物联网设备：楼宇自动化行业变革的海洋

先进的系统与建筑物的IT基础设施捆绑在一起，以允许建筑物信息与其他系统共享或实施网络安全。这些集成通常发生在建筑系统的前端或运行自动化网络的顶级控制器上。这使得建筑物自动化网络在最低级别暴露，因为运行建筑物的专有网络不一定与在IT级别实施的安全性兼容。

其结果是，许多系统与大楼内的IT网络隔离，或者对安全性造成损害。然而，楼宇自动化设备的趋势正将我们带向另一个方向。正在设计更多具有物联网功能的传感器、执行器和控制器。

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物联网设备

为了简化对物联网设备的定义，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RESTAPI)安全连接。该协议确保该设备将与其他物联网设备和物联网信息收集器使用相同的语言。这意味着来自该设备的信息可以被发送到云，并由信息中心解释。物联网连接到这些集线器的目的是允许共享设备数据，以便更有效和高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不会传输其他设备容易理解的信息。物联网协议(如MQTT)可确保其他人可以读取设备数据。对于楼宇自动化系统(BAS)行业来说，这是革命性的技术进步，因为BAS通信以专有信息传输为主。即使使用统一的通信协议(如BACnet)，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。假设一台设备被认为是真正的物联网。在这种情况下，它应该使用特定的物联网协议，以其他设备和系统随时可用的方式将其信息传输到云中。在BACnet实施中不能保证数据的这种可用性。BACnet仍然是业界最大的可互操作认证标准。它可以轻松地在IP上共享数据，现在可以通过BACnetSecureConnect安全地共享数据。尽管如此，物联网仍受到更高水平的需求的推动，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之间使用。

API接口

在这个定义下，可以在这种通信方面出类拔萃的设备是有空间的。增强功能的一种方法是通过实现API。API允许其他系统在不暴露程序源代码的情况下访问该程序的功能。实际上，这是一种让系统与设备对话的方法，而不需要对设备如何工作有复杂的了解。例如，物联网恒温器可以将传感器数据传输到云。它可以传输温度、湿度，甚至二氧化碳读数。

通过标准通信协议，您可以向恒温器发回命令，例如温度的目标设置点或湿度和二氧化碳的阈值。使用API，您可以同时获取传感器信息和控件，以便将其放入您自己的软件中。这意味着，酒店入住应用程序还可以改变房间温度偏好，或者当手术室达到某个程序的正确环境设置时，医院或预订系统可能会显示出来。

这对商业楼宇自动化行业来说是一个重大的进步，因为从历史上看，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，在该系统中，数据的排列方式仅适用于楼宇自动化专家和楼宇操作员。有了物联网和API，楼宇控制变得更加容易。现在，一栋大楼的控制装置可以用来控制入住，从探测到居住者离开他们的家到他们到达办公室。所有这些数据都在云中共享。日程表可以在云中的应用程序之间共享，在云中，建筑物可以从热上准备环境，以实现安全访问-共享与居住者的工作日程表的连接。这暴露了用户随时随地基于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

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

虽然会议室的温度可能不是你主要关心的问题，但如果你能看到会议室最后使用的时间呢?最后一次清洗或消毒是什么时候?如果你可以向建筑物维修人员发出信号，告诉他们某个地方需要清洁，会怎么样?

物联网技术有很多功能，可以让我们更快地回到办公室，甚至帮助控制疫情爆发。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设备到你的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，并记录他们曾经去过的地方。

这是什么意思?如果有人的COVID-19检测呈阳性，与此人共享空间的其他用户将收到警报，以便隔离。在一个智能办公室里，你可以非常准确地知道你是否与感染COVID-19的人相遇。你可以根据这些知识采取行动，进行测试和自我隔离。当大量COVID-19带菌者无症状时，这类信息对缓解疫情的传播大有帮助。

连通性

物联网连接正开始为建筑智能化提供一个新水平。带预测的系统级分析开始成为主流。该技术正在由能源服务公司和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许多复杂系统在大型机构建筑中遇到的更具挑战性的问题。这才是让所有这些数据在云上可用的真正重点。

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，这将需要提供建筑物内每天发生的事件和警报的可视化，以便设备经理能够更有效地管理和解决维护问题。这是通过分析云中的更大数据集的模式，并应用机器学习算法来识别模式、趋势和预测问题来实现的，可以适当地规划和管理。

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，向下延伸到传感器级别。这为人工智能创造了机会，它可以从几栋建筑——或许有一天甚至是数百或数千栋建筑——获取数据，并识别出我们在传统系统中看不到的更有效操作的机会。