具有灵活性的自主建筑
支持人工智能的建筑使空间、服务和运营适应实际需求，帮助投资组合更快地响应不断变化的使用模式。灵活性成为一种托管能力，而不是事后才想到的。
为什么静态建筑运营跟不上
传统的建筑运营通常围绕时间表和假设进行固定。随着利用率的变化，团队需要更好的可见性、更快的场景规划和能够适应实际需求的服务。
固定服务与实际需求不符
无论实际入住人数如何，清洁、气候控制和工作场所服务都按固定的时间表运行。资源浪费在空楼层上，而占用的区域则得不到充分的服务，从而在不改善体验的情况下推高了成本。
与空间相关的运营成本很高
将近一半的办公空间可能闲置，但运营成本保持不变。如果没有数据驱动的空间规划，组织就会为自己不使用的容量付费，并且缺乏调整投资组合规模的洞察力。
静态配置无法跟上
建筑物被限制在投入使用时设定的固定布局和运营策略中。当使用模式发生变化时，重新配置系统和服务会很慢、需要手动操作，而且往往会造成中断。
对利用模式知之甚少
大多数建筑物都无法清楚地了解空间的实际使用情况。如果没有来自访问控制、传感器、Wi-Fi和预订系统的数据，规划决策将基于假设而不是证据。
重新配置速度缓慢且需要手动
调整运营策略、空间分配或服务水平需要在多个团队和系统之间进行手动协调。变更需要数周时间才能实施，而且很少在生效之前对其影响进行评估。
自主权如何改变一切
自主性将灵活性转化为托管能力。占用和活动信号为规划提供信息，通过实际使用扩大服务规模，模拟可帮助团队在采取行动之前了解运营、空间和能源影响。
< 1 年 空间优化的简单回报
来源: Siemens AG. (2026)。多地点、中等复杂度的商业房地产环境的建模基线估计。Building X 空间管理器结果各不相同，不是保证的结果或合同承诺。
> 50% 减少棕地建筑的入职工作
来源： Siemens AG. (2026)。建模基线估计。Building X 数据设置、ONE 连接、数据设计助手。结果各不相同，不能保证结果。
53% 优先考虑空间优化和灵活性
来源： Siemens AG. (2026)。Siemens 基础设施过渡监视器。对未来五年在优先事项上培养利益相关者的调查。
我们的自主灵活性解决方案
人工智能辅助数据载入
人工智能驱动的数据丰富可自动对站点进行标记、结构化和扩展，从而减少入职工作量并缩短现有建筑物实现价值的时间。
对于建筑物业主来说，这可以归结为三个成本段：劳动力、能源和资本。自主建筑可以解决这三个问题——减少人员需求、减少能源浪费和优先考虑高影响力的升级——因此设施可以以尽可能低的成本以最佳性能运行。
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