健康、能源、安防 AI導入建築的三大應用面向

進入2023年，全球建築的發展趨勢，都將與導入AI 息息相關；而最優先的應用面向有三大領域：健康、能源、安防。


疫後健康意識抬頭 室內空氣品質智慧調控

疫情帶動了全球健康意識的普遍提升，隨著疫情趨緩，員工開始返回工作場域，對於工作環境的健康條件更加重視，因而帶動了AI在建築內的健康應用，例如空氣品質監測、水資源管理（監測水管及水溫，警示病菌的產生）、環境清潔管理（偵測哪些辦公桌及厠間剛被使用過，以利精準打掃）、提升舒適度（依日照及室內人數，自動調控窗廉和空調）等。

空氣品質監測導入AI智慧調控，能夠透過AI模型，將感測器收集到的空氣數據，與室內人員的密度進行比對，並持續學習空調、空氣品質與人數的關聯性，做出最佳化決策。英國壽險公司RSA為了迎接員工在疫後返工，便在建築內設置許多IAQ空品感測器，對大小不同的各個辦公空間進行監測，收集到的即時數據匯入AI雲端平台，一旦發現某個工作空間的空氣品質未達標準，便自動提出對策，例如增加新鮮空氣的供給，或引導人員至空品較佳的空間。


再生能源進場  能源調度仰賴AI才能全面而即時

除了疫後的健康意識抬頭，淨零減碳及ESG等永續規範，也是智慧建築導入AI的重要推手。許多建築為了減少碳足跡，已在屋頂建置太陽能，但其看天吃飯、間歇發電的特性，讓發電量難以預測。如果能夠串接外部資料例如即時氣象，來預測屋頂太陽能的發電量，就能讓能源使用的效益大幅提升。例如運用AI分析結果來進行電力來源的自動化調度，或者針對高耗能設備進行調控。

美國西雅圖的Bullitt Center，在屋頂安裝了太陽能及儲能設備，在夏季日照強烈時可向城市電網饋電，冬季日照不足時則從電網取電，這些動作透過AI可達成高度自動化，系統自動判讀智慧電表收集到的能源消耗量，依當下條件即時決定儲電或售電。美國芝加哥的智慧建築，也運用AI能源管理系統，根據影響室內溫度的各種變因如：人員活動、氣象、電氣設備產生的熱能。。。等，進行空間內預冷或預熱的處置。


安全監控備受重視  大數據統整降低入侵風險

企業對建築的實體安全愈來愈重視，以往AI在安防的應用相對成熟，但大多限於監控影像的人臉或圖像辨識；最新的AI安防應用，則整合多元數據，包括監控攝影機、門禁管制、出入動作感測等。長久以來，這些安防設備每分每秒都在產生資料，然而絕大部分未被使用，除非發生異常狀況，才會回頭查找；現在透過AI，這些安防大數據可以有更好的運用。

尾隨進入是建築實體安全的最大威脅之一，但光靠監控攝影機或門禁管制，很難防止尾隨。已有智慧建築運用AI來分析影像資料，再搭配門禁系統，解決尾隨的問題。例如每次有人刷卡進入時，AI可即時分析監控攝影機的對應影像，若人員（或車輛）數目不正確，便發出示警。AI還能統整分析所有尾隨事件的數據，歸納出最易發生的地點，加以預防因應。 

內部員工進入建築內的未授權區域，也是企業安防的風險。然而每日出入的人流量龐大，且常有誤觸事件，單靠人力無法準確判定是否蓄意入侵，或只是疏忽而誤闖。AI 能夠檢視並分析所有無效進入訊息，若發現同一員工多次嘗試進入機敏的伺服器機房，即可通報糾舉。其他的 AI 安防應用還包括因應超高齡社會，銀髮族在空間內移動的安全監測，一旦跌倒或意外發生，可爭取黃金搶救時間。