在當今快速發展的技術環境中，“人工智能”、“機器學習”和“算法”等術語變得越來越常見。圍繞這些概念的炒作並非沒有道理，專家預測，到 2035 年，人工智能可將盈利率大幅提高38%，爲經濟貢獻超過14 萬億美元。

但是，人工智能和機器學習與傳統軟件有何不同？它們如何特別有利於設施和資產管理？在本文中，我們將探討這些問題並闡明這些技術的深遠影響。爲了开始這一探索，讓我們首先對這些基本術語有一個清晰的理解。

算法：算法是計算機科學的基礎。它們是數據庫、安全、人工智能和圖形等計算機科學不同領域的基礎。算法是解決特定問題的逐步過程或一組規則。傳統上，算法是爲了解決特定問題而編碼的。當遇到新問題時，就會編寫並部署新代碼來解決這些問題。

人工智能 (AI)：人工智能是計算機科學的一個廣泛領域，專注於創建能夠模擬人類智能的機器。人工智能涵蓋了廣泛的技術、算法和方法，使機器能夠執行任務，例如解決問題、決策和自然語言處理。

那么人工智能是如何實現這一切的呢？人工智能是一組算法，可以根據學習到的輸入和數據修改其行爲並創建新算法。人工智能的本質是“模式識別”的思想。人工智能算法可以處理大量數據，識別數據中的模式並從中學習。然後，當未來遇到類似的模式時，將學習的內容應用於做出決策和預測。這種根據新數據進行改變、適應和成長的能力被稱爲“智能”。隨着處理越來越多的數據，系統逐漸改進自身。

另外，人工智能是一個總括術語，有許多子學科：機器學習、神經網絡、深度學習、自然語言處理、計算機視覺。不同的算法是爲不同的目的而設計的。例如，決策樹是分類任務中常用的算法，其目標是將輸入分配給特定類別或類別。支持向量機 (SVM) 是另一種用於分類和回歸任務的算法，其中涉及預測連續值。神經網絡，特別是深度學習模型，是高度通用的算法，能夠處理數據中的復雜模式和關系。

機器學習 (ML)：機器學習是人工智能的一個子集。機器學習算法必須輸入結構化數據，而不是可以處理非結構化數據的通用人工智能。機器學習的一個例子是信用卡欺詐檢測系統，它使用來自銀行系統的結構化數據。功能極其強大的人工智能的一個例子是能夠克服不可預見的障礙在世界中航行的機器人。

從本質上講，機器學習依賴於識別模式和從數據中提取見解的能力。它使用統計技術在大型數據集上訓練模型，然後應用這些模型對新的、看不見的數據進行預測或採取行動。機器學習算法大致可分爲三種類型：監督學習、無監督學習和強化學習。

監督學習涉及在標記數據上訓練模型，其中期望的輸出或結果是已知的。該模型學習將輸入數據與正確的輸出關聯起來，使其能夠對新的、未見過的數據進行預測。另一方面，無監督學習處理未標記的數據，旨在發現數據中的模式或結構。強化學習涉及訓練代理與環境交互並通過獎勵和懲罰系統進行學習。

現在我們對人工智能、機器學習和算法有了更清晰的了解，讓我們探討一下它們與資產和設施管理的相關性。

資產和設施管理對於企業、組織甚至城市來說都是一項關鍵功能。它涉及建築物、設備和基礎設施等實物資產的管理、運營和維護，以確保其最佳性能、使用壽命和成本效益。

傳統上，資產和設施管理依靠手動流程和定期檢查來確定維護需求、檢測異常並優化性能。然而，人工智能和機器學習的出現通過引入數據驅動、預測和主動的方法徹底改變了這一領域。

人工智能和機器學習技術可以利用從傳感器、物聯網設備和其他來源收集的數據來實時洞察資產和設施的狀況、性能和能源使用情況。通過使用機器學習算法分析這些數據，可以識別模式、趨勢和異常，從而實現預測性維護、能源優化和改進決策。

更具體地說，例如超過 15 年以來，Phoenix Energy Technologies 一直利用其專有的 CAA 閉環框架（收集-分析-行動）爲客戶提供智能建築物聯網分析解決方案。簡而言之，人工智能使我們能夠增強現有的核心閉環能力，使其變得更好、更快、更動態，並向自主和自適應閉環系統邁進。

例如，機器學習算法可以從歷史數據中學習，在設備故障或維護需求發生之前進行預測。通過識別表明即將發生問題的早期預警信號或模式，資產管理者可以安排主動維護，避免代價高昂的故障並最大限度地延長正常運行時間。

人工智能驅動的分析還可以通過分析來自傳感器和智能電表的實時數據來優化能源消耗。機器學習算法可以學習能源使用模式並識別節能機會，例如優化 HVAC 系統、調整照明時間表或識別能源密集型設備。通過利用這些見解，企業可以降低能源成本、提高可持續性並實現環境目標。

此外，人工智能可以促進資產和設施管理方面更明智的決策。通過處理大量數據並模擬不同場景，人工智能系統可以提供優化資產利用率、空間管理或長期規劃的建議。這使得利益相關者能夠做出數據驅動的決策，從而最大限度地提高效率、降低成本並提高居住者的舒適度。

隨着人工智能和機器學習的不斷發展，我們可以期待自主和自適應閉環系統的進一步發展。這些系統將利用實時數據、人工智能算法和控制機制來持續監控、分析和優化資產和設施性能，無需人工幹預。這有望提高運營效率、減少停機時間並增強乘員體驗。

總之，人工智能、機器學習和算法是計算機科學領域內相互關聯但又不同的概念。人工智能涵蓋了創建智能機器的更廣泛目標，而機器學習則專注於使機器能夠從數據中學習的算法。反過來，算法是用於處理數據並做出預測或決策的數學模型或技術。

在資產和設施管理領域，人工智能和機器學習通過實現預測性維護、能源優化和數據驅動決策，正在徹底改變傳統方法。通過利用實時數據和機器學習算法，企業可以主動解決維護需求、優化能源消耗並做出明智的決策，從而最大限度地提高效率並降低成本。

隨着像 Phoenix Energy Technologies 這樣的公司繼續利用人工智能和機器學習來增強我們現有的閉環能力，我們預計資產和設施管理將取得更大的進步，從而引導我們走向更加自主和自適應的閉環系統。

不可否認，資產和設施管理的未來與人工智能和機器學習緊密相連。採用這些技術不僅可以提高運營效率，還可以爲更智能、更可持續和更有彈性的建築環境鋪平道路。

資料來源：Phoenix Energy Technologies

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標題：人工智能、機器學習和算法對設施與資產管理的影響

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