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              曾爾陽:建筑運營管理模式將在技術進步中徹底變革

              時間:2019-06-06 09:38來源:未知 作者:記者/楊帆 點擊:
              建筑和公共設施管理需要積極地擁抱新技術,今后內地和港澳要相互學習借鑒,將雙方的技術優勢和服務優勢結合起來,共同迎接即將到來的行業大變革。

               

                原載于《現代物業·新業主》2019年5期/總第458期
               

                深圳市微筑科技有限公司(以下簡稱“微筑科技”)成立于2017年9月,是目前物聯網領域極具創新能力的技術公司之一。微筑科技擁有行業內多業態類型的智慧建筑解決方案,有多年的智慧建筑行業背景,是騰訊云和騰訊微瓴物聯平臺部的戰略合作伙伴,同時也是騰訊微瓴建筑物聯網的解決方案提供商。
               


              深圳在全國乃至全世界人工智能領域中都處于領先位置
               

                微筑科技董事長曾爾陽于2019年5月5日出席了“智慧綠色建筑與大灣區物業發展論壇”并發表主題演講。在與《現代物業》的交流中,曾爾陽對人工智能在建筑管理和運營領域中的落地應用作了詳細介紹,并分析了在今后發展中需重點突破的環節。他認為,建筑和公共設施管理需要積極地擁抱新技術,今后內地和港澳要相互學習借鑒,將雙方的技術優勢和服務優勢結合起來,共同迎接即將到來的行業大變革。
               


              曾爾陽
               

                《現代物業》:在建筑管理和運營領域中,人工智能應用最為成熟的有哪些方面?
               

                曾爾陽:目前主要集中在安全和節能兩個方面。其中安全目前主要體現在人臉識別等技術上,由于人臉識別屬于圖像識別范疇,所以在圖像識別方面人工智能應用可以最先落地。節能主要是針對電能源的使用尋求控制模式的最優解,節能算法可以成為繼圖像識別之后最有可能應用于實現的人工智能項目。人工智能在行業內所實現與控制相關的環節目前主要集中在用電設備的能源管理領域,這主要得益于電力方面指標易于量化。
               

                《現代物業》:商業方面,建筑運營人工智能目前在全球和國內的發展態勢如何?
               

                曾爾陽:從世界范圍來看,美國等發達國家在建筑運營領域的人工智能應用方面屬于領先水平。就亞洲范圍而言,日本、新加坡等國家較為先進。中國的人工智能應用發展屬于全球領先水平,基本與美國等國家處于同一發展階段。
               

                在國內,“大灣區”的發展屬于全國領先地位,這其中深圳的發展最為迅速,這主要源于深圳市通訊企業和物聯網企業云集,眾多科技型企業有動力也有能力進行落地應用。
               

                除深圳之外,香港也將會成為行業內人工智能應用大發展的城市。香港的優勢在于國際化程度高,吸收引進外來成果方面效果顯著;此外香港的科技教育、研發實力在“大灣區”屬于領先地位。
               

                廣州也有望成為建筑運營方面人工智能發展的高地之一。與深圳、香港相比,廣州的弱勢比較明顯。雖然廣州的服務行業尤其是與建筑相關的服務行業發展水平較高,但是缺乏優秀的科技型企業。要彌補這一缺點,離不開政府今后的引導和布局。
               

                《現代物業》:在建筑運營人工智能的發展過程中,遇到的主要問題有哪些?
               

                曾爾陽:主要有兩方面的問題。
               

                第一來自人們的觀念,人們對于人工智能的接受程度可以擺在首位。人工智能大發展、廣泛應用之后會不會取代人的位置,有許多人擔心隨著人工智能的普及而失去工作,有這種想法和顧慮的人群不在少數。但時代的發展潮流浩浩蕩蕩,并不會因為一部分人的擔憂而停滯不前。
               

                第二來自安全方面。人工智能、大數據的廣泛應用會帶來安全隱私方面的顧慮和擔憂。但安全問題并不是單純的技術問題,更多的是屬于管理問題,甚至可以理解成為哲學和倫理道德方面的問題。
               

                《現代物業》:有觀點提出,目前建筑應用人工智能的主要障礙在于基礎數據量不夠人工智能學習。微筑科技具有超過10年的物聯設備采集經驗,您是否認為這已經足夠人工智能使用?
               

                曾爾陽:沒有更全面更系統的基礎數據是無法構建好的人工智能的,這是一個共識。微筑科技雖然有大量的數據但實際上遠遠不夠。以眾所周知的圍棋人工智能來舉例,此類人工智能是把人類歷史上所有的棋譜數據全部學習完之后,還在不斷地自我更新學習,這才有了圍棋對抗賽時的百戰百勝。但是在建筑行業領域,整體的數據化是最近才開始出現的。從大灣區諸如深圳、廣州這些城市的經驗來看,在建筑物的建造過程中實現數字化管理、數字化建造屬于新生事物,在建筑運營中全面采集基礎數據更是才剛剛開始。
               

                不能簡單地理解成為,建筑物在建造過程中采用了數字化技術、建成后運行數據傳到云端就完成了建筑數字化過程,恰恰相反,這些僅是剛剛開始。與其他行業相比,建筑行業的數字化還相對很落后,具有很大的改進空間,目前所進行的還屬于基礎性工作,只有將前期的基礎工作完成,獲得更多優質的基礎數據,才會孕育出更多更好的人工智能。
               

                微筑科技擁有10多年的建筑設備物聯數據采集經驗積累,但是目前所儲備的建筑基礎數據,尤其是經過清洗后留存的優質準確數據還遠遠不足以支撐人工智能的落地使用,這是由于數據的完善工作開始時間較短,此前海量的存量市場并未完成數據化。目前瓶頸主要是數據的來源問題,數據采集的成本非常大。以微筑科技近些年的經驗來看,此前與H集團合作過一個項目,H集團旗下所有的商業綜合體的每一個電回路的數據采集,用了3年時間才完成28個。通過兩年的數據采集,完成之后可以用來進行數據預測,比如可以對任意一家商業綜合體下個月的用電量進行區間值判斷,進而與H集團的KPI掛鉤。
               

                采集的過程非常困難,由于行業的基礎發展不完善,采集到的許多信息并未數據化,這就需要在采集前先完成許多基礎性工作。以一片紙張為例,要將一頁紙變成數據化需要為紙張開發掃描儀,掃描儀的數據需要用電腦處理,這就需要再開發出一個專用軟件,這樣才能獲得該紙張所附著的數據。
               

                數據采集的過程復雜流程漫長,要做到行業領先的位置就要學會積極應對這種痛苦。在方向正確的前提下只有持續做,獲取真實有效的數據,才能支撐起人工智能的大發展。也正是由于目前建筑行業的市場數字化程度不高,所以才蘊含著巨大的商機。以百分制來衡量,目前微筑科技只完成了1分,還有99分等待著去完善。這項工作符合未來的趨勢,做好這項工作是很有意義的事情。
               


              微筑物聯系統平臺演示
               

                《現代物業》:能否介紹一下如何制訂可靠的數據關系并形成人工智能或機器學習的策略?這些策略是如何指導人工智能進行進一步學習的?
               

                曾爾陽:實際上所有的人工智能都是在模仿人的思維,這就需要確定人的思維是什么樣的。人的思維判斷過程是根據經驗值在大腦中建立一個模型,然后將人體感知器官獲得的信息放入模型中進行驗證,驗證完成之后判斷該如何做。這是人的思維過程,也是人工智能進行分析處理的過程。
               

                這個過程需要兩樣東西。一是需要建立模型,這個模型的建立離不開數據;二是經驗,經驗就如同下圍棋的棋譜一樣,作為分析判斷的規則。經驗落實到建筑行業中,就會需要非常多的專業人士。電力專業離不開電工,這就需要把電工的經驗值提煉成為一個函數、一個程序;空調設施離不開工程師,這就需要把工程師的經驗值也變成一個數據量。將這樣的經驗值與模型相結合,再用海量的數據進行不間斷測試,則經驗值與模型的穩定性和精準度就會越來越高,也越來越貼近人的思考過程。這個經驗并不是某一個人的經驗,而是行業眾多經驗的一個集合,通過這個模型得出的結果一定比某一個人的結果要更好更準確。
               

                人類的學習結果會轉化成為人的本能反應;學會一個物品名稱之后,只要獲取到這個單詞大腦就會自動浮現出該單詞所表達的物品。實際上人工智能發展到最后也是這樣的結果,而且反應將會遠遠超過人類正常水平。要做好樓宇的節能,需要學暖通,懂控制、強電、物業管理,還要會進行設備設施的管理。如果采用人工,一人就能全部精通十分困難,但是人工智能可以,因為這些能力全部在一個模型中。
               

                目前不同的模型可能只適用于一個場景或者一個大型集團,這與不同集團有不同的管理流程有關。以W公司來舉例,W公司可以將住宅跟商業集合成為一個人工智能。大型集團選購的設備都有集采,采用同一種或者三種以內設備的概率比較高,這些不同類型的設備就是變量之一,因為這些變量的存在使得不同集團人工智能各有差異,但是在同一個體系內會逐步趨同。
               

                這些策略會反作用于人工智能,根據這些策略制訂相應的模型。比如通過各種數據來打造出節能的人工智能之后,該人工智能會反過來制訂出一個高效節能的策略控制模式。從而指導在未來的節能工作模式中,一些電氣設備何時啟閉、輸送能量值為多少可以取得最經濟效果、風口為什么是達到80%時最優而不是90%……當人工智能做出這些動作之后,會獲得反饋量,這些反饋量的數據進入模型之后能不斷地優化節能模式。
               

                《現代物業》:談到數據可視化首先會讓人想到BIM,有觀點提出建筑設計使用的BIM無法用于后期運營,必須對其進行簡化改造,而且后期隨著數據量的急劇增加BIM也會不堪重負。您認為現階段可行的數據可視化思路是怎樣的?
               

                曾爾陽:建造設計使用的BIM并不是無法用于后期運營,通過微筑科技的經驗來看恰恰相反是可以用到后期運營中的,目前微筑科技有大約4-5個項目里都是如此運營的。目前采用BIM技術建造的很多建筑,在建成之后BIM模型如何使用是一個廣受關注的課題。
               

                對于設計和建造環節的BIM,確實需要通過數據清洗,完成模型輕量化的過程后,才能更好地為建造運營所使用。這主要是由于設計跟建造的過程中有許多冗余的數據。舉例來說,一個基因的病理模型可能含有60%冗余數據,要科學嚴謹地應用數據就需要將冗余數據清洗出去。清洗的過程此前是人工,現在則已經可以采用機器快捷高效地完成。
               

                對于后期運營數據急劇增加會導致BIM不堪重負的擔心,目前的技術已經可以很好地解決。BIM模型和數據實際上是可以分離的,模型是模型,數據是數據。微筑科技和T公司在建筑領域的數據可視化引擎方面在進行合作,已經把之前用于游戲的引擎和BIM模型結合,用在建筑數據可視化方面了。
               

                我們把建筑模型和建筑基礎數據兩者分離都保存在云上,未進行使用的時候數據與引擎分別保存,使用時兩者開始結合并在結束后再次分開,所以數據的大小不會對模型有本質的影響,F在的公有云技術可以根據用戶需求擴容,無論建筑基礎數據量多大都可以支撐;而建筑模型和建筑基礎數據的分離又保證了,無論多大的數據都不會影響到模型本身,數據是通過引擎解析驅動后才加載到模型上。目前微筑科技有一個項目單體達到130萬平方米,總內容大小約為10G,但是這樣的模型用手機就能在線閱覽。這就好比大家玩網絡游戲,就算幾百萬人同時在線也可以保證游戲本身不會崩潰是一個道理。
               

                表現的形式可以是手機App、小程序和網頁,根據客戶的要求來確定。目前來看小程序是主流,這主要是基于一個用戶熟悉的入口,而目前在中國最為廣泛使用的就是微信。App反而成為鮮有用戶的冷門選擇,深圳4家比較大的物業服務企業中,App注冊用戶量最大的約為500萬到600萬,這與11億的微信注冊用戶比起來相差甚遠。要打造比微信注冊用戶還多的App不是物業服務企業應該做的事情,因此以微信為入口的小程序是很不錯的選擇。
               

                《現代物業》:國內人臉識別系統在近幾年發展迅速,甚至已經引起了國外同行專家的注意,主要關注的是隱私問題。請問目前公眾對人臉識別涉及的隱私問題有何誤解?
               

                曾爾陽:人臉識別系統引起的隱私擔憂確實是一個重大問題,個人用戶在隱私安全性與便利性之間要有衡量選擇。比如刷臉支付方便快捷,但是相對而言安全性不如傳統支付手段。選擇便利性,可能就會放棄安全性。但這并不表示用戶為了便利性就愿意舍棄安全性,只能是說獲取便利性的同時可能會伴隨著安全程度的相對降低。
               

                從技術層面而言,技術本身沒有安全不安全之分。攝像頭看到的圖像和人眼看到的其實不一樣,攝像頭通過感光器件感觸到圖像后將圖像數字化,機器內部識別的是一個個0和1而并不是圖像。機器為了讓人能夠看懂圖片,又把0和1還原成圖片供我們識別。所以做機器的人臉識別完全可以不用還原過程,就讓機器識別成0和1就可以了。比如一個賣場需要分析顧客性別,機器只需要通過代碼來判斷進入賣場的是男性還是女性,完全不需要分析并記錄每一位顧客的真實身份信息。目前人臉識別的主流技術已經達到了這一步,在數據傳送云端的時候只記錄不同分類人群的數量,個人的真實身份信息反而是多余的。此外通過給機器設置傳輸加密和權限控制,可以把包含個人隱私圖像的0和1控制好,非法竊取了這些代碼也無法還原成圖像,這樣可以從技術角度杜絕隱私泄露。
               

              對機器而言,人臉信息只是0和1的組合
               

                但是從社會的角度而言,隱私所涉及的是道德和倫理的哲學問題,這些是無法用技術讓機器能夠理解的。如何處理好隱私和社會安全的關系,如同大禹治水一般,堵是堵不住的,只能疏導。只有通過加強社會道德和倫理的規則制訂,用更加科學和更加有效的規則,在社會各階層都認可的情況下開展技術應用才是正確的辦法。在這方面政府的職責會更大。
               

                《現代物業》:業界該如何打消這些誤解?
               

                曾爾陽:首先需要行業內的企業現身說法,其次要有更好的應用,讓使用者能夠切身感受到。此前微筑科技有一個項目,是幫助CPI進行所有辦公工位的效率分析。由于近萬人的區位大約需要兩萬多個傳感器,再加上通訊等設備,導致采用傳感器等設備進行數據采集成本非常高,所以在實際操作中使用圖像采集來完成。圖像采集只需要獲取此時此刻工位是否有人在使用,而并不記錄使用者的性別、年齡段等隱私信息;在數據上傳分析階段,只需要統計數據就完成了此項業務,在過程中沒有還原圖像文件,也就避免了客戶所擔心的隱私問題。
               

                只記錄數據不還原圖像帶來的額外好處就是避免了攝像頭的寬帶問題。如果將樓宇內的網絡寬帶比作高速公路,正常寬帶的4車道可以容納4輛車同時行駛,但攝像頭的圖像如同卡車一般,4車道的寬帶無論如何也容納不下100輛并排行駛的卡車。攝像頭采集的數據不進行圖像還原,數據大小就縮小成為原圖像大小的1%,如此操作在原有寬帶的基礎上能接入更多攝像頭。既節約了成本又避免了隱私泄露。
               

                《現代物業》:科技應用使內地的建筑和公共設施管理取得了飛速進步,但在某些地方似乎不加取舍地快速推進,以致出現了像“刷臉領衛生紙”這種為人詬病的情況。在技術推廣應用的取舍方面,您有何觀點?
               

                曾爾陽:有個成語叫“因噎廢食”。在技術應用上也是一個道理,大方向和趨勢對了,就積極去做。試錯的成本一定是避免不了的。但市場經濟的好處就是會有優勝劣汰,會“大浪淘沙始見金”。技術的取舍,最好的辦法是交給市場去驗證,在合法合理的規范下,去摸索技術應用的新渠道。
               

                還有一個成語,叫“杯弓蛇影”,有些東西不能因為出現過弊端,就徹底放棄再也不用。技術應用要看趨勢,判斷是利大于弊還是弊大于利。以刷臉領衛生紙來說,這個應用就屬于將人臉識別弄錯了場景,但是不能因為這一件事就放棄人臉識別技術,用人臉識別來尋車就是一個很好的應用場景。去停車場找車,目前有些停車場提供的是觸摸屏設備,在設備上輸入車牌號會顯示車輛停放的區間位置,但這其實是一個很傳統的自動化。真正的智能化是在人踏入停車場后,離顧客最近的廣播會提醒“某先生,您的車停在第幾區第幾號位”。攝像頭感知到該顧客,后臺自動幫助顧客尋找車輛位置進而通知顧客。這就屬于很好的應用場景。多試幾次,慢慢找出最優的應用場景。這樣才能讓技術更好地應用于服務。
               

                《現代物業》:很多港澳的物業管理同行此前也提到,由于法治環境的不同,這兩地的建筑智慧科技應用不如內地快速和廣泛,但是應用的需求依然存在。您在這方面有何發展建議?
               

                曾爾陽:這是一個怎么看待新事物的觀念問題。內地的建筑智慧科技應用發展更快,一方面是由于后發優勢。以攝像機來具體說明,內地所經歷的模擬攝像機發展階段很短,大約5年不到,從模擬轉向更先進的數字時成本低速度快,可以在兩年內全部轉換完成。而香港與澳門經歷的模擬攝像機階段大約為20到30年,在社會上使用了海量的模擬機,如果要全部換成數字攝像機,在成本上將會是天文數字,在時間上也不可能如內地一般迅速。這種后發優勢讓內地在發展中包袱更少,走得也更快。
               

                另一方面在于兩地人一些觀念的不同,在使用模擬攝像機的時候感覺模擬機很好,就不太愿意接受數字機比模擬機更好的觀念。此外,還有諸如對數字機是否安全、是否穩定等問題的擔憂。
               

                港澳地區的服務業是中國最好的,在建筑管理和運營領域同樣如此。同樣是項目經理,內地的可能會偏年輕化一些,在行業內有5年左右的經驗就可以做到項目經理的位置。但是在香港、澳門和臺灣地區,項目經理一般有著10年以上的工作經驗,在解決項目大小問題的方面有著更多的豐富經驗。所以香港的建筑管理和運營方面的精細化程度更好。我個人在這方面的建議上是去探索如何把港澳的服務優勢和內地的技術優勢結合起來,這是港澳同行需要思考的一個題目。
               

                《現代物業》:5G網絡是近期比較熱議的話題。一個觀點認為,5G的使用將加快物聯網設備的應用,從而使樓宇管理進行一次徹底的變革。對此您如何看?
               

                曾爾陽:我個人堅信這將會是一個非常大的革命,F在樓宇內所有與控制相關的都是總線,而有了5G就不會再有總線的束縛了。燈的開關在此前是需要掛在墻上的,用電線來連接電燈。但是在5G場景下,沒有了電線的牽絆之后,可以把開關放在任何地方,而且開關購買和使用成本很低,開關安裝的電池可以使用兩三年時間。這只是其中很小的一個生活細節變化,由5G而產生的巨大變化簡直難以想象。
               

                此外5G的使用會讓商品更加便宜。因為5G在帶來方便的同時會帶來另一個行業革命——芯片的生產會有巨大的變化。因為芯片是遵循摩爾定律的,每隔24個月成本就會降低很多;芯片、硬件等零件組成的產品也會遵循摩爾定律,5到10年以后原來那件商品的價格可能只有以前的1%左右。這是什么概念?此后在購買某些商品時1元錢可以當作100元來使用,商品價格的下降又會有利于該應用的普及。
               


              5G網絡不僅是傳輸速度的提升,還將帶來聯接方式的革命。
               

                5G的發展是一個趨勢,帶來的改變一定是顛覆性、革命性的。以樓宇管理中的節能來舉例,目前做全樓的設備檢測需要檢測到每一個回路,僅硬件和軟件的投入就需要100萬元左右。而在5G的技術支持下,可能會將成本降低到10萬元左右。成本的明顯下降與技術的顯著提升,可以使得樓宇管理發生一次變革。
               

                [本次采訪得到了世邦魏理仕(CBRE)的幫助]





               

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