建筑产生的温室气体排放约占全球总量的28%。联合国全球现状报告预测，要实现《巴黎协定》的目标，建筑的能效至少需要提高30%。我们如何实现30%的能效目标？通过提高建筑能效来减少排放的路径可以通过“感知、行动和扩展”的框架来实现。
感知
对于智能且互联的办公楼而言，数据集非常丰富，包含了推动变革所需的大量细粒度可持续性数据。电表和燃气表告诉我们建筑的能耗量， occupancy传感器告诉我们建筑内的人数，温度传感器告诉我们冷却房间所需的能量。传感器是我们信息的来源，也是发现能效差距的关键。即使是包含此类数据的简单仪表板，也能激励用户节约能源。
这类传感器在现代建筑中非常丰富。然而，其中许多是作为建筑原始设计一部分的有线传感器，改装或安装新传感器成本高昂。办公楼的使用寿命超过50年，而传感器技术进步要快得多。无线传感器无疑降低了通信成本，但它们仍然需要通过电线供电，或使用电池，这会显著增加大规模维护成本。
新型传感器提供了环境能量采集的选择。这些无线传感器通过从环境中收集能量来工作，例如利用环境光、通风气流或热水管道。这些传感器可以最大限度地降低能源和通信成本，但采集的能量不足以支持全天候感知。我们可以通过预测环境模式并明智地使用可用能量来提高可靠性。
最近在SenSys会议上发表的一篇论文表明，基于强化学习的能量采集传感器调度在真实部署中可以检测到93%的事件。虽然错过的小部分事件使这些传感器不适用于基本服务，但我们可以机会性地利用这些廉价传感器的数据，创建一个有助于节能的丰富信息层。
这个新的丰富信息层可以驱动许多传感器装置一直缺乏的投资回报率。能源和数据管理人员可以为顶层的可持续发展计划与建筑中存在的各种传感器选项之间提供缺失的一环。此外，通过只关注支持特定用例的关键数据源，可以降低传感器架构的成本。本文主要关注建筑可持续性数据：能源、占用率、排放、空气和水。这种关注有助于实现预期的投资回报率，因为已经有了一个定义如何利用可用信息采取行动的用例。
行动
使建筑更节能的传统方法是检查设备、安装传感器测量基准能耗、修复故障、升级设备以及优化设备配置。供暖、通风和空调系统通常占建筑能耗的最大部分，许多节能措施都针对暖通空调系统的改进。这些方法有效，可以使建筑能耗降低10%以上。整个过程通常被称为通过绩效合同的建筑改造。然而，上述方法的两个问题通常会阻碍其采用。首先，聘请专家和升级设备需要前期成本。投资回报期可能长达数年。其次，在调试期间遵循的模板之外，创新空间有限。建筑创新受到垂直集成系统和难以轻松部署第三方应用程序的阻碍。计算机行业爆炸性增长的主要原因之一是标准化的接口和易于安装的应用程序。为建筑建立类似的系统将创造节能的新机遇。
基于占用率的控制 想法很简单：如果当人们不在时关闭不需要的系统，就能节约能源。然而，以保护隐私的方式可靠地检测占用率具有挑战性，当今大多数建筑即使在无人时也保持照明和暖通空调开启。一篇发表在SenSys的论文表明，可以利用WiFi数据、建筑平面图和人员办公室房间分配来推断占用率。在研究参与者中，高峰建筑占用率仅为60%，通过控制四分之一的建筑区域，基于占用率的控制节省了暖通空调18%的电力消耗。提出的解决方案只需利用现有的建筑基础设施，部署成本低廉。这种解决方案之所以可能，仅仅是因为不同系统之间的信息可以自由交换。
故障检测 修复故障是建筑维护的核心，但识别浪费能源的故障具有挑战性，因为它们不像泄漏或不舒适的温度那样容易被注意到。典型的建筑故障检测依赖于专家制定的协议，但这些规则不能提供足够的优先级信息，也无法说明它们浪费了多少能源。文献中已经发表了复杂的故障检测算法，但由于供应商锁定系统，这些算法并未在实践中部署。利用一年的建筑数据，研究人员开发了一种简单的机器学习算法，用于寻找不遵循典型温度模式的房间。在专家修复了检查中发现的所有故障后，该算法在建筑的暖通空调系统中识别出了88个故障。其中许多故障已存在多年，修复后估计每年可节省410.3兆瓦时的能源。
软件恒温器 恒温器是建筑 occupants 与高能耗暖通空调系统之间的唯一接口。然而，在大多数建筑中，occupants 不知道恒温器在哪里或如何使用。暖通空调系统的主要功能是保持 occupants 舒适，以便他们能够高效工作。但没有恒温器反馈，occupants 最终可能会感到不适并浪费能源。借助建筑信息系统，研究人员构建了一个软件版本的恒温器来解决这些问题。该应用程序一经推出便大受欢迎，并在推出八年后仍然广受欢迎。由此产生的用户研究表明，用户对旧恒温器感到沮丧。事实上，一位用户竟然用牛皮纸信封 tape 在通风口上以阻止冷风吹出。软件恒温器帮助用户精确控制他们的环境，并在需要时发送投诉。暖通空调维护人员担心该界面会导致大量他们人手不足无法处理的投诉。使用数据显示，大多数用户乐于使用该应用程序而不提供任何反馈。收到的少数投诉导致了重大故障的识别，例如恒温器被计算机遮挡。
上述三个用例不需要额外安装传感器，仅利用现有信息。凭借低成本的解决方案，我们可以吸引建筑业主采用节能解决方案。但我们需要在建筑行业内提供额外的激励措施，来创造这些能够产生大规模影响的低成本解决方案。
这些用例表明，可持续设计并不止于建筑的砖块和砂浆。它应该贯穿到如何将能源、排放、空气、水和废物作为跨建筑的系统进行管理。随着世界各地的公司着手使其建筑更具可持续性，拥有数据驱动的成功衡量标准将至关重要。
扩展
即使一个吸引人的节能解决方案可用，也很难大规模部署。这是因为每座建筑都是独一无二的，从基础设施和使用方式，到用于管理日常运营的软件，以及它随时间的变化。虽然建筑的基本组成部分保持不变，但每个供应商对待它们的方式都不同。当我们试图将解决方案部署到建筑时，供应商表示之间的差异变得难以自动解决。
另一方面，在计算机行业，我们可以轻松安装应用程序，而无需担心制造商或提供商，这是因为使用了规范和编程接口。研究人员为建筑创建了这样的标准接口，即Brick模式，其中建筑组件及其相互之间的连接通过知识图谱来表示。Brick现在是一个需求不断增长的行业联盟，并正在被整合到建筑标准中。
有了像Brick这样的标准表示，我们仍然有任务将现有建筑以此新格式表示出来，这可能需要人工操作，部署速度缓慢。利用自然语言处理中的机器学习技术，我们可以自动化这种转换并最大限度地减少人工操作。随着越来越多的建筑被映射到Brick，并且算法从跨建筑的表示模式中学习，其性能将不断提高。
通过“感知、行动和扩展”框架，我们设想有一天配置建筑会像今天配置我们的手机一样容易。我们可以通过使用低成本传感器来改善建筑管理人员可获得的信息，利用可用信息开发节能创新，并通过使用知识图谱将解决方案部署到众多建筑中。
入门
在相关机构的可持续性服务实践中，正在运用“感知、行动、扩展”方法来优化建筑通过云报告其可持续性数据的方式，并取得了初步成功。它通过提供一个简单的框架来解决若干问题，该框架用于规划顶层的可持续性战略如何由特定的建筑优化步骤支持，并以一个半标准化的数据模型为基础。
建筑管理系统之间缺乏标准化导致数据访问困难。现在，随着物联网和API的发展，这些数据采集问题正在得到解决，这为暴露、分析和报告以前难以或昂贵获取的数据开辟了新的机遇。借助Brick模式等新进展，我们在如何大规模管理建筑资产方面取得了进展，就像管理服务器、笔记本电脑和手机一样。
我们开始看到将世界从“建筑管理系统”方法（一栋建筑，一个管理员）转变为“建筑系统管理”方法（多栋建筑，一个管理员）的潜力。当我们能够一键自动化所有建筑的能源控制策略时，实现30%或更高的能效提升变得更加可行。FINISHED
