AIoT技術在綠色智能建筑樓宇自控系統中的最新發展和應用探究

王 宏，韓 晨，李丹丹，2，李紅濤

(1.鄭州輕工業大學建筑環境工程學院，鄭州 450002；2.河南省智慧建筑與人居環境工程技術研究中心，鄭州 450002；3.東方電子股份有限公司，山東 煙臺 264000)

隨著計算機、信息、通信、智能控制等先進技術的飛速發展，綠色智能建筑以及智慧建筑作為信息化社會的產物應運而生，特別是人工智能、大數據、物聯網、云計算、5G(5th-Generation)等先進技術在綠色智能建筑中的融合應用，其中以人工智能AI(Artificial Intelligence)+物聯網IoT(Internet of Things)為技術基礎的“智能物聯網”(AIoT，即AI+IoT)最具代表性，綠色智能建筑的智能化水平以超出想象的速度發展，對建筑智能化行業的影響也越來越大、越來越深入，已逐步發展成為智能建筑行業的關鍵法寶[1].

當前，在以工業4.0、中國制造2025為代表的全球第四次工業革命的推動下，國內外都在積極推動建筑的綠色化、智能化以及智慧化的發展、實踐與應用，但是有關綠色建筑智能化的大量新技術和應用融合技術還有待探索與解決，還存在著這樣的問題[2]：1) 實際當中沒有始終堅持將“智能化、綠色化”作為樓宇自控行業的主要方向，即沒有將國家的綠色化政策、有關綠色建筑的各級各類標準以及各種智能化技術進行準確把控、嚴格執行和融合應用；2) 在智能建筑逐步向智慧建筑轉變的實際應用中，以人工智能和物聯網等為代表的先進技術在綠色智能建筑中的有效結合和融合應用還存在理論基礎薄弱、實際應用不夠等問題，如何利用AI與IoT結合而成的AIoT技術，解決和彌補此前IoT只有數據而沒有數據處理、反饋能力欠缺等問題；3) 不能及時有效借鑒當前國外先進技術，無論是從控制方法、算法以及策略等方面，還是從深入研究出更具理論性和可行性的樓宇自控節能方案，不能積極應用于我國的樓宇自動化產業當中去.因此，為了真正實現建筑的“智能化”、“綠色化”以及“可持續化”，積極構建和開展“AIoT+智慧建筑”的理論和應用研究就顯得十分重要，一方面要注重以樓宇系統為代表的節能控制和智能控制，包括系統的節能優化設計、智能控制改進等等；另一方面又要注重系統的信息技術融合和系統集成，即通過互聯網、物聯網以及人工智能等新技術的應用構建功能強大、運行可靠、操作方便的開放式智能化建筑集成平臺.

1 AIoT技術

“AIoT” 的中文名稱是智能物聯網，即“AI+IoT”，是以人工智能和物聯網為技術基礎的有機結合、有效組合以及應用融合.其實AIoT 這個概念早在2017年就被提出并被行業首次推向大眾化，近年來已經成為物聯網行業以及建筑行業的熱門詞匯和行業熱點，隨著相關技術的成熟和應用的深入，其內涵也越來越豐富.AIoT其實不是一門新興的技術，但也不是簡單的AI+IoT，而是以人工智能和物聯網為技術基礎，以大數據、云計算等智能計算為基礎支撐，以半導體為智能算法載體，以網絡通信和信息安全等技術為實施保障，以寬帶、5G等聯網技術為催化劑，從而實現以智慧建筑為代表的萬物智聯化和萬物數據化，即將AI賦能于IoT并最終實現物聯網和建筑的智能化升級[3].當前，人工智能和物聯網技術共同追求的是一個智能化甚至智慧化的綠色生態體系，除了要在技術上不斷創新，技術的實際融合應用更是現階段人工智能與物聯網領域急迫解決的核心問題.

近年來，圍繞著國家新型城鎮化進程推進、經濟社會智慧化轉型，國家在“數字經濟、智慧城市、互聯網、物聯網、云計算、大數據、人工智能、智能制造”等方面相繼出臺了一系列重要政策，其中，2018年10月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，進一步明確了我國新一代人工智能的發展目標，人工智能的發展迎來重大戰略發展機遇并上升為國家戰略，這些都有力地推進了數字中國、智慧社會的建設，建筑業智能化和信息化隨之快速發展[4].全球化特別是我國數字化進程三十年，即：模式時代(Personal Computer)→PC互聯時代→移動互聯時代→物聯網→智能物聯網時代的不斷演進，特別是隨著AI技術以及IoT技術的迅速發展和“一體化”進程，信息和數據在為AI提供活力的同時，AI也在為IoT創造一切可能，AIoT技術已成為未來十年AI領域最具可能性和可塑性的發展方向，也成為以建筑行業為代表的各大傳統行業智能化升級的有效途徑和最佳通道，是智能建筑和智慧城市等新興產業的重要基礎，現已成為所在行業的一致共識[5].隨著應用場景的不斷落地，終端設備AIoT化的趨勢已經逐漸明顯，現在越來越多的國內外企業將AIoT列為企業當前和今后主要的發展方向之一，盡管目前整個行業還不算成熟，但在諸如機器人、智能建筑(智能家居)、自動駕駛、智慧城市(智慧醫療)、智慧農村等領域極具發展前景[6].

2 綠色智能建筑

智能建筑這個概念的提出還要追溯到上世紀80年代，最早是由美國的聯合建筑系統公司倡導并提出，1984年1月，世界上第一座真正意義上的智能建筑——“都市辦公大樓”(City Place Building)在美國康涅狄格州福德市改建而成，而我國的第一座智能建筑則是1989年建成的北京發展大廈，進入90年代以后，智能建筑的發展迅速起來.

目前，智能建筑已經過了三十多年的發展，但目前還沒有一個被國內外廣泛接受的確切定義.美國智能建筑學會AIBI (American Intelligent Building Institute)給出的定義則是：“智能建筑是將結構、系統、服務、運營及其相互聯系全面綜合，并達到最佳組合，所獲得的高效率、高功能與舒適性的大樓”.在國內，特別是在 GB/T 50314—2015 《智能建筑設計標準》中，針對智能建筑則明確定義為：“以建筑物為平臺，基于對各類智能化信息的綜合應用，集架構、系統、應用、管理及優化組合為一體，具有感知、傳輸、記憶、推理、判斷和決策的綜合智慧能力，形成以人、建筑、環境互為協調的整合體，為人們提供安全、高效、便利及可持續發展功能環境的建筑”[7].從各個國家對智能建筑的定義比較來看，智能建筑是以建筑環境為平臺，運用現代計算機技術、自動控制技術、通信技術、多媒體技術和現代建筑藝術相結合，運用系統工程、系統集成等先進的科學原理，通過對建筑物的4個基本要素，即結構、系統、服務和管理，以及它們之間的內在聯系，以最優化的設計，向用戶提供信息服務及安全、舒適、便利的環境服務，適合當今信息技術高速發展的需求特點的現代化建筑[8].

近年來，隨著互聯網、物聯網、人工智能、大數據、云計算等高新技術的飛速發展，在智能建筑自身不斷發展的同時，綠色智能建筑、超智能建筑以及智慧建筑等概念不斷涌現[9].其中，與智能建筑相比，綠色智能建筑則是指在建筑的全壽命周期內，最大限度地節約資源，包括節能、節地、節水、節材等，保護環境和減少污染，為人們提供健康、舒適和高效的使用空間，與自然和諧共生的建筑物；綠色智能建筑技術注重低耗、高效、經濟、環保、集成與優化，是人與自然、現在與未來之間的利益共享，是可持續發展的建設手段[10].

隨著AI(人工智能)和IoT(物聯網)等技術的快速發展與成熟應用，互聯網、物聯網、云計算以及人工智能等技術在建筑智能化行業的綜合融合應用愈加深入，具有智能感知、網絡傳輸、計算存儲、控制管理、統計決策、診斷預測的一體化綜合能力，特別是在AIoT等技術的加持下，智能建筑將逐步向超智能建筑以及智慧建筑轉變，通過大數據、云計算、互聯網使得傳統的控制方式難以完成的任務，現在則變得輕而易舉.智慧建筑的核心是基于類腦AI技術，萬物互聯的物聯網則是其神經網絡，所以，人工智能、物聯網和智能建筑才是簡化、優化和創新建筑功能的理想組合，即通過機器視覺、自組織、自規劃、仿生自學習、智能控制與自主決策等功能.目前，關于智慧建筑的確切定義尚不算多，如圖1所示是基于信息物理系統CPS (Cyber-Physical Systems)所構成的智能建筑與智慧建筑的系統構成及演進過程.其中，圖(a)是由建筑和信息兩個基本要素所構成的智能建筑二元系統，主要采用現場總線和智能控制等技術；圖(b) 則是由人、建筑和信息三元素所構成的第一代智慧建筑，即智慧建筑1.0三元系統，主要采用物聯網、云計算、大數據以及智能控制等技術；圖(c)則是在圖(b)基礎上進一步融合應用了AIoT技術所構成的“AIoT+智慧建筑”，即第二代智慧建筑或超智能建筑，主要加持了AI技術作為驅動.

智慧建筑是“AI+智能建筑”的理想組合，其核心是“人工智能平臺”，即“AI云腦”，如圖2所示為智慧建筑“AI云腦”組成體系的總體架構，即分別由感知層、傳輸層和控制層組成，其中感知層主要包括具有視覺、聽覺、觸覺、味覺等功能的智能傳感器，此類智能傳感器不僅具有自組織、自學習、自診斷和自補償、復合感知等能力，還具有精度高、成本低、功能全、自動化強等特點；傳輸層一般采用邊緣計算、云計算、霧計算、5G通信以及現場總線所構成的綜合技術體系；控制決策層則由控制、決策、執行、管理等集群組成[11].

圖1 智慧建筑的演進Fig.1 The evolution of intelligent building

圖2 智慧建筑“AI云腦”Fig.2 The ‘AI cloud brain’ of intelligent building

3 AIoT技術在綠色智能建筑樓宇自控中的應用

當前，能源危機、環境保護以及可持續發展等問題被人們持續關注，建筑物是世界上最大的能源消耗者之一，其消耗的能源和釋放的溫室氣體量占世界能源總消耗量的1/4～1/3.在我國，每年新建建筑80%以上為高耗能建筑，既有建筑95%以上是高能耗建筑，目前我國單位建筑面積能耗是發達國家的2～3倍以上.綠色智能建筑以及智慧建筑既是當前建筑技術與計算機信息技術以及智能控制技術等先進技術相結合的產物，又是信息社會與經濟國際化的需要[12].樓宇自動化系統常被人們稱為建筑設備自動化系統，即BAS 系統(Building Automation System)，一般包括建筑物設備運行管理、火災報警與消防聯動控制以及公共安全技術防范等內容.高度智能化的綠色智能建筑一般始于樓宇自控系統，即最終都是由智能化系統實現的，所以其作為智能建筑的關鍵核心組成部分的作用就不言而喻了.

3.1 基于AIoT技術的樓宇自控系統層級架構

伴隨著AIoT技術在智能建筑特別是其樓宇自控系統中的進一步融合應用，“人工智能”也逐漸向“應用智能”發展，以綠色智能建筑、智能建筑能效管理以及人工智能和物聯網應用為核心，采用最新信息技術構成的智能建筑已經成為了未來智能建筑的發展方向，所以積極構建和開展“AIoT+智慧建筑”的理論和應用研究就顯得十分重要.目前，智能建筑樓宇自控系統經常采取基于物聯網技術的三層架構體系，即一般由感知層、傳輸層和應用層組成.為了提高智能建筑樓宇自控在進行系統開發時的可行性、擴展性以及系統實際運行時的安全性、可靠性等綜合性能，在原有智能建筑樓宇自控系統三層體系架構的基礎上，結合AIoT技術的實際融合應用，最終構成了如圖3所示的基于AIoT的智能建筑樓宇自控系統總體層級架構，即從下至上共計5層，分別由終端設備層、智能感知層、網絡通信層、AI云腦控制層和應用場景層構成，該體系架構可將智能建筑當中最龐大和最復雜的樓宇自控系統構建的結構更為清晰，分工更為明確[13].其中，終端設備層位于架構的最底層，是綠色智能建筑實現“綠色化”和“智能化”的最終承擔者，一般包括實現各種特定功能的樓宇系統智能終端；智能感知層即綠色智能建筑中具有通信能力的各類智能化設備以及智能傳感器和控制器等，可進行信息的初步處理并為應用場景層提供基礎數據；網絡通信層即綠色智能建筑中的各種網絡系統和綜合布線系統等，主要承載著來自感知層獲取的信息傳遞和數據通信的任務；AI云腦控制層相當于人工智能控制決策平臺，即通過AI智能單元、智能算法以及信息技術來完成各個子系統的實時數據和信息的挖掘、計算、分析、統計、分類以及整合，最終實現自主控制、自主學習、智能決策、自組織協同、自尋優進化、個性化定制等功能；應用場景層即根據不同用戶的不同要求建立面向具體用戶的各個模塊系統的系統集成平臺.

圖3 基于AIoT的智能建筑樓宇自控系統總體層級架構Fig.3 The overall hierarchical structure of intelligent building automation system based on AIoT

3.2 AIoT技術在綠色智能建筑樓宇自控照明系統中的應用

目前，建筑節能是全球化節能減排的主要潮流與趨勢之一，同時是我國提倡節能減排、堅持節約資源、保護環境、不斷發展和推廣綠色建筑以及大力推進綠色發展和新型城鎮化建設的基本國策.實際當中，發展智能建筑特別是綠色智能建筑就是為了建筑在實現高度現代化、智能化、滿足健康和舒適性的同時，實現能源消耗的最低化，從而達到節省投入和成本的最終目的[14].例如，目前在智能建筑能耗中占到40%的中央空調系統以及20%的照明系統，特別是一些諸如學校教室以及圖書館閱覽室等建筑中，照明所產生的能耗甚至達到30%～40%，而常規使用的普通照明系統的控制方式較為單一，即一般是區域全開或者全關，特別對于室內房間人員較少的時候，如果整個房間照明全開，則勢必會造成很大一部分的能源浪費；另外，如果隨意通過屋內的開關來開啟或關閉照明，這無形中也增加了能源浪費[15].

3.2.1 基于AIoT的綠色智能建筑樓宇自控照明節能系統控制方案 與傳統的照明系統和照明方式相比，采用AIoT技術的智能化照明系統既可以滿足不同用戶不同照明需求，又可實現用電量消耗的盡可能降低.實際當中，一方面在硬件方面采用AI單元模塊且高效節能的LED智能照明燈具，可以實現照明燈具的單燈調光控、組控、群控、場景控、智能控制，從而滿足不同場景的照明需求；另一方面還可以根據場景實際采取切實可行的照明系統人工智能控制方案，即可以結合人員偵測感應和日光傳感器，實現人體感應控制、光線感應控制、定時控制以及場景預設控制等，對不同時間、不同環境的光照度進行精確設置和合理管理[16].如圖4所示即為一種基于AIoT技術的樓宇自動照明節能系統原理方框圖.

圖4 基于AIoT的樓宇自動照明節能系統原理框圖Fig.4 The schematic block diagram of building automatic lighting energy saving system based on AIoT

該智能照明系統包括上位機和室內照明子系統，各室內照明子系統和上位機位于同一局域網內，且各室內照明子系統的子控制器通過局域網絡與上位機通訊連接，室內照明子系統，包括圖像采集單元、子控制器、子存儲器、智能開關和若干子照明單元；圖像采集單元與子控制器通訊連接并將采集的室內圖像信息傳輸給子控制器，子控制器處理后將處理結果存儲在子存儲器內；各子照明單元并聯設置并分別與子控制器通訊連接，子控制器接收并處理后將相應的信息存儲在子存儲器內；智能開關與子控制器連接，給子控制器發送控制指令.該智能照明系統可分區域自主性控制，即將室內劃分為若干個子照明單元，根據各子照明區域內的人數和亮度信息，并結合其他子照明區域的情況，控制子照明單元的照明與否，能根據實際情況控制照明，避免無人區域也照明，造成多余電能的損耗，能最大程度貼合實際使用，達到最大程度的節能效果.

圖5為該智能照明系統的控制流程圖，其實際控制過程大致為：1)子照明系統首先全面采集室內圖像信息，并通過圖像采集卡傳輸到分控制器內，分控制器對獲得的圖像進行處理，獲得室內各子照明單元對應區域的人數和空位.2)分控制器根據各子照明單元對應區域按人數多到人數少順序排列，從而設定各子照明單元的處理順序，其中人數多的子照明單元優先處理.3)首個子照明單元的子光強度傳感器檢測區域亮度信息并傳輸給子控制器，子控制器將實時亮度與亮度設定值比較，若實時亮度大于亮度設定值，則子控制器通過子繼電器控制子照明燈熄滅；反之，子控制器通過子繼電器通電，啟動子照明燈，并且每個子照明燈的故障檢測元件將檢測信息傳輸到子控制器，子控制器進行處理并存儲在分存儲器內.4)將下一個子照明單元的實時人數與該子照明單元的人數下限值比較，若實時人數大于人數下限值，則子控制器控制下一子照明單元亮燈；反之，進行步驟3).5)重復步驟3)和4)，直至保證每個子照明單元都處理一遍.6)每次循環結束子控制器將分存儲器內存儲的故障通過局域網傳輸到上位機中，所述故障包括故障位置和故障數量，當故障數量達到設定數量時，上位機給上位機或報警器一個信號，進行提醒管理人員，并且將故障生成列表，打印出來后可以使采購人員清楚知曉需要采購多少，維修人員知曉維修位置.

圖5 智能照明系統節能控制流程圖Fig.5 Energy saving control flow chart of intelligent lighting system

3.2.2 基于AIoT的綠色智能建筑樓宇照明系統故障診斷與預測 目前，伴隨著人工智能和信息化技術的發展成熟，為了加強AIoT技術在綠色智能建筑智能化運維中的實際融合應用，積極開展智能建筑故障診斷、預測分析與健康管理的B-PHM (Building Prognostic and Health Management)技術研究是目前AIoT在智慧建筑特別是其樓宇自控系統中的典型應用場景之一.實際當中，樓宇照明系統同樣需要經常進行故障實時監測、異常數據分析以及利用預測模型進行故障的提前預測，方便運維管理，從而確保安全，所以如何融合應用以AIoT技術為代表的先進技術，在實際當中采取有效的節能控制、能源管理、故障診斷與預測，真正做到按需使用，在提高和滿足樓宇所在人員健康和舒適性的同時，不僅可以有效的降低建筑設備的能耗，還可以通過AI工具進行數據分析與處理，并基于構建的AI算法模型(機器學習、專家系統、神經網絡等)來針對樓宇照明系統開展全生命周期的故障診斷、預測以及健康評估與運維管理，從而使建筑能耗的智能化運維更具可持續性[17].

如圖6所示是基于 “神經網絡+專家系統”的樓宇照明系統AI故障診斷模型，即以神經網絡技術為核心，建立樓宇照明領域內的專家系統，采用該領域專家系統的相關知識和實際經驗最終完成整個系統的實時故障診斷以及預測等工作，系統研發和模型建立的主要步驟如下[18]：

1) 異常數據的實時監測、統計分析.一般可依據實際組成和構成樓宇照明系統的故障集合，例如，專用智能傳感器會及時將某時刻燈具的電壓、電流、溫度、濕度、功率和亮度等參數及時推入到數據庫中，從而構成專家系統的事實庫.

2) 樓宇照明系統故障診斷與預測建模.針對樓宇照明系統，建立基于“神經網絡+專家系統”的故障診斷預測模型，即首先輸入故障診斷的原始數據、訓練使用的樣本數據以及領域專家所提供的學習實例，然后進行專門的學習訓練，最終形成較為實用的實時在線故障診斷網絡模型和預測工具.

3) 實際當中，可實現故障診斷模型的在線化，即提供給對應的實際樓宇照明系統工程，最終實現實際數據、參數信息、診斷模型與預測管理的實時交互以及雙向修正，將最合理的結果提供給用戶.

4) 統計和決策，及時開展自動化數據收集和分析.例如，可通過統計某天的點燈率、某一時間內的開關時刻表以及能耗故障等數據的報表，分析故障種類和能耗數據，從而為建筑為管理人員提供解決實際問題以及預測和優化建筑運維提供決策參考.

圖6 基于神經網絡專家系統的樓宇照明系統故障診斷模型Fig.6 The fault diagnosis model of building lighting system based on neural network expert system

4 結束語

當前，全球環境日益惡化、資源能源逐漸短缺，如何實現可持續發展已成為全世界人們共同面臨的嚴峻問題.與此同時，在新一輪工業革命的大背景下，國內外都在積極推動城市建筑的智能化和綠色化發展，其中“綠色智能建筑以及智慧城市”的建設和發展已上升為我國的國家戰略，建筑行業也迎來了千載難逢的歷史發展機遇.本文一方面積極響應國家以及地方的有關方針政策，準確把握各級各類規范和標準，在針對有關綠色智能建筑、智慧建筑、人工智能以及物聯網等最新研究和分析的基礎上，緊密跟蹤和借鑒當前國內外以人工智能和物聯網等為代表的先進技術在綠色智能建筑中的最新理論和技術應用；另一方面，積極開展了人工智能和物聯網等先進理論、先進技術以及設計理念在綠色智能建筑中的融合應用研究，從而掌握應用人工智能和物聯網理論、技術解決綠色智慧建筑樓宇自控系統當中有關節能控制以及系統集成等實際關鍵問題的方法，使綠色智能建筑成為生態技術與智能化技術相結合的產物，使其具有環保化、節能化、信息化、自動化、網絡化、集成化等諸多特點，以智能化和綠色化來不斷推進綠色建筑、節約能源、降低資源消耗和浪費、減少污染，實現從節能建筑到綠色建筑以及智能建筑將逐步向智慧建筑的轉變，從單體建筑到區域建筑的轉變，從“淺綠”到“深綠”的轉變，真正實現綠色建筑的“可持續化”[19].