建筑物聯(lián)網(wǎng)的路該怎么走？

本文重點關注物聯(lián)網(wǎng)設備的安裝基礎和市場走向成熟的路線。將建筑物聯(lián)網(wǎng)定義為連接所有樓宇服務的網(wǎng)絡，無需人工干預即可監(jiān)控、分析和控制智能樓宇。

而據(jù)研究估計，商業(yè)建筑領域目前約占全球物聯(lián)網(wǎng)設備總安裝基數(shù)的11.8%，并預測2023年至2028年間，商業(yè)智能建筑中使用的物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量，將以13.7%的復合年增長率增長，預計到2028年將達到32.5億臺。

就系統(tǒng)應用而言，連接最多的物聯(lián)網(wǎng)設備是與安全和訪問控制相關的設備，預計到2028年，該領域將以11.9%的復合年增長率增長，達到6.46億臺連接設備。暖通空調和建筑能源管理設備占第二大比例。

物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的快速發(fā)展需要所有行業(yè)的互操作性，需要將客戶、企業(yè)和產(chǎn)品連接起來，向開放標準的轉變促進了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的互操作性，這對釋放物聯(lián)網(wǎng)的真正價值至關重要。

2022年，商業(yè)智能建筑中安裝的聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)量將超過15億，總裝機基數(shù)的增長是由多個因素驅動的。如今，越來越多的企業(yè)正從概念化和規(guī)劃階段進入物聯(lián)網(wǎng)部署的采用階段。此外，調查表明，近期每個項目部署的物聯(lián)網(wǎng)設備平均數(shù)量顯著增加，許多設備部署包括數(shù)千甚至數(shù)萬臺設備。

在智能建筑系統(tǒng)的背景下，人工智能(AI)和機器學習(ML)技術越來越多地作為創(chuàng)新工具，使建筑運營商能夠收集、處理和利用建筑內的數(shù)據(jù)。

生成型人工智能模型，如GPT-4，在自然語言處理（NLP）和改進人類人工智能交互方面為BIoT系統(tǒng)提供了潛在優(yōu)勢。將NLP與BIoT（商業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）系統(tǒng)和數(shù)據(jù)集成可以提供簡化的用戶界面、更高的采用率、增強的數(shù)據(jù)分析和更高的可擴展性。

塑造未來BIoT行業(yè)的因素

BIoT行業(yè)專注于通過改進系統(tǒng)集成，并將網(wǎng)絡、系統(tǒng)、傳感器、設備和基于云的軟件，合并為一個強大而安全的架構來提高數(shù)據(jù)價值。這種集成提高了可擴展性和靈活性，并降低了成本。分析人士發(fā)現(xiàn)，業(yè)內許多人主張采用水平系統(tǒng)架構，該架構使用開放標準、開放協(xié)議和非專有解決方案。

截至2021年，仍有33%的商業(yè)地產(chǎn)資產(chǎn)由人工管理。傳統(tǒng)系統(tǒng)、成本、技術專長、數(shù)據(jù)隱私和安全性、互操作性、供應商鎖定、合法性、變更管理和可擴展性等挑戰(zhàn)減緩了向更高級別BIoT成熟度的過渡。為促進這一轉變，企業(yè)應采用漸進和分階段的方法來開發(fā)智能建筑，優(yōu)先考慮為利益相關者帶來切實利益的路線圖。

商業(yè)房地產(chǎn)行業(yè)面臨著許多挑戰(zhàn)和不確定性，因為它面臨著向遠程和混合工作方式的長期轉變，以及能源、勞動力和材料的通脹壓力等宏觀因素。

全球寫字樓市場緩慢而不均衡的復蘇，正在造成一級寫字樓和二級寫字樓之間的鴻溝。投資于可持續(xù)性證書、便利設施和數(shù)字連接的房東，將獲得競爭優(yōu)勢并提高未來回報，而過時的建筑則有被淘汰的風險。

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