在当今快速发展的技术环境中，“人工智能”、“机器学习”和“算法”等术语变得越来越常见。围绕这些概念的炒作并非没有道理，专家预测，到 2035 年，人工智能可将盈利率大幅提高38%，为经济贡献超过14 万亿美元。

但是，人工智能和机器学习与传统软件有何不同？它们如何特别有利于设施和资产管理？在本文中，我们将探讨这些问题并阐明这些技术的深远影响。为了开始这一探索，让我们首先对这些基本术语有一个清晰的理解。

算法：算法是计算机科学的基础。它们是数据库、安全、人工智能和图形等计算机科学不同领域的基础。算法是解决特定问题的逐步过程或一组规则。传统上，算法是为了解决特定问题而编码的。当遇到新问题时，就会编写并部署新代码来解决这些问题。

人工智能 (AI)：人工智能是计算机科学的一个广泛领域，专注于创建能够模拟人类智能的机器。人工智能涵盖了广泛的技术、算法和方法，使机器能够执行任务，例如解决问题、决策和自然语言处理。

那么人工智能是如何实现这一切的呢？人工智能是一组算法，可以根据学习到的输入和数据修改其行为并创建新算法。人工智能的本质是“模式识别”的思想。人工智能算法可以处理大量数据，识别数据中的模式并从中学习。然后，当未来遇到类似的模式时，将学习的内容应用于做出决策和预测。这种根据新数据进行改变、适应和成长的能力被称为“智能”。随着处理越来越多的数据，系统逐渐改进自身。

另外，人工智能是一个总括术语，有许多子学科：机器学习、神经网络、深度学习、自然语言处理、计算机视觉。不同的算法是为不同的目的而设计的。例如，决策树是分类任务中常用的算法，其目标是将输入分配给特定类别或类别。支持向量机 (SVM) 是另一种用于分类和回归任务的算法，其中涉及预测连续值。神经网络，特别是深度学习模型，是高度通用的算法，能够处理数据中的复杂模式和关系。

机器学习 (ML)：机器学习是人工智能的一个子集。机器学习算法必须输入结构化数据，而不是可以处理非结构化数据的通用人工智能。机器学习的一个例子是信用卡欺诈检测系统，它使用来自银行系统的结构化数据。功能极其强大的人工智能的一个例子是能够克服不可预见的障碍在世界中航行的机器人。

从本质上讲，机器学习依赖于识别模式和从数据中提取见解的能力。它使用统计技术在大型数据集上训练模型，然后应用这些模型对新的、看不见的数据进行预测或采取行动。机器学习算法大致可分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习涉及在标记数据上训练模型，其中期望的输出或结果是已知的。该模型学习将输入数据与正确的输出关联起来，使其能够对新的、未见过的数据进行预测。另一方面，无监督学习处理未标记的数据，旨在发现数据中的模式或结构。强化学习涉及训练代理与环境交互并通过奖励和惩罚系统进行学习。

现在我们对人工智能、机器学习和算法有了更清晰的了解，让我们探讨一下它们与资产和设施管理的相关性。

资产和设施管理对于企业、组织甚至城市来说都是一项关键功能。它涉及建筑物、设备和基础设施等实物资产的管理、运营和维护，以确保其最佳性能、使用寿命和成本效益。

传统上，资产和设施管理依靠手动流程和定期检查来确定维护需求、检测异常并优化性能。然而，人工智能和机器学习的出现通过引入数据驱动、预测和主动的方法彻底改变了这一领域。

人工智能和机器学习技术可以利用从传感器、物联网设备和其他来源收集的数据来实时洞察资产和设施的状况、性能和能源使用情况。通过使用机器学习算法分析这些数据，可以识别模式、趋势和异常，从而实现预测性维护、能源优化和改进决策。

更具体地说，例如超过 15 年以来，Phoenix Energy Technologies 一直利用其专有的 CAA 闭环框架（收集-分析-行动）为客户提供智能建筑物联网分析解决方案。简而言之，人工智能使我们能够增强现有的核心闭环能力，使其变得更好、更快、更动态，并向自主和自适应闭环系统迈进。

例如，机器学习算法可以从历史数据中学习，在设备故障或维护需求发生之前进行预测。通过识别表明即将发生问题的早期预警信号或模式，资产管理者可以安排主动维护，避免代价高昂的故障并最大限度地延长正常运行时间。

人工智能驱动的分析还可以通过分析来自传感器和智能电表的实时数据来优化能源消耗。机器学习算法可以学习能源使用模式并识别节能机会，例如优化 HVAC 系统、调整照明时间表或识别能源密集型设备。通过利用这些见解，企业可以降低能源成本、提高可持续性并实现环境目标。

此外，人工智能可以促进资产和设施管理方面更明智的决策。通过处理大量数据并模拟不同场景，人工智能系统可以提供优化资产利用率、空间管理或长期规划的建议。这使得利益相关者能够做出数据驱动的决策，从而最大限度地提高效率、降低成本并提高居住者的舒适度。

随着人工智能和机器学习的不断发展，我们可以期待自主和自适应闭环系统的进一步发展。这些系统将利用实时数据、人工智能算法和控制机制来持续监控、分析和优化资产和设施性能，无需人工干预。这有望提高运营效率、减少停机时间并增强乘员体验。

总之，人工智能、机器学习和算法是计算机科学领域内相互关联但又不同的概念。人工智能涵盖了创建智能机器的更广泛目标，而机器学习则专注于使机器能够从数据中学习的算法。反过来，算法是用于处理数据并做出预测或决策的数学模型或技术。

在资产和设施管理领域，人工智能和机器学习通过实现预测性维护、能源优化和数据驱动决策，正在彻底改变传统方法。通过利用实时数据和机器学习算法，企业可以主动解决维护需求、优化能源消耗并做出明智的决策，从而最大限度地提高效率并降低成本。

随着像 Phoenix Energy Technologies 这样的公司继续利用人工智能和机器学习来增强我们现有的闭环能力，我们预计资产和设施管理将取得更大的进步，从而引导我们走向更加自主和自适应的闭环系统。

不可否认，资产和设施管理的未来与人工智能和机器学习紧密相连。采用这些技术不仅可以提高运营效率，还可以为更智能、更可持续和更有弹性的建筑环境铺平道路。