物联网设备如何改变楼宇自动化行业？在传统的自动化建筑中，需要安装单独的专有网络来与环境系统和简单设备进行通信。该网络连接到控制器，控制器又连接到传感器和终端设备，例如风扇、加热或冷却阀以及用于控制环境的阻尼器。

高级系统与建筑物的 IT 基础设施相关联，以允许与其他系统共享建筑物信息或实施网络安全。这些集成通常发生在楼宇系统的前端或运行自动化网络的顶层控制器。这使得楼宇自动化网络暴露在最低级别，因为运行楼宇的专有网络不一定与 IT 级别实施的安全性兼容。

因此，许多系统与建筑物的 IT 网络隔离或危及安全。然而，楼宇自动化设备的趋势正在将我们引向另一个方向。正在设计更多支持物联网的传感器、执行器和控制器。

物联网设备

为了简化物联网设备的定义，设备被认为是使用物联网通信协议连接到互联网的“物联网就绪”设备。它必须与标准物联网协议（如 MQTT 和 MQTT）安全连接。该协议确保设备与其他物联网设备和物联网信息收集器使用相同的语言。这意味着来自设备的信息可以发送到云端并由信息中心进行解释。物联网连接到这些集线器的目的是允许共享设备数据，以便更有效地运行功能和操作。它还用于与可能提供其他业务流程的不同系统共享数据。例如，物联网占用传感器可以分析一系列建筑物的办公空间利用率。

物联网设备的定义很重要，因为连接到互联网的设备可能无法传输其他设备容易理解的信息。MQTT 等物联网协议确保设备数据可以被其他人读取。这是楼宇自动化系统 (BAS) 行业的革命性技术进步，因为 BAS 通信以专有信息的传输为主。即使使用统一的通信协议（例如），信息也可以封装在专有数据包中，从而拒绝其他系统使用该数据。

简而言之，仅仅因为您可以访问设备的数据并不意味着您的界面将能够读取该数据。假设一个设备被认为是一个真正的物联网。在这种情况下，它应该使用特定的物联网协议以其他设备和系统可以随时使用的方式将其信息传输到云端。在实施中不保证数据的这种可用性。仍然是业内最大的互操作认证标准。它使通过 IP 共享数据变得容易，现在可以通过它安全地共享数据。尽管如此，物联网仍受到更高水平的需求驱动，不需要深入了解 BAS 控制系统的细节、监控和共享数据，这些数据可以更容易地在其他系统以及分析和人工智能引擎中使用。

API接口

在此定义下，可以在此类通信中表现出色的设备仍有空间。增强功能的一种方法是实现 API。API 允许其他系统在不暴露程序源代码的情况下访问程序的功能。实际上，这是系统与设备对话的一种方式，无需对设备的工作方式有复杂的了解。例如，物联网恒温器可以将传感器数据传输到云端。它可以传输温度、湿度甚至二氧化碳读数。

使用标准通信协议，您可以将命令发送回恒温器，例如温度的目标设定点或湿度和二氧化碳的阈值。使用 API，您可以获取传感器信息和控件以放入您自己的软件中。这意味着酒店登记应用程序还可以更改房间温度偏好，或者医院或预订系统可能会显示手术室何时达到手术的正确环境设置。

这是商业楼宇自动化行业的重大进步，因为历史上很少有人能够控制商业空间。这种访问通常通过专有的前端系统进行管理，其中数据的排列方式仅供楼宇自动化专家和楼宇操作员使用。借助物联网和 API，构建控制变得更加容易。现在，建筑物的控件可用于控制占用率，从检测占用者离开家到何时到达办公室。所有这些数据都在云端共享。日程表可以在云中的应用程序之间共享，建筑物可以在热环境中为安全访问做好准备——共享与居住者工作日程表的连接。这暴露了用户的 根据他们随时随地的日常活动对移动性和可访问性的需求和期望。物联网通过云数据、可视化和洞察力提供可访问性。

改变世界

这个新的自动化行业将如何帮助我们并改变世界？在 COVID-19 大流行期间，调节​​会议室温度的能力似乎并不重要，因为您甚至不应该使用会议室。但是，请记住，物联网设备被定义为更容易被其他系统访问的设备。

虽然会议室的温度可能不是您主要关心的问题，但如果您能看到会议室最后一次使用的时间会怎样？上次清洁或消毒是什么时候？一个地方需要清洁，会发生什么？

物联网技术具有许多功能，可以让我们更快地回到办公室，甚至有助于控制疫情。物联网可以在无线设备或使用其他通信方法的设备上实现。通过从 BAS 设备到智能手机的蓝牙信标，系统可以知道用户在建筑物中的位置并记录他们去过的地方。

这是什么意思？如果有人检测出 COVID-19 呈阳性，与该人共享空间的其他用户将收到警报，以便他们隔离。在智能办公室中，您可以非常准确地知道您是否遇到过 COVID-19 患者。您可以通过接受测试和自我隔离来根据这些知识采取行动。当大量 COVID-19 携带者无症状时，这类信息可以大大减缓疫情的传播。

连通性

物联网连接开始提供新的建筑智能水平。带有预测的系统级分析开始成为主流。该技术正在由提供故障检测和诊断的公司实施。获取建筑数据的人工智能算法正在解决大型机构建筑中许多复杂系统遇到的更具挑战性的问题。这就是在云上提供所有这些数据的真正意义所在。

人工操作员无法识别的问题可以通过搜索建筑数据或多个建筑数据的算法来解决。例如，这将需要提供对建筑物内日常事件和警报的可见性楼宇自控设备，以便设施管理人员能够更有效地管理和解决维护问题。这是通过分析云中较大数据集中的模式并应用机器学习算法来识别可以正确规划和管理的模式、趋势和预测问题来实现的。

物联网不仅改变了建筑网络的实施方式和设备的安装方式。物联网正在改变建筑数据的可用性，直至传感器级别。这为人工智能创造了一个机会，可以从几座建筑物中获取数据——一天甚至可能是数百或数千座建筑物——并发现我们在传统系统中看不到的更高效运营的机会。