分析得出對(duì)建筑的洞察及優(yōu)化方案。

新的可能性

建筑中物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備的數(shù)量隨著對(duì)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(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備、學(xué)習(xí)系統(tǒng)，和用戶行為，以優(yōu)化運(yùn)行，并通過自然的交互接口提供協(xié)助，從而解放生產(chǎn)力、提高環(huán)境效率、實(shí)現(xiàn)新的商業(yè)模式，提高終端用戶的幸福感。

我們所面臨的新挑戰(zhàn)是如何利用這些新的可能性。IBM認(rèn)為，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和認(rèn)知平臺(tái)，以及人工智能（AI）和認(rèn)知學(xué)習(xí)將開發(fā)具有創(chuàng)造性的、與建筑用戶互動(dòng)的新服務(wù)，通過自動(dòng)化和優(yōu)化建筑運(yùn)行來大大降低成本，借助個(gè)性化、可感知的客戶服務(wù)來提高終端用戶滿意度。

通往“感知建筑”的道路

IBM堅(jiān)信，“自動(dòng)化建筑”和“智能建筑”正快速讓位于“感知建筑”。在20世紀(jì)80和90年代，自動(dòng)化建筑讓地產(chǎn)和設(shè)施管理團(tuán)隊(duì)能夠通過數(shù)字儀表板可視化建筑的關(guān)鍵指標(biāo)。這有助于了解大致趨勢(shì)，并允許更好地評(píng)估建筑的能源報(bào)告。但是，這些儀表板是靜態(tài)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(chǎn)生了最多的浪費(fèi)，但卻不能告訴我們?yōu)槭裁磿?huì)這樣，或者應(yīng)該怎么辦。

圖1：自20世紀(jì)80年代以來，各種儀器設(shè)備的滲透增加、分析技術(shù)不斷進(jìn)步，更智能的建筑成為常態(tài)，感知建筑的時(shí)代已經(jīng)到來。

隨著技術(shù)的成熟、各種儀器設(shè)備的滲透增加、分析技術(shù)不斷進(jìn)步，更智能的建筑成為常態(tài)。在2000 - 2015年期間，可以將特定的傳感器信息與分析工具相關(guān)聯(lián)，可在房間和指定的資產(chǎn)級(jí)別創(chuàng)建可操作的洞察。然而，由于只能分析主要的數(shù)據(jù)點(diǎn)，并且很少有機(jī)構(gòu)使用了能夠分析大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)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(biāo)進(jìn)行比較。

IBM認(rèn)為，感知建筑的時(shí)代已經(jīng)到來。感知建筑自主集成物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備，學(xué)習(xí)系統(tǒng)，和用戶行為，以優(yōu)化運(yùn)行，并具有三個(gè)核心能力：

·?通過將前沿的分析技術(shù)應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備及儀表化設(shè)備所收集到的近乎實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，配合應(yīng)用程序接口（API）的上下文信息（比如天氣數(shù)據(jù)），提供洞察的能力。

·?學(xué)習(xí)、帶著目標(biāo)的推理、通過語音和文本與人類自然交互的能力?；谔鞖?、房間的占用情況，以及歷史記錄，建筑可以學(xué)習(xí)總結(jié)出正常的運(yùn)行模式，今兒自主識(shí)別和診斷異常模式，并為提供建議，以便管理人員、機(jī)器人或者系統(tǒng)采取行動(dòng)。該建議會(huì)被添加到知識(shí)庫中，其有效性也將用于進(jìn)一步改進(jìn)未來給出的行動(dòng)建議。

·?在商定好的界限及授權(quán)內(nèi)，服從于人的干預(yù)及管制的前提下，對(duì)建筑采取措施并實(shí)行改變的能力。

圖2：感知建筑可自主集成物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備、學(xué)習(xí)系統(tǒng)，和用戶行為。

感知建筑的最終狀態(tài)

在感知時(shí)代，建筑能夠知曉自身的，以及最終用戶的狀態(tài)，促進(jìn)不同建筑系統(tǒng)之間的寫作，例如“來訪人員證件”打印、智能指路標(biāo)識(shí)，并且能夠在指定的范圍內(nèi)與第三方無縫交互，實(shí)現(xiàn)預(yù)設(shè)的結(jié)果。

最終的狀態(tài)是，感知建筑可以意識(shí)到自身的能耗表現(xiàn)，以及直達(dá)每張桌面層面的用戶舒適度水平。建筑能夠相應(yīng)調(diào)節(jié)不同區(qū)域的溫度，同時(shí)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(dòng)服務(wù)，例如，向沒有空調(diào)的特定房間租用風(fēng)扇、提供冰淇淋和冷飲等。

感知建筑能夠根據(jù)能源供應(yīng)量，平衡能源需求的峰值和估值，以實(shí)現(xiàn)總體的能耗目標(biāo)。必要時(shí)，還將與能源供應(yīng)商進(jìn)行能源交易，以確保電網(wǎng)的總體平衡。

建筑用戶將能夠通過短消息（SMS）與建筑進(jìn)行交互，并接收建筑根據(jù)經(jīng)驗(yàn)及當(dāng)前環(huán)境發(fā)來的通知與提示等增值服務(wù)。例如，預(yù)定了房間的客戶，可能會(huì)收到一條SMS短消息詢問“您需要在抵達(dá)時(shí)為您提供茶點(diǎn)嗎？”機(jī)器人和無人機(jī)將越來越多地跟進(jìn)并執(zhí)行那些不需要人工干預(yù)的任務(wù)。

雖然其中一些例子看起來距離我們還有很長(zhǎng)時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)，但有一些現(xiàn)在已成為可能- 快速行動(dòng)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(tài)系統(tǒng)合作伙伴一同創(chuàng)建解決方案，為建筑的使用者改善工作居住場(chǎng)所的體驗(yàn)。IBM的認(rèn)知解決方案為酒店的禮賓臺(tái)或銀行的在線客戶支持提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的洞察，以改善客戶服務(wù)。認(rèn)知解決方案使用語音、文本和機(jī)器人執(zhí)行以往由人類承擔(dān)的日常任務(wù)，釋放生產(chǎn)力，從而完成更多具有高附加值、以客戶為中心的任務(wù)。

認(rèn)知技術(shù)所帶來的洞察力，無論從實(shí)效性，還是效率上，都正在改變當(dāng)今的運(yùn)營(yíng)。IBM曾與某個(gè)設(shè)施管理服務(wù)提供商合作，改服務(wù)提供商在一項(xiàng)重要合同中一直無法達(dá)到“服務(wù)水平協(xié)議（SLAs）”的要求。通過分析服務(wù)記錄，并對(duì)不同情景進(jìn)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(wù)提供商達(dá)到SLAs的所有要求。分析還表明，這家服務(wù)提供商可以少用30%的工作人員，就可完成目標(biāo)。

使建筑可以感知并反應(yīng)

在認(rèn)知時(shí)代，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）及認(rèn)知解決方案從建筑日復(fù)一日的運(yùn)行中捕獲數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)新的建筑自動(dòng)化水平，有效地幫助建筑“思考”、回應(yīng)并學(xué)習(xí)。最常見的應(yīng)用包括：

·?預(yù)測(cè)性維護(hù) – 分析并豐富從諸如鍋爐、泵、冷卻器和電梯等連接的資產(chǎn)傳輸來的數(shù)據(jù)，以識(shí)別異常情況，比如設(shè)備超過正常參數(shù)運(yùn)行。建立業(yè)務(wù)規(guī)則，識(shí)別潛在的故障模式，并在現(xiàn)場(chǎng)或遠(yuǎn)程自動(dòng)發(fā)起糾正措施。干預(yù)的結(jié)果則提高了對(duì)未來事件的預(yù)測(cè)和解決的準(zhǔn)確性。

·?生產(chǎn)效率及健康 – 建筑內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器監(jiān)測(cè)人流量、溫度、CO2濃度，和房間占用情況，并可以根據(jù)需要重新安置人員和調(diào)整資源，比如供暖和制冷系統(tǒng)。來自物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器（包括EnOcean設(shè)備）、可穿戴設(shè)備的數(shù)據(jù)和情緒數(shù)據(jù)，結(jié)合天氣信息，以及合作方數(shù)據(jù)，用于監(jiān)控和促進(jìn)高效的、利于員工健康的工作環(huán)境。實(shí)時(shí)監(jiān)控、可視化，以及分析技術(shù)，可以決定人或機(jī)器的下一個(gè)最佳行動(dòng)、做出權(quán)衡、觸發(fā)干預(yù)。

·?環(huán)境可持續(xù)性 – 光照度傳感器通過在晴天時(shí)調(diào)低人工照明，自然光不足時(shí)增加人工照明，從而最大化自然光對(duì)建筑的貢獻(xiàn)。自動(dòng)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(shí)停用，以最大化自然光和自然帶來的“免費(fèi)供暖”。

·?下一個(gè)最佳行動(dòng) – 傳感器記錄了維修技術(shù)員的到達(dá)和離開，并將此直接與服務(wù)賬單掛鉤。移動(dòng)設(shè)備和勞動(dòng)力優(yōu)化解決方案實(shí)時(shí)適應(yīng)技術(shù)人員的行為模式，通過計(jì)算下一個(gè)最佳行動(dòng)來最優(yōu)化可用資源，例如讓技術(shù)人員完成維修工作后，留在現(xiàn)場(chǎng)執(zhí)行計(jì)劃中的維護(hù)作業(yè)，而無需技術(shù)人員來回奔波。這樣可以顯著提高生產(chǎn)力及客戶響應(yīng)能力。

·?人流量 – 位置信標(biāo)（beacon）網(wǎng)絡(luò)助力“智能指路APP”讓企業(yè)了解人流量以及他們經(jīng)過的地方，從而改善用戶體驗(yàn)、增加團(tuán)隊(duì)之間的寫作，以產(chǎn)生更好的工作效果。認(rèn)知分析技術(shù)可以過濾所有這些信息，總結(jié)并理解用戶行為，提供基于上下文情境的洞察，從而提高運(yùn)行的有效性、響應(yīng)速度和靈活性，提供最終用戶滿意度，并能夠提供新的服務(wù)來產(chǎn)生新的收入。

圖3：IBM在感知建筑領(lǐng)域的合作伙伴

EnOcean能量采集：為海量數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)供電

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的構(gòu)建離不開數(shù)以億計(jì)的傳感器節(jié)點(diǎn)，而如何為海量節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行及數(shù)據(jù)傳輸供電，是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）正面臨的挑戰(zhàn)，如何管理電池壽命？如何為安裝在無法觸及地帶的設(shè)備更換電池？如何處理廢棄電池？

EnOcean能量采集無線技術(shù)無疑是最佳的解決方案。EnOcean傳感器及開關(guān)無需布線、無需電池，其正常工作由周圍環(huán)境中采集的能量供給，包括：機(jī)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(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用的理想選擇。

圖4：IBM Watson IoT總部開幕當(dāng)天，EnOcean的產(chǎn)品演示

隨著EnOcean無線技術(shù)和易于安裝的無電池傳感器的成功，EnOcean聯(lián)盟成為感知建筑的倡導(dǎo)者與大型實(shí)施者，并開啟了大規(guī)模應(yīng)用，在新建建筑與建筑改造中部署了成千上萬的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了從建筑整體環(huán)境到單個(gè)工作臺(tái)的各層面監(jiān)測(cè)、控制，確保了運(yùn)行的穩(wěn)定以及舒適度。

2016年底，IBM以“發(fā)起者”級(jí)別加入EnOcean聯(lián)盟（EnOcean聯(lián)盟與IBM合力為物聯(lián)網(wǎng)（IoT）標(biāo)準(zhǔn)化智能建筑解決方案），旨在共同推進(jìn)感知建筑的發(fā)展。

準(zhǔn)備好迎接“感知建筑”時(shí)代的到來

從IBM的經(jīng)驗(yàn)看來，為了釋放潛能，并受益于感知建筑和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的可能性，企業(yè)及各機(jī)構(gòu)應(yīng)該：

·?了解認(rèn)知技術(shù)的可能性與局限性

·?為“如何”以及“何時(shí)”利用這些功能創(chuàng)建路線圖

·?準(zhǔn)備好“先決條件”

·?調(diào)整運(yùn)營(yíng)、交付模式和生態(tài)系統(tǒng)

·?重新調(diào)整員工隊(duì)伍戰(zhàn)略

·?與合作者結(jié)盟，從新的認(rèn)知工具中受益

企業(yè)及各機(jī)構(gòu)在邁向認(rèn)知時(shí)代的旅程中處于不同階段。早期采用者已擁有數(shù)字化進(jìn)程、儀表化的建筑和資產(chǎn)，并從認(rèn)知領(lǐng)域的先鋒那里學(xué)到了如何讓運(yùn)行更高效、響應(yīng)更及時(shí)、反饋更敏捷。

感知建筑的三個(gè)“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(gè)先決條件：

首先，大多數(shù)早期采用者都會(huì)部署集成的工作場(chǎng)所管理平臺(tái)，提供標(biāo)準(zhǔn)化的工作流程和過程控制。這樣的平臺(tái)有助于消除傳統(tǒng)的組織孤島，并為包括外部服務(wù)提供商和客戶在內(nèi)的所有功能提供單一來源的主要數(shù)據(jù)。這類平臺(tái)也是認(rèn)知和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）平臺(tái)接入的重要骨干，確保智慧建筑所產(chǎn)生的洞察能夠被捕獲，進(jìn)而采取相應(yīng)舉措。

其次，在感知建筑時(shí)代，早期采用者通過做出決策或購買決定來應(yīng)對(duì)技術(shù)拓展挑戰(zhàn)。早期采用者可以構(gòu)建自己的認(rèn)知平臺(tái)，結(jié)合包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、認(rèn)知解決方案、云計(jì)算、邊緣分析和高級(jí)分析在內(nèi)的最佳組件?；蛘?，早期采用者可以與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和認(rèn)知平臺(tái)提供商合作，他們能夠提供基于消費(fèi)的運(yùn)行費(fèi)用模型作為云端服務(wù)。

第三，早期采用者為同事/合作者提供了相應(yīng)的技能與能力，協(xié)助他們從感知建筑解決方案中受益。移動(dòng)設(shè)備、應(yīng)用程序和人力優(yōu)化解決方案實(shí)時(shí)適應(yīng)同事/合作者的儀表板、工作流及習(xí)慣模式，以便基于權(quán)衡模擬做出對(duì)下一個(gè)最佳行動(dòng)的預(yù)測(cè)，達(dá)到對(duì)資源的最佳利用。此外，與機(jī)器人的互動(dòng)，無論是物理還是軟件層面的互動(dòng)，都是附加值的來源，也是日常生活的一部分。早期采用者會(huì)確保同事/合作者得到上述解決方案的授權(quán)，并擁抱這些解決方案帶來的新的可能性，以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力和客戶服務(wù)的最終收益。

關(guān)于IBM

有關(guān)IBM Watson IoT更多信息，歡迎訪問www.ibm.com/iot。

? Copyright IBM Corporation 2016.

關(guān)于EnOcean聯(lián)盟

EnOcean聯(lián)盟由全球領(lǐng)先的建筑業(yè)知名企業(yè)共同組建，致力于推動(dòng)無源無線智能樓宇控制系統(tǒng)及智能家居系統(tǒng)的發(fā)展。EnOcean聯(lián)盟提供創(chuàng)新的自動(dòng)化解決方案，以期節(jié)約能源、提高靈活性，降低成本。EnOcean聯(lián)盟的核心技術(shù)為能量采集無線傳感技術(shù)，這一創(chuàng)新技術(shù)無需維護(hù)，且靈活度極高。EnOcean聯(lián)盟的宗旨是使該技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化、國(guó)際化，同時(shí)確保原始設(shè)備制造商產(chǎn)品之間的兼容性。其基礎(chǔ)是專為超低功耗能量采集無線解決方案打造的國(guó)際無線標(biāo)準(zhǔn)ISO/IEC 14543-3-1X。目前，EnOcean聯(lián)盟在世界范圍內(nèi)擁有400多家成員。EnOcean聯(lián)盟為非營(yíng)利組織，總部設(shè)于美國(guó)加利福尼亞州圣拉蒙。

www.enocean-alliance.org