○ 智慧建筑 ○ 智慧建筑发展的原驱动力及其技术趋势 赵哲身 （上海大学） 【摘要】智慧建筑是时代技术发展的必然产物，智慧建筑应解决智能建筑建设中长期存在的难题。未来的智慧建筑是物联网 扁平化架构，将树状结构建筑智能化的大部分子系统软化为功能模块，将大大降低硬件系统成本及设计施工成本。新一代 的信息化管理平台将在智慧建筑中发挥重要作用。人工智能、大数据等软件技术将使得建筑智慧化。 【关键词】智慧建筑 ；互联网 ；AI ；扁平化物联网架构 ；空间相关性计算 ；智慧建筑评价标准 中图分类号：TU17 DOI：10.13655/j.cnki.ibci.2022.09.005 Driving Force and Technical Trend of Smart Building Development ZHAO Zhe-shen （Shanghai University） 【Abstract】Smart building is the inevitable product of the technological development of the times. Smart building should solve the long-standing problems in the construction of intelligent buildings. The future smart building is a flat architecture of the Internet of things. Softening most subsystems of building intelligence with tree architecture into functional modules will greatly reduce the hardware system cost and design and construction cost. The new generation of information management platform will play an important role in smart building. Artificial intelligence, big data and other software technologies will make buildings smart. 【Keywords】smart building; internet; AI; flat architecture with the Internet of things; spatial correlation calculation; smart building evaluation standards 1 引言 随着我国智慧城市建设和城市更新的推动和发 展， 智慧建筑这个术语越来越多地出现在公众视野 之中。自 2019 年起 ， 3 个《智慧建筑评价标准》相继 发布或即将发布 ， 标志着智慧建筑建设正式进入行 业和国家推动阶段。然而 ， 到底什么是智慧建筑？ 它需要解决智能建筑建设中存在的什么问题 ， 它发 展的原驱动力是什么？为什么智慧建筑的出现不可 避免？目前对于智慧建筑评价存在什么问题？有什 么模糊认识？如何落地？本文将探讨这些问题。 2 智慧建筑是智能建筑的未来 2.1 时代的技术特征是智慧建筑发展的第一驱 动力 ●2013 年 Google 以 32 亿美元兼并 Nest 名不见 经传的智能温度面板企业 ， 标志着国际 IT 行业开始 长驱直入建筑智能化行业。 ●2017 年阿里巴巴发表智慧建筑白皮书；同年 腾讯 、 小米 、 华为进军建筑智能化 ， 标志着国内的 IT 巨头严重关注建筑智能化行业。 ●2017 年边缘计算参考架构 2.0 发布；2018 年 边缘计算 3.0、 2019 运营商边缘计算技术白皮书 3.0 发布；标志着边缘技术将对建筑智能化系统产生深 远影响。 这一切表明 ， 时代已经从工业文明时代走向信 息文明时代。 1） 互联网、 移动互联网爆发期 近 20 年来 ， IT 行业逐渐入侵几乎所有传统行 业：2003 年淘宝冲击实体商店 ， 解决了人和物连接； 我国智能建筑行业近十五年发生了一些大事 ， 2011 年微信冲击电讯行业 ， 解决了人和人的连接； 其中也有一些国际事件 ， 标志着时代的技术发展背 2012 滴滴冲击出租业；Google 和百度对科技情报检 景对于建筑智能化行业的影响： ●2007 年 H3C 进入建筑视频监控行业 ， 促使视 索方法的创新解决了人和信息的连接。 互联网和移动互联网消除了距离 ， 互联网商店 频从模拟数字混合时代快速演变到全数字时代 ， 并 的产生使得终端用户屏弃了实体店的渠道中介—— 开始展示平台经济初貌。标志着 IT 行业一旦进入建 资源和终端用户直接连接 ， 大大降低了购物成本 ， 方 筑智能化行业 ， 就展现出不同凡响的面貌。 便了用户 ， 同时强壮了物流体系 ， 其结果是去中心 20 ○ （介） 化。 智慧建筑 ○ 纷崭露头角 ， 其中一部分还是 AI 芯片。 移动互联网使得随时、 随地服务可及；用户可利 物联网带来物理和体制的扁平化 ， 实现了终端 用碎片化时间获得服务 ， 降低了服务的机会成本； 线 用户的可交互性； 增强了个性化的定制和体验迭代。 上与线下更容易结合。因此 ， 服务成为本质 ， 应成为 物联网使得物质世界最大程度地数字化 、 网络化和 企业战略的指导思想。 去中介化的结果是资源直接和个体结合 ， 其结 果是个体主义的发展 。因此企业应越来越重视客 [1] 户端 ， 为个体或是终端用户服务将是发展的大趋势。 2） 物联网快速成长期 物联网快速成长的最为明显的标志是硬件芯片 的发展——硬件芯片迈入了物联网时代。 现在 ， 一个单核 ARM 芯片扩展后能够支持音频 和视频的接入（ 见图 1）；一个四核芯片具备 CPU+ GPU 结构 ， 能运行 Android 操作系统 ， 专用硬件加速 器满足目标多媒体的性能 ， GPU2Dv2 和 GPU3Dv2 智能化； 同时也使得平台作用越来越强大。 3） 人工智能技术爆发前期 人工智能使用机器代替人类进行认知、 识别、 分 析、 学习和决策。它具有适应特性 ， 有学习能力 ， 有 演化迭代 ， 有连接扩展。支撑人工智能的关键技术 有：机器学习 、 知识图谱 、 自然语言处理 、 计算机视 觉、 人机交互 、 生物特征识别 、 虚拟现实/增强现实和 数据孪生等。 人工智能技术已广泛用于人脸识别 、 场景行为 识别 、 生产过程异常识别 、 生产工序操作监测 、 零部 件质量检测、 建筑工地钢筋加工和捆扎监视、 数据聚 分别提供 2D 和 3D 图形算法的硬件加速 ， 显示直至 类分析、 空调负荷预测和电力需求侧预测等。 HD1080 分辨率；矢量图像处理单元 GPUVGv2 的三 维图形加速器支持各种矢量图形功能；芯片具有摄 2.2 智能建筑建设中存在的问题是智慧建筑发展 的第二驱动力 像机端口和增强的串行音频接口提供全双工串行端 我国智能建筑经历了二十余年建设高潮的历 口 （见图 2）。 程 ，从 单 体 建 筑 到 建 筑 群 ；从 单 一 的 办 公 建 筑 到 GB50314 定义的十类建筑； 单体体量从几万平方米 ， 到一百五六十万㎡；系统从 3A 到 GB50314 涉及的 26 个子系统 ， 取得了极为重大的成就 ， 也存在诸多 问题。 2.2.1 越来越复杂的树状结构 GB50314 涉及的 26 个建筑智能化子系统 ， 呈树 状， 互相独立 ， 通过智能化集成系统相连接。其有下 图 1 单核芯片具备连接 Wi-Fi 功能 述弊病：涉及几十种不同协议 ， 数据共享困难 ， 容易 形成信息孤岛；管理复杂 ， 运维困难 ， 普通物业管理 公司难以胜任； 硬件、 软件开销很大 ， 线缆用量极大。 图 3 是上海湘芒果智能化集成管理框架。 图 2 4 核 ARM 架构芯片的功能图 图 3 建筑智能化系统的复杂树状结构 芯片国产化也取得了巨大的成就 ， 已经能够满 用户期待通过智慧化解决：希望有更为简洁架 足物联网和智慧建筑领域的全部需求。全志 、 瑞芯 构， 简约协议并标准化 ， 希望集成方式变得简单；能 微、 乐鑫、 虎贲、 思元、 征程二代、 求索、 嘉楠科技等纷 大幅降低智能化系统硬软件成本 ， 使得设计、 施工和 21 ○ 智慧建筑 ○ 调试成本也能大幅降低； 降低使用门槛 ， 简化使用流 试， 以满足被控参数的稳定性 、 实时性和静态误差。 程， 便利建筑运维和优化管理； 传感器和控制设备的 由于 P、 I、 D 参数调试时互相耦合 ， 对于调试工程师 配置及链接更加简单、 稳定； 系统和设备之间能够通 提出了非常高的要求 ， 需要花费大量的时间 ， 导致工 过自识别、 免配置 ， 实现快速集成 ， 即插即用； 能够自 程实践中的不调试。结果图 5 所示的震荡屡见 定义路径 ， 在同一个架构上实现 GB50314 中不同子 不鲜。 系统的功能； 能方便使用数据驱动、 人工智能技术赋 结论：智慧建筑需要实现对于被控对象的建模 能建筑设备和空间管理的故障自诊断、 运行自学习； 和被控参数的自学习。 最后 ， 希望能将建筑全生命周期的管理理念融入建 筑智能化发展中 ， 构成建筑物管理和运行的闭环。 2.2.2 智慧建筑极需解决 BA 存在的若干问题 建筑设备监控管理系统是目前建筑智能化几十 个系统中唯一国产化不够成功、 没有创新的子系统。 国外的主流 BA 品牌在国内的应用表现也乏善可 陈。原因复杂 ， 这里仅仅阐述技术因素。 1） BA 组态过于复杂 BA 的应用需要有五种组态 ， 现场必须有高年资 工程师才能胜任。它们是点的组态 、 DDC 组态 、 原 理图组态 、 控制逻辑组态和平面图组态。一个应用 良好的楼控系统还需要对于重要的测试参数进行趋 图 5 PID 参数没有调试下的被控参数震荡 势图配置 ， 保证重要点位上传数据的颗粒度足够精 3） 传感器数据不准 ， 期望寿命太短 细， 这些都对现场工程师提出了很高的要求。智慧 建筑设备监控系统中需要有大量的传感器来感 建筑应当解决这一难题 ， 实现组态的傻瓜化、 简约化 知空间参数和设备状态 ， 如温湿度 、 CO2、 CO、 流量 、 液位等。它们价格不菲 ， 但寿命不长 ， 是导致 BA 不 （见图 4）。 长的时期内失效的原