霍尼韦尔：2026年智能建筑将从被动响应走向预测性运维

       建筑管理正迈入一个新的时代——从传统控制模式走向智能驱动的运营。多年来，行业一直在尝试和测试将人工智能（AI）应用于基础功能和单一用途的工具中。这些应用通常规模有限，往往一次只能专注于某一项资产或单一任务，虽然在概念验证方面有所建树，却仍未达到建筑运营商真正期盼的运营效率提升。
　　
　　下一阶段的演进在于AI与自动化的规模应用。纵观各个行业，无论是数据中心，还是医疗设施，一个共同的主题日益清晰——亟需智能化、集成化的系统，既能帮助运营商简化工作流程，又能提高绩效。面对复杂、耗时的手工流程和劳动力短缺等问题，运营方需要有效工具实现跨设施整合数据，自动化执行日常任务，并为团队提供清晰、可操作的洞察分析。在2026年，这些能力将不再被视为高端附加功能，而将成为行业的基本诉求或者基本配置。
　　
　　为互操作性奠定基础
　　
　　要实现这一点，提升互操作性至关重要。随着建筑产生的数据量持续增长，运营人员需要能够基于统一的标准和本体模型来解读数据的系统。过去，大多数设备依赖专有软件和封闭式数据模型，导致系统集成极为困难。这一碎片化问题制约了持续创新。如今，随着AI与物联网（IoT）设备的爆发式增长，互联框架正在打破这些壁垒，使洞察分析能够在不同资产之间自由流转，也让自动化技术能够基于更全面的信息采取更有效的行动。
　　
　　智能化的工具向人们展示了集成式架构如何重塑行业格局。通过统一数据架构和本体模型，这类平台能够针对不同来源的信息进行标准化处理，避免定制化集成或庞大的工程支持。这不仅为团队提供了一致的运营操作视图，也降低了系统部署的复杂度，加快了价值实现的速度。
　　
　　有了更加标准化的数据结构，运营人员得以摆脱长期以来的被动决策模式。他们能够在统一界面中评估多个系统的运行状况，并利用AI与自动化功能来协调以前需要大量人工干预的端到端操作。随着这些技术框架的日趋成熟，预计到2026年底，互操作性将成为客户进行供应商选择的决定性因素。同时，行业组织也将大力推动标准化进程，以实现系统间的无缝整合。
　　
　　通过自动化赋能运营效率
　　
　　利用AI赋能建筑管理系统的发展，有望从多个层面助力提高建筑运营效率。通过整合设备数据，如温度、能耗等，平台能够分析系统运营表现，随着时间推移预测潜在故障，在问题出现并真正影响运营之前提前预警。预测性分析能够让运维团队更早发现隐患，防患于未然。
　　
　　更早的预警意味着更及时的维护排期、对住户更小的影响，并有助于延长关键设备的使用寿命。比如，美国最大的通信提供商之一威瑞森电信（Verizon）正在部署AI赋能的智能建筑解决方案[ https://www.honeywell.com/us/en/press/2025/06/honeywell-unveils-ai-powered-building-management-solution]，以便预测性识别关键建筑及系统问题，防止其发展成代价高昂的重大故障。AI赋能的平台能够帮助技术人员避免不必要的试错，缩短维修周期，并降低整体运营成本。
　　
　　更高的互联水平也带来了更强的可视化能力。实时数据访问意味着运营商无需再依赖历史报告做出决策。相反，他们能够实时掌握建筑及关键系统的运行状态，从而及时调整运行策略、最大限度优化能源使用。能耗一直是建筑运营成本中的“大户”。美国能源部的数据显示，商业建筑中约有30%的能源[ https://www.energy.gov/eere/buildings/about-commercial-buildings-integration-program]被白白浪费。
　　
　　对于管理多栋建筑资产或大型园区的运营商而言，如此细致入微的洞察力非常宝贵。比如，美国范德堡大学（Vanderbilt University）正使用AI平台[ https://www.honeywell.com/us/en/press/2025/06/honeywell-unveils-ai-powered-building-management-solution]来提升整个校园的建筑系统效率，特别是改善老旧建筑的能耗。对于酒店行业，集中监控与楼宇自动化可显著优化能源消耗，暖通空调的能耗有望减少高达25%[ https://www.honeywell.com/us/en/news/featured-stories/2025/10/how-to-future-proof-your-hotel-using-smart-hotel-automation]。到2026年，能源优化将从行业“最佳实践”转变为一项正式的绩效指标。
　　
　　提高建筑运营商的效率
　　
　　劳动力短缺仍将是设施管理团队持续面临的压力，不少机构难以招聘或挽留住经验丰富的操作人才。在此背景下，AI将为整个建筑运营提供关键支持。
　　
　　AI正以“一线助手”的角色出现，协助评估运行状态，筛选需要处理的问题，并给后续操作提供合理的建议。在任务繁重或人手不足的情况下，AI正逐渐为运营商提供及时的帮助。
　　
　　对于资历尚浅的技术人员而言，结构化的操作建议能够帮助他们应对不熟悉的场景。而对于资历较丰富的专业人员来说，则能够帮助他们实现规模化管理，负责更大的团队和更复杂的资产组合，且不影响运营性能。不论技能水平如何，AI都能成为团队的“力量倍增器”。
　　
　　随着对系统稳定性、效率和用户舒适度的要求不断提升，运营商将愈发依赖能够主动响应问题并统筹对策的平台。预计到2026年底，预测性维护与能源自动调节将成为“后台常态”静默运行，使得曾经被视为前沿技术的能力，转变为日常运营的一部分。
　　
　　新的一年，我们将看到行业的持续创新，而这些创新将在打造更安全、更高效、更具韧性的建筑环境中发挥核心作用。