《華爾街日報》：人工智能助力降低建築碳足跡

人工智能正助力建築走向更環保。

據國際能源署數據，2022年維持建築運行所產生的能耗約佔全球能源相關温室氣體排放量的26%。該機構指出，若要在2050年前實現淨零排放，到2030年需將單位建築面積（約11平方英尺）能耗降低35%左右。

過去二十年間，開發商與建築公司持續提升建築能效。獲得能源與環境設計先鋒（LEED）認證的建築，均符合節能、節水、廢棄物處理等環保標準。

各國政府也在推行日益嚴格的商業空間能效法規。然而，目前超過80%的建築仍缺乏智能系統來優化能耗管理。

仲量聯行（JLL）管理着全球數十億平方英尺的商業地產，近期持續投資人工智能系統，協助企業實現環保目標。商業邏輯在於：綠色建築租金溢價更高且空置期更短。仲量聯行預測，到2025年56%的企業願為可持續空間支付溢價。

“我們的目標是讓每棟建築都實現智能化，“仲量聯行科技副總裁（智能與可持續建築技術平台）拉米婭·拉維錢達爾表示，“無法量化關鍵指標，就無從推動變革。”

仲量聯行（JLL）的投資對象包括位於加州森尼韋爾的Turntide公司，該公司安裝配備小型計算機的電動機，通過學習模式更精確地控制供暖和製冷；以及總部位於柏林的Envio Systems公司，該公司開發傳感器來追蹤建築物的使用情況、佔用率和其他因素，以調整照明、製冷等與能源相關的活動。

“我需要一直開着燈嗎？我需要關掉三樓的空調嗎？因為整個公司這周都在家工作，”拉維錢達爾説。“如果你有一個系統，它會無情地不斷處理這些信息。”

一般來説，人工智能建築系統從歷史模式和居住者的日常習慣中學習，以預測和控制設備的開關。例如，自動管理照明、供暖和製冷的軟硬件可以幫助建築物減少20%或更多的年度能源使用。

位於英國伯明翰的皇家倫敦資產管理公司大樓大廳，由仲量聯行管理。其人工智能系統在一年內實現了超過20%的能源節約。照片：皇家倫敦資產管理公司。然而，安裝更多人工智能系統仍存在障礙，包括從建築物中的各種來源（如傳感器）收集數據，這些傳感器通常互聯性不足。“為現有建築物加裝此類傳感器和基礎設施，並確保數據質量的一致性，可能會耗費大量資源，”拉維錢達爾説。

數據不足的挑戰

人工智能在降低建築排放方面潛力巨大，但其效果完全取決於學習數據的質量。西門子智能基礎設施首席技術官托馬斯·基斯林表示，目前僅有10%至15%的建築配備了能收集支持AI所需數據的設備或系統。“只有擁有數據，建築中的AI才能發揮作用，“他指出，“糟糕的數據意味着你無法制定任何時間表、規則或實現更復雜的人工智能應用場景。數據是必不可少的。”

西門子運用AI技術，通過將單棟建築與上千座類似建築進行對比，預測升級智能能源管理系統後可能實現的節能效果。

基斯林解釋道：“即便你只知道某棟商業建築的地址，或許還能獲取其能源賬單和使用的暖通空調品牌等基礎信息，如今這些已足夠構建該建築的能效潛力畫像。”

對於尚未配備先進管理系統的企業，安裝照明和製冷等低成本傳感器也能幫助節約能源。

風投公司Fifth Wall聯合經理格雷格·史密斯透露，其5億美元基金專注於建築脱碳領域，約三分之一的資金投向提供AI解決方案（包括軟件和硬件）的初創企業。該基金更關注使用可再生能源生產的混凝土和鋼材等可持續材料。

史密斯認為，AI能快速低成本地識別建築改造的經濟效益點，處理各國差異化的許可文件，生成設計方案草稿，並研發可持續材料的化學配方。

“總體而言，核心觀點是我們無法僅靠軟件來拯救地球，而人工智能本質上也是軟件，”史密斯説道。“但人工智能確實是解決這一複雜難題的有趣組成部分。”

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本文刊登於2023年9月1日印刷版，原標題為《房地產公司運用人工智能降低建築碳足跡》