人工智能在智能建筑工程中的应用

赵 瑾 （四川省兴发规划建筑设计有限公司，四川 成都 610037）

随着科学技术的不断发展和革新，人们进入了信息时代，大数据分析、5G通信、虚拟现实、人工智能等先进的技术迅速发展并且在各个行业得到了广泛的应用。人工智能技术作为信息时代的标志性技术改变了人们生活方式，在建筑领域引进人工智能技术能够促进智能建筑的发展。人工智能是在计算机和大数据基础上发展起来的先进技术，通过智能硬件设备与智能算法相结合构建起智能建筑的应用系统，促进智能建筑的进一步发展，同时也提高了人工智能在建筑领域的应用价值[1-4]。

1 智能建筑发展存在的问题

1.1 智能应用单一

随着人们对建筑品质要求的不断提升，智能建筑成了信息时代满足人们对于建筑质量品质需求的必然发展趋势。智能建筑主要就是对建筑结构和系统管理进行重新定义和升级，为业主提供更加安全、舒适、便捷的居住和工作环境。现阶段智能建筑的发展和应用存在一些显著问题，例如当前智能建筑产品开发企业对智能建筑的了解比较单一，没有与建筑的实际需求相结合，缺乏对智能建筑的专业性理论知识和技能，施工人员经验匮乏，关键性核心技术较少，影响智能建筑的快速发展。在智能建筑施工中，设计和施工人员没有理解智能化的深度，对于智能建筑的系统设计仅仅是将各个设备组件通过布线系统连接起来，或者仅仅安装了某个服务装置，然后对不同类型智能设备进行操控，不能发挥智能建筑系统的统筹和协调作用。该类型智能建筑忽视了智能建筑的整体性，设计出的智能建筑智能化水平较低，无法满足业主对于智能建筑的需求。

1.2 智能系统简单

智能建筑从提出到现在应用于市场，很多建筑单位并没有真正了解智能建筑这个概念，因此出现了很多问题。常见的问题就是智能系统功能和原理过于简单，技术含量低，许多功能都是初级阶段的，并没有实现建筑的智能化目标；第二，智能建筑的智慧系统数据处理能力落后，制约着智能系统的运行；第三，智能建筑的操作系统比较单一，距离智能化操作应用还有一定距离，无法真正实现人工智能应用。现阶段智能建筑虽然都采用了自动控制系统，但是仅仅是实现对设备的初级阶段的简单控制，无法实现思维智能操作，智能系统的逻辑算法比较简单，没有判断和自学能力，更不可能基于对数据的处理和分析生成辅助决策方案，在实际的操作中还是处于半自动状态，必须需要人工配合才可以实现对设备控制，仅仅实现了对设备的远程控制而已。因此，在智能建筑研发时还应该对人工智能技术进行深层次的应用研究，并结合建筑设施各方面的需求来提高智能建筑整体水平。

1.3 智能系统协作性差

智能系统应用的协调性是影响当前阶段智能建筑发展质量的一个比较突出的问题。现阶段的智能建筑主要是将各类智能设备和装置连接起来，并且实现后台的操作控制，在中控后台内主控制系统和各个子系统是独立运行的，每个独立系统的数据单独进行传输实现对该设备的运行控制，各个子设备和子系统之间没有信息流交换，使得整个智能系统的内在没有形成统一整体。因为各个子系统的独立运营，无法进行数据交换，经常出现运行错乱甚至命令重复执行，造成智能系统的整体协调性差，大大降低了智能系统的运行效率。随着各类人工智能技术和计算机控制技术的不断发展，在智能建筑方面的使用依然有待提高，智能化系统的各类设备接口、通信协议目前没有统一标准，使得智能系统的各类设备无法兼容，智能建筑的智能性和高效性受到影响。

2 人工智能优化技术在智能建筑中的应用

2.1 专家控制系统的应用

随着现代先进的逻辑算法和数据处理技术的不断更新，人工智能技术在建筑领域的应用也不断完善。人工智能技术的类型比较丰富，其中最重要的一个部分就是专家控制系统。专家控制系统的核心就是通过海量数据采集构建数据库，然后采用自适应训练及学习的算法对数据进行分析和处理，通过专家控制系统和大数据分析可以实现智能系统的设计和运行。通过构建数据库可以采集和存储各领域专家在日常运行中的专业性知识，然后采用计算机人工智能技术对专家经验和处理方案进行模拟复制，实现智能系统对现场状况自动正确响应。

专家控制系统在智能建筑中的应用原理主要是，通过分布在建筑物内的各个传感设备或者输入输出设备采集到信号数据，然后将此实际信号与数据库中的进行比对或者运算，系统自动模拟出现场状态并给出相应的解决方案。专家控制系统的中枢控制单元就是中央调节器类似于系统的大脑，可以实现对各个软件硬件的集成和控制，通过中央调节器使得整个智能建筑系统各软硬件的协调性达到最优化，例如常见楼宇智能系统、安防系统和电力控制系统能够最优化的协调和处理系统的运行的各种指令和状况。相较于传统的控制系统的思维单一、控制方式依靠电路系统连接，专家控制系统具有良好的数学逻辑、学习能力和数据模拟等，通过专家系统可以实现对智能建筑的科学化控制，并根据系统的运行环境、面临的问题以及所处的状态，提出相应的优化方案。

2.2 人工神经网络控制系统的应用

人工智能的另一个核心技术就是神经网络控制，该技术对于实现智能建筑的系统运行至关重要，在智能建筑的后台算法和控制中具有关键作用，能够提高智能建筑的技术性能和安全运行。基于人工神经网络技术可以实现语音识别和图形识别功能、虚拟信号处理，将虚拟信息转化为数据信息促进智能建筑各项功能的突破和完善。人们对于智能建筑的功能需求随着时代的进步不断提高，随着人工神经网络的应用提高了智能建筑的应用深度，使得智能建筑的系统构架不断复杂，能够实现多角度监控和多线程处理问题。人工神经网络基于其强大的数据抓取、运算能力和自学能力，可以提供非监督训练和监督训练，可以提供自动组织和训练输出神经元加权系数调节功能，实现人工智能应对复杂事件和突发事件的能力，提高智能建筑系统应用的深度。

利用神经网络技术建立动态的模型能够提高系统的控制和运算效率，降低复杂数据的处理难度，相比传统的控制系统具有深度的思维运算功能，应用到智能建筑中可以使得控制系统更加精确和灵敏。现阶段人工神经网络提高了智能建筑的建模和学习效率，在语音识别、图像处理和模式识别方面具有较强的适应性。智能建筑的发展主要是技术和管理，通过技术的更新和管理方式的优化可以为智能建筑的优化应用提供技术支撑和管理经济性。人工神经网络的应用促进了智能建筑技术的再升级，为人们生活品质的提高和生活方式的改变提供动力支持。

2.3 智能决策系统的应用

人工智能在智能建筑中的深化应用不断提高着智能建筑的控制质量，其中重要的组成部分就是其智能决策系统，智能决策系统对于提高智能建筑运行质量，推进智能建筑的跨越发展具有积极作用。当前阶段大数据、云计算、云存储技术的不断发展推动着数据库和智能控制技术在各个领域的应用，随着现代数据库分层技术的不断改进，智能决策系统更加精确和高效的运营数据库，促进了智能建筑更广阔的发展。智能决策系统已经广泛应用到各行业的中控系统领域，如电力、消防、视频监控等系统，人工智能和管理技术的互相结合和协同作业，为智能建筑的发展提供了技术后盾。控制技术、管理学、神经网络和运筹学等多学科的结合，通过分析结构化决策与半结构化决策系统，辅助决策系统在解决相关问题，促进着智能决策系统的深入发展。例如决策系统可以进行分析现场火灾情况采取相应措施，确保建筑消防安全、通过分析电能使用情况并提供用电决策方案，实现电能的综合高效利用。

3 结语

综上所述，现阶段智能建筑的发展和应用还处于基础应用阶段，其构架系统简单、实现功能单一，不具备协同联动和运算处理功能。基于多学科相结合并协同发展的人工智能能够促进智能建筑的思维化发展，通过深入研究影响人工智能发展的相关技术难题，可以实现人工智能技术质的飞跃，促进智能建筑的深入发展，为人们提供更加优质的智能建筑服务。