《AI at the Edge: Redefining smart building management through localized intelligence》，发表于 2025年6月23日，作者是 Sadiq Syed。Sadiq Syed 是施耐德电气数字建筑业务的高级副总裁，在建筑自动化领域拥有超过23年的经验，专注于推动可持续性和运营效率解决方案。文章探讨了边缘人工智能（AI）如何变革智能建筑管理。
一、边缘AI的颠覆性价值
| 对比维度 | 传统云端AI | 边缘AI |
|---|---|---|
| 数据处理 | 需上传云端服务器分析 | 本地设备即时处理（如传感器、控制器） |
| 响应速度 | 存在网络延迟 | 零延迟实时响应 |
| 网络依赖性 | 依赖持续互联网连接 | 脱网独立运行 |
| 适用场景 | 支持复杂模型训练 | 老旧建筑改造/无BMS系统场景 |
二、技术实现：五阶段智能闭环
- 感知（Measure）
- 通过嵌入式传感器采集温度/湿度/ occupancy 等环境数据
- 评估（Assess）
- 基于热力学模型进行本地化数据分析
- 预测（Predict）
- 预判未来环境变化轨迹（如根据 occupancy 预测温度需求）
- 控制（Control）
- 动态调节HVAC/照明系统参数（符合ASHRAE 55舒适标准）
- 学习（Learn）
- 持续优化算法模型，实现自主进化
实证效果：节能率↑15% | 舒适达标率↑85%
三、四大核心优势
- 能效革命
- 动态响应 occupancy 变化，减少 HVAC 空耗（酒店/办公楼案例）
- 安全强化
- 敏感数据本地处理 → 减少网络攻击面，避免云端数据泄露风险
- 运维减负
- 降低IT基础设施压力（无需持续云端数据传输）
- 支持高密度硬件集成，兼容既有建筑系统
- 场景普适性
- 适用网络薄弱地区（如乡村学校/偏远园区）
四、行业应用延伸
- 跨系统协同：联动照明/窗帘控制，构建统一响应生态
- 智能需求响应：预测用电高峰→自动削峰填谷
- 碳中和贡献：建筑领域占全球碳排放39%，边缘AI成关键减碳工具
