Когда искусственный интеллект преодолевает границы общих алгоритмов и вертикальные модели погружаются в сценарии подразделения строительного строительства, тихо происходит эволюционная революция пространственного интеллекта. В "Непрерывной эволюции пробуждения строительного интеллекта, ИИ раскрывает многомерную ценность умных зданий" есть точка зрения, что "наделение зданий способностью распознавать и управлять своей непрерывной автономной эволюцией является высшей измерением, к которому должна стремиться промышленная революция в условиях интеграции технологий. Это также отмечает истинную трансформацию зданий из холодных архитектурных пространств в живых пространственных интеллектуальных агентов", и в конечном итоге достигает ожидаемого "архитектурного пробуждения".

Одной из важных движущих сил этого процесса является глубокое погружение и применение моделей ИИ в вертикальной области строительного строительства. Эта глубокая вертикальная модель является именно интеллектуальным мозгом, адаптированным для зданий, основанным на массивных, многомерных и высококачественных исторических данных о работе зданий и данных в реальном времени. По сравнению с традиционными общими моделями ИИ, она может точно захватывать и понимать высоко дифференцированные и длинные детали строительных сцен и предоставлять более подходящие рассуждения и прогнозы для потребностей сцены.

Именно на основе этих дифференцированных исторических, реальных и "будущих" данных модель вертикальной классификации зданий начала глубокое обучение, адаптацию, улучшение и эволюционную революцию в своем эксклюзивном пространстве зданий.

Основная логика построения вертикальной модели зданий для пространственных интеллектуальных агентов: цикл данных и автономная эволюция.
Будь то в эпоху Интернета вещей или искусственного интеллекта, данные остаются основным элементом, движущим всеми вычислениями и обработкой. Модели ИИ строятся на обработке и обучении огромных объемов данных, и вертикальные модели, которые углубляются в строительные сцены, не являются исключением. Но разница в том, что размеры данных более разнообразны.

Для пространственных агентов, которые хотят обладать когнитивными и обучающими эволюционными способностями, наличие большого объема исторических данных и некоторых данных в реальном времени недостаточно. Одна из основных логик для построения вертикальных моделей зданий для создания пространственных агентов заключается в том, чтобы сначала реализовать цикл данных на основе трехмерной архитектуры "исторические данные - данные в реальном времени - данные вывода".

Исторические данные зданий являются самым основным учебным образцом. Модель захватывает исторические данные всего жизненного цикла зданий, от параметров модели BIM на этапе проектирования до данных журналов работы оборудования и кривых потребления энергии в период эксплуатации. Через эти базовые исторические данные модель строит основную структуру о физических характеристиках зданий.

Большое количество данных в реальном времени предоставляет наиболее интуитивную основу для принятия решений в настоящее время. Каждый узел вычислений на краю в пространстве зданий собирает динамические данные с сенсоров и других устройств в реальном времени, формируя передачу нейронных сигналов в реальном времени здания. Решения, принимаемые моделью после обработки расчетов данных, немедленно повлияют на физическую систему здания, генерируя новые операционные данные.

На этом этапе, когда модель принимает решение, появляются данные вывода, которые являются ожидаемыми данными, выведенными на основе исторических паттернов и данных в реальном времени. Исполнение решения генерирует новые операционные данные, которые могут в некоторой степени отклоняться от данных вывода. Модель переоценивает другие дифференцированные переменные в сценарии, сравнивая предсказанные результаты с фактическими результатами, и непрерывно оптимизирует стратегию в этом процессе. Более того, в долгосрочной корректировке она эволюционировала в интеллектуальный мозг агента, который принадлежит исключительно пространству зданий.

В этом процессе данные из трех измерений взаимодействуют друг с другом. Непрерывный замкнутый процесс ввода данных, вывода решений, обратной связи результатов и обновления модели в вертикальной модели делает ее "учеником", который может активно адаптироваться к изменениям окружающей среды, обнаруживать новые паттерны и оптимизировать свои собственные стратегии. С течением времени и накоплением данных понимание модели конкретных зданий становится все более глубоким и персонализированным.

Этот процесс непрерывного обучения, самокоррекции и улучшения производительности в эксклюзивных сценариях является "автономной эволюцией" пространства зданий к интеллектуальным агентам.

Ценностная реконструкция, вызванная автономной эволюцией, от функциональной оптимизации до экологических партнеров.
Способности к обучению на основе сценариев и персонализированной адаптации, которыми обладают интеллектуальные агенты зданий под поддержкой вертикальных моделей, имеют прямое влияние на оптимизацию функций зданий, что является наиболее интуитивным проявлением способности интеллектуальных агентов зданий к снижению затрат и повышению эффективности.

Вертикальная модель медицинских зданий сосредоточена на эволюции логики восприятия и управления, в то время как модель логистического здания сосредоточена на оптимизации потока товаров, а модель коммерческого здания имеет больше преимуществ в управлении энергией и оптимизации трафика. Это обучение на основе сценариев позволяет модели адаптироваться к различным экологическим средам, тем самым формируя эксклюзивный интеллект в дифференцированных сценариях, таких как офисные здания, больницы и логистические парки.

В качестве примера эксклюзивного интеллекта интеллектуальных агентов коммерческих офисных зданий эта способность на основе сценариев будет продолжать углубляться. Она может не только понимать общую концепцию HVAC зданий и потребления энергии, но и разрабатывать лучшую стратегию HVAC для этого конкретного здания в конкретные сезоны, временные периоды и при столкновении с конкретными комбинациями пешеходного потока и погоды. Операционная стратегия здания будет лучше соответствовать его физическим характеристикам и потребностям пользователей.