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曾尔阳:建筑运营管理模式将在技术进步中彻底变革

时间:2019-06-06 09:38来源:未知 作者:记者/杨帆 点击:
建筑和公共设施管理需要积极地拥抱新技术,今后内地和港澳要相互学习借鉴,将双方的技术优势和服务优势结合起来,共同迎接即将到来的行业大变革。

 

  原载于《博彩游戏·新业主》2019年5期/总第458期
 

  深圳市微筑科技有限公司(以下简称“微筑科技”)成立于2017年9月,是目前物联网领域极具创新能力的技术公司之一。微筑科技拥有行业内多业态类型的智慧建筑解决方案,有多年的智慧建筑行业背景,是腾讯云和腾讯微瓴物联平台部的战略合作伙伴,同时也是腾讯微瓴建筑物联网的解决方案提供商。
 


深圳在全国乃至全世界人工智能领域中都处于领先位置
 

  微筑科技董事长曾尔阳于2019年5月5日出席了“智慧绿色建筑与大湾区物业发展论坛”并发表主题演讲。在与《博彩游戏》的交流中,曾尔阳对人工智能在建筑管理和运营领域中的落地应用作了详细介绍,并分析了在今后发展中需重点突破的环节。他认为,建筑和公共设施管理需要积极地拥抱新技术,今后内地和港澳要相互学习借鉴,将双方的技术优势和服务优势结合起来,共同迎接即将到来的行业大变革。
 


曾尔阳
 

  《博彩游戏》:在建筑管理和运营领域中,人工智能应用最为成熟的有哪些方面?
 

  曾尔阳:目前主要集中在安全和节能两个方面。其中安全目前主要体现在人脸识别等技术上,由于人脸识别属于图像识别范畴,所以在图像识别方面人工智能应用可以最先落地。节能主要是针对电能源的使用寻求控制模式的最优解,节能算法可以成为继图像识别之后最有可能应用于实现的人工智能项目。人工智能在行业内所实现与控制相关的环节目前主要集中在用电设备的能源管理领域,这主要得益于电力方面指标易于量化。
 

  《博彩游戏》:商业方面,建筑运营人工智能目前在全球和国内的发展态势如何?
 

  曾尔阳:从世界范围来看,美国等发达国家在建筑运营领域的人工智能应用方面属于领先水平。就亚洲范围而言,日本、新加坡等国家较为先进。中国的人工智能应用发展属于全球领先水平,基本与美国等国家处于同一发展阶段。
 

  在国内,“大湾区”的发展属于全国领先地位,这其中深圳的发展最为迅速,这主要源于深圳市通讯企业和物联网企业云集,众多科技型企业有动力也有能力进行落地应用。
 

  除深圳之外,香港也将会成为行业内人工智能应用大发展的城市。香港的优势在于国际化程度高,吸收引进外来成果方面效果显著;此外香港的科技教育、研发实力在“大湾区”属于领先地位。
 

  广州也有望成为建筑运营方面人工智能发展的高地之一。与深圳、香港相比,广州的弱势比较明显。虽然广州的服务行业尤其是与建筑相关的服务行业发展水平较高,但是缺乏优秀的科技型企业。要弥补这一缺点,离不开政府今后的引导和布局。
 

  《博彩游戏》:在建筑运营人工智能的发展过程中,遇到的主要问题有哪些?
 

  曾尔阳:主要有两方面的问题。
 

  第一来自人们的观念,人们对于人工智能的接受程度可以摆在首位。人工智能大发展、广泛应用之后会不会取代人的位置,有许多人担心随着人工智能的普及而失去工作,有这种想法和顾虑的人群不在少数。但时代的发展潮流浩浩荡荡,并不会因为一部分人的担忧而停滞不前。
 

  第二来自安全方面。人工智能、大数据的广泛应用会带来安全隐私方面的顾虑和担忧。但安全问题并不是单纯的技术问题,更多的是属于管理问题,甚至可以理解成为哲学和伦理道德方面的问题。
 

  《博彩游戏》:有观点提出,目前建筑应用人工智能的主要障碍在于基础数据量不够人工智能学习。微筑科技具有超过10年的物联设备采集经验,您是否认为这已经足够人工智能使用?
 

  曾尔阳:没有更全面更系统的基础数据是无法构建好的人工智能的,这是一个共识。微筑科技虽然有大量的数据但实际上远远不够。以众所周知的围棋人工智能来举例,此类人工智能是把人类历史上所有的棋谱数据全部学习完之后,还在不断地自我更新学习,这才有了围棋对抗赛时的百战百胜。但是在建筑行业领域,整体的数据化是最近才开始出现的。从大湾区诸如深圳、广州这些城市的经验来看,在建筑物的建造过程中实现数字化管理、数字化建造属于新生事物,在建筑运营中全面采集基础数据更是才刚刚开始。
 

  不能简单地理解成为,建筑物在建造过程中采用了数字化技术、建成后运行数据传到云端就完成了建筑数字化过程,恰恰相反,这些仅是刚刚开始。与其他行业相比,建筑行业的数字化还相对很落后,具有很大的改进空间,目前所进行的还属于基础性工作,只有将前期的基础工作完成,获得更多优质的基础数据,才会孕育出更多更好的人工智能。
 

  微筑科技拥有10多年的建筑设备物联数据采集经验积累,但是目前所储备的建筑基础数据,尤其是经过清洗后留存的优质准确数据还远远不足以支撑人工智能的落地使用,这是由于数据的完善工作开始时间较短,此前海量的存量市场并未完成数据化。目前瓶颈主要是数据的来源问题,数据采集的成本非常大。以微筑科技近些年的经验来看,此前与H集团合作过一个项目,H集团旗下所有的商业综合体的每一个电回路的数据采集,用了3年时间才完成28个。通过两年的数据采集,完成之后可以用来进行数据预测,比如可以对任意一家商业综合体下个月的用电量进行区间值判断,进而与H集团的KPI挂钩。
 

  采集的过程非常困难,由于行业的基础发展不完善,采集到的许多信息并未数据化,这就需要在采集前先完成许多基础性工作。以一片纸张为例,要将一页纸变成数据化需要为纸张开发扫描仪,扫描仪的数据需要用电脑处理,这就需要再开发出一个专用软件,这样才能获得该纸张所附着的数据。
 

  数据采集的过程复杂流程漫长,要做到行业领先的位置就要学会积极应对这种痛苦。在方向正确的前提下只有持续做,获取真实有效的数据,才能支撑起人工智能的大发展。也正是由于目前建筑行业的市场数字化程度不高,所以才蕴含着巨大的商机。以百分制来衡量,目前微筑科技只完成了1分,还有99分等待着去完善。这项工作符合未来的趋势,做好这项工作是很有意义的事情。
 


微筑物联系统平台演示
 

  《博彩游戏》:能否介绍一下如何制订可靠的数据关系并形成人工智能或机器学习的策略?这些策略是如何指导人工智能进行进一步学习的?
 

  曾尔阳:实际上所有的人工智能都是在模仿人的思维,这就需要确定人的思维是什么样的。人的思维判断过程是根据经验值在大脑中建立一个模型,然后将人体感知器官获得的信息放入模型中进行验证,验证完成之后判断该如何做。这是人的思维过程,也是人工智能进行分析处理的过程。
 

  这个过程需要两样东西。一是需要建立模型,这个模型的建立离不开数据;二是经验,经验就如同下围棋的棋谱一样,作为分析判断的规则。经验落实到建筑行业中,就会需要非常多的专业人士。电力专业离不开电工,这就需要把电工的经验值提炼成为一个函数、一个程序;空调设施离不开工程师,这就需要把工程师的经验值也变成一个数据量。将这样的经验值与模型相结合,再用海量的数据进行不间断测试,则经验值与模型的稳定性和精准度就会越来越高,也越来越贴近人的思考过程。这个经验并不是某一个人的经验,而是行业众多经验的一个集合,通过这个模型得出的结果一定比某一个人的结果要更好更准确。
 

  人类的学习结果会转化成为人的本能反应;学会一个物品名称之后,只要获取到这个单词大脑就会自动浮现出该单词所表达的物品。实际上人工智能发展到最后也是这样的结果,而且反应将会远远超过人类正常水平。要做好楼宇的节能,需要学暖通,懂控制、强电、物业管理,还要会进行设备设施的管理。如果采用人工,一人就能全部精通十分困难,但是人工智能可以,因为这些能力全部在一个模型中。
 

  目前不同的模型可能只适用于一个场景或者一个大型集团,这与不同集团有不同的管理流程有关。以W公司来举例,W公司可以将住宅跟商业集合成为一个人工智能。大型集团选购的设备都有集采,采用同一种或者三种以内设备的概率比较高,这些不同类型的设备就是变量之一,因为这些变量的存在使得不同集团人工智能各有差异,但是在同一个体系内会逐步趋同。
 

  这些策略会反作用于人工智能,根据这些策略制订相应的模型。比如通过各种数据来打造出节能的人工智能之后,该人工智能会反过来制订出一个高效节能的策略控制模式。从而指导在未来的节能工作模式中,一些电气设备何时启闭、输送能量值为多少可以取得最经济效果、风口为什么是达到80%时最优而不是90%……当人工智能做出这些动作之后,会获得反馈量,这些反馈量的数据进入模型之后能不断地优化节能模式。
 

  《博彩游戏》:谈到数据可视化首先会让人想到BIM,有观点提出建筑设计使用的BIM无法用于后期运营,必须对其进行简化改造,而且后期随着数据量的急剧增加BIM也会不堪重负。您认为现阶段可行的数据可视化思路是怎样的?
 

  曾尔阳:建造设计使用的BIM并不是无法用于后期运营,通过微筑科技的经验来看恰恰相反是可以用到后期运营中的,目前微筑科技有大约4-5个项目里都是如此运营的。目前采用BIM技术建造的很多建筑,在建成之后BIM模型如何使用是一个广受关注的课题。
 

  对于设计和建造环节的BIM,确实需要通过数据清洗,完成模型轻量化的过程后,才能更好地为建造运营所使用。这主要是由于设计跟建造的过程中有许多冗余的数据。举例来说,一个基因的病理模型可能含有60%冗余数据,要科学严谨地应用数据就需要将冗余数据清洗出去。清洗的过程此前是人工,现在则已经可以采用机器快捷高效地完成。
 

  对于后期运营数据急剧增加会导致BIM不堪重负的担心,目前的技术已经可以很好地解决。BIM模型和数据实际上是可以分离的,模型是模型,数据是数据。微筑科技和T公司在建筑领域的数据可视化引擎方面在进行合作,已经把之前用于游戏的引擎和BIM模型结合,用在建筑数据可视化方面了。
 

  我们把建筑模型和建筑基础数据两者分离都保存在云上,未进行使用的时候数据与引擎分别保存,使用时两者开始结合并在结束后再次分开,所以数据的大小不会对模型有本质的影响。现在的公有云技术可以根据用户需求扩容,无论建筑基础数据量多大都可以支撑;而建筑模型和建筑基础数据的分离又保证了,无论多大的数据都不会影响到模型本身,数据是通过引擎解析驱动后才加载到模型上。目前微筑科技有一个项目单体达到130万平方米,总内容大小约为10G,但是这样的模型用手机就能在线阅览。这就好比大家玩网络游戏,就算几百万人同时在线也可以保证游戏本身不会崩溃是一个道理。
 

  表现的形式可以是手机App、小程序和网页,根据客户的要求来确定。目前来看小程序是主流,这主要是基于一个用户熟悉的入口,而目前在中国最为广泛使用的就是微信。App反而成为鲜有用户的冷门选择,深圳4家比较大的物业服务企业中,App注册用户量最大的约为500万到600万,这与11亿的微信注册用户比起来相差甚远。要打造比微信注册用户还多的App不是物业服务企业应该做的事情,因此以微信为入口的小程序是很不错的选择。
 

  《博彩游戏》:国内人脸识别系统在近几年发展迅速,甚至已经引起了国外同行专家的注意,主要关注的是隐私问题。请问目前公众对人脸识别涉及的隐私问题有何误解?
 

  曾尔阳:人脸识别系统引起的隐私担忧确实是一个重大问题,个人用户在隐私安全性与便利性之间要有衡量选择。比如刷脸支付方便快捷,但是相对而言安全性不如传统支付手段。选择便利性,可能就会放弃安全性。但这并不表示用户为了便利性就愿意舍弃安全性,只能是说获取便利性的同时可能会伴随着安全程度的相对降低。
 

  从技术层面而言,技术本身没有安全不安全之分。摄像头看到的图像和人眼看到的其实不一样,摄像头通过感光器件感触到图像后将图像数字化,机器内部识别的是一个个0和1而并不是图像。机器为了让人能够看懂图片,又把0和1还原成图片供我们识别。所以做机器的人脸识别完全可以不用还原过程,就让机器识别成0和1就可以了。比如一个卖场需要分析顾客性别,机器只需要通过代码来判断进入卖场的是男性还是女性,完全不需要分析并记录每一位顾客的真实身份信息。目前人脸识别的主流技术已经达到了这一步,在数据传送云端的时候只记录不同分类人群的数量,个人的真实身份信息反而是多余的。此外通过给机器设置传输加密和权限控制,可以把包含个人隐私图像的0和1控制好,非法窃取了这些代码也无法还原成图像,这样可以从技术角度杜绝隐私泄露。
 

对机器而言,人脸信息只是0和1的组合
 

  但是从社会的角度而言,隐私所涉及的是道德和伦理的哲学问题,这些是无法用技术让机器能够理解的。如何处理好隐私和社会安全的关系,如同大禹治水一般,堵是堵不住的,只能疏导。只有通过加强社会道德和伦理的规则制订,用更加科学和更加有效的规则,在社会各阶层都认可的情况下开展技术应用才是正确的办法。在这方面政府的职责会更大。
 

  《博彩游戏》:业界该如何打消这些误解?
 

  曾尔阳:首先需要行业内的企业现身说法,其次要有更好的应用,让使用者能够切身感受到。此前微筑科技有一个项目,是帮助CPI进行所有办公工位的效率分析。由于近万人的区位大约需要两万多个传感器,再加上通讯等设备,导致采用传感器等设备进行数据采集成本非常高,所以在实际操作中使用图像采集来完成。图像采集只需要获取此时此刻工位是否有人在使用,而并不记录使用者的性别、年龄段等隐私信息;在数据上传分析阶段,只需要统计数据就完成了此项业务,在过程中没有还原图像文件,也就避免了客户所担心的隐私问题。
 

  只记录数据不还原图像带来的额外好处就是避免了摄像头的宽带问题。如果将楼宇内的网络宽带比作高速公路,正常宽带的4车道可以容纳4辆车同时行驶,但摄像头的图像如同卡车一般,4车道的宽带无论如何也容纳不下100辆并排行驶的卡车。摄像头采集的数据不进行图像还原,数据大小就缩小成为原图像大小的1%,如此操作在原有宽带的基础上能接入更多摄像头。既节约了成本又避免了隐私泄露。
 

  《博彩游戏》:科技应用使内地的建筑和公共设施管理取得了飞速进步,但在某些地方似乎不加取舍地快速推进,以致出现了像“刷脸领卫生纸”这种为人诟病的情况。在技术推广应用的取舍方面,您有何观点?
 

  曾尔阳:有个成语叫“因噎废食”。在技术应用上也是一个道理,大方向和趋势对了,就积极去做。试错的成本一定是避免不了的。但市场经济的好处就是会有优胜劣汰,会“大浪淘沙始见金”。技术的取舍,最好的办法是交给市场去验证,在合法合理的规范下,去摸索技术应用的新渠道。
 

  还有一个成语,叫“杯弓蛇影”,有些东西不能因为出现过弊端,就彻底放弃再也不用。技术应用要看趋势,判断是利大于弊还是弊大于利。以刷脸领卫生纸来说,这个应用就属于将人脸识别弄错了场景,但是不能因为这一件事就放弃人脸识别技术,用人脸识别来寻车就是一个很好的应用场景。去停车场找车,目前有些停车场提供的是触摸屏设备,在设备上输入车牌号会显示车辆停放的区间位置,但这其实是一个很传统的自动化。真正的智能化是在人踏入停车场后,离顾客最近的广播会提醒“某先生,您的车停在第几区第几号位”。摄像头感知到该顾客,后台自动帮助顾客寻找车辆位置进而通知顾客。这就属于很好的应用场景。多试几次,慢慢找出最优的应用场景。这样才能让技术更好地应用于服务。
 

  《博彩游戏》:很多港澳的物业管理同行此前也提到,由于法治环境的不同,这两地的建筑智慧科技应用不如内地快速和广泛,但是应用的需求依然存在。您在这方面有何发展建议?
 

  曾尔阳:这是一个怎么看待新事物的观念问题。内地的建筑智慧科技应用发展更快,一方面是由于后发优势。以摄像机来具体说明,内地所经历的模拟摄像机发展阶段很短,大约5年不到,从模拟转向更先进的数字时成本低速度快,可以在两年内全部转换完成。而香港与澳门经历的模拟摄像机阶段大约为20到30年,在社会上使用了海量的模拟机,如果要全部换成数字摄像机,在成本上将会是天文数字,在时间上也不可能如内地一般迅速。这种后发优势让内地在发展中包袱更少,走得也更快。
 

  另一方面在于两地人一些观念的不同,在使用模拟摄像机的时候感觉模拟机很好,就不太愿意接受数字机比模拟机更好的观念。此外,还有诸如对数字机是否安全、是否稳定等问题的担忧。
 

  港澳地区的服务业是中国最好的,在建筑管理和运营领域同样如此。同样是项目经理,内地的可能会偏年轻化一些,在行业内有5年左右的经验就可以做到项目经理的位置。但是在香港、澳门和台湾地区,项目经理一般有着10年以上的工作经验,在解决项目大小问题的方面有着更多的丰富经验。所以香港的建筑管理和运营方面的精细化程度更好。我个人在这方面的建议上是去探索如何把港澳的服务优势和内地的技术优势结合起来,这是港澳同行需要思考的一个题目。
 

  《博彩游戏》:5G网络是近期比较热议的话题。一个观点认为,5G的使用将加快物联网设备的应用,从而使楼宇管理进行一次彻底的变革。对此您如何看?
 

  曾尔阳:我个人坚信这将会是一个非常大的革命。现在楼宇内所有与控制相关的都是总线,而有了5G就不会再有总线的束缚了。灯的开关在此前是需要挂在墙上的,用电线来连接电灯。但是在5G场景下,没有了电线的牵绊之后,可以把开关放在任何地方,而且开关购买和使用成本很低,开关安装的电池可以使用两三年时间。这只是其中很小的一个生活细节变化,由5G而产生的巨大变化简直难以想象。
 

  此外5G的使用会让商品更加便宜。因为5G在带来方便的同时会带来另一个行业革命——芯片的生产会有巨大的变化。因为芯片是遵循摩尔定律的,每隔24个月成本就会降低很多;芯片、硬件等零件组成的产品也会遵循摩尔定律,5到10年以后原来那件商品的价格可能只有以前的1%左右。这是什么概念?此后在购买某些商品时1元钱可以当作100元来使用,商品价格的下降又会有利于该应用的普及。
 


5G网络不仅是传输速度的提升,还将带来联接方式的革命。
 

  5G的发展是一个趋势,带来的改变一定是颠覆性、革命性的。以楼宇管理中的节能来举例,目前做全楼的设备检测需要检测到每一个回路,仅硬件和软件的投入就需要100万元左右。而在5G的技术支持下,可能会将成本降低到10万元左右。成本的明显下降与技术的显著提升,可以使得楼宇管理发生一次变革。
 

  [本次采访得到了世邦魏理仕(CBRE)的帮助]





 

(责任编辑:django)
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