chanong 传统智能建筑现状：整体智能化水平不高。智能建筑子系统集成度不高。它们相对孤立，系统之间的数据不集成。 IBMS统一管理平台并没有真正连接所有智能系统数据。设计、施工、运行、维护环节不协调。
随着物联网、大数据、云计算、人工智能技术的发展，人们对建筑中各种智慧体验的需求日益增加，如何满足人们日益增长的需求，是我们需要深入思考的问题。
智慧建筑的定义 1、 《智能建筑设计标准KGB50314-2015)》 对智能建筑的定义智能建筑是基于各类智能信息的综合应用，集架构、系统、应用、管理和优化于一体，以建筑物为感知、通信和存储的平台，具有推理能力。具备决策判断和综合智能能力，人、建筑和环境相互协调，为建筑提供安全、高效、便捷、可持续、功能化的环境。
智能建筑系统工程架构设计应包括设计层次、建筑规划、系统配置等。设计等级应根据建筑物的建设目标、功能类别、因地制宜、运行管理要求、系统配置等综合因素确定。投资规模等
《智能建筑设计标准》（GB50314-2015），智能建筑相关系统必须包括信息应用系统、智能集成系统、信息设施系统、建筑设备管理系统、公共安全系统和机房工程。
2、我们对智慧建筑的定义智能建筑通过物联网技术广泛采集建筑物、机械设备、电气设备、环境、运行、服务质量、能源消耗、成本、人类行为等信息，建立大数据。如图1所示，构建大数据智能平台，设定智能运营的多重目标，应用人工智能技术，对运营数据进行统计分析。
图1 智能建筑的定义
BIM技术在智慧建筑设计、施工阶段应用 设计 协同设计在实际工作中，无论是设计还是施工，智能是流程背后的纪律，因此可以避免大规模设计变更的专业协调更为重要。 3D iBIM开发平台允许智能专业和其他专业（建筑、机械、电气等）实时同步访问设计模型和项目数据，及时进行管道合成和碰撞检测，并消除空间限制。是可以避免的。后期无法智能放置桥梁、管道、设备的安装状况。 BIM技术的进一步推广，通过各部门的协作，将大大提高工作效率和设计质量。
提高设计效率智能专业子系统众多，系统架构不同，设备类型不同。使用CAD进行二维绘图时，计算前端设备和桥梁管道的缺失零件是一个大问题。设计时统计不准确需要后期造价顾问反复核实，施工时设计问题需要业主追加投资。智能专业可以基于其他专业模型开始设计，设置好合适的部件与设备模型的映射关系后，可以自动统计工程数量，可以直接得到详细的设备清单，直接减少工作量和成本。智能设计使设计人员能够专注于实际设计方面，提高设计效率和质量。
施工（1）智能工程图2展示了BIM技术在施工中应用的优势。
图2 BIM技术应用于智能土建施工的优势
（2）通过建立专业的BIM模型，可以准确定位包括智能系统在内的所有设备，轻松查看设备布置方案，快速调整管道布置方案。
(3)由于工程建设项目中管道的复杂性，往往无法在设计阶段解决所有管道碰撞问题。模型信息元素提供的管道碰撞和实施定位能力显着减少或消除管道问题。防止进场时出现图纸碰撞，节省时间，降低变更成本。智能建筑机电管线模型如图3所示。
图3 智能建筑机电管线模型
(4) BIM模型可以快速、准确地生成工程量清单，显着减少连续变更时重复成本单元的工作量。
(5)建立完整的模型提供可视化的结构描述。
（6）BIM技术可以将时间要素加载到三维模型中，进行施工虚拟预览，在微观层面准确反映节点施工过程，模拟施工过程。及时发现宏观层面的关键工序和工艺顺序，帮助管理人员准确组织施工，协调合理、适宜的施工进度，对材料、设备、模型进行动态一体化管理，做到有机结合。综合考虑成本和场地布局，避免不同重点区域之间的交叉施工现象，对施工过程有一个整体的了解，在节省施工时间的同时达到安全施工的目的。
（7）BIM建模过程中会产生大量的3D模型数据，包括环境模型、建筑模型、结构模型、机电模型、设备模型等。这些模型记录了完整的建筑信息和施工后的实际位置信息。完工后将移交给业主。通过图形数据库，业主可以数字化管理所有建筑模型及相关信息，保持历史数据的准确性，并及时更新设备。这对于运维管理人员控制整个建筑非常有用。智能建筑整体模型如图4所示。
图4 智能建筑整体模型
基于BIM与人工智能技术结合的智慧建筑综合管理平台 总体架构基于BIM与人工智能技术相结合的智能建筑整体架构如图5所示。可构建信息采集层、网络传输层、管理平台层、应用平台层、AI运算层。结合BIM和人工智能技术的智能建筑综合管理平台，实现各智能子系统的数据关联和集成，通过大数据分析，将运维和运营数据深度融合。
图5 基于BIM与人工智能技术相结合的智能建筑总体架构
实现的功能通过大数据智能管理平台，您可以预约参观时间、区域、停车位，获得基于BIM三维透明视图的室内停车导航，随时随地获得便捷的路线规划。了解人员身份，进入不同楼层高效管理人群行为，基于云端各种传感器分析人群，自动实现最佳的照明和空调控制，节约能源并主动提供能源。 - 保存分析策略，通过大数据分析人群行为，进行人群指标分析，实现精准营销。平台功能扩展到：
（1）通过智能语音识别为智能建筑装上耳朵和嘴巴，比如根据语音导航路线行驶、机器人人机交互等。
（2）安装智能楼宇之眼，智能视觉分析+人脸识别，如识别可疑人员、行踪、失踪人员等。
（3）通过大数据+人工智能，智慧服务区管理平台能够理解和思考人流热力图、交通流分流、接待行为和消费数据提取等。
智慧建筑 人工智能算法基于云端大数据分析研发算法，实现具有自学习功能的智能楼宇管理平台控制算法。通过建设和实施，我们首先创建了人工智能深度学习技术和云计算平台的结合。 - 一流的智能建筑。深度学习（DL）作为机器学习的一个重要领域，也是当今人工智能领域的研究热点。
深度学习技术在语音识别、图像识别、目标检测、药物发现和基因组学等多个领域表现出了卓越的性能。深度学习的思想与人工神经网络是一致的。
人工神经网络算法的想法来自于模仿人脑的思维方式。人脑通过神经系统接收输入信号并做出相应反应。我们接收外部刺激的方式是利用神经元接收神经末梢转换的电信号。人工神经元构成人工神经网络的计算单元，人工神经网络的结构描述了这些神经元如何连接。您可以将神经元组织成层并将各层相互连接。
卷积神经网络(CNN) 是前馈神经网络，广泛用于图像分类、定位、检测和分割，如图6 所示。
智能建筑（如服务区）中的人工智能识别算法，采用改进的yolo算法来识别服务区内的车辆和人员，从而统一各个区域的人车密度，减少车辆和人流的分布。如图7所示。
智能人和车辆识别算法使用神经网络将对象检测任务视为回归问题，直接预测边界框的坐标、框内包含的对象的置信度以及对象的概率。大图景。该算法的目标检测过程是在神经网络内完成的，可以实现目标检测性能的端到端优化。由于没有复杂的检测过程，只需将图像输入到神经网络中，算法就会很快完成物体检测任务。
图6 卷积神经网络
图7 yolo学习算法
综合管理平台基于BIM与人工智能技术相结合的智慧建筑综合管理平台展示界面。该平台具有信息交换、数据共享、数据挖掘、协同处理等功能，整个系统是集成的、开放的。数字化、网络化、智能化设计。平台界面如图8-11所示。
图8 统一管理平台界面1
图9 统一管理平台界面2
图10 统一管理平台界面3
图11 统一管理平台界面4
展望未来，只有BIM技术与智能建筑综合管理平台相结合，才能使所有机电基础设施系统信息真正可见、可管、可控。我们还将人工智能技术应用到我们的智能建筑综合管理平台中，通过所有智能子系统的数据集成和深度集成，以及数据分析、数据交换和深度学习算法维护，更好地管理、利用和利用数据。
