十年鍛造，瞄準樓宇節能大命題，CMU走出的智慧建築新模式：LeanFM

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目前，人工智慧與大數據已被廣泛用於醫療、自動駕駛、金融等領域，但其在建築領域的應用還較為缺乏。事實上，人工智慧技術終將給智慧建築帶來「自學能力」，而LeanFM的出現或將有益於此。

作者｜小生生

編輯｜甲小姐

微信公眾號ID｜Xtecher

據霍尼韋爾發布的《中國智慧建築調研白皮書》顯示：如今，我國能耗分為三大塊：工業能耗、建築能耗和交通能耗。其中，建築能耗佔總能耗的28%－30%。

仲量聯行《2015年中國城市60強》報告指出，與歐美等發達國家相比，我國建築行業的能耗效率存在20%－30%的差距。

國內一位建築科學研究院的業內人士告訴Xtecher，雖然國家正不斷推行綠色建築，要求節能減排，但多數樓宇只是僅僅達到國標強制的耗能標準，並未做到綠色節能。

而節能，只是我們對於「智慧建築」需求中的一個方面。當下，國內許多樓宇內的電器設備，如暖通設備、照明設備數量龐大，通電即可工作，但其工作進程、能耗等，均無法在線及時得到數據；此外，目前國內樓宇設備多是故障後進行維修，管理者無法做到提前故障預測——自動化尚未解決，節能更無從談起。

卡內基梅隆大學（CMU）的劉雪松教授認為：未來建築應該有一個智慧「大腦」，通過分析建築內部設備、環境、用戶等信息，主動對設備故障進行預測，對樓宇設備進行節能減排。

LeanFM（精益設備管理）可能就是這樣一個「大腦」。

這是一款基於雲端的智慧建築管理系統，為公共建築運營提供自動化決策平台。CMU工程學院副院長Burcu Akinci教授、助理研究教授劉雪松等共同創辦的LeanFM Technologies，Inc公司推出的這款產品，整合了兩位教授和多名博士在CMU過去10餘年的研發成果，將通過人工智慧對公共建築設備、環境、設計等數據的分析，預測設備故障、節約樓宇能耗——而這或將給智慧建築帶來新的模式。

LeanFM：用人工智慧管理樓宇設備

2017年4月，來自卡內基梅隆大學的助理研究教授劉雪松代表LeanFM團隊，回國參加中國深圳創新大賽國際賽。他在來自美國、日本、英國等8個國家的76個團隊中脫穎而出，獲總決賽二等獎。

LeanFM致力於設備信息可視化搜索與自動化設備故障預測，以節約人力與能耗。

公共建築設備繁雜、數量巨大。目前，人們往往只能通過圖紙、三維建模軟體查看其信息，而三維建模軟體只能查看設備長、寬、高等基本信息。設備的安裝日期、功耗等細節參數只能通過使用手冊查找——這平添了設備日常維護的人力成本。

設備信息的可視化搜索便瞄準了這個問題。管理人員通過LeanFM的雲平台軟體，可使用智能手機等可移動設備，搜索樓宇內設備所處位置、參數及相關維護信息——白話地講，該功能類似於使用谷歌搜索建築信息。

另一方面，LeanFM可通過數據分析，預測建築設備性能和使用壽命，發掘潛在故障，優化設備維護周期，延長使用壽命。

劉雪松告訴Xtecher，團隊曾解決了紐約一家大型醫院的難題：

醫院西側病房每周一早上室溫都偏高，卻一直沒有找出原因。LeanFM通過結合運維信息、設備數據及建築空間設計信息後，排查出了最有可能原因：每周一早上6點，中央空調系統一個機組自動重啟，溫度被設為較高的默認值，8點鐘醫護人員增多後，中央空調才開始大量製冷，但底層水泵因長期使用後功率下降，供水不足，導致空調製冷系統無法完全發揮製冷效能。

在這個案例中，LeanFM按照這樣的邏輯起了作用：首先，管理者通過LeanFM系統，可直觀獲知水泵、空調等參數信息，了解現場情況；繼而，系統經數據分析，可將此前同類設備出現的故障進行結構化歸類，而對故障類型做出預測；此後，維修人員可攜帶相應配件，大幅縮短維修時間，使樓宇系統儘快恢復運營。

通過LeanFM可直觀知道中央空調運行時長、水泵已使用年限及維保次數。通過對比設備出廠時的規定使用壽命，使用中的損壞率，便可預測設備剩餘使用年限，提早做出故障預測。

再進一步， 怎麼樣避免能源浪費？

劉雪松告訴Xtecher，建築內部許多感測器相互連接，可以感受到室溫、濕度等信息，而信息是彼此相互關聯的，團隊通過動態信號處理，結合模式識別演算法，利用人工智慧的方法尋找出變數彼此間的關聯。若溫控感測器出錯，導致參數變化，傳到系統中的信號就將發生變化，此時，通過人工智慧即可查找出哪個感測器故障的可能性最大。

例如，樓宇自動化系統將商場空調溫度設為25度，若感測器故障，將錯誤信息傳入系統，可能導致系統誤以為此時室溫過高，以至不斷製冷，將溫度降至25度以下，便會導致能源浪費。

當然，要實現以上功能，需有一個基礎：足夠的建築數據。

建築數據哪裡來？

團隊採集的數據，包括樓宇自動化（BAS）數據、建築設計數據，及建築設備運維數據等。

BAS系統數據，指團隊通過在建築內部署感測器，將建築群內的電力、空調等系統進行集中監視，以獲得設備運行數據，這之後，LeanFM便可通過人工智慧演算法對數據進行分析，以做出故障預測。

建築設計數據，包括建築二維、三維數據。二維即傳統建築施工圖，技術人員依此圖進行施工。三維如BIM（Building Information Model ）等建築信息模型，通過整合各項信息，在項目施工、運行過程中進行數據共享，讓甲方、施工方等掌握工程進度。

建築設備運維數據，指建築設備各階段的維修數據、功耗情況記錄等。劉雪松告訴Xtecher，在美國，對商業建築有一個要求：建築內部各個設備系統的維修，都需記錄。

目前，市面上的建築設備運維記錄分析存在一個巨大挑戰，即大部分信息都是用「非結構化」的人類自然語言進行表述，且存在信息缺失。例如，一位樓宇管理員曾簡單記錄室內溫度情況「too hot（太熱）」——計算機明白了房間溫度高，卻難以分辨其問題所在。

因此，LeanFM將通過自然語言分析（NLP）技術，對語義進行自動理解和識別，將非結構化數據轉換為結構化數據，進而和其它建築信息進行自動整合和分析。

劉雪松告訴Xtecher，此次回國，除了參加比賽，也和多家房建企業、政府及國有企業進行了討論。他發現，國內政府與企業對建築節能需求強烈，房地產商在洽談時普遍關心：LeanFM可為建築運維節約多少能源？

然而，當我們仔細分析目前國內的建築基礎設施，可以發現，要想全面推行LeanFM類似的解決方案，亟需先在中間補上一環。

需要補上的一環

就像IOS、安卓等系統需在硬體平台上運行一樣，LeanFM建築智慧管理系統也同樣需要基於一個完善的建築硬體設施。

而要實現智慧建築，首先需要實現樓宇自動化控制，才能獲得樓宇BAS系統數據

目前來看，國內許多設備系統都相互獨立，管理難度大。許多建築內暖通系統還停留在人工操作階段——「樓宇自動化」尚較為落後，更難談「樓宇智慧化」。

致力於建築智慧化的深圳精優達市場總監熊劍告訴Xtecher，目前建築智慧化實際使用的效果以及比例均不高，缺少市場推動力。

的確，目前包括阿里智慧中心在內的許多企業對於智慧建築仍處在摸索階段。

樓宇內暖通、照明等設備多而散，需被控制、監視的對象多，且設備分散在各層和角落——單是實現設備的互聯，就已經是一個較大的難題。

目前，樓宇自動化方面，以江森自控、西門子為代表的國外傳統企業佔據國內大額市場，可儘管他們提供了先進的設備，在設備互聯方面仍舊進程緩慢。

艾拉物聯（AylaNetworks）聯合創始人張南雄告訴Xtecher，目前Ayla和江森自控在物聯網溫控設備方面展開合作，在建築節能領域開啟探索。張南雄認為，建築智慧是一個體量龐大的工程，需要各方配合，不是單靠某幾家企業就可以完成的。

以如今普遍的建築現狀向著智慧建築出發，如同一個尚處於爬行階段的小孩。在暖通系統還處於人工調溫的階段，要讓它接入LeanFM成為智慧系統，恐怕還有一段距離——這中間，需要大樓各處部署感測器，接入人流量監控等系統，最後再由LeanFM統一進行數據處理。

而這中間缺少的環節，正是走向智慧建築需要填補的一環。

此外，國內建築設備缺少必要的維修記錄數據。

一般大樓暖通等設備出現故障，工人進行維修之後，管理人員不一定會有記錄。即便有記錄，也不一定會記錄在電腦系統中，造成數據讀取難度加大。沒有足夠的數據量，談何讓人工智慧通過大數據分析做出智慧分析系統？

對此，劉雪松告訴Xtecher，他們將會考慮和一些實力較為雄厚的房地產商合作，率先對高端寫字樓、醫院、電力大樓等樓宇自動化較為完備的企業進行整套生態系統的建設。

目前，北京、杭州等一些企業已對LeanFM表現出極大的興趣，而在國外，他們已經開始取得一定進展。

劉雪松告訴Xtecher，目前，LeanFM已同卡內基梅隆等大學、紐約長老會醫院等機構進行合作，部署他們的建築智慧管理系統。

劉雪松表示，在國外的合作中，大學等機構較為關注人力成本的節約，通過使用LeanFM，讓維修人員提早知道故障設備的信息，並帶著正確的工具和材料前去修理，平均每次維修任務可省下兩小時人工成本。

而醫院，則主要關注自動化控制系統和能源方面的節省。通過智慧管理系統調控暖通、照明等設備，醫院每年可節省30%左右的能源，而通過軟體對設備故障的預測，可額外節省25%左右的成本。

LeanFM團隊將通過對樓宇設備的分析持續積累數據，將設備存在的問題分類，並做成結構化數據，繼而做成模型應用到新的樓宇中。

建築智慧的未來

正如開篇所言，時下，建築對於節能減排的需求已頗為迫切。

深圳精優達市場總監熊劍告訴Xtecher，目前市場推動力量還不夠，需要有新的力量注入，互聯網品牌也將融合到智慧建築領域。

今年3月，阿里召開智慧建築（IB）峰會，宣布打造智慧建築平台，將建築數據匯聚到統一的開放平台，開放介面，通過人工智慧構建數據模型，繼而用於智慧建築。

如今，阿里已經在深圳布局智能大樓，根據阿里發布的《智慧建築白皮書2017》顯示：人工智慧技術的出現，將會給建築智慧帶來「自學能力」。而隨著雲計算等基礎設施實現大數據處理，以及物聯網和感測技術的發展，未來都將推動建築智慧發展。

雖然現在來看，LeanFM技術落地不久，國內大部分城市樓宇還處在傳統建築階段，但對於北京、上海等一線城市，不少樓宇也已經實現了樓宇自動化，有了邁向樓宇智慧化的基礎。

從傳統建築到智能建築，再到智慧建築，其過程並非一蹴而就。阿里置業部將2017年定義為「智慧建築的元年」，預計在三到四年的時間，將構建出一個完善的未來智慧建築平台。

此次歸國，劉雪松看到國內智慧建築領域有巨大的發展市場，劉雪松和他的團隊也正因此希望帶回國外先進的技術，為國內建築智慧出一份力。他告訴Xtecher，未來，他們會將重心轉移國內，與國內一些地產企業合作。他希望以LeanFM技術率先對一線城市中自動化程度較高的樓宇進行節能系統的打造，實現樓宇節能減排。

隨著人工智慧的興起，大數據的不斷積累，雲計算以及物聯網的不斷發展，智慧建築時代雖很難瞬息而至，但也不會太過遙遠。

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封面設計：王思寧 排版：陳光 校對：楊靜

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