在當(dāng)今快速發(fā)展的技術(shù)環(huán)境中，“人工智能”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”和“算法”等術(shù)語變得越來越常見。圍繞這些概念的炒作并非沒有道理，專家預(yù)測，到 2035 年，人工智能可將盈利率大幅提高38%，為經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)超過14 萬億美元。

但是，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)軟件有何不同？它們?nèi)绾翁貏e有利于設(shè)施和資產(chǎn)管理？在本文中，我們將探討這些問題并闡明這些技術(shù)的深遠(yuǎn)影響。為了開始這一探索，讓我們首先對這些基本術(shù)語有一個清晰的理解。

算法：算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)。它們是數(shù)據(jù)庫、安全、人工智能和圖形等計(jì)算機(jī)科學(xué)不同領(lǐng)域的基礎(chǔ)。算法是解決特定問題的逐步過程或一組規(guī)則。傳統(tǒng)上，算法是為了解決特定問題而編碼的。當(dāng)遇到新問題時，就會編寫并部署新代碼來解決這些問題。

人工智能 (AI)：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個廣泛領(lǐng)域，專注于創(chuàng)建能夠模擬人類智能的機(jī)器。人工智能涵蓋了廣泛的技術(shù)、算法和方法，使機(jī)器能夠執(zhí)行任務(wù)，例如解決問題、決策和自然語言處理。

那么人工智能是如何實(shí)現(xiàn)這一切的呢？人工智能是一組算法，可以根據(jù)學(xué)習(xí)到的輸入和數(shù)據(jù)修改其行為并創(chuàng)建新算法。人工智能的本質(zhì)是“模式識別”的思想。人工智能算法可以處理大量數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)中的模式并從中學(xué)習(xí)。然后，當(dāng)未來遇到類似的模式時，將學(xué)習(xí)的內(nèi)容應(yīng)用于做出決策和預(yù)測。這種根據(jù)新數(shù)據(jù)進(jìn)行改變、適應(yīng)和成長的能力被稱為“智能”。隨著處理越來越多的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)逐漸改進(jìn)自身。

另外，人工智能是一個總括術(shù)語，有許多子學(xué)科：機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺。不同的算法是為不同的目的而設(shè)計(jì)的。例如，決策樹是分類任務(wù)中常用的算法，其目標(biāo)是將輸入分配給特定類別或類別。支持向量機(jī) (SVM) 是另一種用于分類和回歸任務(wù)的算法，其中涉及預(yù)測連續(xù)值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度學(xué)習(xí)模型，是高度通用的算法，能夠處理數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)系。

機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集。機(jī)器學(xué)習(xí)算法必須輸入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而不是可以處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的通用人工智能。機(jī)器學(xué)習(xí)的一個例子是信用卡欺詐檢測系統(tǒng)，它使用來自銀行系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。功能極其強(qiáng)大的人工智能的一個例子是能夠克服不可預(yù)見的障礙在世界中航行的機(jī)器人。

從本質(zhì)上講，機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于識別模式和從數(shù)據(jù)中提取見解的能力。它使用統(tǒng)計(jì)技術(shù)在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，然后應(yīng)用這些模型對新的、看不見的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或采取行動。機(jī)器學(xué)習(xí)算法大致可分為三種類型：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)涉及在標(biāo)記數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型，其中期望的輸出或結(jié)果是已知的。該模型學(xué)習(xí)將輸入數(shù)據(jù)與正確的輸出關(guān)聯(lián)起來，使其能夠?qū)π碌?、未見過的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。另一方面，無監(jiān)督學(xué)習(xí)處理未標(biāo)記的數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式或結(jié)構(gòu)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)涉及訓(xùn)練代理與環(huán)境交互并通過獎勵和懲罰系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

現(xiàn)在我們對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和算法有了更清晰的了解，讓我們探討一下它們與資產(chǎn)和設(shè)施管理的相關(guān)性。

資產(chǎn)和設(shè)施管理對于企業(yè)、組織甚至城市來說都是一項(xiàng)關(guān)鍵功能。它涉及建筑物、設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施等實(shí)物資產(chǎn)的管理、運(yùn)營和維護(hù)，以確保其最佳性能、使用壽命和成本效益。

傳統(tǒng)上，資產(chǎn)和設(shè)施管理依靠手動流程和定期檢查來確定維護(hù)需求、檢測異常并優(yōu)化性能。然而，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)通過引入數(shù)據(jù)驅(qū)動、預(yù)測和主動的方法徹底改變了這一領(lǐng)域。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以利用從傳感器、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和其他來源收集的數(shù)據(jù)來實(shí)時洞察資產(chǎn)和設(shè)施的狀況、性能和能源使用情況。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析這些數(shù)據(jù)，可以識別模式、趨勢和異常，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)、能源優(yōu)化和改進(jìn)決策。

更具體地說，例如超過 15 年以來，Phoenix Energy Technologies 一直利用其專有的 CAA 閉環(huán)框架（收集-分析-行動）為客戶提供智能建筑物聯(lián)網(wǎng)分析解決方案。簡而言之，人工智能使我們能夠增強(qiáng)現(xiàn)有的核心閉環(huán)能力，使其變得更好、更快、更動態(tài)，并向自主和自適應(yīng)閉環(huán)系統(tǒng)邁進(jìn)。

例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，在設(shè)備故障或維護(hù)需求發(fā)生之前進(jìn)行預(yù)測。通過識別表明即將發(fā)生問題的早期預(yù)警信號或模式，資產(chǎn)管理者可以安排主動維護(hù)，避免代價高昂的故障并最大限度地延長正常運(yùn)行時間。

人工智能驅(qū)動的分析還可以通過分析來自傳感器和智能電表的實(shí)時數(shù)據(jù)來優(yōu)化能源消耗。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以學(xué)習(xí)能源使用模式并識別節(jié)能機(jī)會，例如優(yōu)化 HVAC 系統(tǒng)、調(diào)整照明時間表或識別能源密集型設(shè)備。通過利用這些見解，企業(yè)可以降低能源成本、提高可持續(xù)性并實(shí)現(xiàn)環(huán)境目標(biāo)。

此外，人工智能可以促進(jìn)資產(chǎn)和設(shè)施管理方面更明智的決策。通過處理大量數(shù)據(jù)并模擬不同場景，人工智能系統(tǒng)可以提供優(yōu)化資產(chǎn)利用率、空間管理或長期規(guī)劃的建議。這使得利益相關(guān)者能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策，從而最大限度地提高效率、降低成本并提高居住者的舒適度。

隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，我們可以期待自主和自適應(yīng)閉環(huán)系統(tǒng)的進(jìn)一步發(fā)展。這些系統(tǒng)將利用實(shí)時數(shù)據(jù)、人工智能算法和控制機(jī)制來持續(xù)監(jiān)控、分析和優(yōu)化資產(chǎn)和設(shè)施性能，無需人工干預(yù)。這有望提高運(yùn)營效率、減少停機(jī)時間并增強(qiáng)乘員體驗(yàn)。

總之，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和算法是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)相互關(guān)聯(lián)但又不同的概念。人工智能涵蓋了創(chuàng)建智能機(jī)器的更廣泛目標(biāo)，而機(jī)器學(xué)習(xí)則專注于使機(jī)器能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的算法。反過來，算法是用于處理數(shù)據(jù)并做出預(yù)測或決策的數(shù)學(xué)模型或技術(shù)。

在資產(chǎn)和設(shè)施管理領(lǐng)域，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)通過實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)、能源優(yōu)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，正在徹底改變傳統(tǒng)方法。通過利用實(shí)時數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，企業(yè)可以主動解決維護(hù)需求、優(yōu)化能源消耗并做出明智的決策，從而最大限度地提高效率并降低成本。

隨著像 Phoenix Energy Technologies 這樣的公司繼續(xù)利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來增強(qiáng)我們現(xiàn)有的閉環(huán)能力，我們預(yù)計(jì)資產(chǎn)和設(shè)施管理將取得更大的進(jìn)步，從而引導(dǎo)我們走向更加自主和自適應(yīng)的閉環(huán)系統(tǒng)。

不可否認(rèn)，資產(chǎn)和設(shè)施管理的未來與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)緊密相連。采用這些技術(shù)不僅可以提高運(yùn)營效率，還可以為更智能、更可持續(xù)和更有彈性的建筑環(huán)境鋪平道路。