产品详细介绍

MODE AI for Building Management 是一款专为商业地产（CRE）场景打造的楼宇数据与系统集成平台，通过统一的数据平台，将原本分散在各类楼宇系统和物联网设备中的数据集中管理和智能分析，帮助业主、运营方和设施管理团队做出更快、更准、更智能的运营决策。

传统楼宇管理中，暖通空调（HVAC）、照明系统、门禁与安防、能源管理系统以及各类企业应用往往由不同厂商提供，数据格式不统一、系统之间互不连通，形成严重的信息孤岛。MODE AI 通过标准化、清洗和集中化这些数据，将它们整合为一个统一的数据层，构建可靠的“单一真实数据源（Single Source of Truth）”，为后续的分析、报表和自动化控制提供坚实基础。

在系统集成能力方面，MODE AI 支持连接楼宇自动化系统、各类 IoT 设备以及第三方应用，实现跨系统的数据采集与联动控制。无论是传统 BMS，还是新部署的传感器、智能表计、环境监测设备，都可以通过 MODE 平台纳入同一数据生态中，形成完整的楼宇数字化视图。

在数据处理层面，平台对接入的数据进行标准化建模与清洗，解决不同设备协议、命名规则和数据质量不一致的问题，使得跨楼宇、跨项目的数据可以统一管理和横向对比。这种高质量的数据基础不仅提升了报表与监控的准确性，也为后续的规模化扩展和多项目复制提供了条件。

依托统一的数据平台，MODE AI 提供 AI 驱动的分析与自动化能力。通过对历史运行数据、实时状态和环境条件的综合分析，平台可以识别能耗浪费、设备异常和运行优化空间，帮助用户降低运营成本、提升能源利用效率，并改善租户体验和楼宇舒适度。实际案例中，MODE AI 已帮助客户实现约 21% 的运营成本降低，节省约 8 万美元，并在复杂场景（如山地隧道现场）将巡检时间缩短约 40%。

MODE AI 还内置 AI 助理（AI Assistant），用户可以通过自然语言向系统提问，例如查询某栋楼的能耗趋势、某个设备的运行状态或异常告警情况。AI 助理基于统一数据层快速检索和分析，给出可视化结果和可执行建议，并可进一步联动自动化策略，减少人工排查和重复性工作，显著提升运维效率。

在部署与扩展方面，MODE AI 兼容现有楼宇系统和 IT 架构，可与当前使用的 BMS、EMS 以及企业业务系统无缝集成，避免“推倒重来”的高成本改造。随着项目数量和管理楼宇规模的扩大，平台可以平滑扩展，持续接入更多设备和应用，保持统一的数据标准和管理视图，支持企业级的长期数字化战略。

综合来看，MODE AI for Building Management 通过“连接—标准化—集中化—智能化”的完整链路，将分散的楼宇数据转化为可操作的知识和价值，帮助商业地产业主和运营方获得前所未有的可视性、控制力和运营洞察。

简单使用教程

  1. 梳理现有系统与设备

    • 列出当前楼宇中已部署的系统：如 HVAC、照明、门禁安防、能源管理系统、BMS/EMS 等。
    • 统计主要 IoT 设备与传感器类型：如温湿度传感器、电表、水表、环境监测设备等。
    • 明确需要接入 MODE 平台的第三方应用或企业系统（如工单系统、资产管理系统）。

  2. 接入楼宇自动化系统与 IoT 设备

    • 在与 MODE 技术团队或集成商协作下，配置与现有 BMS、EMS、门禁系统等的接口连接。
    • 通过网关或边缘设备，将现场传感器、仪表和控制器的数据接入 MODE 平台。
    • 确认数据采集频率、网络连通性和基础安全策略（如访问控制、加密传输）。

  3. 完成数据标准化与统一建模

    • 在平台中对接入点位进行命名规范整理，统一楼宇、楼层、区域、设备的层级结构。
    • 使用 MODE 提供的标准模型或模板，对不同系统的数据字段进行映射和清洗。
    • 通过平台的质量检查工具，排查缺失数据、异常值和重复点位，确保数据可靠性。

  4. 配置可视化监控与报表

    • 在 MODE 平台中创建楼宇概览仪表盘，展示关键指标：能耗、设备运行状态、舒适度等。
    • 为不同角色（业主、运营经理、运维工程师）定制相应视图和报表周期。
    • 设置告警规则和通知方式（邮件、消息等），实现对关键事件的及时响应。

  5. 启用 AI 助理进行查询与分析

    • 在平台界面中打开 MODE AI Assistant，使用自然语言提出问题，例如：
      • “本周 A 座写字楼的总能耗趋势如何？”
      • “哪些楼层的夜间能耗异常偏高？”
      • “最近 24 小时内是否有 HVAC 设备出现频繁启停？”
    • 根据 AI 助理返回的图表和分析结果，识别节能机会和设备隐患。
    • 将 AI 助理建议的优化措施记录为运维任务或工单，跟踪执行效果。

  6. 配置 AI 驱动的自动化策略

    • 在统一数据层基础上，为典型场景设置自动化逻辑，例如：
      • 根据室内外温度与占用情况自动调整 HVAC 设定值。
      • 在非工作时段自动关闭或调暗照明，减少空置区域能耗。
    • 先在小范围试点运行自动化策略，观察节能效果与舒适度反馈，再逐步推广到更多楼宇。
    • 定期复盘策略效果，利用平台分析结果持续优化参数和触发条件。

  7. 持续扩展与运营优化

    • 随着项目推进，将更多楼宇、园区和新设备接入 MODE 平台，保持统一的数据标准。
    • 利用跨项目对比分析，识别最佳实践楼宇，将其运行策略复制到其他资产。
    • 定期查看平台提供的运营报告和 AI 分析建议，持续挖掘节能潜力和运维效率提升空间。