
香港近年锐意发展成智慧城市,负责为逾8,000多个政府建筑物提供机电工程服务的机电工程署(机电署),在实践香港智慧城市蓝图与机电数码化方面扮演着重要角色。
然而,为建筑物开发人工智能应用涉及许多组件和系统,所以一直以来都是一项复杂的任务。其中一个主要问题是建筑物机电设备的命名规则和分类并不统一,由于缺乏标准化,因此很难整合资料来源,并把由一栋建筑物中获得的知识应用于其他建筑。此外,由于需要重复的手动资料处理和模型训练,这大大增加落实技术所需的时间和成本。
为应对在不同建筑物及其机电系统中落实人工智能模型的挑战,机电署研发了建筑语义人工智能解决方案。这方案透过共通的语义人工智能模型,把各种机电系统例如冷气调系统等的资料模型标准化,结合数码化和自然语言处理技术,从而使人工智能模型能够在不同建筑物之间复制。
这语义人工智能模型可分析建筑的营运数据,并无缝地复制到其他建筑。因此,这显着地减少了为每座建筑物开发定制人工智能应用程序所需的时间,从一年至年半,缩短至3个月,大幅减少7成,从而达至优化系统运作,节省能源,为城市数码化奠定稳定基础。
| 解决问题 | 这解决方案旨在引入一个共通的语义人工智能模型,以统一和标准化的格式来展示建筑系统。透过整合语义的表达方式,这解决方案促进了通过人工智能的广泛数据推动的建筑营运和维修。 |
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| 创新科技 | 这项目透过协调以本体论为基础的语义模型、机器学习和知识图谱技术,开创了建筑服务的创新应用,彻底改变和大规模扩大人工智慧解能方案在香港的建筑组合中的自动化应用。 有了这首个展现建筑设备系统的标准化框架,领域专家现在可以利用统一的语义模型平台,设计程式以自动提取和整合资产资料。 这崭新和具有变革性的项目,是有史以来第一次将这些技术融合,并创新地在大量建筑物中采用自动化人工智能。作为领域的先河,这人工智能语义模式改变了人工智能技术在提升能源使用、维修工作和资产管理的广泛应用,以实现整个城巿的可持续设备管理。 |
| 主要效能 |
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| 专利及奖项 |
建筑语义人工智能: 城市自动化的未来 – 现今的实际应用
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| 案例 | 西九龙政府大楼、大龙兽医化验所 |
| 其他参考 |
https://globalaichallenge.com/en/home
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