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行业动态简报(第五十八期)之五:智慧建筑&技术动态

Date | 2020.11.23    作者 |

一、智能建筑

无人机在建筑业中的应用

土地调查

无人机在建筑中的一个主要应用是用于进行空中调查。配备人工智能和机器学习的智能无人机可以创建被调查区域的2D平面图。无人机消除了人工操作过程中可能出现的错误,节省了时间和人力,而且更加准确。

项目执行及改进

建设中的拖延和失误是建设领域面临的主要问题。他们可以检测建筑项目的任何部分是否落后于计划,并可以将数据发送给有关官员,以便采取必要的措施。它还可以对项目进行测量,并检测在人工检查过程中可能遗漏的任何施工错误。

安全改进

无人机可以用来提高建筑工地的安全标准。无人机可以用来监控工地,防止盗窃,还可以为在工地工作的员工提供安全保障。配备摄像头的无人机可以探测和监控移动,帮助为员工提供更好的安全,还可以保护公司免受盗窃带来的重大损失。

废物监测

无人机在建筑业的一个鲜为人知的应用是用于废物监测。智能无人机可以用来测量产生的垃圾。他们可以准确地生成关于建筑工地垃圾数量和类型的数据。这有助于公司节省时间、金钱和人力资源,这些资源可以在其他地方使用。

摘自  千家网


区块链遇上智能建筑

区块链可能在以下方面改变建筑运营方式:

设施管理服务

很多组织聘用外部供应商管理办公室。这些合约可能包括管理资本项目、运作暖通空调(HVAC)等子系统及经营餐厅。这种中间商的方式运转良好,因为大部分大型办公区需要数十种不同的服务。区块链有望消除对这种中间商的需求。智能合约明确了资金转手方式,并在条件满足时自动执行转账。这将取代法律合约或其他纸质协议。

运输派送行业有一个简单的例子:智能合约在包裹发出时(可以使用GPS验证)自动结算预先安排好的配送费,无需签署纸质协议。

设备质保

全球建筑自动化市场规模约为1,200亿美元。智能设备和物联网正日益普及。当设备性能达不到预期水平时,智能合约将自动启动质保条款并提供退款。

通过内置传感器监控设备性能,任何质保问题都能够被自动识别,退款将自动转账。建筑运营商将对它们购买的产品更有信心,供应商的行政成本也会降低。

租户账单

能源管理面临的一个重大挑战是,对一座商业建筑中每个办公室的实际能源消耗计费。纽约等城市对此有相关规定,要求分表计量以明确租户账单。

目前,这个程序由人工操作,需要大量的行政工作。这时就轮到区块链登场了。区块链不仅能对整体能源网络产生影响,也可以为单个建筑内部的计费提供重要工具。

室内停留情况追踪

追踪建筑内的个人将提高空间效率,使空间更加个性化。但这样一来,更多住户的更多数据被收集起来,自然会引发隐私方面的担忧。区块链能在确保安全性和匿名制的情况下,允许建筑系统收集每个住户更加详细的数据。区块链可用来安全储存个人身份信息。个人在建筑中的工作方式也可以用同样的方式来保存,缓解了员工对于室内传感监视的担忧。
摘自 碳链生活

 

二、技术动态

 

边缘计算是货运的未来吗

边缘计算在任何时候都提供支持ELD合规性的资源,并可全面了解车队运营情况。通常情况下,当驾驶员经过小区范围外的一个远程位置时,车队会失去能见度。使用边缘计算设备,一旦网络和服务可用,数据就会同步传输到云端,以便共享、查看和报告。车队经理能够与驾驶员沟通,查看服务时间数据,并实时优化回程机会。

边缘计算远程信息处理提供实时可视性,所有数据的收集和处理都发生在驾驶室内。这种离线计算架构比上一代云计算更可靠,上一代云计算通常在网络服务不可用或云服务器出现问题时崩溃。

延迟是请求数据与开始传输之间的延迟。驾驶室中边缘计算技术的延迟比4GLTE网络的延迟低15倍以上。许多传统的车队管理提供商仍然有数十万个单元在3G上运行,这是4GLTE的两倍。 驾驶室采用边缘计算技术,可以通过生物特征(指纹或面部识别)来保护数据。此外,安全风险大大降低,因为攻击者必须同时攻击多个移动边缘计算系统,才能对业务产生有意义的影响。

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摘自  第一财经


从云计算过度到雾计算 

现有的云网络无法满足不断增长的数据负载和处理需求,尤其是实时需求。连接到物联网的消费者和企业设备的增加,给最尖端的提供商所提供的云服务带来了太大的压力。

雾计算将云扩展到了与物联网生成的数据相关并产生作用的事物。设计使用端点(例如,传感器、照相机)和云数据中心之间的本地计算节点(雾节点)来收集、存储和处理数据,而不是使用远程云数据中心。它基本上是指分散的计算结构。

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雾计算的一些主要功能包括低延迟和位置感知,广泛的地理分布,移动性和可扩展性,以包括许多节点。托管的雾计算节点具有足够的计算能力和存储能力来处理资源密集型用户请求。由于雾计算可以通过其服务器独立于云运行,因此即使在没有网络连接到云的情况下,这也可以确保用户获得连续,不间断的服务。当它靠近最终用户时,它还增强了加密数据的安全性,从而减少了对其所部署的系统中敌对元素的暴露。

边缘计算和雾计算之间的关键区别在于该数据的处理位置。在边缘计算的情况下,像可编程自动化控制器一样,在靠近数据生成的地方进行数据处理。相反,在雾计算中,数据在雾节点或IoT网关内处理,雾节点或IoT网关位于网络的局域网(LAN)级别内。

在雾计算中有多种应用。例如,在线流平台可以提供不间断的观看服务,这是由于雾网络的能力和弹性,可以通过实时数据分析来配置低延迟,移动性和位置标识。同样,在医疗保健领域,我们每天都会产生大量的患者数据。利用雾计算可以减少耗时数分钟的数据传输并将其转换为秒。对于患者护理而言,这是非常重要的,因为它将大大提高服务速度。

摘自 中国新闻网


从深度人工智能学习对自动驾驶汽车的意义

了解复杂的交通行为

驾驶是一个过程,涉及与其他驾驶员和行人的复杂互动。例如,如果骑自行车人打算转弯,那么他或她将做出手势示意,以通知附近的其他驾驶员。然后,驾驶员可以放慢其车辆的速度,从而允许骑自行车的人转弯。人类依赖于通用智能来进行这种社交互动。而且,通过深度学习,自动驾驶汽车现在很有可能与其他驾驶员和行人进行社交互动。深度学习神经网络可以帮助自动驾驶汽车检测其他驾驶员和行人给出的导航信号,并采取适当措施避免发生任何碰撞。

在极端天气条件下检测招牌

自动驾驶汽车面临的另一个主要挑战是极端天气条件。在降雪期间,道路上的招牌可能会被雪覆盖。而且,降雪后的一段时间内,招牌可能仅部分可见。使用其他AI算法,自动驾驶汽车将很难理解招牌上的半个标志。但是借助神经网络进行的深度学习可以从招牌上的部分可见标志创建完整标志的图像。神经网络将不完整的符号发送到神经层,然后将其传递给隐藏层,以确定完整的符号应该是什么。基于输出,神经网络可以根据招牌上的标志做出决策。

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寻找最短的旅行路线

基于矢量的导航使大脑可以计算到所需位置的距离和方向。可以使用基于矢量的导航功能来训练深度学习神经网络,以找到从点A到点B的最短路径。通过将动物大脑使用的相同网格线模式嵌入第一层,深度学习可以计算距离和到达目的地的方向。具有基于矢量的导航和深度学习功能的自动驾驶汽车还可以检测到任何新近可用的快捷方式的存在,以减少出行时间。

摘自 中国新闻网

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