Naujos kartos BACS suderins gilesnį sistemos integravimą plintant decentralizavimui ir kraštiniam intelektui. Tendenciją galima suskirstyti į tris susijusias temas: integravimo ir atskyrimo dvilypumas, plokščiosios sistemos architektūros ir transformuojantis dirbtinio intelekto (DI) vaidmuo.
Integravimo ir atskyrimo dvilypumas yra šios plėtotės esmė. Iš vienos pusės, skatinama sujungti pastatų automatizavimo vertikalias rinkas, pavyzdžiui, ŠVOK, apšvietimą ir saugą, į tarpusavyje susijusias platformas. Integruotos sistemos pagerina energijos valdymą, palengvina operacijų atlikimą ir supaprastina stebėjimą per centralizuotą valdymą. Iš kitos pusės, atsiranda nepriklausomos posistemės, tampančios perspektyvia alternatyva įveikti didėjantį sistemos sudėtingumą. Šios sistemos veikia decentralizuotai ir autonomiškai, siūlydamos patobulintą patikimumą, supaprastintą montavimą ir priežiūrą bei padidintą atnaujinimų lankstumą. Remiantis šiuo dvilypiu metodu pastatuose galima subalansuoti integravimą su autonominiu veikimu pagal pastato išskirtinius poreikius.
Plokštesnių BACS architektūrų plėtotė pagal patobulintą standartizuotą ryšio technologiją – tai dar viena šiai tendencijai būdinga savybė. Apdorojant duomenis ir priimant sprendimus, tradicinės BACS labai pasitiki centralizuotomis sistemomis. IP kaip standartinio protokolo populiarumas kartu su krašto kompiuterija pakeičia šį centralizuotą sprendimų priėmimą į decentralizuotą sprendimų priėmimą. Kraštinė kompiuterija stumia intelektą į pastato tinklo kraštą, kad būtų galima apdoroti duomenis ir sprendimus, kurie turi būti atlikti tiesiogiai posistemės lygmeniu. Šis metodas daugiau nepasitiki centrinėmis BACS, kurios padidina bendrąjį sistemos atsparumą ir efektyvumą bei sumažina sudėtingumą ir vėlavimą. Galima tikruoju laiku optimizuoti ir atlikti į naudotoją sutelktas funkcijas posistemės lygmeniu. Pavyzdžiui, su IoT veikiančios ŠVOK posistemės gali dinamiškai pritaikyti eksploatacines savybes pagal užimtumo pokyčius arba patalpos aplinkos sąlygas ir pagerinti efektyvumą bei atsparumą be centralizuoto BACS sprendimų priėmimo.
Galiausiai, dirbtinis intelektas transformuoja pastatų automatizavimą, suteikdamas galimybę optimizuoti tikruoju laiku, remiantis duomenimis. DI sistemos analizuoja iš IoT jutiklių surinktą informaciją, kad nuspėtų ir sureguliuotų energijos vartojimą bei užtikrintų naudotojo komforto ir energijos vartojimo efektyvumo balansą. Optimizavimas pasitelkiant DI prisitaiko prie tokių kintamųjų, kaip užimtumas, oro prognozės ir energijos paklausos modeliai. Ši funkcija ne tik pagerina komfortą, bet taip pat gali sumažinti energijos suvartojimą maždaug vienu ketvirtadaliu, atsižvelgiant į sumontuotos sistemos kokybę ir jos priežiūrą (dažnai sistemų kokybė per jos naudojimo ciklą pablogėja dėl nerūpestingų priežiūros veiksmų). Pripažįstant reikšmingą vaidmenį gerinant efektyvumą ir mažinant eksploatavimo išlaidas, tikimasi, kad per kitus metus BACS su DI bus įrengtos daugiau nei 60 % komercinių pastatų, siekiant užtikrinti, kad sistemos veiks sklandžiai ir efektyviai, bei sumažins prastovas ir gyvavimo ciklo išlaidas (77).
