比特币一片看涨声中传来警告

以前我们去商场买东西，是没有人知道我们的心理价位，卖家呢只能够按市场价一视同仁。但是现在企业它是可以通过观察我们的隐私之后来进行定价的，那么就会造成什么样的结果呢?那就是价格歧视，看人下饭。

2018年3月，有一位苹果的手机用户发现滴滴打车比安卓要贵，2019年3月，谷歌程序员因为经常出差，发现自己买机票同比要贵一千五百块，愤而写下一篇“携程的牌坊塌了”，引起轩然大波。

那么相比之下，淘宝88VIP同物不同价，美团外卖配送费会员要六块，这些都是在平台价格不敏感，优质韭菜标签下的闹剧罢了。
 

还记得早先顺风车司机谋杀空姐案吗?曾经的顺风车APP利用数据匹配司机和乘客，他没有泄露也没有贩卖数据，但是在这个数据池里，诸如像美少女、大长腿等一些标签，在隐秘处标榜的就是女性用户。漂亮的女孩打车，无形当中就会被偏爱，最终被不良之人利用酿酒惨案。

那归根到底是APP收集的数据，刻度了我们的形象偏好，但是这个天然的筛选机制是没有温度的。谁能够预见黑暗中的双手是什么时候伸向自己?

杀熟其实是游走在数据自边缘的一种模式，平台或者商家利用我们的网络痕迹，计算出我们最高的心理承受价位，然后贴上标签，在你我毫不知情的情况之下摄取利益。
 

人工智能的不断增长

尽管存在Sidewalk Labs争议，但用于商业建筑的AI背后的势头仍在不断增长。尽管它似乎是一种新现象，但人工智能的使用至少可以追溯到几年前，即早于大流行。例如，在2015年，西班牙银行业巨头西班牙对外银行(BBVA)一开始就将其马德里总部设计为节能的，安装了50000个传感器，以收集有关设施状态、环境条件和人员存在的数据。设施经理当时回想起所有数据对于AI解决方案都是有用的，而且确实如此。

BBVA总部的设施经理已经开发了基于AI的软件，该软件可以检测和诊断问题，并可以对其进行纠正以提高效率。他们还采取了100多种节约措施，使自该设施启用以来，总部可将能耗降低12%至15%。

关于AI的疑虑

即使进行了案例研究和过去的部署，许多建筑物的所有者和设施经理仍对使用AI表示怀疑。转向AI之类的新技术会增加成本，许多人仍对结果持怀疑态度，对ROI不确定。在这种情况下，应该改变看法的是越来越多的可重复案例研究，这些案例研究表明多种建筑类型的投资回报率都是正的。现在，许多人意识到AI并不是要被挥舞的神奇数字魔杖。相反，它是解决相当平凡的问题的有用工具。

建筑物的主要利益相关者也不反对技术。相反，它们更实用、更有条理。他们可以使用的是采用AI的策略，该策略首先认为AI是通往更智能设施的旅程的一部分。在Guidehouse Insights，我们建议您遵循以下步骤：

选择AI工具可能能够解决的痛点或问题。不要一次处理多个问题;相反，从小处开始，然后从那里开始。

量化关联资产。知道可用的HVAC控件、传感器、继电器和通信设备的数量和类型，将成为确定启用AI解决方案所需的附加硬件的起点。

让财务经理和设施经理进行全面的成本评估。推进AI项目通常意味着花钱购买联网的物联网类型的设备、软件和服务。

完成上述步骤后，请部署AI支持的项目。然后，使用关键的ROI指标衡量影响。随着过程的进展，请进行路线更正。

仅靠这些步骤并不能保证人工智能的成功，但是它们为设施管理员提供了一个指南，因为他们知道存在一些陷阱和不确定性，因此他们在考虑如何利用AI的承诺时会提供指导。利益相关者应牢记，像AI这样的技术是朝着更智能的建筑发展的总体趋势的一部分，而且信息也不会落伍。人工智能可以为建筑物带来更大的价值和积极的成果。

（编辑：信阳站长网）

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