下一代楼宇自动化系统

全球的楼宇自动化控制系统(BACS)市值估计约为820亿美元，预计将以7.9%的年增速增长(76)。尽管如此，当代的楼宇自动化控制系统仍未做好准备，无法应对在楼宇自动化领域优化舒适性、安全性及能效过程中所面临的挑战与复杂性。

这一代楼宇自动化控制系统通常为管理特定功能而设计，如暖通空调、照明或安全系统，因而导致了系统运行的分散化、占用人体验不佳以及效率低下。为了解决这些问题，楼宇自动化控制系统需要同步优化多个建筑域，而目前的楼宇自动化控制系统由于建筑领域的孤立性质，往往无法满足这一挑战。此外，随着建筑物融入更多的先进工艺，集中管理异构系统变得越来越复杂，通常需要就每个子系统配备专业知识。集中式系统虽然提供了统一的控制界面，但在处理复杂性方面往往力不从心。这些限制条件凸显了开发下一代楼宇自动化控制系统的必要性，以满足现代建筑的多样化需求。

下一代楼宇自动化控制系统将把更深入的系统集成与日益分散化架构相结合，并入边缘的智能技术。这一趋势可以细分为三个相互关联的主题：整合与分离的双重性、更扁平化的系统架构以及人工智能 (AI) 的变革性作用。

整合与分离的双重性是这一演变的核心。一方面，人们正致力于将建筑自动化垂直领域如暖通空调、照明和安防，统一到互联互通的综合平台中。集成的系统通过集中式控制来提高能量管理效率、简化运营流程及监控工作。另一方面，独立的子系统也正逐渐成为一种可行性替代方案，用于应对日益复杂化的系统。这些系统采用分散式和自主运行模式，可靠性更高、安装与维护更为简便、升级能力也更具灵活性。这种双管齐下的方法便于建筑物根据其独特需求，在集成与自主性之间实现平衡。

基于增强型标准化通信技术朝着更扁平化 BACS 架构的方向发展，凸显了这一趋势的另一个重要特征。传统的 BACS 高度依赖于集中式系统来处理数据及做出决策。随着 IP 作为标准协议的兴起，结合边缘计算技术，这一集中式决策模式正逐步向分散式决策模式转变。边缘计算将智能推向建筑网络的边缘，便于数据能直接在子系统级别进行处理并做出决策。这种拓扑结构不再依赖于中央的楼宇自动化控制系统，它通过简化系统复杂性和降低延迟性来提高整体系统的弹性与性能。它还能在子系统层面实现实时优化和以占用人为中心的各项功能。例如，物联网 (IoT) 支持的暖通空调子系统能根据室内人员数量或环境条件的变化，动态调整运作性能，以提升能效和系统韧性，而无需依赖楼宇自动化控制系统的集中式决策。

最后，人工智能正在通过实现实时的、数据驱动的优化来彻底改变楼宇自动化系统。人工智能系统通过分析物联网传感器收集的信息，预测并调整能量使用，确保占用人舒适度与能效之间的平衡。基于人工智能的优化技术能够根据各种因素变化 (如客流量、天气预报及能量需求) 进行调整。这一功能不仅提升了舒适度，还能根据安装系统的质量及其维护情况，将能耗降低约四分之一（通常，系统质量会因维护不当而随时间推移逐渐恶化)。鉴于人工智能 (AI) 在提高效率和降低运营成本方面的关键作用，预计未来数年，将有60%以上的商业建筑采用人工智能驱动的楼宇自动化控制系统，以确保系统运行平稳高效，并最大限度地减少停机时间及生命周期成本(77)。