想象一下，當你走進一間房子燈光就突然亮起，屋內各種陳設物件都仿佛自己有意識一般和你互動，各種電器機械都神奇地開動了起來……如果是在你的童年時代遇到這樣的房子，恐怕人們多半會認為這里鬧鬼。不過這是在現在，這個地方也根本沒有鬧鬼，也就無需勞煩捉鬼敢死隊（「Ghostbusters」，美國1980年代恐怖喜劇電影）出動了。

事實上，隔空控制物件是一件完全合乎邏輯的事情。作為工程師，我們非常清楚近年來人工智能（AI）所取得的發展。人工智能是一種讓計算機和機器能夠模仿人類行為的技術，它的一個重要組成部分是機器學習（ML），也就是將人工智能技術與統計處理技術相結合，在計算機和機器逐步向目標邁進的過程中不斷對它們進行改善，從而達到讓它們「學習」的目的。

人工智能幾乎影響著每個領域和應用，我們所占據的城市和空間也不例外。在智慧城市中，智能傳感和處理網絡與人工智能和機器學習技術強強聯手，將致力于改善我們的生活環境以及家庭、工作和娛樂環境。智慧城市將影響到整個城市范圍內的照明基礎設施、建筑物、公用事業、交通、環境和通信，從而有望改變我們與周圍世界互動的方式。

一些預測指出，照明占目前總能源消耗的六分之一至五分之一（1/6-1/5）。AI的到來使建筑物照明能夠實現控制和自動化，以節省成本、減少能源消耗和浪費，并提高服務質量和客戶滿意度。人工智能就如同看不見的情報工作者，為各項決策提供幫助，讓未來的智能建筑成為現實。那么，看不見的人工智能究竟怎樣控制看得見的照明環境呢？

智能照明簡介

智能照明系統中集成了通信和控制系統，它們可以帶來更大的自動化和靈活性。此外，還可以添加無線通信功能，讓整個智能照明系統覆蓋更遠的距離。它們都有助于改善以下三大方面的問題：

這些問題得到改善后，便有助于提升照明系統的整體響應速度和效率。

智能手機、計算機系統或固定在墻上的裝置都可以用作照明系統的控制站和交換站。通過調節紅色、綠色、藍色、白色光的組合方式，便可調整光線的顏色或白色級別，提供所需的特定波長和相關色溫（CCT）。通過調整輸出光級別，可以控制各個位置發出的光功率。普通燈具、嵌入式燈具、建筑（室內或室外）照明、標牌和景觀照明都可以在一個系統中進行協調。

機器學習讓照明更美好

如果要學到各種各樣的知識，我就得上好幾年的學。有些東西，例如說話的基本文法，我很小的時候就掌握了，但更加深入的內容，例如量子物理學以及像做算術加法一樣處理拉普拉斯變換，就需要我花費很多年的學習才能實現。

人工智能是一項重要的顛覆性技術創新，它開創性地為智能照明系統帶來了學習能力，使之能夠像電子電路中的反饋那樣改善自身的表現。這種學習和完善功能就是機器學習。

機器學習往往需要使用大量數據。在分析數據時，計算機需要自行做出決定，這些決定稱為「推論」，是基于證據和邏輯推理得出的結論。這種類型的處理非常適合由計算機來執行。

計算機系統可通過三種方法進行學習：

監督學習通過提供所需最佳正確答案（輸出）并進行比較來進行；與之相對，作為補充手段的無監督學習不提供有關所需最佳正確答案（輸出）的任何信息。強化學習根據應當得出的最佳正確答案（輸出）來提供適當的正面或負面反饋。由于計算機有很強的計算能力，因此與不借助計算機幫助的人類相比，計算機往往可以在強化學習中實現極為迅速的改進。

人工智能在照明系統中的采用情況

如今，各行各業都在積極采用人工智能，其中銀行、零售、汽車和醫療是率先在各自領域中采用人工智能的行業。顯然，盡管人工智能將無處不在，但它在不同行業中得到采用的步伐并不一樣。隨著時間的流逝，上述領域中獲得的知識和經驗教訓都將讓工業應用領域受益。

工業控制領域（包括智能照明）涵蓋了巨大的廣度和范圍。如果一個組織對智能照明控制和自動化參數有獨到的了解，那么它將比那些將這項職責委托給外部公司的組織更快地采用人工智能。對于從一開始就了解如何通過學習算法來解決挑戰、實現目標的組織而言，實施人工智能和機器學習的工作會更加容易。如果對現有系統的局限性和相互關系有所了解，那么這無疑有助于在建筑物照明控制和自動化解決方案中確定需要重點關注和應用人工智能的特定領域。通過對人工智能進行定制，組織可以解決希望在特定應用領域中控制和自動化的問題。人工智能是一種用途多樣的工具，就像攜帶有眾多精良工具的打雜工一樣，可以處理各種各樣適用的環境和應用。

工業領域的活動多種多樣，具有高投資回報率（ROI）的常見高級功能將成為主要的市場切入點。首批大量采用人工智能的領域很可能就是需要在人身安全、整體安全性和風險防范方面投入大量資金的領域。其次，對于稍加修改就可以快速適應各種用途的工業應用而言，應用人工智能也是順理成章的事情。毫無疑問，任何組織都應該立即就人工智能如何提高效率來進行研究并制定戰略。

行為分析

一個人們很難解釋但又毫無疑問的事實是，即使每個特定的操作都有變化，或者會受到不同響應方式和后續操作的影響，人們通常還是會以特征上可預測的方式來做事情。心理學家和社會學家往往就是通過學習人們在各種情況下的反應和行為來獲得收入的。

許多組織都承認他們正在努力將人工智能和機器學習技術納入其流程中，以便更好地了解正在發生的事情。人工智能的一項優勢就是它將幫助人類分析自身的行為及其與其他動態事件的相互關系。

采用人工智能和機器學習技術后，組織可以借助由客戶習慣所產生的數據來學習和響應各種不斷變化的條件。過去的統計數據模型可以與當前的運行狀況進行比較，以此來進行調整和優化。

建筑照明控制和自動化的需求是不斷變化的，這是一個動態的取舍過程。如果要使用過往所產生的數據，同時對潛在的預期需求消耗進行模擬，這一過程可能會受益于人工智能增強模型。如果組織希望盡可能提高生產力并降低成本，他們一定會對人工智能躍躍欲試，希望人工智能可以帶來經濟優勢。過去所產生的數據極為復雜，但如果能與經過預測的模型相結合，就可以實時、靈活地滿足當今的需求。因為人工智能會自己進行學習，所以它會不斷地提高自身性能。越早采用人工智能并將其納入到建筑物照明控制和自動化流程中，它就能越早地實現優秀的決策和響應水平。在這一過程中，高度的靈活性貫穿始終，因為人工智能已經了解了如何根據當前性能與最佳性能之間的偏差來調整建筑物的照明控制和自動化變量。最終，采用人工智能后，系統的過度反應現象將得到緩解。

此外，人工智能也可以正確處理使用方式的巨大變化。由于系統已從各種條件中學到了應該如何響應，因此當各項輸入出現任何顯著的增加或減少時，系統都可以借助一階近似得出近似于正確的響應，然后根據強化反饋進一步調整。最終，人工智能系統提的就是一個可控、可自我校正、全自動的決策工具來控制建筑物的照明。

辦公室照明自動化

人工智能可以幫助各種事物實現自動化，這意味著它可以使系統在很少或不需要直接人工監督或控制的情況下運行，因而能夠更好地調整建筑物的照明控制和自動化，以便節省成本、減少能源消耗和浪費，從而提高服務質量和客戶滿意度。在辦公室照明環境中，因為太陽在一整天中的位置始終在變化，因而人工智能的一大應用實例就是根據室內測量所得的陽光強度來同步自動控制建筑物照明，并根據多個客戶所處的不同位置和輸出光強度的需求進行調節。

結論

對于一些人而言，新的技術進步似乎像鬧鬼一樣可怕，但我不這樣認為。我們不需要對人工智能過于擔憂。隨著人工智能時代的到來，這項技術終將應用到建筑照明自動化控制中，將幫助我們朝著積極的方向前進，從而節省支出、減少能源消耗和浪費、提高服務質量水平，并提高客戶滿意度。這可不是憑空想象出來的鬼故事。

審核編輯：郭婷