设施管理正处在“其技术演进的关键时刻”——这是JLL子公司Building Engines在2024年12月发布的一份报告中的判断。该报告基于对370名商业地产专业人士的调查，由Building Engines与BOMA International（国际建筑业主与管理者协会）合作完成，旨在呈现商业物业管理技术的现状。

Building Engines指出，设施经理正在“平衡传统挑战与新兴技术机遇”。报告预计，2025年的关键趋势包括：持续的技术投资承诺；对建筑运营、租户体验和可持续性的关注；以及AI与高级分析的早期应用。

与此同时，Building Engines表示，其调查结果暴露了“意图与实施之间的差距”，尤其是在AI采用和节能技术方面。报告称，要充分释放当前及未来物业技术创新的全部潜力，不仅需要“更大的财务投入，还需要教育、战略规划以及拥抱新方法的意愿”。

以下为专家认为将在2025年对设施管理行业产生最大影响的技术领域。

人工智能

尽管卖方和早期采用者坚信AI有潜力彻底改变众多行业的运营与决策流程，但设施经理、建筑运营方和业主当下究竟能从AI中获益多少，仍不明朗。

国际设施管理协会（IFMA）于2024年10月发布的一份报告，旨在帮助设施经理理解AI的理论层面，并将该技术应用于提升日常运营。该报告描述了AI如何被用于增强与以下方面相关的设施管理技术：效率与生产力；楼宇自动化与管理系统；设施维护（包括预测性和基于状态的维护）；能源管理；空间管理；安全与安防；访客管理；租户与居住者体验；以及废弃物管理。

企业不动产行业正在积极拥抱AI。根据JLL在2024年12月发布的《全球工作未来报告》（该报告调查了超过2300名企业不动产决策者），90%的企业计划在未来五年内整合AI以支持人类专家。但JLL同时警告，AI“炒作周期”的顶峰正迅速逼近——许多企业在没有全面战略或实施路线图的情况下启动AI试点和培训，“面临幻想破灭的风险”。

“大多数人还未能审视AI并思考：‘这对我或我的工作意味着什么？’”IFMA前任主席Dean Stanberry在2024年10月该协会World Workplace会议的一场研讨会上表示。Stanberry负责管理美国政府服务管理局落基山地区的一个政府合同，该合同涉及部署和运营计算机化维护管理系统。“用例是什么？今天哪些地方可以用上这些东西？哪些东西你可能希望让它再‘在烤箱里多烤一会儿’？”

北卡罗来纳大学夏洛特分校设施管理教授Jake Smithwick在同一研讨会上表示，AI以远快于人类的速度消费和分析海量数据的能力，正越来越多地被用于增强设施管理。

JLL业务分析总监Dipin Kasana在研讨会上指出，当前AI在设施管理中的三大主要应用是自动化、分析和内容生成——例如通过提示词创建电子邮件、报告大纲和演示文稿等书面内容。

JLL在报告中表示，随着AI在其采用周期中不断成熟和进步，企业不动产领导者必须采用系统化方法来实现其全部潜力。

“我要向所有人推荐的主要事项之一，就是立即开始整理你的数据，”Smithwick说。“因为一旦工具最终问世，而你拥有完整的数据集——一切都井井有条，你掌握了一切——你就会远远领先于潮流。”

自动化

Trane Technologies北美商用暖通空调智能服务副总裁兼总经理Scott Huffmaster在邮件中表示：“人工智能连接与控制，立即浮现在脑海中，是能为运营商交付关键成果的最重要设施管理技术。”他表示，Trane已经看到AI为客户带来的显著且可衡量的财务影响，AI正在将设施管理和建筑运营转变为更高效、更具成本效益的模式。

Huffmaster表示，除了改进现有系统使其更智能——例如基于占用率、天气和能源价格等实时因素优化暖通空调控制——AI还可以通过持续监测和调整通风来增强室内空气质量，保持空间舒适与健康。

智能建筑系统正在从建筑系统和设备中捕获数据，并利用这些数据触发警报和调整环境，以确保安全和效率。

根据Johnson Controls委托Forrester Consulting于2023年8月对3445名智能建筑领导者进行的在线调查，约40%的受访者将空间优化、建筑现代化和碳减排列为智能建筑投资的驱动因素。

例如，数字孪生提供了建筑内物理空间的数字表示，同时也涵盖“系统、组件的时间框架和维护要求等等”，Smithwick说。与传统的控制序列和运营技术相比，“从数字角度在计算机上处理这些要容易和快得多”。

Johnson Controls副总裁兼首席数字与信息官Vijay Sankaran在接受采访时告诉Facilities Dive：“改进自动化系统，以交钥匙方式摄取和可视化数据，然后在此基础上应用AI驱动建议——我们相信这将会非常强大。”

这种自动化能力在建筑信息模型（BIM）中早已存在，但BIM的能力与实际使用方式之间存在差距。“这些系统在某个时点必须能够解决所有这些问题，而我们发现我们还没有达到那一步，”Smithwick说。虽然数字孪生和BIM在新建筑中效果良好，但随着建筑的更新和翻新，它们的价值会迅速流失。“我们面临的困难在于，我们必须捕获关于我们实际如何运营设施的所有信息，而这样做的成本是巨大的，”Smithwick说。

JLL工作动态技术CEO Sharad Rastogi对此表示赞同。“传感器和自动化系统等产生了大量数据，但这些数据并未真正被利用，”Rastogi在采访中说。“仍然存在巨大的机会。”

Rastogi表示，利用这些技术的主要挑战在于处理它们产生的大量实时数据，例如暖通空调系统中的传感器数据。“如何将实时数据输入AI引擎，使其能够帮助预测、规定需要完成的工作，然后我们将其转化为行动？”

Rastogi表示，行业尚未真正实现楼宇自动化的全部益处，“因为所有环节并未连通”。他透露，相关工作正在进行中，旨在创建能够摄取实时数据、分析数据并指导行动的平台——无论是人工干预还是通过楼宇管理系统进行的自动调整。

现代楼宇控制与自动化系统“为更先进的技术提供了坚实的连接性和数据收集基础。这确保了不同技术能够无缝协同工作，最大化AI及其他先进解决方案的影响力。”

Scott Huffmaster
Trane Technologies副总裁兼总经理，智能服务，商用暖通空调北美

维护管理

根据Building Engines的报告，近一半接受调查的建筑运营者认为，AI可能对提高预防性维护和调度的效率产生显著影响。

“借助AI驱动的预测性维护，你可以在设备故障发生之前预见到它，我认为这就是每个人都在努力实现的目标，”JLL产品管理负责人Scott Boekweg在2024年1月与IFMA联合举办的关于设施管理技术现状的网络研讨会上表示。“这不仅减少了停机时间，还防止了在非必要维护上的过度支出，AI可以在这方面提供帮助。”

专家小组表示，计算机化维护管理系统（CMMS）正在帮助团队更好地管理维护任务、维修、预算和资本规划决策。

例如，CMMS可以在工单到达时自动通知团队成员，“无论是响应式还是主动式”，建筑与设施维护公司CFM Associates的业主兼首席运营官Max Serrao在2024年1月的网络研讨会上表示。

CMMS可以对工单进行优先级排序，并将其分配给“将要外出执行工作的服务技术人员或服务专业人员。我们喜欢这一点。它帮助我们自动化所有这些流程。更少的思考，更少的文书工作，真正为我们全面简化了流程，”Serrao说。

“如果我们的设备无法运行，如果我们没有安全的环境，这些都会影响我们，”Brinker International餐厅资产管理副总裁Jason Noorian在研讨会上表示。Noorian指出，CMMS还能生成洞察，运营者可用其来辅助“维修与更换”的决策，例如资产的维修历史、哪些设备在保修期内以及预期资产寿命。

Noorian补充说，CMMS可以确保保修期内的设备被送往保修服务商处，而不是团队的常规设备维修人员。“这确保了我们不会在资产处于保修期内时无谓地花钱。”

能源效率

根据Building Engines调查受访者的反馈，AI在预防性维护和调度之后，可能对优化能源消耗产生最显著的影响。

Johnson Controls是将AI应用于能源效率的公司之一。该公司在2024年11月宣布，扩展了其OpenBlue Enterprise Manager Suite的AI能力。该公司表示，该平台新增的生成式AI顾问可以提供节能和碳减排建议，以及关于设备性能和趋势的详细信息——无论是针对单个设备还是广泛的、组合层面的视图。

Johnson Controls表示，OpenBlue的指导已引导用户进行设施改进、设备升级和主动服务，从而使其能源支出减少高达30%，维护支出减少20%，空间优化率提升高达10%。

Trane报告称，其一位客户在实施由BrainBox AI提供支持的自主控制技术的最初几个月内，实现了32.9万美元的能源成本节约，并减少了超过1100公吨的二氧化碳当量排放。Trane于2024年12月收购了BrainBox AI。当时，Trane表示，使用该平台的用户可将能耗降低高达25%，温室气体排放降低高达40%。

“然而，现有的大多数建筑仍依赖老化的技术和分散的自动化与数据系统，这使得实施AI等先进解决方案变得困难，”Huffmaster表示。他建议设施经理应从升级到优先考虑互操作性的现代楼宇控制和自动化系统开始。“这些升级为更先进的技术提供了坚实的连接性和数据收集基础。这确保了不同技术能够无缝协同工作，最大化AI及其他先进解决方案的影响力，”他说。

“我认为我们需要关注的是，如何利用AI增强人类现实，而不是取代或削弱人类智能？”Kasana说。“我们需要以伙伴关系的方式工作，才能充分利用这一工具，并让设施经理在进入行业时做好准备。”

Dipin Kasana
JLL业务分析总监

生产力

JLL全球软件即服务业务负责人Tim Bernardez在IFMA-JLL网络研讨会上表示，对于被要求“用更少资源做更多事”的设施管理团队而言，技术正变得越来越重要。

“我们不得不用更少的管理者来管理更多的设施，”Bernardez说。“我们都知道并经历了设施管理劳动力短缺，而且我们在所谓的工作请求方和服务提供方两边都持续需要更好的利润率。”

Bernardez援引JLL于2024年9月发布的《2024年设施管理技术状况报告》指出，超过55%接受调查的设施管理领导者表示，2024年的工单量较上一年有所增加。在这项针对230人的调查中，42.6%的受访者报告其设施管理团队人手不足。

Smithwick认为，增强劳动力的能力是AI在设施管理中潜力的“巨大组成部分”。“一开始就没有足够的人手，而且我们不会得到更多的人。事实上，情况只会变得更糟，”他说。“AI作为额外的眼睛和耳朵的能力——无论是查看建筑上的系统传感器，还是自动化一些后勤、行政任务……都将对人们有更大的帮助。”

JLL的设施管理技术报告指出，设施管理软件可以自动化“重复性的、以人工为主导的任务”，例如工单调度、发票和付款审批以及报告生成。

“我认为我们需要关注的是，如何利用AI增强人类现实，而不是取代或削弱人类智能？”Kasana说。“我们需要以伙伴关系的方式工作，才能充分利用这一工具，并让设施经理在进入行业时做好准备。”

空间优化

Noorian表示，AI和自动化还可以帮助企业将设施部门转变为利润生成器，而不仅仅是成本中心，其方式是借助数据更有效地利用和管理空间。

“仅从物理空间的角度来看，你如何更有效地组织你的空间？”Smithwick问道。他指出，虽然设施经理“常常因为缺乏数据而低估自己”，但他们实际上可以访问大量信息，例如占用率和建筑数据，一旦AI工具变得更加成熟，这些信息就可以被利用。

“人们意识到他们可以更有效地利用物理空间。因此，我认为（关于投资组合规模和利用率的）审视将持续下去，直到达到最有效的平衡点，”AI驱动的智能摄像头公司Butlr的CEO兼联合创始人Honghao Deng在采访中表示。

“你必须持续测量才能达到那个效率点，然后它才会稳定下来。而（运营者）正在使用传感器和持续测量来达到那个效率点，”他说。