人工智能在楼宇能源的调控节能上大有作用。

　　楼宇能耗约占全球能源消耗的 40%，远高于运输行业。而每栋建筑都是独一无二的，无论其使用年限，大部分的楼宇可能都在浪费能源。建筑物内部每分钟会产生超过22000个变量参数，而传统BMS系统需要人工手动控制，据数据显示，每年可有超过70%的可调控变量被忽略 ，超过50%的能源浪费源于不必要的二氧化碳排放，超过28%的能源浪费源于人工操作错误。

　　无论是作为业主，还是为业主提供设施管理服务的物业方，都希望能够最大程度上减少能源的消耗及浪费。如果人工操作存在那么多漏洞，如果用系统取而代之呢?

　　人工智能具备着人类难以企及的精度和速度，可在无感中自动识别环境的空气指数，自动控制超过22000个变量取代原有人工操作达到最佳的平衡，获得舒适嘉健康的体验，而这在传统的能源管理中，只有经验十分丰富的工程师才可能做到。但对于人工智能来说，几乎是实时同步就能作出反应，那些对人类来说复杂的事情，人工智能做得更好更快。

　　基于此，把人工智能技术应用在能源的管控和节约上，爱物管AIBMP系统可实现自学习、自适应和自我配置，从而有效地降低实施成本、能源消耗、运营成本。这也是一种完美的智能替代。

　　爱物管AIBMP每60秒从楼宇系统中提取信息，实时识别建筑物内每个区域的人数、二氧化碳浓度以及湿度等情况，并相应地自主调整通暖空调系统和照明系统。在能源效率提升方案中，AIBMP能在1-2周内完成安装或改造，与大多数楼宇自动化系统兼容，无需高成本或破坏性的资本重置，即可降低20%-40%的能源消耗和综合成本。

　　在技术上，还可实现在单个仪表板界面中统一监控所有系统或多个建筑，从而提高建筑物管理者的效率并减少了技术故障，同时降低了运营成本。不需要经过特殊的培训，管理者便可轻松掌握，因为仪表盘上的信息可以直观的显示所需要的信息。无论身在何处，管理者都可以在一个地方监控所有建筑物。

　　爱物管在某央企总部大楼上线了AIBMP后，算法和AI替代了过去需要人工去调整的各种复杂参数，节省了高薪的系统操作工程师，简化了大部分巡检工作，从而进一步节省系统的维护工程师。我们通过改造远程控制面板445个、安装区域环境传感器120个，再通过业主原有的霍尼韦尔BMS系统，实现了整个项目的能源智能自动控制。最终替代了80%的技术人员、降低了70%的系统异常报警，以及最终节省了23%的空调能耗。

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