人工智能在照明系统中的运用

想象一下，当你走进一间房子灯光就突然亮起，屋内各种陈设物件都仿佛自己有意识一般和你互动，各种电器机械都神奇地开动了起来……如果是在你的童年时代遇到这样的房子，恐怕人们多半会认为这里闹鬼。不过这是在现在，这个地方也根本没有闹鬼，也就无需劳烦捉鬼敢死队（「Ghostbusters」，美国1980年代恐怖喜剧电影）出动了。

事实上，隔空控制物件是一件完全合乎逻辑的事情。作为工程师，我们非常清楚近年来人工智能（AI）所取得的发展。人工智能是一种让计算机和机器能够模仿人类行为的技术，它的一个重要组成部分是机器学习（ML），也就是将人工智能技术与统计处理技术相结合，在计算机和机器逐步向目标迈进的过程中不断对它们进行改善，从而达到让它们「学习」的目的。

人工智能几乎影响着每个领域和应用，我们所占据的城市和空间也不例外。在智慧城市中，智能传感和处理网络与人工智能和机器学习技术强强联手，将致力于改善我们的生活环境以及家庭、工作和娱乐环境。智慧城市将影响到整个城市范围内的照明基础设施、建筑物、公用事业、交通、环境和通信，从而有望改变我们与周围世界互动的方式。

一些预测指出，照明占目前总能源消耗的六分之一至五分之一（1/6-1/5）。AI的到来使建筑物照明能够实现控制和自动化，以节省成本、减少能源消耗和浪费，并提高服务质量和客户满意度。人工智能就如同看不见的情报工作者，为各项决策提供帮助，让未来的智能建筑成为现实。那么，看不见的人工智能究竟怎样控制看得见的照明环境呢？

智能照明简介

智能照明系统中集成了通信和控制系统，它们可以带来更大的自动化和灵活性。此外，还可以添加无线通信功能，让整个智能照明系统覆盖更远的距离。它们都有助于改善以下三大方面的问题：

●	总体（宏观级别）
●	边缘（局部级别）
●	特定（设备级别）

这些问题得到改善后，便有助于提升照明系统的整体响应速度和效率。

智能手机、计算机系统或固定在墙上的装置都可以用作照明系统的控制站和交换站。通过调节红色、绿色、蓝色、白色光的组合方式，便可调整光线的颜色或白色级别，提供所需的特定波长和相关色温（CCT）。通过调整输出光级别，可以控制各个位置发出的光功率。普通灯具、嵌入式灯具、建筑（室内或室外）照明、标牌和景观照明都可以在一个系统中进行协调。

机器学习让照明更美好

如果要学到各种各样的知识，我就得上好几年的学。有些东西，例如说话的基本文法，我很小的时候就掌握了，但更加深入的内容，例如量子物理学以及像做算术加法一样处理拉普拉斯变换，就需要我花费很多年的学习才能实现。

人工智能是一项重要的颠覆性技术创新，它开创性地为智能照明系统带来了学习能力，使之能够像电子电路中的反馈那样改善自身的表现。这种学习和完善功能就是机器学习。

机器学习往往需要使用大量数据。在分析数据时，计算机需要自行做出决定，这些决定称为「推论」，是基于证据和逻辑推理得出的结论。这种类型的处理非常适合由计算机来执行。

计算机系统可通过三种方法进行学习：

●	监督学习
●	无监督学习
●	强化学习

监督学习通过提供所需最佳正确答案（输出）并进行比较来进行；与之相对，作为补充手段的无监督学习不提供有关所需最佳正确答案（输出）的任何信息。强化学习根据应当得出的最佳正确答案（输出）来提供适当的正面或负面反馈。由于计算机有很强的计算能力，因此与不借助计算机帮助的人类相比，计算机往往可以在强化学习中实现极为迅速的改进。

人工智能在照明系统中的采用情况

如今，各行各业都在积极采用人工智能，其中银行、零售、汽车和医疗是率先在各自领域中采用人工智能的行业。显然，尽管人工智能将无处不在，但它在不同行业中得到采用的步伐并不一样。随着时间的流逝，上述领域中获得的知识和经验教训都将让工业应用领域受益。

工业控制领域（包括智能照明）涵盖了巨大的广度和范围。如果一个组织对智能照明控制和自动化参数有独到的了解，那么它将比那些将这项职责委托给外部公司的组织更快地采用人工智能。对于从一开始就了解如何通过学习算法来解决挑战、实现目标的组织而言，实施人工智能和机器学习的工作会更加容易。如果对现有系统的局限性和相互关系有所了解，那么这无疑有助于在建筑物照明控制和自动化解决方案中确定需要重点关注和应用人工智能的特定领域。通过对人工智能进行定制，组织可以解决希望在特定应用领域中控制和自动化的问题。人工智能是一种用途多样的工具，就像携带有众多精良工具的打杂工一样，可以处理各种各样适用的环境和应用。

工业领域的活动多种多样，具有高投资回报率（ROI）的常见高级功能将成为主要的市场切入点。首批大量采用人工智能的领域很可能就是需要在人身安全、整体安全性和风险防范方面投入大量资金的领域。其次，对于稍加修改就可以快速适应各种用途的工业应用而言，应用人工智能也是顺理成章的事情。毫无疑问，任何组织都应该立即就人工智能如何提高效率来进行研究并制定战略。

行为分析

一个人们很难解释但又毫无疑问的事实是，即使每个特定的操作都有变化，或者会受到不同响应方式和后续操作的影响，人们通常还是会以特征上可预测的方式来做事情。心理学家和社会学家往往就是通过学习人们在各种情况下的反应和行为来获得收入的。

许多组织都承认他们正在努力将人工智能和机器学习技术纳入其流程中，以便更好地了解正在发生的事情。人工智能的一项优势就是它将帮助人类分析自身的行为及其与其他动态事件的相互关系。

采用人工智能和机器学习技术后，组织可以借助由客户习惯所产生的数据来学习和响应各种不断变化的条件。过去的统计数据模型可以与当前的运行状况进行比较，以此来进行调整和优化。

建筑照明控制和自动化的需求是不断变化的，这是一个动态的取舍过程。如果要使用过往所产生的数据，同时对潜在的预期需求消耗进行模拟，这一过程可能会受益于人工智能增强模型。如果组织希望尽可能提高生产力并降低成本，他们一定会对人工智能跃跃欲试，希望人工智能可以带来经济优势。过去所产生的数据极为复杂，但如果能与经过预测的模型相结合，就可以实时、灵活地满足当今的需求。因为人工智能会自己进行学习，所以它会不断地提高自身性能。越早采用人工智能并将其纳入到建筑物照明控制和自动化流程中，它就能越早地实现优秀的决策和响应水平。在这一过程中，高度的灵活性贯穿始终，因为人工智能已经了解了如何根据当前性能与最佳性能之间的偏差来调整建筑物的照明控制和自动化变量。最终，采用人工智能后，系统的过度反应现象将得到缓解。

此外，人工智能也可以正确处理使用方式的巨大变化。由于系统已从各种条件中学到了应该如何响应，因此当各项输入出现任何显著的增加或减少时，系统都可以借助一阶近似得出近似于正确的响应，然后根据强化反馈进一步调整。最终，人工智能系统提的就是一个可控、可自我校正、全自动的决策工具来控制建筑物的照明。

办公室照明自动化

人工智能可以帮助各种事物实现自动化，这意味着它可以使系统在很少或不需要直接人工监督或控制的情况下运行，因而能够更好地调整建筑物的照明控制和自动化，以便节省成本、减少能源消耗和浪费，从而提高服务质量和客户满意度。在办公室照明环境中，因为太阳在一整天中的位置始终在变化，因而人工智能的一大应用实例就是根据室内测量所得的阳光强度来同步自动控制建筑物照明，并根据多个客户所处的不同位置和输出光强度的需求进行调节。

结论

对于一些人而言，新的技术进步似乎像闹鬼一样可怕，但我不这样认为。我们不需要对人工智能过于担忧。随着人工智能时代的到来，这项技术终将应用到建筑照明自动化控制中，将帮助我们朝着积极的方向前进，从而节省支出、减少能源消耗和浪费、提高服务质量水平，并提高客户满意度。这可不是凭空想象出来的鬼故事。

审核编辑：郭婷