沃卡惠自从去年ChatGPT和另一项基于服务引擎的人工智能技术，发布以来，这项技术的潜力一直被媒体频繁讨论。尤其是生成式人工智能的话题，它是人工智能的一个分支，可以识别数据模式，然后生成自己的原创内容，一直是人们关注的焦点。
自2010年代以来，人工智能在办公室、医院和学校等许多建筑中变得越来越普遍，而且还在持续增长，人工智能可以帮助设施管理人员了解人们如何使用建筑物，然后实现功能和流程自动化，以改善建筑物布局和运营。
人工智能通常用于预测设备何时可能发生故障，使工作人员能够在早期阶段解决潜在问题，从而节省时间和金钱。它也被用来计划医院等繁忙场所的清洁时间表。
人工智能和机器学习(ML)功能为设施管理提供了多种机会。由于设施管理人员专注于寻找测量和监控建筑运营基准的新方法，因此存在如何利用所有这些额外数据的问题。当然，计算机化维护管理系统(CMMS)能够下载数据，并以易于理解的方式呈现，以供构建个人使用，但生成式人工智能系统可以获取数据，并在无需人工干预的情况下履行职责。
人工智能已经影响了建筑、工程和施工行业，进一步转型的潜力巨大。随着我们收集更多数据，人工智能可以更有效、更准确地生成初始设计方案、概念解决方案和大规模研究。它还有望实现更高效的空间规划、减少空间浪费并提供成本和交货时间估算。
通过自动化特定任务，人工智能可以缓解劳动力瓶颈，并减少花在日常任务上的时间，最终改善项目交付流程，这些功能令人兴奋，但认识到潜在的风险和挑战也很重要。
提供建议
从设计的角度来看，人工智能的输出和洞察力可以帮助人类做出更明智、更准确的决策，特别是在实施节能或可持续发展项目时。它可以生成有关优化气流和自然光的详细解决方案，并通常提供更好的节能和管理建议，以更轻松地实现净零和碳中和。
人工智能能够帮助设计师在几分钟内构思出大胆的建筑形式。这些设计能否真正建成是另一回事，但有远见的建筑在设计过程的早期阶段始终发挥着重要作用。
对人工智能的关注将是可持续发展、优化能源使用、管理资源和改进绿色建筑设计的关键。人工智能的进步将彻底改变建筑、优化设计、自动化任务、减少浪费并提高安全性。将人工智能与现有物联网(IoT)融合至关重要，因为这些设备为人工智能发挥作用并获得见解提供必要的数据。
“预计建筑物中的智能设备和传感器将会激增，收集从视频到占用情况再到温度等各种数据，”他说。“根据收集的数据，人工智能将提供更加个性化的体验，了解个人偏好并相应地调整环境，交互式人工智能助手将变得司空见惯。”
当然，由于安全问题从自然灾害到工作场所暴力的可能性，人工智能将在危险成为问题之前发挥作用。借助人工智能，增强的安全监控将变得更加普遍，并将有助于检测异常活动或未经授权的访问。
在公共或商业建筑中，人工智能将分析人群运动，以先发制人地识别危险情况。人工智能算法还将用于处理传感器数据，以进行结构健康监测、及早检测恶化迹象以及火灾或煤气泄漏。人工智能还将通过识别异常网络活动来提高网络安全，保护建筑系统的数字安全。
潜在的整合风险和挑战
当然，由于人工智能是从所提供的数据中获取信息，因此存在不真实、偏见或有毒信息传递的风险。
一个潜在的风险在于建筑规范的解释，这是一项复杂的任务，需要精确性、准确性以及对特定位置或管辖范围的了解，人工智能模型可能需要帮助来解释这些当地规定，因为它们可能没有在代码中明确说明，并且需要对当地情况有额外了解。
由于制定建筑规范是为了确保公共安全，因此即使规范解释中的微小错误或遗漏也可能对企业造成重大后果。错误地实施人工智能可能会导致严重的责任问题，而在不检查解决方案的情况下，过度依赖人工智能可能会导致额外的麻烦，在这个领域，人工智能应该被用作工具而不是解决方案。
另一个需要考虑的问题是，在日常操作中，人工智能系统可能会被赋予多少权力，以及它出现故障的可能性，大多数运营商认为数据中心对人工智能使用的接受程度将会提高，但运营商对其做出可靠运营决策的能力持怀疑态度。
如果自然灾害来袭，电力中断了，设施还能长期运行吗?随着这些新技术在建设运营中发挥更大的作用，对冗余和增强微电网能力的需求将会发挥作用。
除了技术在某些方面出现故障的威胁之外，金融机构还必须考虑人工智能将如何影响他们的员工队伍。在一些行业，最引人注目的是电视编剧和演员罢工，人们开始担心人工智能会接管行业。
随着人工智能在建筑中的使用不断增加，道德考虑的重要性也随之增加，例如数据隐私、自动化可能导致的工作岗位流失以及人工智能决策的透明度。
人工智能必须强调潜在的投资回报，即使有初始投资，从长期来看，提高效率、降低能耗和改进预测性维护所带来的节省也会带来巨大的经济效益。
虽然人工智能已集成到多种旨在协助设施运营的产品中，但在多个建筑系统中添加这项技术可能会变得相当昂贵。将人工智能技术集成到建筑系统中的过程不仅涉及获取技术，还涉及培训、数据管理，以及可能招募具有必要专业知识的新员工的相关费用。就像雇用人类员工一样，新部署的人工智能技术也需要培训，这项技术仍处于起步阶段，需要首先被告知该做什么。
还存在维护和更新人工智能系统的经常性成本，以及为此需要的有效管理，人工智能系统通常严重依赖需要收集、清理和存储的大量数据。由于必须仔细解决隐私问题，处理个人或敏感数据会增加复杂性。
现在，有多种选择可以减轻企业的部分成本。设施管理人员可能不需要承担在其建筑组合中，实施大部分人工智能的全部风险和成本，而是可以使用利用人工智能的供应商的融资、设备和产品来快速有效地交付智能建筑成果。
人工智能的未来
人工智能在建筑环境中的作用将继续扩大和转变。随着更广泛的采用，它预测维护需求等问题的能力将变得更加先进，从而减少停机时间并延长设备寿命。
