人工智能(AI)是建筑物不可避免的未來，但就像過去十年中智能技術的采用一樣，人工智能的引入對于每個垂直建筑物都是不同的。例如，零售業、酒店業、醫療保健業和辦公樓都發現了各自的智能技術使用案例，它們不同的需求創造了不同的驅動因素和障礙，導致智能技術在整個建筑領域的交錯應用。普華永道(PwC)和麥肯錫(McKinsey)現在都預測，人工智能在中期內有可能實現商業房地產行業高達40%的流程自動化。在商業建筑中引入人工智能的這一關鍵轉折點上，我們很可能會看到，隨著人工智能在未來10年在這些不同的建筑垂直方向上的擴散，人工智能的采用也會出現同樣的交錯。

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雖然所有商業建筑在大流行期間都經歷了巨大的挑戰，但很少有人經歷過與食品無關的實體零售造成的經濟損失。非食品零售店被認為是危機期間最不必要的活動之一，是首批關閉的商業空間之一，隨著全球各地的封鎖緩解，它們將是最后一個重新開放的商業空間。與此同時，由于消費者被迫呆在家里，網購的市場份額大幅增加，進一步加速了面對面購物的下滑。隨著我們從大流行中走出來，實體零售商將需要找到創新的新方法來贏回消費者，而人工智能為這座垂直建筑提供了許多新的機會，使其受到威脅。

“對于大部分零售業來說，去年是充滿挑戰的一年，但零售商在創新和采用新技術以提高運營效率和增強客戶體驗方面有著悠久的記錄，”我們最近的報告解釋道——人工智能和智能商業建筑中的機器學習。“實體零售創新的大部分重點是讓商店能夠生成與現在已內置到在線零售業務中的客戶相同類型的數據，提高對購物者偏好和習慣的了解，從而實現更加定制化和量身定制的購物經驗。”

畢馬威(KPMG)最近的一項調查發現，86%的零售商認為人工智能具有顯著提高組織效率的潛力。其中包括安全、安保和防損，其中支持AI的視頻分析可以識別可疑的客戶和員工活動，還包括隊列和庫存管理，其中AI提供新的效率和自動化水平。支持人工智能的支付是另一個很有前途的功能，面部識別允許“用你的臉支付”解決方案，讓客戶在購物體驗中放棄現金和卡。然而，零售領域最受歡迎的用例是客戶分析和參與，其中人工智能提供了理解消費者行為的新方法，以優化和個性化實體零售體驗。

酒店建筑也被人工智能提供的客戶個性化機會所吸引。聊天機器人已經被用于酒店業，特別是在預訂過程中，在人工智能的支持下，它們可以獲取更多關于客戶的信息，以便更好地為每位客人提供服務。更進一步，人工智能驅動的聊天機器人可以成為功能強大的虛擬助手，能夠控制許多不同的建筑系統并與客人有效溝通。能源密集型酒店建筑也看到了人工智能在其動態和不可預測的環境中優化能源使用的巨大效率優勢，但吸引酒店業最大注意力的應用無疑是專注于客戶體驗的應用。

“大多數專門針對酒店業的人工智能解決方案更側重于客戶關系管理。PredictiveGuestIntelligence(PGI)對關鍵指標(如購買行為、旅行目的、社交媒體、興趣、預訂渠道、客人反饋等)中的所有可用數據進行了高層次的審視，”這份深度報告解釋道。“然后，這些信息可以轉化為洞察力、預測和建議，讓酒店更仔細地了解每位客人以及他們的意圖是什么。它還有助于酒店經營者根據這些見解采取行動，以鼓勵個性化服務、增加銷售額和忠誠的長期客人。”

醫療保健是另一種非常不同的建筑類型，它正在探索人工智能對各種應用的好處。例如，HVAC系統在醫療保健建筑中的作用比大多數其他設施要重要得多，它不僅負責保護患者，還負責保護醫務人員、其他員工和訪客。人工智能輔助系統可以提供額外的洞察力和監督控制，以幫助保持衛生氣流，同時優化醫療保健中暖通空調系統的能源使用。人工智能還可以支持患者、工作人員和訪客的跟蹤和尋路，以避免走廊中不必要的交通，并確保人們可以在關鍵時刻到達他們需要去的地方。通過結合醫療大樓住戶的所有數據，人工智能系統可以更進一步，優化患者優先級和流程，從而增加空間容量、降低成本并改善患者護理。

然而，也許商業建筑對人工智能的最大興趣來自辦公室。在企業界的財務資源和動機的支持下，人工智能越來越被視為工作場所生產力的潛在重要驅動因素。幾乎每個建筑系統都對實體辦公室的生產力產生影響，并且所有系統都可以從其流程中的人工智能層中受益。例如，關于空氣質量、溫度和照明的更多智能可提高居住者的舒適度，從而提高生產力。同時，將人工智能用于訪問、安全、網絡安全和預測性維護，減少了支持生產力的中斷。甚至人工智能能源管理，在降低成本的同時，創造更環保的建筑，提高忠誠度并吸引更好的人才，從而提高生產力。

“很長一段時間以來，研究論文一直在討論和探索人工智能幫助改變建筑性能的潛力，使其更具有適應性、更高效、管理和維護成本更低。然而，直到最近，我們還沒有看到為業主提供有形價值的商業可用解決方案的可信用例和案例研究，”我們全面的新人工智能報告寫道。“在過去的兩年里，這種現狀已經發生了很大的變化，然而，我們注意到，為幾乎所有類型的建筑推出并正式營銷其人工智能驅動、人工智能支持或人工智能驅動服務的公司數量穩步上升。”