1樓：全辦智造
智慧型建築行業2023年市場份額就已經突破了200億，如今更是呈穩步增長態勢。不僅僅是指建築空間的智慧型化，建築新建和舊建築更新都將朝著智慧型建築的方向發展。我們按照過程把智慧型建築做乙個拆分：
①建設前期的智慧型。如應用建築軟體技術等前沿科技，對空間進行三維圖示例，清楚的看清建築內的每乙個細節；又或者對場地中的區段進行劃分、施工電梯等布置方案的模擬等等。做好前期的規劃基礎，對後期方案的順利實行和方案的合理化有很大的作用。
②建設中的智慧型化使用。建築框架施工結束後，空間內如何更加合理布置，更加有坪效，也是個很重要的問題。此前，我們在為Distrii辦伴打造蘇州思畫辦公空間時， 就利用BIM技術實現辦公空間在策劃設計、運營和維護的全週期過程的資訊共享和傳遞，使工程人員對各種資訊作出正確理解和高效應對，為辦公空間設計團隊、施工團隊等各方提供協同工作的基礎，最終在提高企業生產效率、節約成本和縮短工期方面發揮重要作用
③智慧型化空間維護。智慧型建築的智慧型化並沒有結束點，在空間使用過程中，建築的好壞損害程度等問題都將通過資訊化、視覺化的形式被觀察到。舉個例子，有些舊建築的因為時間久了或者其他原因，圖紙等建築資訊都遺失了，那對於後面接受的資管方來說，在空間重新規劃時，碰到的問題等就比較大。
所以建築具備智慧型化之後，即使圖紙不在了，只要原始電腦端資訊一直儲存的話，可以說這個建築的資訊將一直是「活的」。
上面只是我簡單的表達觀點，建築的全方位智慧型化，將是大勢，其對改進建築的效能與管理具有極大的促進作用。
2樓：踩著帆布鞋
未來智慧型建築的發展肯定是會向更智慧型化、更人性化的方向發展，建築的使用價值會被更好的利用。
但不可否認的是，我們的建築智慧型化正在由各種資料開始慢慢改變。大家都了解並清楚的認識到，物聯網、大資料在建築領域的應用也是非常快速的，而且正在以更快的速度普及。
在這裡不詳細談建築智慧型化工作中計算機管理系統工程、樓宇裝置自控系統工程等等諸多任務程中是怎麼樣應用？怎麼樣發展？怎麼樣更智慧型化的？
因為這些都只不過是每一段時期新科技、新技術對各類系統工程的改造，至於會出現怎麼樣的新技術，那是科學領域的事情，和建築的使用智慧型化的發展沒有多大關係。
所以，。
不同行業對建築形態都有不同的智慧型化需求，如果從建築的結構形態改變的話，這個成本是目前的市場經濟水平所無法接受和實現的，所以未來短時間智慧型建築的發展趨勢是建築內部基礎系統的智慧型化改變。
而眾多智慧型裝置的應用又以網路系統的搭建為主，目前的許多智慧型家居裝置都需要網路的支援，未來的發展肯定會更為明顯，所以說未來基礎的網路搭建應該能夠滿足大量智慧型裝置的接入和智慧型化的運維管理。
就像之前銳捷智慧型建築智簡網路解決方案，應該從綜合佈線管線路由的設計，到業務應用的上線，安全策略的部署等幾個不同階段和網路設計的關係進行分析，避免因網路設計滯後造成的增點、擴容、變更等麻煩和成本增加。同時結合子系統傳輸特性和安全域管理域的子網設計，不僅網路結構清晰，方便系統間訪問控制，也易於不同系統歸口運管部門的維護管理，避免系統和裝置的管理重疊或空缺。
智慧型建築的網路系統建設不會是智慧型建築未來發展的主要方向，或者只能算是比較基本和單一的系統建設，但是一定是在建築智慧型化的發展領域具有十分重要的地位。
3樓：OF小工
EN-V概念車展示了通用汽車車輛自動駕駛研究的重大技術突破。EN-V概念車上應用的一些能夠幫助實現自動駕駛的技術，例如變道警告、盲區探測及適應性巡航控制等，已經在通用汽車目前的一些車型上得以應用。EN-V概念車帶給我們未來城市交通的新啟示。
看完這個突然不想考駕照了.....
4樓：張戰
以自己的看法來說，智慧型建築未來的趨勢是物聯和雲，以足夠多的感測器通過雲傳輸運算，然後發指令給執行機構。
幾個方面來說，前端有足夠多各種感測器能夠收集各種資訊，包括影象、聲音、溫度、濕度、汙染等等；傳輸架構有多種選擇，但總體趨向於無線，當頻寬足夠保證，網路足夠安全時；雲的處理運算，當常規的可以自動處理，複雜級別更高的可以發給決策機構處理。
補充一點，個人智慧型終端今後和系統的連線會無限的「親密」
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蘿蔔坑 未來10年,語音佔據了智慧型家居的主流互動方式.就像家裡有貼心的僕人存在,你不開口就幫你打理好日常的需求,幫你洗衣服,幫你做飯洗碗,幫你淨化空氣打掃衛生,當然你可以可以像吩咐人一樣交代完成任務,比如就是想開啟窗戶體驗下窗外的寒風 未來20年,腦電腦佔據了智慧型家居的主流互動方式.就像家裡的一...
Amazon Echo 未來是否可能會發展成為家居機械人？
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設想一下未來五年的人工智慧會發展成什麼樣？
五年比較短，大概率不會有根本性突破，但科技大力發展的今天，也說不定。看兩路 其一是目前流行的深度學習為核心思想和計算架構，目前仍然火熱，因為主流工程師和公司都只了解這一路，而面對越來越被分析深入的豐富應用場景，覺得深度學習自身還可以改進，新增一些輔助結構，圖 因果 回歸 記憶體忘卻門 注意力等。更大...