智能建筑中的人工智能

王楷源（中国人民大学附属中学翠微学校，北京 100036）

随着经济的发展和科技的进步，信息技术给我们的生活带来了巨大的改变。小到智能手机，大到宇宙飞船，计算机、人工智能等新技术帮助我们完成了许多在此之前看来很难完成甚至难以想象的任务。从个世纪80年代开始，一个新的名词——智能建筑在国际建筑界诞生。至90年代，中国也开始逐渐引进智能建筑的概念，将传统的建筑逐渐发展为新型的智慧型建筑。同时受科技发展的引领，建筑的智能化也在逐步提高。从通常概念来讲，智能建筑是人们对建筑的结构、系统、服务和管理四个要素以及它们之间的内在关联的最优化组合，以提供一个投资合理、方便快捷、舒适安全的环境。智能建筑和其他智能解决方案一样，其核心在于计算机科学。通过相应的传感器、信息网络、管理系统等软硬件，计算机对采集的数据进行运算，提出最优化的解决方案，以达到管理者所期待的目的。

人工智能最早在1956年被提出，属于计算机科学的一个分支，是探索和模拟人类智能和思维过程的规律，进而设计出类似人的某些智能化的科学，包括机器人、语音识别、语义识别、图像处理、模式识别、机器学习等方面。如今，人工智能已经成为高科技的流行名词，相关的学科已经和正在极大的影响和推动着社会的发展和人们的生活，在建筑领域也具有广阔的发展前景。

1 智能建筑的主要组成

经过二十几年的积累，智能建筑已经由具备楼宇设备自动化系统（BAS）、通信自动化系统（CAS）、办公自动化系统（OAS）发展到全系统的智能集成。

是建筑技术与信息通信技术相结合的产物，以建筑为主体，主要包括计算机、控制、通信和图像技术。其中计算机技术是指分布式运算、分布式操作系统；控制技术是指标准化、模块化和系列化的集散型监控系统；通信技术是指基于ISDN/B-ISDN等功能的网络通信系统；图像技术是指信息显示的可视化，它们是智能建筑的技术基础，保证了智能建筑综合布线、楼宇管理、信息通信三个系统的协调统一。

1.1 布线系统连贯

智能建筑在设计中，一般采用综合布线系统。采用国际IOS统一标准，五类双绞线与光纤传输，布线结构为模块化星型结构，具有较强的连贯性，适用于多种信息形式的传输，包括数据、语音、图像等；在管理配置方面也具有较强的灵活性，仅仅通过跳接线就可完成；基于综合布线系统的智能建筑，让维护更加简单经济。在系统配置中，用信息插座将各种配适器与相关设备进行连接，如ISDN配适器与其终端的连接，网卡与微机的连接，图像配适器与摄像机的连接等，技术可靠，操作方便。

1.2 楼宇管理系统关联

楼宇设备自动化一般包含以下几个部分：空调供热、通风、消防、电力、电梯、给排水等。智能建筑的楼宇管理系统一般包括三方面内容：1）建筑安全，如出入警卫、防盗、防火、车库管理等；2）设备管理，主要是对机电设备的运行状态进行监控，实现故障报警报修。3）能源管理，在保证舒适安全的前提下，降低运行费用，实现节能。这些管理模块和各个子系统依靠智能系统的统一调配，关联度得到极大提升，实现了协同工作和安全运行。

1.3 信息通信系统集成

信息集成化程度高是智能建筑的主要特征，以现阶段典型的智能建筑来说，其建筑集成系统具备汇集建筑内外各种信息、管理各个子系统、实现综合网络管理等功能。智能建筑的信息通信系统一般涉及楼宇自控、消防报警、安全防范、综合布线、通讯、停车场管理、卫星及有线电视接收、办公自动化等等，分类繁多，技术复杂，而只有依托先进的集成技术，智能建筑方可真正实现对各个子系统的协调管理。

2 人工智能技术的优势

人工智能化技术在建筑应用方面的优势，主要体现在综合布线智能化、楼宇关联智能化以及信息传输处理智能化三方面。有效实现人机交互的功能，实现对建筑的高效控制。以信息传输为例，传统的建筑中人与建筑之间很难实现顺畅交流，更做不到高效的控制。人工智能应用到建筑中后，在计算机以及信息化技术的支持下，人与建筑之间能够实现快速准确的信息传递，建筑的智能化管理水平得到显著提升。

3 人工智能技术在智能建筑中的应用

人工智能是通常意义上智能的更高层次，应用在智能建筑管理中，主要以神经网络、模块的结构化以及专家系统为代表技术，从而实现管理者设想的复杂的系统运行及控制。

3.1 神经网络模型

神经网络是指由大量的、简单的处理单元相互联接而形成的复杂网络系统，特别适合同时出现的多个因素和条件的、不精确和模糊的信息处理，其中尤为突出的是自学习功能，依据其基本原理建立的人工神经网络模型在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着巨大的发展前景。目前，智能建筑管理中涉及的信息智能化处理、图像处理、语音识别、系统功能设计、自学习等，均借助神经网络模型得到了一定程度的发展。较之于信息化和数字化建筑，智能建筑要求具备更“聪明”的管理能力，以建筑设备的管理为例，智能系统需要保证不同类别设备单体和整体运行的稳定安全、协调有序；各系统能够根据外界条件的变化，对运行模式进行自动调节；调节后各系统之间保持协调性，避免某个分系统调节后与整体脱节，无法自我修复；降低仿真过程中的内部复杂程度，提升系统的控制速度和控制精度；具备一定的自学习能力，提高系统的应用效率。神经网络模型是实现上述功能的关键技术。

3.2 模块的结构化

建立一个大型的、较复杂的控制系统时，便捷的方法是将系统分解成一个个独立的部分，承担不同的功能，每一个独立的部分就是一个模块，而将各个模块进行有机组合，就是模块的结构化。智能建筑是传统建筑的升级，包括了传统建筑固有的功能，也集成了现代信息技术，为保证各个系统及其功能模块能够更好的发挥作用，需要应用人工智能对所有功能模块进行重组，实现模块的结构化，使建筑的功能控制由传统的并行变为集成。例如，升降式电梯的重量传感器能够识别电梯的设定载人（物）重量，消防系统中的烟感报警器能够监测环境中的烟雾浓度，通风系统中的流量阀可以自动控制气体流量，这些相对简单的功能模块已经在自控系统中得到广泛应用，随着信息通信技术的持续进步，特别是人工智能技术的出现，高性能的功能模块及模块结构化的研发愈加拓展，功能设计、语音识别、图像处理以及自主学习等功能都以结构化形式逐渐得到应用。

3.3 专家系统

专家系统是指一种基于知识积累和自我学习的系统。该系统将控制对象和控制规则的相关知识记录到数据库中，通过运算和机器学习，生成可以提供正确决策的管理系统。这种管理系统类似于某个专门领域的专家，相比传统意义上的专家，系统的优势在于更快的并行运算和更有效的经验耦合。专家系统的设计，增强了系统的控制能力，由此前单纯依靠数学模型，发展为知识模型和数学模型相结合。可以更好的通过已有的专家知识，以及系统自身产生的案例，进行总结、推理和制定方案。

4 总结

智能建筑对各种先进自动化、通讯手段和高质量管理服务的需求越来越高。人工智能技术的进步及其在建筑系统中的应用，是现代建筑体系全面升级的标志。人工智能在单体建筑以及在区域多个建筑中的集成控制，将有效实现各个区域间的信息交流和一体化管理，促进城市建筑文明、安全、高效的运行，推动整个城市的智能化和智慧化进程。