任會峰，伏建雄，鄢 鋒

（1.無錫學院物聯(lián)網(wǎng)工程學院，江蘇 無錫 214105；2.湖南中自工業(yè)智能研究院有限公司，湖南 長沙 410205；3.長沙有色冶金設計研究院有限公司，湖南 長沙 410019）

1 研究背景

“十三五”期間，中國高度重視數(shù)字化和自動化技術的國產(chǎn)替代，工業(yè)機器人、工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)等領域蓬勃發(fā)展。2020-03-31，習近平總書記在杭州城市大腦運營指揮中心考察時指出，讓城市更聰明一些、更智慧一些，是推動城市治理體系和治理能力現(xiàn)代化的必由之路，前景廣闊。在2020中國智能制造系統(tǒng)解決方案大會暨聯(lián)盟會員代表大會上，工信部辛國斌副部長強調(diào)，“十四五”時期，將繼續(xù)堅持智能制造主攻方向不動搖，加快推動制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化轉(zhuǎn)型步伐[1]。2020年突發(fā)疫情，數(shù)字經(jīng)濟發(fā)揮了重大作用，各省政府紛紛出臺政策，大力發(fā)展智慧城市，推進智慧城市建設。樓宇作為智慧城市的形象窗口和智慧城市建設的關鍵環(huán)節(jié)，是智慧城市構(gòu)建的基礎。

智慧樓宇的前身是智能建筑，是將電氣技術、通信技術、互聯(lián)網(wǎng)技術、監(jiān)控技術、報警技術等各方面技術相互融合，合理集成為最優(yōu)化的完整健全綜合性現(xiàn)代化信息交互網(wǎng)絡，使之成為可以快速適應并滿足新時期發(fā)展的現(xiàn)代化新型建筑。

當前眾多所謂“智慧樓宇”停留于裝修和設備升級層面，試圖通過設備集成、盲目跟從實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，普遍停留在綜合布線與設備聯(lián)動層面，建設水平參差不齊，服務和管理過度化，系統(tǒng)負擔越來越重，休眠數(shù)據(jù)越來越龐雜，與國家數(shù)字化建設的目標存在較大偏差，主要體現(xiàn)在樓宇系統(tǒng)長年運行積累了大量的數(shù)據(jù)，而當前的眾多“智慧樓宇”只能提供系統(tǒng)及設備實時運行數(shù)據(jù)的展示功能，積累的大量數(shù)據(jù)處于休眠狀態(tài)，沒有發(fā)揮其應有的價值。

樓宇系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)包括視頻、語音、文本、圖像及數(shù)值等多模態(tài)數(shù)據(jù)，目前廣泛采用的云架構(gòu)模式將所有數(shù)據(jù)的計算中心化，如圖1所示，源數(shù)據(jù)由生產(chǎn)者發(fā)送至云端，終端用戶、智能手機、個人電腦等數(shù)據(jù)消費者向云中心發(fā)送使用請求。

圖1 傳統(tǒng)云計算模型示意圖

海量數(shù)據(jù)傳輸對網(wǎng)絡帶寬要求高、數(shù)據(jù)傳輸時延大、計算中心負載壓力重，同時，隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術的發(fā)展，越來越多具備數(shù)據(jù)處理能力的智能終端被接入樓宇系統(tǒng)，而傳統(tǒng)的計算中心化的云架構(gòu)模式未能充分發(fā)揮智能終端的計算能力導致計算資源的浪費；目前樓宇管理人員大多缺乏專業(yè)的學習培訓機制和規(guī)范化管理制度，不了解樓宇設備性能，對設施運行狀況監(jiān)督不足，易導致維護不當或管理缺失，一旦發(fā)現(xiàn)設備故障則為時已晚，增加了設備更換率，大幅縮短機電設備有效使用壽命。在樓宇及設備日常維護工作中，由于機電設備類型和數(shù)量繁多，檢測流程復雜、專業(yè)性強，技術工人儲備不足。隨著視頻監(jiān)控愈發(fā)廣泛，在提高公共區(qū)域安全性的同時，積累的海量視頻數(shù)據(jù)也給突發(fā)事件檢測與檢索帶來技術難題，如何提高海量視頻的檢索效率與突發(fā)事件發(fā)現(xiàn)的及時性也是需要解決的問題。

2 智慧樓宇系統(tǒng)模型

圖2為一種“云-霧-邊”多層架構(gòu)的智慧樓宇系統(tǒng)模型。第一層為L1設備級，處于邊緣層，主要包括各種傳感器、執(zhí)行裝置、樓宇設施、儀器儀表和控制設備等智能設備，負責現(xiàn)場環(huán)境感知、儀表控制及數(shù)據(jù)集成；第二層為L2單系統(tǒng)級，處于霧層，包括樓宇中消防、安防、樓控等子系統(tǒng)，負責下一級的感知、控制與集成；第三層為L3集成系統(tǒng)級，處于大樓云的云層基礎層，對應智慧樓宇集成管理系統(tǒng)；其上層為L4集團級，處于集團云層，對應智慧集團，包括集團資源計劃系統(tǒng)ERP、業(yè)主關系管理GRN以及供應鏈管理SCM等；智慧集團層的上層為L5城市級，處于城市云層，對應智慧城市，包括城市智能CI；位于金字塔系統(tǒng)頂端的為國家級，對應智慧數(shù)字中國。為充分發(fā)揮休眠數(shù)據(jù)的作用，實現(xiàn)樓宇能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測、機電設備壽命預測以及安保視頻存儲與檢索等優(yōu)化功能，大樓云、霧層和邊緣層共同構(gòu)成智慧樓宇的基礎模型[1]，以“云-霧-邊”的3層架構(gòu)呈現(xiàn)，如圖3所示。

圖2 “云-霧-邊”多層架構(gòu)的智慧樓宇系統(tǒng)

圖3 智慧樓宇系統(tǒng)“云-霧-邊”3層架構(gòu)圖

一個云節(jié)點關聯(lián)多個霧節(jié)點，一個霧節(jié)點服務于多個（成千上萬個）邊緣節(jié)點，而且一個云節(jié)點又作為更大的云計算系統(tǒng)的一個霧節(jié)點，從而形成錯綜交叉的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。其中，“邊緣節(jié)點”服務于物聯(lián)網(wǎng)的傳感器層和信息匯聚層，位于距離傳感器和設備最近的位置，負責小數(shù)據(jù)量和低延時的應用、存儲和計算等服務；“霧節(jié)點”是分布式的本地云節(jié)點，服務于物聯(lián)網(wǎng)的信息分析層和數(shù)據(jù)傳輸層，用戶、應用或物聯(lián)網(wǎng)終端可在任何時候在任何地點基于任何物聯(lián)網(wǎng)設備訪問自己的本地云（霧節(jié)點），負責解決時延相對敏感應用的計算問題；“云節(jié)點”服務于物聯(lián)網(wǎng)的應用服務層，實現(xiàn)的是廣泛智能化，負責非實時和長周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，在定期維護和業(yè)務決策支持等需要大量數(shù)據(jù)分析的場景中發(fā)揮作用。

云節(jié)點通過霧節(jié)點或人機界面（HMI）訪問的數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（MQTT）從任何連接的聯(lián)網(wǎng)設備推送數(shù)據(jù)，其他服務（如事件檢測、存儲或統(tǒng)計分析）完成相應的功能，并提供客戶端與物聯(lián)網(wǎng)平臺之間的資源和應用程序編程接口（API）通信。然而，每種范例都需要特定應用領域的解決方案，不同子系統(tǒng)之間的集成和互操作性可以改善這種情況，并提供更好的服務。

霧節(jié)點實現(xiàn)通信、人工智能范例、存儲、配置文件和監(jiān)控局域網(wǎng)級別的活動。霧節(jié)點處理物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關、服務器設備或其他具有處理、通信和存儲功能的設備中的數(shù)據(jù)。局部、全局和綜合服務在這一層實施?；跈C器學習范例的算法利用這些霧節(jié)點的硬件、軟件和通信能力開發(fā)，霧層設備也可以在設備較少的設施或服務中執(zhí)行邊緣節(jié)點功能。

邊緣節(jié)點在連接傳感器/執(zhí)行器的嵌入式設備上開發(fā)控制軟件，相關智能算法安裝在邊緣節(jié)點上，其中央處理器和計算資源有限，通過通信接口集成到本地網(wǎng)絡中。邊緣計算模型的一個重要假設是邊緣設備的數(shù)目巨大，邊緣節(jié)點平臺上運行多種應用程序，每個應用程序提供特定功能的服務。

3 新型架構(gòu)下的關鍵技術

針對樓宇設備剩余壽命預測中多傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)維度高、規(guī)模大以及設備長期運行所積累的時間序列信息不完備等問題，首先利用變分模態(tài)分解將歷史數(shù)據(jù)序列分解成多個具有不同工況和不同長度時間片的子序列[2]，分解后的子序列利用長短期記憶網(wǎng)絡分別針對單一傳感器進行時間序列預測，將預測結(jié)果整合輸入到深度置信網(wǎng)絡提取健康指標[3]，結(jié)合健康指標預測曲線和失效閾值得到樓宇設備剩余壽命的預測結(jié)果。

針對樓宇設備運行能耗高及聯(lián)網(wǎng)設備壽命終止的時間不確定性等問題，基于區(qū)塊鏈技術的密碼學原理加密算法積累和分析樓宇設備能耗數(shù)據(jù)[4]，通過分項計量將樓宇各個區(qū)域耗電量、耗水量、耗氣量等數(shù)據(jù)直觀展示給運營管理人員，基于不可篡改、真實可信的能耗數(shù)據(jù)提出節(jié)能運營方案，控制運營成本?；趨^(qū)塊鏈去中心化的優(yōu)點，聯(lián)網(wǎng)設備實現(xiàn)信息的自我驗證、傳遞和管理，基于各節(jié)點記錄的設備歷史運行信息，實時更新設備的運行狀態(tài)模型，及時發(fā)現(xiàn)故障和低能效工況，并自動匹配專家?guī)鞂で笞顑?yōu)解決方案，以延長設備有效運行壽命，降低設備更新頻率，縮短樓宇投資回報周期。

智慧樓宇長期運行積累了海量視頻數(shù)據(jù)，占用存儲空間大，回放與檢索效率低[5]，云計算中心服務器計算能力有限。通過去除視頻圖像冗余信息，將部分或全部視頻遷移到邊緣處，由此降低對云中心的計算、存儲和網(wǎng)絡帶寬需求，提高視頻分析的速度；為了降低上傳的視頻數(shù)據(jù)量，基于邊緣預處理功能，構(gòu)建基于行為感知的視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)彈性存儲機制，實時提取和分析視頻中的行為特征，實現(xiàn)監(jiān)控場景行為感知的數(shù)據(jù)處理機制，根據(jù)行為特征決策功能，實時調(diào)整視頻數(shù)據(jù)，在兼容現(xiàn)有智能處理的功能基礎上，增加了“事中”事件監(jiān)測和“事中”事件報告的功能，既減少無效視頻的存儲，降低存儲空間，又增強證據(jù)信息的可信性，提高視頻數(shù)據(jù)存儲空間利用率。

4 結(jié)論

“云-霧-邊”3層架構(gòu)及相應智能算法可以在已有的和新的樓宇建筑中實施，提高樓宇數(shù)化、互動、先知、先覺和共智能力，但是應該看到國產(chǎn)化系統(tǒng)與產(chǎn)品依然存在不足，相關硬件產(chǎn)品開發(fā)有待加強，先進的智能制造技術與數(shù)字孿生等虛擬建模技術也是提升樓宇智慧化的科學手段，這些都需要政策法規(guī)與人才力量支持。