摘要：人工智能（AI）正成为推动设施管理行业转型的关键力量。AI 或许会成为推动业主真正接受“结果导向型合同”（Outcome-based Contracts）的决定性因素，从而让建筑不仅运行更高效，也能更好地服务长期资产价值。

人工智能（AI）正成为推动设施管理行业转型的关键力量。AI 或许会成为推动业主真正接受“结果导向型合同”（Outcome-based Contracts）的决定性因素，从而让建筑不仅运行更高效，也能更好地服务长期资产价值。

在设施管理（Facility Management，FM）领域，从传统的“任务导向型合同”转向与绩效挂钩的模式，长期受制于一个核心难题：如何公平衡量结果。

不同产业对“紧急事件”的定义不一，对停机时间的容忍度各有不同，客户满意度更难量化。建筑业主担心结果难以一致衡量，而运营方则面临数据来源零散、难以整合成对业主有价值的洞察。

因此，大多数合同依然停留在传统模式：按人力数量和具体任务清单计费。例如：每天清洁、每月更换空调滤网、确保 95% 的照明正常。合规性通常靠日志、报告和检查来证明，看似严格，但往往阻碍效率优化，例如未使用空间仍需清洁，或学校假期仍按满负荷运行空调。

传感器与物联网（IoT）的应用，推动了以安保和清洁为主的劳动密集型设施管理行业的自动化。然而，这一演变并未缓解压力。

随着安保与清洁成本不断上升，服务商利润空间被压缩，建筑业主的价值回报也在下降。新加坡推行的渐进工资制预计将在未来三年内进一步推高成本 15% 至 20%，同时业主还面临更严格的气候监管标准，以及市场对“投资级高性能资产”的需求增长。

在此背景下，人工智能正成为推动行业新一轮变革的核心引擎。

过去十年，体育场、机场、医院和校园等场所通过传感器与 IoT 设备，实现了从基于时间和任务的合同，转向保证设备正常运行或节能效果的模式。但这一模式仍主要是 “被动响应型”：只有当指标触发警报时，维修才会展开，往往已经出现劣化。

AI 的加入改变了这一逻辑。借助多年累积的传感器数据和运维记录，预测模型可以在故障发生前就识别风险。通过分析振动、温度、压力、湿度及热成像数据，AI 能估算设备剩余寿命并提前发出预警。

这类 预测性维护（Predictive Maintenance） 将合同从“服务级别协议”推向真正的 绩效保证。例如，合同不再规定“2 小时内修复空调”，而是保障“全年非计划性故障率低于 2%”。

随着模型成熟，AI 还能自动优化能耗设置、调节舒适度，甚至根据空间使用率安排清洁计划。

更深远的意义在于，AI 让绩效导向型合同从“运营效率提升”转变为“长期资产规划的战略工具”。

通过持续收集与分析资产运行数据（如能耗、设备可靠性、空间使用趋势），AI 生成的洞察超越了日常运维范畴，能为资产下一阶段的迭代提供科学依据。

这些决策包括：

核心系统（空调、照明、幕墙）的升级不仅提高能效与舒适度，还能支撑高端租金；智能楼宇改造与绿色可持续升级则增强长期价值与吸引力。

与此同时，业主还能通过屋顶光伏、电动车充电站、数字广告、共享餐饮或健康空间等方式盘活闲置区域，提升租户黏性和投资回报。

例如，预测模型可能显示某冷水机组虽可继续使用，但未来五年的维护成本将超过更换成本，从而推动更换决策，实现更低能耗与更少碳排放。再如，占用率数据可能显示某校区长期闲置，从而支持将其改造为联合办公或社区用途。

由此，AI 驱动的结果导向型合同为运营与设计之间建立起闭环反馈，帮助业主 降低全生命周期成本、提升资产抗风险能力，并与业务发展及可持续目标保持一致。

部署智能化设施管理平台需要前期在硬件、软件和系统集成上的投资。但这笔投入不必被视为沉没成本。

通过合理设计结果导向型合同，效率提升与节省下来的能耗成本可用于反哺技术投资。业主与服务商可透明地共享节能、减少停机和延长资产寿命所带来的收益，形成双方激励一致的双赢模式。

与此同时，教育与培训体系也必须同步演进。

长期以来，设施管理是工科院校毕业生进入建筑环境领域的稳定职业路径。未来课程需在传统设施运维和安全的基础上，加入 数据分析、AI 平台应用、数字孪生（Digital Twin）管理 等新技能。

工程学依然是核心，但它需要与数据素养相结合，确保 AI 预测结果能被正确解读与应用。

在 AI 驱动的新纪元，设施不再只是“成本中心”，而将成为面向未来的战略资产。它们将能够抵御成本上升、满足监管要求，并满足租户与投资者对健康、可持续和高性能空间的期待。

来源：千家智客