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安防展覽網 訪談】隨著人工智能等新技術的出現，安防行業呈現出百花齊放的態勢，智能建筑亦是如此。但在技術的融合過程中，難免會出現各種新的問題，真正意義上的AI與智能建筑的融合是怎樣的，正確的導向又是如何的，本次邀請上海現代建筑設計(集團)有限公司教授級高級工程師趙濟安共同進行探討。
上海現代建筑設計(集團)有限公司教授級高級工程師趙濟安
安防知識網：在2016年，您提到AI與IB的握手，請問現狀發展如預期嗎？
趙濟安：AI+IB概念的提出是基于現狀的發展與提升，是可循、是可行、可做、可推、可用的。這與智能安防推行的新技術一樣，不能憑空而談，重要的是有落地的基礎。在技術變革的階段，很多人難免會根據自己的臆想提出的一些理念，但過于超脫實際。因此在2016年，我提出了AI+IB的提法，這幾年也將這個理論再進一步理順。
無論是新基建還是人工智能，行業從業人員都應該去認識和迎接。但從國內發展而言，不僅僅是對商機的把握，更需要將契機轉換成行業持續的動力。因此我提出的這套理論也是立足實際推進的思想，并形成成熟的方法論，從底層技術上升至整體的構造與工程實際，對產品的研發也會形成較好的引導。
安防知識網：智能建筑在國外相對成熟，國內發展您認為現狀如何？有哪些需要突破的點？
趙濟安：國外的發達國家的特點，一是在智能建筑的應用上相對務實，二是以具體落地場景為基礎，推動產品創新，三是對新技術的融入順其自然，在國內，導向目前尚處于初級狀態，導致出現從不同的角度不同的“臆想”狀況，這里面也有部分因素是國內商業市場發展太快，實際應用沒有跟上，如基礎理論、基礎科技等都需要進一步的完善。
現在許多廠商雖然都很努力，因為他們自身的局限對后續發展很迷茫，由此在智能建筑領域中處于較被動，需要在發展的過程中不斷地強化自身。
安防知識網：當下用戶對于智能建筑的需求能被滿足嗎？
趙濟安：圍繞著用戶的需求，國內廠商有不同的做法。我偏向于從實際需求、實際應用、實際發展為導向，但是也有不少人以超前的思維、集成的思維來導向。以智慧建筑為例，AI加上IB上升至新IB(智慧建筑)，在這個過程中，AI作為IB的新應用場景敷貼于建筑表現層，以提升整個建筑的新智慧。同樣對智慧建筑安防而言，人工智能也將被作為一個個性化高性能應用層被安防工程所采納，嵌入到安防工程的應用環境中去，從而對整個安防工程進行智級新提升。
整個行業必然需要新科技的拉動，但首先應結合實際情況，才能更好地幫助行業發展。以安防為例，安全防范是信息化安全管理及服務，將其視為以基礎信息技術方式融入智能建筑，如此實現更完善的整體功能。如果一些概念脫離實際而超前，是無法兌現的，應用層與管理層要盡可能趨向一致化。
安防知識網：AI在智能建筑全面爆發的契機會是什么？
趙濟安：AI是可持續發展的理念及應用，例如智能計算、物聯網等隨著基礎科技、應用認識、應用層轉化等發展正在良性發展，從客觀角度上將，在技術應用領域需把握好現代科技的節拍，通過技術推動才能更好引導行業。
編后語：
本篇對話僅僅是序言，為了進一步闡述清楚AI與智能建筑的結合以及智能建筑未來的趨勢，趙濟安老師精心準備了一系列智能建筑饕餮盛宴，如智慧建筑工程技術探析、智慧建筑工程標準化設計等專題研究，后期也將在安防知識網進行分享。
附趙濟安老師補充：
圍繞近期“以智提質—新科技賦能當代建筑躍入新藍海”系列專題交流研討直播同時與行業同仁“微信群”的互動研討，很受啟發，由此把相關收獲向大家推薦；
1. 必然性
研究“智慧建筑”不是空穴來風，是新科技聚合和綜合應用的必然呈現，必然正視；
2. 基礎點
智慧是基礎“IB”(當然需對原IB全面升級并認定后)之上的衍生的新應用表現面，是我們直接客戶所期待的，其中關鍵點，不能脫節提升后的新“IB”；
3. 持續性
對實現人們需要“智慧功效”而言，其他一切都是載體或實現過程，包括新科技本身，是被為我所用。智能設施更新換代是的，應用軟件版本升級是永恒的，因為昨天永遠是今天的過去時，包括一切認識和概念在持續換新中；
4. 跨越點
“智能”提升至“智慧”是必然，我之所以現在已用“智慧”提法，是可以使我們墊高至新的技術層面回頭看，同時確立以建筑形成“自我”(關鍵詞)決策為跨越點，是新應用展現的標志，是信息科技發展的特征點。智慧的表像特征就是“自我”決策再現，即數據學習(思維)后“提智”的延伸產物。
5. 源動力
智慧開始露面也是不盡人意，但是，智慧由初級向高級狀態的演繹和巨大功能吸引力永遠在召喚憧憬未來的人們，因此，不能認為已經到了或足夠了。沒有未來已來，未來永遠在路上。在新發展主導下，實現新目標、展現新智慧，是該技術領域行業人永遠研究的新課題。這就是該技術領域持續發展的源動力。
6. 主動性
當下AI全面大發展、大推進，雖然應用還很不平衡，某些領域見效較快，某些見效較慢，但這個趨勢不可阻擋。我們必須盡快深入而主動，不能被動而被頂推而行。
7. 著落點
賦智于建筑主要是落在“提升業務應用、完善服務管理、優化環境條件”等方面，我們關注的是建筑載體生命周期對建筑系統的“監、控、管”范圍，而且是建筑整體應用目標樹的頂端。
8. 協同性
AI行業發展，需要更大的資源投入，我以為，面臨主要難點是建立“應用模型”、“數據模型”，“過程推演算法”等，該行業已出現大家各自悶頭在做，搶灘、爭先機的狀態，因此，局限、片面、無實際價值等無著落點及急于求成是困惑前行的主要障礙。對此狀態的改觀需要跨界協同。
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