解决方案

AI智能运维解决方案

建筑运维中的AI不能只会回答文本问题，还必须理解设备、空间、系统、权限和控制风险。古河AI智能运维方案以AI本体知识平台和IotClaw物联网AI引擎为核心，让AI在可理解、可校验、可追溯的范围内辅助运维。

一、建设背景

传统运维依赖人工经验，告警多、原因杂、知识分散。大模型进入运维场景后，如果缺少建筑知识模型和执行约束，很容易停留在问答层面。方案通过本体知识和物联网数据连接，让AI具备建筑语义理解和动作校验能力。

二、建设目标

• 建立建筑设备、空间、系统、点位和业务规则的知识模型。
• 让AI能够查询状态、解释告警、推荐策略并形成操作记录。
• 在权限、状态、联锁和风险校验下辅助设备控制。

三、场景化落地路径

• 园区运维：快速查询设备状态、告警原因、工单进度和能耗趋势。
• 医院后勤：对关键设备异常提供影响分析和应急处理建议。
• 实验室安全：结合环境、门禁、设备和能耗数据识别风险。

四、产品与案例支撑

方案采用知识建模、数据接入、智能推理和执行闭环四层架构。底层接入IBMS和BIOT数据，中间层构建建筑本体和知识图谱，上层通过智能体完成问答、分析、建议和控制编排。

接入层不只接数据，也要接入语义和规则。

• 设备、空间、系统、点位和权限数据接入。
• 历史告警、工单、巡检、维修和知识文档接入。
• 联锁条件、控制边界和风险规则建模。

应用层围绕智能查询、分析和执行辅助展开。

• 自然语言查询设备状态、空间信息和运行趋势。
• 告警原因分析、影响范围判断和处置建议。
• 在人工确认和权限约束下进行设备控制编排。

AI智能运维需要服务值班、专业工程师和管理者。

• 值班人员获得快速查询和处置建议。
• 专业工程师维护知识规则和策略模板。
• 管理者查看AI辅助处置效果和运行风险。

功能设计强调辅助决策和可审计执行。

• 建筑本体知识建模。
• 自然语言查询与告警解释。
• 设备控制策略生成和风险校验。
• 执行记录、人工确认和审计追溯。

常见问题

AI是否会直接控制设备？

方案强调权限、状态、联锁和人工确认。AI可以生成建议和控制编排，执行前需要经过规则校验和权限控制。

为什么需要建筑本体知识？

本体知识让AI理解设备、空间、系统和点位之间的关系，避免只按文本相似度回答问题。