工程师不仅可以通过电脑监控一幢建筑的空调情况，相关信息还可以通过手机查看。除了工程师，业主也可以通过自己增加传感器和创建新的应用程序来收集不同类型的数据，不仅可以收集到有关能源使用的信息，业主还可以获得系统发出的如何节能的建议。

有了数据和自动化控制的系统，节约能源其实非常容易。例如，你需要在早上3点也把空调开在22摄氏度吗?当一个办公室只有几个人加班时，需要开一整层楼的灯吗?你离开时忘记关灯和空调怎么办?这些问题都可以通过自动化系统解决。系统还可以自动识别无人房间，向你的手机发出通知，询问你是否需要关闭空调，或者自动帮你关掉。

又例如，一台水冷器其实可以关闭20分钟甚至几个小时，或者温度可以再上调几度。某个房间耗能过大可能是因为空调温度太低，那什么温度最合适呢?大堂里的灯什么时间可以暗一点?这些调整看似细小，但聚集起来将大幅减少能耗。

据报道，谷歌的数据中心已经开始使用神经网络算法来预测用电量的变化，从而达到减少能耗的目的。该神经网络研究的因素包括了服务器总负载，水泵、冷却塔、冷水机组、干式冷却器、运行中的冷水注水泵数量，冷却塔水温、湿球温度、户外湿度、风速、风向等等因素。其基本的思路还是传感器，通过部署成千上万个数据点来收集数据中心内基础设施的用电信息，控制风扇和散热系统。

我们有理由相信，类似的技术将在未来十年走进我们身边的普通建筑。芝加哥有一座老建筑，JohnHancock中心，它建于1969年，已经50多岁了，却历久弥新，在节能减排领域走在前列。在它们最新应用的自动化系统中，不仅在供暖和空调系统中都安装了传感器，监控还可以扩展到每一盏灯、每一座风扇和每一台电梯。

在杭州阿里巴巴西溪园区，有七座大楼，每一座都有几千人在里面办公，一个大厅就可能上千平方米，几百个工位依次排开，阿里巴巴已经开发了一个应用，晚上加班的时候，每个人可以只打开自己头顶的那一盏灯。

这就是未来商业建筑的样子。在这里，每个人都可以从任何地方通过手机访问云端的数据，并更改建筑内的能量设置，如果那里没有人，那智能中控器就会接管，自动调整设置，把能耗降到最低。