Следната генерација BACS ќе комбинира подлабока системска интеграција со зголемена децентрализација и интелигенција на работ. Трендот може да се подели на три меѓусебно поврзани теми: двојност на интеграција и одвојување, порамни системски архитектури и трансформативна улога на вештачката интелигенција (ВИ).
Двојноста на интеграцијата и одвојувањето е во срцето на оваа еволуција. Од една страна, постои притисок да се обединат вертикалите за автоматизација на објектите, како што се HVAC, осветлувањето и безбедноста, во меѓусебно поврзани платформи. Интегрираните системи го подобруваат управувањето со енергијата, ги насочуваат операциите и го поедноставуваат следењето преку централизирана контрола. Од друга страна, независните потсистеми се појавуваат како остварлива алтернатива за справување со растечката сложеност на системот. Овие системи работат децентрализирано и автономно, нудејќи подобрена доверливост, поедноставена инсталација и одржување и зголемена флексибилност за надградби. Овој двоен пристап им овозможува на зградите да ја балансираат интеграцијата со автономијата врз основа на нивните уникатни барања.
Развојот на порамни BACS архитектури базирани на подобрена стандардизирана комуникациска технологија е уште една дефинирачка карактеристика на овој тренд. Традиционалните BACS во голема мера се потпираат на централизирани системи за обработка на податоци и донесување одлуки. Подемот на IP како стандарден протокол, заедно со edge computing, го трансформира ова централизирано одлучување кон децентрализирано одлучување. Edge computing ја турка интелигенцијата до работ на градежната мрежа, овозможувајќи обработка на податоците и донесување одлуки директно на ниво на потсистем. Оваа топологија повеќе не се потпира на централен BACS кој ја зголемува целокупната отпорност и перформанси на системот со намалување на сложеноста и латенциите. Овозможува оптимизација во реално време и функции насочени кон корисникот на ниво на потсистем. На пример, потсистемите за HVAC со овозможен IoT можат динамички да ги приспособат перформансите како одговор на промените во зафатеноста или условите на околината во просторијата, подобрувајќи ја ефикасноста и еластичноста без потреба од централизирано одлучување BACS.
Конечно, вештачката интелигенција ја трансформира автоматизацијата на објектите овозможувајќи оптимизација во реално време, управувана од податоци. Системите за вештачка интелигенција ги анализираат информациите собрани од IoT сензорите за да ја предвидат и прилагодат употребата на енергија, обезбедувајќи рамнотежа помеѓу удобноста на патниците и енергетската ефикасност. Оптимизацијата базирана на вештачка интелигенција се прилагодува на променливи, како зафатеност, временски прогнози и модели на побарувачка на енергија. Оваа способност не само што ја подобрува удобноста, туку може да ја намали и потрошувачката на енергија за околу една четвртина во зависност од квалитетот на инсталираниот систем и неговото одржување (често, квалитетот на системите се влошува во текот на неговиот животен век поради невнимателни активности за одржување). Потврдувајќи ја својата клучна улога во подобрувањето на ефикасноста и намалувањето на оперативните трошоци, се очекува BACS овозможен со вештачка интелигенција да се имплементира во над 60% од комерцијалните објекти во следните години, обезбедувајќи системите да работат непречено и ефикасно и да ги минимизираат трошоците за застој и животниот циклус (77).
