AI在智能建筑中的应用和发展
原标题：AI在智能建筑中的应用和发展智能建筑诞生于二十世纪末，第一幢智能建筑于1984年在美国哈特福德（Hartford）市建成。我国于90年代才起步，但迅猛发展势头令世人瞩目。目前，新技术、新产品在智能建筑中不断涌现，尤其是人工智能技术正在越来越多地应用到智能建筑中。
自从2017年阿里颁布《智慧建筑白皮书》以来，“智慧建筑”的概念就渐渐为人们所熟知，并引起广泛争议。到目前为止，业内仍然没有给“智慧建筑”进行明确的定义。但是，智慧建筑是智能建筑的发展方向已然成为行业共识，在人工智能（AI）、物联网（IOT）、云计算、大数据等新兴信息技术加持下，智慧建筑是建筑智慧化发展的必然结果。
几十年来，技术创新一直在给企业带来革命性的变化，为它们提供无数的长期利益和发展。现在，这些技术将改变构成城市及其发展基础的结构。将现在的建筑与几年前的建筑相比较，将会显示出巨大的变化。现代建筑不仅仅是四面墙和一个屋顶。事实上，由于数字技术的发展，如今建造墙壁甚至有了耳朵和眼睛。据市场调研机构MarketResearchFuture(MRFR)报告预测数据，预计到2025年，全球智能建筑市场将达到257.25亿美元，预期期间复合年增长率为17.44%
随着无线连接的普及，今天的建筑物产生了大量的数据，这些数据可以用来提高效率和可持续性。随着技术的重大进步，一些新技术正在伸出他们的援助之手，使建筑物变得栩栩如生。其中一种正在带来新一轮变革浪潮的技术就是人工智能。人工智能和智能建筑是简化、优化和创新建筑功能的理想组合。将人工智能和智能建筑结合在一起，建筑管理人员可以确保提高结构可靠性，并将有害的生态影响降至最低。
智能建筑：迎接未来的建筑
智能建筑在相当长的一段时间内一直是一个时髦的词。然而，它到底是什么？嗯，我们没有任何可以参考的普遍接受的定义。简单地说，智能建筑可以被称为能够响应实时事件的自动化结构模型。这个概念背后的理念是在有效利用能源资源的同时，为居住者提供一种无障碍的体验。早些时候，为了安全和高效，建筑物部署了闭路电视监控摄像头，烟雾探测传感器和其他光传感器。如今，其他几个智能传感器，如温度，湿度，二氧化碳和其他被安装在一栋建筑中。摄像机和执行器被安装在建筑物中的每一个地方。由这些源生成的数据将不同的建筑构件连接起来，并允许它们彼此交互。有了这样全面的数据和信息，大厦管理人员可以完全透明并控制大厦的不同系统。考虑到住户的舒适性、安全性和安全性，管理者可以对运营进行微调，以提高租户的生活体验。
智能建筑不仅能充分照顾居民的舒适度和安全性，还能促进能源和资产节约。如今，人工智能与物联网相结合，还有助于让智能建筑变得比以往任何时候都更智能。
人工智能与智能建筑：实现智能和可持续建筑目标
借助不那么昂贵、高度可访问、非常先进的物联网设备的帮助，从建筑物的每个角落收集大量有意义的数据。如果有效地分析和处理收集这些数据，有可能帮助管理者获得有价值的、可操作的意见，从而做出明智的决策。为了将原始数据转化为可操作的情报，人工智能扮演了重要的角色。没有这种令人难以置信的技术，所收集的数据是徒劳的或毫无意义的。有了人工智能，建筑管理者可以在更大程度上保证运营效率，可靠地利用资产，提高居住者的舒适度。让我们了解人工智能是如何帮助建筑物变得更智能的。
1、建筑物自主调节的“呼吸系统”与“皮肤”
建筑的外墙、内墙及装饰广泛采用具备有传感器的新型材料，这些材料一方面提供结构、保温、光环境、空气循环及空气净化、装饰等功能作用，另一方面也动态采集和上传每个位置点的环境质量信息，当出现环境质量变化尤其是可能影响人的工作生活健康水平时发出预警，并启动相应的预案来调节环境，从而提供一个持续健康、舒适温馨的空间环境。这一研究领域属于绿色智能建筑的范畴，而由这些新型材料＋传感器＋动态监测及控制系统，以及外联的楼宇自控系统、智能照明系统等共同组成的系统可以称为建筑物的“呼吸系统”与“皮肤”。人工智能在这些系统里的价值在于系统将根据实时获得的建筑物外墙及里面的传感器的数据对空间环境状态的整体情况和局部情况进行分析判断，并经计算后给出系统调整方案，根据设定的可行模式进行运行。
展开全文2、建筑物内通讯保障能力的快速智能匹配
如今，一个城市中每个建筑物里覆盖了各种多样的无线电信号，这些信息的发射来源不一、功用不一，需求用户也不一，建筑物应根据本建筑物内设施及用户的需求主动选择：减弱甚至屏幕不需要的无线电信号，强化和优化必需的无线电信号，尤其是无线网络通讯。一方面要做好必需的有线无线通讯的无缝覆盖，智能建筑中的综合布线子系统就是主要承载这个功能的，另一方面当出现偶发的高密度需求时，有可动态调整的方案来满足这些特定需求，典型的场景就是酒店、办公大楼等智能建筑的会议室在举办大型会议时，会议场所对无线上网要求陡然增加，而常远布设的无线上网设备已经远远不能满足此时的需求，这些就需要的可机动型和应急的通讯保障方案，例如临时增加有线网络连接端口（机房跳线）和路由器的增加，另外，也可采用装备在无线中线器等设备的无人机进行临时覆盖。人工智能技术在这种机动、应急型的通讯保障可以提供预测、预警，以及应急方案实施时的部署方案。
3、IBMS系统的人工智能决策（机器学习）
IBMS系统的人工智能决策（机器学习）系统，是AI版的IBMS，我们可以理解为“智能建筑的大脑”，其具备有相当的人工智能，其不仅保存有智能建筑的所有的设计、施工的内容及过程，而且对投入使用后的管理信息、智能化信息都可实时管理，是具备有IBMS完整管理功能的虚拟机器人或实体机器人，无论是虚拟的，还是实体的，都连接到智能建筑管理系统。实体机器人形态可将人形服务机器人的上位机与人工大脑相连接，从而实现以实体服务机器人形态通过语音、动作、触摸屏交互进行控制，这是智能建筑管理的一次升级，预计今后在单个智能建筑或智能建筑群中，有多台实现集群的智能建筑管理服务机器人为智能建筑提供服务。目前全球还并没有一台真正意义上的智能建筑管理服务机器人。.
5、服务机器人的广泛使用
服务机器人作为高度集成化的人工智能产品势必将大量地应用到智能建筑中，其中最有代表性的将是智能建筑管理服务机器人、物业管理服务机器人、安保机器人、酒店服务机器人、清洁服务机器人、健康服务机器人、管家型服务机器人等，例如万科“悟空一号”安保机器人、云迹酒店客房服务机器人、哈士奇小康健康服务机器人、Rokid智能管家机器人等。
传统上只是砖块和灰泥围墙的建筑现在能够满足实时需求。传感器、摄像头、执行器和其他物联网设备的融合使建筑物变得智能。但是，人工智能才是真正让智能建筑“智能”的东西。除了降低运营成本、增强租户体验和提高资产利用率外，智能建筑还促进节能。这正是可持续发展的意义所在，不是吗？
本文转载自中研网
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责任编辑：人工智能在物流行业的应用综述与发展趋势
预测能力：例如基于人工智能的设备寿命预测、智能天然灾害预测与防治。
判断能力：例如AI下围棋、自动驾驶车、智能搜索、智能控制、博弈等。
学习能力：例如机器学习、深度学习、强化学习等各种学习方法。
在认知能力方面，人工智能在很多领域与人类还存在差距，但在部分细分领域内，已经可以达到人类的智能，例如下围棋、自动驾驶等领域。
3.创造力
创造力指的是人类产生新思想、新发现、新方法、新理论、新设计，创造新事物的能力，它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成，这个领域目前人类仍遥遥领先人工智能，但人工智能也在不断发展，例如人工智能作曲、作诗、小说创作、绘画、设计等技术，均有大量的团队在不断探索。
4.智能
智能指的是人类深刻了解人、事、物的真相，能探求真实真理、明辨是非，指导人类可以过着有意义生活的一种能力，这个领域牵涉人类自我意识、自我认知与价值观，是目前人工智能尚未触及的一部分，也是人类最难以被模仿的一个领域。
二、人工智能在物流领域的应用
不同的典型物流行业场景有不同的特点，所需要的技术也不尽相同，应当根据实际的需求确定技术的应用。下面针对一些典型的物流场景，阐述可能应用的相关人工智能技术（参见图2）。
图2典型物流场景下的人工智能技术的应用
1.供应商管理
供应商是生产加工型企业或电商企业的供货者，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，降低运行成本。
2.仓储管理
仓储管理包括入库、存储和出库（拣货）等重要环节，涉及到数量庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和人员，占用了企业的大量资金。将仓储管理智能化，将为物流行业带来颠覆性的改变。
（1）智慧存储设备：目前，在仓储环节应用的物流设备种类丰富，功能各异。历史发展悠久的堆垛机货架，更加高效的多层穿梭车系统，针对小料箱的高效存储设备MiniLoad等。针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施。冷库存储是存储行业的一个特殊领域，生鲜、药品等特殊商品需求较大。人工智能技术打造的新型自动化冷库，利用大数据分析可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备。
（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。路径规划、机器视觉等技术，将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效。数据挖掘、大数据分析等技术，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选。
3.运输管理
运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效，通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。
4.配送管理
5.客户管理
三、人工智能赋能物流行业的实际案例
人工智能在物流行业已经有了丰富的应用，人工智能赋能物流行业带来了更多的效率提升和更好的经济性，物流行业也为人工智能提供了真实的应用场景，可以促进人工智能技术更好的发展。亚马逊作为一个覆盖全球的电商行业，人工智能技术已经渗透到其业务的方方面面，从采购到存储，从运输到配送，从信息世界到现实设备，同时也反向促进人工智能在机器人领域、信息处理领域、智能控制领域的飞速发展。国内的众多电商相关企业，如京东、淘宝、四通一达、顺丰等，都在不断探索人工智能技术的落地应用，大量设备制造厂商如极智嘉、旷视、快仓等企业，更是将人工智能与物流设备包括机器人、货架、搬运车辆等结合，从智能设备入手，为整个行业带来改变。
1.人工智能在仓储领域的应用
智能机器人在仓储作业中目前已经应用非常普遍，自动化立体仓库、无人叉车、AMR（AutomaticMobileRobot）即自主移动机器人等设备的应用，显著提高了仓库分拣、搬运的效率。亚马逊在2012年耗资7.75亿美元收购Kivasystems公司（专注于如何利用机器人在仓库里完成网上大量的订单派发工作）后[8]，在其仓库中大规模应用Kiva机器人（如图3所示），将货架从仓库搬运至员工处理区，实现货到人的拣选，Kiva机器人的应用使得拣选效率增加了三倍，准确率更是达到了99.99%[9]。
图3亚马逊Kiva机器人
图4极智嘉智能拣选机器人
极智嘉（Geek+）作为新兴智能物流装备企业，研制开发的智能拣选机器人（如图4所示）也得到广泛应用，其成功为某医药企业物流中心搭建了使用AMR的月台集货场景，实现了出库集货和装车搬运的无人化；使用上百台智能拣选机器人（货架到人机器人）搭建货到人拣选平台，打造出跨楼层、跨区域的综合性解决方案[10]。京东拥有极其庞大的智能仓群，“智能大脑”作为京东亚洲一号的“司令官”，精细控制使得仓库中自动化立体货架、无人叉车、无人分拣机、打包机等智能单元能够协调作业，“智能大脑”通过每分钟上亿次的计算，对比传统仓库，能够将智能仓库效率提高至少3倍以上[11]。
2.人工智能在配送领域的应用
无人机配送作为一种不受地形、交通、人员限制的配送方式，成为未来快递配送的主要趋势。早在2013年12月，亚马逊就发布PrimeAir无人快递，顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客[12]。2020年4月，亚马逊获得了美国联邦航空管理局（FAA）的批准，可以在美国地区运营PrimeAir快递无人机，亚马逊的配送体系正式进入“海陆空”时代[13]。亚马逊最新版本的PrimeAir快递无人机（如图5所示），是一种混合动力飞机，能够垂直起飞和着陆。
图5亚马逊无人机
3.人工智能在数据分析领域的应用
四、智慧物流发展趋势
科学技术的进步和人类社会的发展，让身处时代洪流的每一个人，都对未来的变化充满期待。“人工智能”作为“复制并超越人类智能”的技术，将彻底改变人类世界。物流行业将会更早受到人工智能等新技术的淬炼，将这个涉及到人类生产生活方方面面的“大服务业”推向新的层面，在人工智能技术不断发展和物流行业不断前进的进程中，以下几个方面的内容都值得大家关注：
1.无人机仓储系统
图7无人机仓储系统示意图
2.“陆空一体”的无人配送体系
自动驾驶技术将促成彻底的物流配送无人化。设置在城市社区中的无人快递站，将由智能机器人单独运营，完成自动化收货与暂存。收货完成之后，运行速度快、搬运能力强的无人快递车将会为人员稠密的区域提供配送服务，灵活性强、无视地形影响的无人机将会为人员分散、地形条件差的区域提供配送服务，打造出“陆空一体”的高效配送体系。无人快递车与无人机同时具备收货功能，能够满足客户的寄件需求。
3.智能信息系统
“数据驱动物流”的理念将被更广泛的实践，物流企业所涉及的所有信息都将由“智能信息系统”进行智慧管理。相较于传统的信息管理系统，大量依赖人的记录、整理、上传、分析、决策，智能信息系统将从数据的采集、分析、利用和存储等多反面，替代人力，实现信息管理的无人化，信息利用的高效化。以电商为例，客户的订单将成为驱动整个网购流程的信息原动力，智能信息系统会将其转化为采购的依据、仓储的作业准则、运输的调度前提、配送的指导方针，让电商企业以最小的代价提供最高质量的服务。
4.物流行业将变为知识密集型产业
随着人工智能等新技术的不断成熟和大规模的工业应用，物流行业将从一个劳动力密集型的产业转变为一个知识型密集的产业，企业将更加注重专业人才、技术、专利等的积累。研发人员将为企业的智能化提供源源不断的动力，高级工程师将成为仓储、运输、配送等环节的保障力量，大量工人忙碌的场景将不复存在，少量专业人员就可以维护庞大的物流链条。返回搜狐，查看更多