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1、人工智融智慧建筑中的应用研究引言：城市建筑是环境污染物质的重要来源。智慧建筑遵循绿色、环保理念，促进智慧城市发展。智慧建筑寻求物联网技术、云计算技术、大数据技术、BIM等多种技术之间的融合。智慧建筑项目的开展通过有效推动建筑业的转型升级，促进人工智能与建筑行业的深度融合。1 .人工智能与智慧建筑的相关理论1.1 智慧建筑的概念和发展智慧建筑由传统建筑和智能建筑发展而来。传统建筑通过建筑体物理层面的设计，为用户提供基本的居住功能，兼顾艺术和审美的需求。智能建筑则是使用信息化和自动化技术，改造信息技术和建筑的深度融合。智慧建筑在智能建筑的基础上，关注智能化信息的综合应用，更加强调智能化技术的感知、
2、分析、决策等能力。国标GB/T50314-2000智慧建筑设计标准对智慧建筑做出了明确的定义。智慧建筑围绕实体建筑物展开，集计算机与互联网技术为一体，加设信息设备系统、公共安全系统、建筑设备管理系统等，是智能架构、智能系统、智能应用与智能管理之间达到优化综合，为居住者提供更加健康、高效、绿色、便捷的建筑环境。智慧建筑是融合人、机、物的开放型系统，围绕用户的需求，为用户提供新型服务技术和服务产品。智慧建筑的概念引入中国后，逐渐在多地实现了智能大厦的建设。我国许多产地开发商迎合时代发展的趋势，建设智慧建筑、智能小区与智能住宅，以“智能化”作为卖点，为用户提供更加安全、舒适、便捷的智能化服务体验。以
3、我国2009年建设的首个数字化社区景湖时代城为例，该社区为用户提供了全覆盖的网络服务体验，用户在社区内享受影视服务，拥有全方位的安全监控。1.2 智慧建筑的特征环境维度：在环境维度层面，智慧建筑致力于通过优化设计，在充分满足用户需求的条件下，最大程度减少建筑资源的消耗，围绕“绿色”“共享”推动智慧建筑的发展。智慧建筑满足资源节约型和环境友好性的要求，在建筑建设和使用的全周期降低能耗。在建设过程中，通过建筑结构设计的优化、高性能设备的使用来有效减少能源的浪费；选择环保型材料用于建筑和装饰；建筑的智能监测减少能源浪费。经济维度：相较于传统建筑，智慧建筑的往往建设成本较高，但建筑物生命周期的使用成本
4、较低。智慧建筑会为用户带来更高的工作效率和生活质量，这些都能够转化为经济效益。用户体验：智慧建筑在建筑体内设置大量传感器、控制系统，能够精准获取用户的需求，了解用户的生活习惯，通过室内光源、湿度、新风等条件，为用户提供更加舒适的居住体验；室内卫生环境和健康服务设计，用于满足用户的卫生需求，为用户提供健康服务，对突发健康问题提供针对性的应急方案。建筑拥有更良好的安保措施，防止外来者入侵，对自然灾害有相应的应对设计，关注用户的生活隐私和生命安全。技术维度：智慧建筑使用了广泛的传感器设备及网络，配合综合控制系统完善智慧建筑的综合性功能。可能建筑系统和智慧的计算机软硬件和全覆盖的网络布置，实现了建筑的
5、实时监测和高效控制。物联网技术使建筑内的设备设施与系统之间实现互联，为动态管理和智慧管理提供了基础条件。大数据技术将智慧建筑各个设备所收集到的庞大数据进行快速生成，云计算将大数据中的各类数据进行分析，生成结果用于了解用户的个性化需求；BIM技术对建筑进行监测与分析，实现了智慧建筑的智慧运维。2 .人工智能在智慧建筑智能控制中的应用用户的热舒适性可通过暖通空调系统、个人舒适系统、智能百叶窗系统等系统进行控制。传统建筑中的空调暖通用于满足人体对温度舒适性的需求，但由于温度设置点不合理等问题造成了较大的能源浪费，使用者需要手动操纵设备，有时不适当的温度调节反而会影响人体健康。人工智能算法在热舒适控制
6、系统中的应用，能够根据物联网设备对温度、通风情况的监测，完成暖通空调的智能化控制，有效提高环境的热舒适性，节约能源的损耗。深度学习方法可用于电力系统的维护决策，深度前馈神经网络可用于预测使用者的热舒适，DDPG等方法的应用能够实现暖通空调系统的连续热状态控制，提升用户的热舒适性。个人舒适系统能够用于解决空调的系统存在的固有问题。暖通空调对某个区域范围内的环境进行加热或制冷，但有时人使用的空间仅占暖通空调影响范围的某部分，造成了能源的浪费。区域空间内不同用户的热舒适需求不同，暖通空调有时难以满足部分用户的个性化需求。个人舒适系统使用物联网传感器以及云中控制应用设备,系统的硬件设备包括温湿度传感器
7、、占用传感器、制冷制热设备、用于控制设备的执行器等。云中环境计算设备包括云中控制应用程序、数据库应用程序、Web应用程序、图形用户界面等，数据库中包含用户训练数据、过往的占用数据等，通过算法分析用户个人偏好，为用户提供更加舒适化的温感体验1o智能百叶窗系统通过闭环控制完成对百叶窗的自动控制，控制器根据传感器数值控制遮光设备。2.1 声环境的智能控制2.1.1 智能声环境控制类型噪声的智能控制：噪声会导致人们正常生产生活受到干扰，直接影响人们的生活质量和工作质量。超标准的强噪声严重危害人体健康，影响人的心理状态。人工智能应用在智能声环境的控制中，能够根据民用住宅室内允许噪声级的标准,监测室内声环
8、境。智慧建筑中智能声环境的控制需求包括声环境监测、声环境控制对象以及控制策略。智能双环境控制系统对室内的噪声声压级进行检测，判断噪声是否超标，检测噪声的来源，明确噪声产生的位置，便于确定相应的降噪措施。声环境的控制对象包括有源控制器、控制调节门窗开启程度、控制背景音乐。有源控制器是利用相消干涉原理，对噪声进行抵消；调节门窗是利用物理途径减弱声波的传递；背景音乐的控制是利用掩蔽效应，降低噪声的不利影响。音质的智能控制：音质的智能控制是对室内。播放音响的效果进行检测和判定，参照国家颁布的设计标准，检测室内音响声音信号声压级、清晰度、声场均匀度等指标。当检测结果不符合声学设计标准时，由智能控制系统对
9、相应声源源进行调节，直至音质达标。2.1.2 声环境智能控制系统智慧建筑声环境采集使用噪声自动探测仪对室内噪声进行检测，通过无线方式连接计算机，发送数据至处理器。处理器完成对室内不同位置声音的分析，判断噪声产生的原因，并确定降噪措施。处理器连接有源处理设备、门、电动窗、背景音乐系统。系统检测来自室内的噪声时，开启背景音乐功能；检测到室外噪声则控制电动门窗、电动窗帘等阻断噪声源2。2.1.3 人工智能对声环境的智能控制对室内使用空调风机、洗衣机以及楼梯间使用的电梯等产生的室内低频噪声,可使用人工智能的途径对其进行主动控制。智能控制算法中的BP神经网络与自适应滤波相结合。在空调风机管道处设置自适应
10、BP神经网络控制器，用于检测风机的振动信号，神经网络获取噪声信号后，由自适应滤波算法对风机产生的振动信号施加反向滤波，原噪声和自适应滤波器产生的滤波相互抵消，使得室内噪声满足噪声标准要求。2.2 光环境的智能控制2.2.1 自然照明的智能控制控制要素：智慧建筑光环境的控制要素包括照度、对比敏感度、颜色以及眩光。照度是单位面积内的光通量；对比敏感度是指视野亮度和背景亮度的差值与背景亮度之比；颜色对人体产生直接的心理效应，不同颜色能够使得人产生不同的心理感受，适宜的室内光源颜色和光环境内的物体颜色，能够为使用者带来积极、沉静等不同感受；眩光是指视野中的亮度分布或亮度范围不合适时，人体所产生的不舒适
11、感觉，一般使用统一眩光值和眩光值来测量室内光源对人眼造成的不舒适感受。控制标准：我国建筑设计依照建筑照明设计标准GB50034-2013来构建建筑光环境。标准中对室内建筑的照度水平、照度均匀度指标进行了明确规定，用色表和显色性指标来衡量光源的颜色属性，明确了光源色表颜色特征、显色指数范围、对应的色温以及适用的场所。为了避免出现眩光效应，建筑照明设计标准中明确指出，当眩光光源仰角小于27。时，光源对人体产生的眩光影响显著，当光源仰角大于45。时，眩光影响减小。控制需求：智慧建筑需要以安全、舒适、健康、环保等原则为基础，满足居住者对光环境的需要，以人工智能技术为核心的建筑设备管理系统拥有决策、感知
12、、推理、判断的综合智慧能力，能够从光环境的分析入手3。室内光源包括天然采光和人工照明，两者共同为居住者营造光环境。天然光源中昼光一般为太阳直射光、天空扩散光，不同天气下光源的特点不同。晴天时的地面照度主要来自太阳直射光，直射光的高度随太阳高度角的增大而增大；阴天时室内光源来自太阳扩散光，光源分布一般较为均匀。对于建筑环境来说，天然光一般为太阳散射光，当通过窗户等位置照射进的直射光强度较高时，室内可能出现眩光、过热的情况需要智能光环境系统通过控制窗帘等室内遮蔽装置，避免工作、休息房间受到太阳光的直射。通过智能控制检测室外自然光的照度和方向，根据房屋的使用功能以及当前居住者的使用状态，灵活控制自然
13、光的引入和遮挡，为居住者营造舒适的光环境。建筑一般通过墙面、屋顶上安装透光材料的孔洞进行采光，包括天窗、侧窗、混合采光等。在建筑设计环节需要考虑房屋朝向、房屋周围遮挡环境等条件，保证室内良好的照度。但当客观条件有所限制时，房屋建筑考虑综合效益，采光口设计难以满足采光的需要，这种情况需要通过智能化手段来引入自然光。控制方法：天然采光智能控制通过跟踪式反光板、光导照明系统等，完成天然采光控制需求的分析，灵活控制遮挡装置和自然光引入装置的开度和角度，营造适宜的建筑光环境。2.2.2 人工照明智能控制人工光源可分为热辐射光源、气体放电光源、半导体光源等不同类型。半导体光源也称LED,拥有较高的光能转化
14、率；放电光源包括荧光灯、节能灯等；热辐射光源，包括传统的白炽灯等。建筑照明方式包括一般照明、局部照明、混合照明等。一般照明照度均匀，但房间照度面积过大时要布置多个灯具，容易造成资源浪费问题。一般照明人工将房间划分为不同区域，满足各区域的一般照明需求，同时达到了节能的目的，但需要在控制光源过程中保障工作面和周围环境的亮度比。人工智能在人工照明智能控制中的应用，包括灯光的调节、连续调光、延时控制、场景控制、自动检测、系统联网等应用策略。BP神经网络获取光环境的预测数据，模糊控制系统通过模糊控制算法，将室内照度的实测值和目标值输入模糊控制系统，经过一系列信号转化，最终驱动光环境控制设备。光环境的智能
15、控制以自然光的控制优先，人工照明作为补充，控制不同灯光的编排组合，预设多种场景进行光环境的灵活切换，通过传感设备自动检测光环境，将监测数据传至控制系统，并将照明子系统接入智慧建筑中的建筑设备综合管理平台，使照明子系统和其他系统之间完成交互4。3 .人工智能在智慧建筑智能安防中的应用智慧建筑智能安防集视频监控、安全报警、门禁系统、火灾报警、防气体泄漏等功能为一体，实现了智慧化的综合安全防范系统。人工智能技术中的人脸识别技术在门禁系统中得到了较好的应用，人脸识别技术通过识别结果确定来访者身份信息及访问权限，有效保护了居住者的人身安全和财产安全。人工智能开源技术的高速发展将机器视觉技术应用在更多碎片
16、化的场景中，人工智能与物联网相互结合产生智联网（AlOT）的概念，在智能化生态体系下，不同的系统平台和智能终端设备在不同的应用场景下得以打通，实现了万物互联。智能摄像机算法种类不断丰富，在传统高清摄像头的基础上，智能摄像机。搭载了智能分析CPU芯片，应用智能算法，集高清摄像功能和智能分析能力为一体，实现了遮挡检测、移动侦测、高空抛物检测、自动白平衡等智能化功能。在智慧建筑中，智能摄像机用于人员检测、事件检测、行为分析、周界入侵检测，为智慧建筑的安全防护提供了保障。智慧建筑的安防系统在5G网络的广泛应用下，视频监控分辨率不断提高，为移动端监控提供了极大的便利，人工智能完成异常监控的报警，高速的互
17、联网络保障了告警的速度和显示效率，在临时突发事件中给予工作人员更加充足的安全应急准备时间。4 .人工智能在智慧建筑能源管理中的应用绿色节能、可持续发展是智慧建筑重要的发展目标。建筑用能受到多变的环境条件、不可预估的任何行为、多样化的维护结构等多种因素的影响，数据为典型的一位时间序列数据，传统的算法难以高效完成建筑功能的数据分析。随着深度学习等人工智能技术的发展，人工智能技术在建筑用能控制中的应用，实现了智慧建筑中各类节能措施和能源的优化控制，提高了建筑物能源的利用效率。深度学习方法依赖于对历史数据的分析，挖掘数据之间的潜在关系，可用于建筑能耗的预测、异常用能的智能识别与用能的分布分析5。在建筑
18、的异常用能识别中，深度学习算法可挖掘用能数据中与其他观测数据存在较大差异的数据，分析判断非常用能的原因，及时发现导致异常能耗的故障设备，减少不必要的能源浪费。建筑能耗预测应用深度置信网络、长效记忆网络等，对当前环境下的能耗应用趋势进行分析与预测。建筑用能分析可针对季节、很多的不同因素分析建筑的用能分布，识别影响建筑用能的关键物理量，实现对建筑物环境中与用能相关的事物的深度感知、智能分析与有效控制。5 .人工智能在智慧建筑交互设计中的应用建筑设计需要满足不同类型用户的需求。交互性设计实现人机环境的深度融合，应用人工智能技术、物联网技术和数字化技术，对人的生理和心理状态进行准确获取，并完成高效、节
19、能、舒适的智能化控制反馈。交互式设计可分为四个阶段:数字系统将人的抽象目标转化为具体信息；信息转换；信号输出；输出反馈，根据最终的反馈结果，评价用户的具体化目标是否达成，若未达成则重复以上阶段。智慧交互将信息交互、设备交互、人机交互、虚实交互等融为一体，BIM系统实现了建筑设备的在线监测，使设备的日常保养、维修等数据与BIM相互关联，整栋建筑的公共资源实现共享。物联网架构的旧MS系统将智慧建筑中的电力、照明、暖通空调、配电等数据进行交换和分析，指导智能化管理的进一步优化。人机交互利用人工智能对用户信息进行运算，判断用户的习惯和喜好，为用户提供更加个性化的服务。以智能语音交互为例，对于有健康管理
20、需求的老年用户、视力障碍用户来说,智慧建筑中的语音助手可作为用户的健康助手，在了解用户基本信息和疾病情况的基础上，为用户制定针对性的干预措施。通过智能摄像等设备监控和识别用户的行为、情绪，并进行反馈。智能助手能够为使用者推送健康知识，完成基本医疗问题的回答，例如疾病的科普、情绪管理提示、饮食管理推荐、运动管理指导等。智能助手可在紧急情况时随时被使用者唤醒，联系前提联系人和其他医疗帮助。智慧建筑中的智能语音交互，为老年人、特殊疾病患者、儿童等特殊群体带来了更加便捷、安全的居住体验6。结语：本文探究了人工智能在智慧建筑智能控制、智能安防、能源管理等方面的应用。目前，我国智慧建筑的发展还存在一定的弊端。在当前技术发展的条件下，智慧建筑的“智能化”多是停留在概念上的“智能”，住宅内部空间难以做到合理利用，建筑物的数据监测存在安全隐患，智能设备和系统的设计难以覆盖多种建筑形式，因此人工智能与智慧建筑之间的融合还需不断深入研究。
