融合了传感器、大数据和人工智能(AI)的智能建筑的出现有望开启一个理解的新时代。EmpiricAI执行官Salman Chaudhary分享了计算机视觉AI将如何对建筑行业产生影响。

　　越来越多准备让员工重返工作岗位的企业发现，他们需要基于实时技术的智能系统来帮助他们管理这种转变。具体来说，如果他们计划迅速恢复到大流行前的运作水平，他们将需要只能的方法来保护雇员、访客和使用者。如世卫组织预测的那样，那些现在就采取行动并为下一次全球大流行做好准备的国家，将发现自己能够更好地抵御这场风暴。

　　在最近的报告中，Deliotte强调了重返办公楼的工人、企业租户和业主需要计划和准备的必要性。 “技术，尤其是智能建筑技术，可以提供帮助”。报告指出，随着人们返回办公室，将需要保持社交距离并跟踪员工办公室互动。

　　当然，其范围远远超出了目前的普通感冒和流感大流行，每年造成惊人的病假天数。2020年，英国的病假率为1.8%，这对任何组织来说都是一笔不小的成本。

　　计算机视觉AI能够创建显示人流量和占用密度的热图，并监控社交距离以及戴口罩的能力，这是重新思考工作场所和最大限度减少所有感染传播机会的关键部分。任何违规行为都会触发警报，以便进行干预。

　　最近，我们在一家大型企业部署了WorkSafe Analytics CV AI解决方案，以监控社交距离，经过6周的试用，现在已经在全公司推广。在安装后的第一个月内，客户的不遵从性（社交距离指南）减少了50%，有效地降低了一半的感染风险。

　　扩大CV AI的范围

　　除了最大限度地减少所有空气传播感染的传播之外，计算机视觉(CV)人工智能对设施管理人员的影响范围和好处是巨大的。它们的范围从智能清洁，例如，识别建筑物的某个区域何时未被使用，因此需要较少的清洁，到任何需要监控的东西（居住密度、公用事业仪表、安全门、火警警报）。同样的好处适用于办公室经理，库存管理、建筑安全、火灾和其他危险监控、照明和供暖监控，所有这些都在CV AI的职责范围内。

　　通过监控收集的数据还可以用于创建关于安全、节能和区域/楼层/场地布局改进的可行见解。此外，历史日志保存了与安全隐患和违反法规要求有关的警报记录。

　　计算机视觉人工智能(Computer Vision AI)利用现有闭路电视系统捕获的图像来检测或识别目标，绝大多数建筑都已经安装了闭路电视系统。这为FM提供了一条具有成本效益的途径，以采用CV AI并将建筑物转变为智能设施，同时对基础设施进行最少的修改。

　　未来

　　近年来，计算机视觉AI取得了巨大的飞跃，现在在24/7的大规模监控方面已经超越了人类。这很重要，因为WorkSafe等CV AI解决方案可以捕获和分析大量历史数据，并将其转换为富有洞察力的管理信息。这使得CV AI应用程序更加强大，并且数据“训练”系统更加有效。所有这一切意味着它现在已经发展到可以取代任何需要全天候监控或频繁手动重复检查的任务的水平。

　　CV AI能够存储和分析历史数据，然后用它来创建一个有效的神经网络（一种模拟人眼和大脑的软件和硬件的集合），这种能力将继续改善建筑管理的各个方面。

　　因此，计算机视觉人工智能正在改变建筑资产，从而产生更好的空间管理和保持建筑的生产力。如果企业和设施经理不主动改变他们的做法并接受新技术，他们就会被甩在后面。

　　CV AI最令人兴奋的方面是，帮助设施管理人员的能力和应用几乎是无限的。对于那些寻求资产回报最大化的人来说，这是一个诱人的前景。