建筑管理正迈入一个新的时代一一从传统控制模式走向智能驱动的运营。多年来，行业一直在尝试和测试将人工智能(AI)应用于基础功能和单一用途的工具中。这些应用通常规模有限，往往一次只能专注于某一项资产或单一任务，虽然在概念验证方面有所建树，却仍未达到建筑运营商真正期盼的运营效率提升。

下一阶段的演进在于AI与自动化的规模应用。纵观各个行业，无论是数据中心，还是医疗设施，一个共同的主题日益清晰——亟需智能化、集成化的系统，既能帮助运营商简化工作流程，又能提高绩效。面对复杂、耗时的手工流程和劳动力短缺等问题，运营方需要有效工具实现跨设施整合数据，自动化执行日常任务，并为团队提供清晰、可操作的洞察分析。在2026年，这些能力将不再被视为高端附加功能，而将成为行业的基本诉求或者基本配置。

对此霍尼韦尔智能建筑科技集团楼宇自控业务全球总裁Dave Molin就智能建筑从被动响应走向预测性运维发表以下洞见：

为互操作性奠定基础

要构建智能化、集成化的系统，提升互操作性至关重要。随着建筑产生的数据量持续增长，运营人员需要能够基于统一的标准和本体模型来解读数据的系统。过去，大多数设备依赖专有软件和封闭式数据模型，导致系统集成极为困难。这一碎片化问题制约了持续创新。如今，随着AI与物联网（IoT）设备的爆发式增长，互联框架正在打破这些壁垒，使洞察分析能够在不同资产之间自由流转，也让自动化技术能够基于更全面的信息采取更有效的行动。

智能化的工具向人们展示了集成式架构如何重塑行业格局。通过统一数据架构和本体模型，这类平台能够针对不同来源的信息进行标准化处理，避免定制化集成或庞大的工程支持。这不仅为团队提供了一致的运营操作视图，也降低了系统部署的复杂度，加快了价值实现的速度。

有了更加标准化的数据结构，运营人员得以摆脱长期以来的被动决策模式。他们能够在统一界面中评估多个系统的运行状况，并利用AI与自动化功能来协调以前需要大量人工干预的端到端操作。随着这些技术框架的日趋成熟，预计到2026年底，互操作性将成为客户进行供应商选择的决定性因素。同时，行业组织也将大力推动标准化进程，以实现系统间的无缝整合。

通过自动化赋能运营效率

利用AI赋能建筑管理系统的发展，有望从多个层面助力提高建筑运营效率。通过整合设备数据，如温度、能耗等，平台能够分析系统运营表现，随着时间推移预测潜在故障，在问题出现并真正影响运营之前提前预警。预测性分析能够让运维团队更早发现隐患，防患于未然。

更早的预警意味着更及时的维护排期、对住户更小的影响，并有助于延长关键设备的使用寿命。比如，美国最大的通信提供商之一威瑞森电信（Verizon）正在部署AI赋能的智能建筑解决方案，以便预测性识别关键建筑及系统问题，防止其发展成代价高昂的重大故障。AI赋能的平台能够帮助技术人员避免不必要的试错，缩短维修周期，并降低整体运营成本。

更高的互联水平也带来了更强的可视化能力。实时数据访问意味着运营商无需再依赖历史报告做出决策。相反，他们能够实时掌握建筑及关键系统的运行状态，从而及时调整运行策略、最大限度优化能源使用。能耗一直是建筑运营成本中的“大户”。根据美国能源部的数据显示，商业建筑中约有30%的能源【1】被白白浪费。

对于管理多栋建筑资产或大型园区的运营商而言，如此细致入微的洞察力非常宝贵。比如，美国范德堡大学（Vanderbilt University）正使用AI平台来提升整个校园的建筑系统效率，特别是改善老旧建筑的能耗。对于酒店行业，集中监控与楼宇自动化可显著优化能源消耗，暖通空调的能耗有望减少高达25%【2】。到2026年，能源优化将从行业“最佳实践”转变为一项正式的绩效指标。

提高建筑运营商的效率

劳动力短缺仍将是设施管理团队持续面临的压力，不少机构难以招聘或挽留住经验丰富的操作人才。在此背景下，AI将为整个建筑运营提供关键支持。

AI正以“一线助手”的角色出现，协助评估运行状态，筛选需要处理的问题，并给后续操作提供合理的建议。在任务繁重或人手不足的情况下，AI正逐渐为运营商提供及时的帮助。

对于资历尚浅的技术人员而言，结构化的操作建议能够帮助他们应对不熟悉的场景。而对于资历较丰富的专业人员来说，则能够帮助他们实现规模化管理，负责更大的团队和更复杂的资产组合，且不影响运营性能。不论技能水平如何，AI都能成为团队的“力量倍增器”。

随着对系统稳定性、效率和用户舒适度的要求不断提升，运营商将愈发依赖能够主动响应问题并统筹对策的平台。预计到2026年底，预测性维护与能源自动调节将成为“后台常态”静默运行，使得曾经被视为前沿技术的能力，转变为日常运营的一部分。

新的一年，我们将继续看到

智慧建筑行业的持续创新，

而这些创新将在打造更安全、

更高效、更具韧性的建筑环境中

发挥核心作用。