楼宇管理系统 (BMS) 彻底改变了我们管理楼宇的方式，从分散的单个解决方案网络开展到对整个机械和电气系统的集中控制。然而，尽管给予了整合的管理和更高的可视性，但一个关键方面仍然令人惊讶地需要手动操作：BMS 调整。

即使内置了自动化功能，工厂工程师仍然面临着解读 BMS 收集的大量数据集的艰巨任务。此外，仪表板内的系统只能在手动分析后进行调整，这既耗时又容易出错。

人工智能 (AI) 是智能建筑技术领域的变革者。AI 能够组织和分析大量数据以进行自动决策，这给予了一个诱人的解决方案：将 AI 功能直接集成到 BMS 设置中。这种转变可以完全消除对人工分析的需求，并为充满 AI 驱动的楼宇管理系统的未来铺平道路。

让我们深入研究 AI 驱动的 BMS 的现状，探索现有的挑战，并展望未来几年这项技术的可能性。

专门为BMS构建的AI算法

专门编码的算法是人工智能的核心，它可以分析大量数据集，以识别可用于更好地调整和优化软件的模式。例如，BMS算法可以利用AI来检索从物联网传感器收集的天气和湿度数据。然后，该算法可以实时分析收集的数据，并使用这些信息来调整供暖、制冷和通风（HVAC）系统。快速改变温度和湿度的能力增加了居住者的舒适度，同时消除了能源过度消耗。

除暖通空调外，现在正在使用人工智能的其他BMS管理解决方案包括：

•  智能照明和供电。使用从占用传感器收集的数据，照明和其他电气部件只能在建筑物或校园内的占用者居住的地方进行调谐和交付。
• 水资源管理。人工智能可以识别用水偏离正常水平的区域。分析可以找到无效的智能水龙头、泄漏或必须说明的合法用水。
• 消防安全。人工智能现在正被集成到消防安全系统中，以准确识别和精确定位火灾的精确位置。从那里，BMS可以提醒乘客远离危险的最佳路径。
• 系统和数据安全。由于操作技术现在与网络和互联网相连，系统和数据安全变得至关重要。利用人工智能的OT安全工具可以帮助识别通常与邪恶活动有关的网络流量行为趋势，例如开始与指挥控制僵尸网络服务器通信的受感染物联网传感器。这些活动可以使用基于人工智能的安全工具快速识别、隔离和补救。