建築運維（Building Operation & Maintenance）一直是一項低調而關鍵的專業領域，對城市運作與可持續發展發揮着舉足輕重的作用。在香港，高密度城市形態令建築成為能源使用的核心，建築物用電量約佔全港總用電量九成，相關電力消耗所產生的碳排放亦超過六成，反映建築運維在節能減碳中的巨大潛力與責任。(cnsd.gov.hk)
為在維持舒適、安全室內環境的同時，積極回應氣候變化與減碳目標，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術正為建築運維注入嶄新動力。透過結合機器學習（Machine Learning）、物聯網（Internet of Things, IoT）及數字分身（Digital Twin），建築不再只是被動運作的空間，而是能夠即時感知、主動分析並持續優化的智慧系統，協助業界提升能源效益、優化營運管理，並推動香港邁向更智慧、更可持續的建築未來。
AI如何讓建築「更智慧」？
- 健康監測：建築物的「智能手環」
試想一棟配備物聯網技術的甲級寫字樓，猶如佩戴了智能手環，透過各類傳感器即時掌握建築機電設備及室內環境的運行狀況。結合機器學習分析，系統能持續洞察設備性能趨勢，提前識別保養需求，並提供精準的維修建議。這不僅有助維持建築長期高效及穩定運作，更能優化資源配置，提升管理效能，讓建築運行更具前瞻性與可持續性。
- 慳電高手：能源管理達人
AI 賦能的數字分身建築能源管理系統，正成為提升建築能源效益的關鍵工具。以中央空調系統為例，透過人工智能對建築運行相關的大數據進行即時分析，系統可綜合考量室外溫濕度、日照強度、室內人流及使用模式等多項因素，動態優化空調運行參數。在確保室內環境舒適與健康的同時，整體用電量可有效降低約 15% 至 20%，兼顧節能效益與營運表現。
三大難題待破解
- 數據分散與缺乏整合
在實際營運中，建築項目往往同時採用多套獨立系統，各自承載不同功能與數據。建築資訊模型（Building Information Modelling, BIM）多由專用設計平台管理，設備保養與運行記錄分散於不同文件系統，而各類感測器數據則存放於不同供應商的專屬平台之中。數據分散與標準不一，令整體建築運維資訊難以互通與整合。
同時，數據完整性、準確性及一致性亦有待提升，為人工智能進行有效分析與學習帶來實際挑戰。如何建立統一數據架構、提升數據質量，並打通系統之間的資訊壁壘，已成為推動智慧建築與 AI 應用落地的關鍵課題，也為業界的數碼轉型帶來新的發展空間。
- AI 決策透明度有待提升
在實際應用中，當人工智能系統建議調整冷氣運行設定以提升能源效益時，設施管理人員未必能即時採納相關建議。關鍵原因在於，不少現行 AI 模型的決策機制較為複雜，其運算與推論過程對使用者而言難以直觀理解，導致決策依據欠缺透明度。如何提升模型的可解釋性，讓管理人員清楚掌握系統建議背後的邏輯與影響，正是推動 AI 在建築運維中廣泛應用的重要課題。
- 人才資源短缺
在建築運維實務中，前線人員長期累積了寶貴的專業經驗，並熟悉以人工調校及傳統流程確保設施穩定運作。隨着智慧建築與人工智能技術的發展，業界正迎來新的工作模式。香港的設施管理人員可透過持續學習與技能提升，逐步掌握 AI 驅動的運維工具，將專業經驗與數碼技術相結合，進一步提升運維效率、決策質素及整體管理水平。
未來路向
- 推動建築多源數據融合
開發跨平台的數據融合框架，整合設計圖紙、維護日誌及感測器數據等多元資訊，使人工智能能在不同系統與資料來源之間實現「無縫協同」，建立統一的資訊視圖，從而支援更全面、更精準的分析與決策。
- 打造高透明AI系統
推動研發具備高度可解釋性的人工智能系統，以清晰呈現分析邏輯與運算過程，並為關鍵決策提供可追溯、可驗證的依據，有助提升使用者信任度，強化決策透明度，從而促進 AI 在建築運維及管理層面的穩健應用。
- 構建人與AI的協同生態
透過開發專為建築行業設計的智能終端，例如具備行業知識的大型語言模型，可有效降低人工智能工具的使用門檻，讓前線及管理人員更直觀地應用 AI 於日常運維與決策。同時，配合系統化培訓與實務應用，加快培育兼具工程專業與數碼能力的複合型人才，將有助推動人工智能在建築行業的全面落地與可持續發展。
透過革新建築運維的專業實踐與技術應用，城市中的建築群正逐步由靜態的結構體，轉化為具備感知、分析與回應能力的智慧系統。這不僅重塑建築與城市的運作方式，更為可持續發展注入新的動力。我們期望實現一個共同願景：讓建築不再只是承載生活的空間，而是能與城市、與人共同演進，促進環境友善、生活舒適與社會共融，攜手構建更綠色、更宜居的未來城市。
由香港工程師學會屋宇裝備分部肖賦教授、工程師提供
