案例 / 项目案例
面向楼宇运营人员的 AI 协同助手：系统负责执行与建议，运营人员负责决策与调整
清洁科技、能源和公用事业
日本楼宇自动化公司
背景
客户的需求
操作人员面临告警过载、纸质交接，以及无法解释或复盘过往决策的困境。
我们构建的
Ekohe 打造了一款 AI 副驾驶，并根据风险等级设定自主权限：低风险任务可自动执行，高风险任务则提供建议并由操作员最终决策，且每一步操作都可追溯、可回滚。 减少告警筛选时间，把更多精力投入关键决策。
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公司的楼宇运维人员负责管理大型设施中的 HVAC 和楼宇管理系统，但可用的决策支持有限。告警信息未经筛选便直接推送，不同运维人员面对同一情况时，可能会做出不同判断。交接班仍依赖纸质记录，租户请求也缺乏实时分派与状态追踪，巡检工作则与其他系统相互割裂。
随着时间推移，有一个短板愈发关键：系统无法解释其建议，也不会从过往决策中学习。凡是在此基础上新增的自动化能力，都必须具备可解释性，并由对建筑负责的人来掌控。
在告警到达操作员之前，会先按类别和严重程度进行分级处理。
在一个由 71 个区块组成的园区中，Ekohe 打造了一个“零界面”协同助手的概念验证方案：运营人员无需学习新的界面，而是通过告警、简报和审批与其协作。该方案可实时分流告警，生成语音转写的晨间简报，并将租户的 HVAC 请求转交给运营人员审批；系统会提供可编辑的设定值，方便他们在确认前进行调整。设备上的二维码则可将移动巡检直接接入同一工作流。
运营人员无需再耗费大量时间筛选噪音，而能将更多精力投入决策。低风险操作由副驾驶直接执行，高风险操作则提供建议并由运营人员最终决定；同时，所有决策都会被记录、加盖时间戳并可审计。任何自主执行的操作，均可撤销。