在我们之前的报告中，我们讨论了人工智能在建筑领域的当前用例。到目前为止，许多公司都声称愿意提供帮助建筑维护经理在他们的角色方面优化建筑能源使用，提高建筑使用者的舒适度。
我们研究了这个空间，以便更好地理解人工智能在哪里发挥作用建筑自动化部门并回答以下问题:
- 什么类型的人工智能应用程序目前正在使用楼宇自动化吗?
- 什么切实的成果已AI驱动楼宇自动化吗?
- 是否有这些努力创新中的任何共同的趋势？这些趋势如何影响未来楼宇自动化吗?
本报告涵盖了跨2个国家提供软件的公司应用程序:
- 设施管理
- 能耗分析
本文拟为商界领袖提供的是楼宇自动化他们对人工智能在他们的行业中所能起到的作用有了一定的了解。我们希望这篇文章能让商业领袖们参与进来楼宇自动化为争取他们的见解可以自信地传达给他们的管理团队，使他们能够考虑AI收养时做出明智的决定。最起码，本文拟用作减少时间商界领袖的方法楼宇自动化花研究AI公司与他们可能（或可能不）感兴趣的工作。
设施管理
PointGrab
PointGrab我是一个srael基于公司，提供一个平台，包括一个图像感知硬件设备和一个云管理软件CogniPoint，他们声称这能有所帮助建设维护经理降低运营成本通过使用AI进行自动化和优化设施管理。
PointGrab要求用户可以整合其CogniPoint解决方案到现有的楼宇自动化系统。此外，该Cognipoint传感器被安装在建筑物的房间特定跟踪乘客的数量。该传感器可以连接到现有的局域网建筑物的（LAN），以太网供电（POE）或WiFi连接电源。
该公司声称他们的每一个传感器装置可覆盖多达48平方米（或520平方英尺）。据报道，该传感器单元使用计算机视觉来分析在一个房间居住者和它们的位置的数目和在实时这个数据发送到CogniPoint管理系统。
然后,CogniPoint管理系统与建筑物中的照明、供暖和空调系统接口，以优化工作站和会议室的使用。然后系统提供必要的信号到建筑物的现有楼宇自动化软件来控制在办公室空间的工作条件。
以下是短片2-分钟视频演示如何CogniPoint作品：
PointGrab不提供任何案例研究报告成功与他们的软件。
PointGrab名单飞利浦照明，MapIQ, ABB和泰科创新作为一些他们过去的客户和合作伙伴。
虽然PointGrab似乎有一种算法的开发团队，我们无法找到任何C级管理人员对公司的团队强大的AI体验。
我们在前面的用于执法的机器学习报告。
IBM
IBM提供了沃森物联网平台，他们声称可以帮助˚Facility管理服务企业提高建筑物的能源效率，并使其个性化/人性化使用数据分析。
IBM要求用户可以将沃森物联网平台与几栋大楼的楼宇自动化系统整合起来，分析嵌入在门窗、椅子、会议室、配药器和空调系统中的设备和传感器的数据。然后,沃森物联网平台吸收和学习最优化和用户友好的工作条件，为不同的环境。然后系统提供对设施经理的关键建筑指标的仪表板概述，可用于执行来自系统的优化建议。
以下是短片3.-分钟视频演示如何沃森物联网被用于自动化国际空间站在哥本哈根的办公室:
IBM声称有帮助国际空间站从公司办公室的传感器数据中获得新的见解，帮助提高用户的舒适度，同时优化能源使用。ISS部署占用和其他传感器在满足他们的哥本哈根办公用房，椅子和桌子。IBM一起工作的员工从ISS，整合和分析这些传感器收集的数据，以确定没有检测到乘员时，帮助优化能源使用，如关闭空调系统自动关闭模式。我们找不到任何证据的可衡量的结果，为这个案例研究。
IBM还列出了陶氏化学物质,Tyrens AB和KONE作为一些过去沃森物联网平台的客户。
能耗分析
碱式碳酸铜
碱式碳酸铜加州是一个基于公司，提供一个软件，包括一个硬件物联网电能表和一个分析平台，他们声称这能有所帮助后勤管理服务企业r得出能源花费使用传感器和数据分析。
碱式碳酸铜要求用户可以将他们的物联网电能表硬件设备安装在电路面板上。该公司的网站上说，任何有执照的电工都可以做到这一点，通常需要30-120分钟。然后，电表通过Wi-Fi或4G/LTE将用电数据传输到云端。然后,他们的软件从电能质量数据和电能表收集的其他电压和电流特定数据中提取数据并识别隐藏的异常，以在能源使用情况与预期水平不同时提醒用户。然后系统提供通过可在桌面或智能手机上查看的仪表板，发出警报通知和能源使用报告。
以下是短片2-分钟视频演示如何碱式碳酸铜的软件作品：
碱式碳酸铜声称有帮助旧金山君悦大酒店(GHSF)动态地管理他们的能源需求。GHSF与Verdigris在一个试点项目中合作，在他们的酒店安装了四个系统，旨在获得个性化的推荐和节省劳动力成本的机会。根据碱式碳酸铜，这导致在避免维护能源使用和设备故障的$ 2,100名每月GHSF识别节省机会。
碱式碳酸铜还列出了W酒店集团、洲际酒店集团和艾美酒店作为一些他们过去的客户。
Verdigris似乎有一个机器学习数据科学家Chiqun张她拥有计算和应用数学博士学位，以及卡内基梅隆大学计算机科学硕士学位。我们在公司的团队中找不到任何有丰富人工智能经验的c级高管。
Bidgely
Bidgely提供一个软件，他们声称可以帮助电力公司企业收集的各种家电和向客户发送这个数据的可视化表示，以增加参与使用量和能源成本数据使用机器学习。
Bidgely要求用户可以通过电子邮件、短信、门户网站或移动应用程序接收他们的能源使用信息。Bidgely声称，他们的机器学习模型是在一个智能电表上的500多亿个电表读数的数据库上训练出来的，并且能够自动地列出一所房子里的主要负荷。然后,该Bidgely软件使用机器学习算法来识别每个设备的功耗水平在家庭和警报发送到用户对减少能源使用的建议。然后系统提供用户与他们的仪表盘为节能提示可操作的见解，如调低两摄氏度或拔下晚上电脑温控器。
以下是短片1-分钟视频演示如何Bidgely系统可在其应用程序工作:
Bidgely索赔有帮助联合能源(问题)减少住宅用户的峰值电力负荷。该工具集成公司，其发行的Bidgely HomeBeat应用给客户一个试点项目，可以帮助住宅用户访问降低了其总体足迹他们的实时能源使用和收益的见解。根据Bidgely，这导致在试点项目中，每个用户每个事件的平均峰值负荷移动超过30%，如下图所示，来自Bidgely。
Bidgely还列出了杜克能源，佐治亚电力，伦敦海夫洛，太平洋天然气电力公司作为一些他们过去的客户。
巴桑特节Kumar Pandey是Bidgely公司的高级数据科学家在Bidgely。先前，Pandey担任技术主管在三星研究印度-班加罗尔，他在那里工作的脸聚类和识别的视频。
商业领袖们的外卖设施管理
根据我们找到的公司，优化能源成本似乎是人工智能在建筑自动化中最常见的应用。像IBM和startup这样的大公司提供针对智能建筑的商业分析产品。
比杰伊似乎已经放弃了$ 51.6M拥有超过137名员工。他们的成功似乎很大程度上源于为电力公司提供的产品，这些产品为电力公司和客户双方都带来了利益。Bidgely还与美国和英国的公用事业公司进行了几项成功的案例研究和项目。PointGrab最近公布来自飞利浦照明的700万美元投资，是他们在ABB技术投资公司(ATV)现有投资基础上的又一笔投资。
由于智能家电的存在创造了大量物联网传感器数据，企业可以期待人工智能在智能建筑应用中变得更加普遍。应用程序中的其他用例安全在未来的两到五年内，隐私可能会得到很好的保护。尽管如此，我们可能还需要一段时间才能看到建筑物使用居住者的个人数据(如生物统计数据)来改善舒适度和降低成本。
该领域的公司似乎遵循多种策略，一些公司提供自己的硬件感应设备，另一些公司专注于人工智能分析软件和应用程序。建筑自动化行业有几个行业标准和协议，这些标准和协议常常因地理位置的不同而不同。在此领域中构建或设施管理人员在参与项目之前可能需要了解任何设备兼容性问题的网络。
