想像一下，當一棟大樓能即時掌握每個空間的使用情形，主動調整照明、空調等設備，不僅大幅提升舒適度，也顯著降低能源浪費。這一切的背後，都仰賴著精密且科學化的人流預測流程。許多管理者對「人流預測」充滿興趣，卻往往對其流程細節不甚了解。
本文將以國際研究標準的 流程圖 為主軸，完整剖析智慧建築如何從零到有、從感測到決策，一步步實現真正的 能源智慧管理。
四大關鍵流程詳解：逐步建立建築人流預測的專業脈絡
1. 數據蒐集（Data Collection）：多元感測技術的整合
首先，建築內部會透過各種 IoT 感測設備 進行資料蒐集，這些數據是後續分析最基礎且真實的依據：- 感測器 (Sensors)：例如紅外線 PIR、二氧化碳 (CO₂) 感測器、光感、溫濕度感測器等，用於偵測環境變化與人體活動。
- 雷達 (Radars)：如 UWB 超寬頻雷達，具備高精度、非侵入式的優點，能更精準地追蹤人流動態。
- 攝影機 (Cameras)：透過視覺識別與數位影像分析，提供更豐富的人流資訊。
- 智慧電表 (Smart meters)：監測用電行為，有助於推斷空間使用狀態與能源消耗模式。
2. 資料前處理（Data Preparation）：讓資料為 AI「說得懂」
有了原始數據後，下一步便是將這些雜亂無章的資料轉換為 AI 模型能夠理解並運用的格式：
- 資料正規化：確保不同來源的數據具備一致的尺度與標準，避免某些數據因為數值範圍過大而主導分析結果。
- 遺漏值處理：補齊或剔除資料中缺失的部分，確保數據的完整性。
- 資料格式調整：根據演算法需求轉換成合適的結構，例如將連續時間數據拆分成樣本、特徵等，以便模型學習。
資料前處理 雖然是幕後工作，卻直接決定了後續 AI 模型的準確度與可靠性。
3. 演算法應用（Algorithm Implementation）：多元智慧分析的核心
處理好的資料將送入各種演算法進行預測分析，常見方法包含：
- 分析法 (Analytical)：如傳統統計模型、時間序列模型，這些方法適合處理規律性較高的場域數據。
- 機器學習 (Machine Learning, ML)：決策樹、隨機森林、K 近鄰 (KNN) 等模型，能從歷史資料中學習並預測複雜的人流模式。
- 深度學習 (Deep Learning, DL)：如卷積神經網路 (CNN)、長短期記憶網路 (LSTM) 等，這些模型在處理大量、多維度數據時尤其具有優勢，能捕捉更深層次的數據特徵。
- 其他方法：包含專家系統、融合多模型等進階技術，進一步提升預測的精準性。
選擇正確的模型，將大幅提升預測的精確度與現場應用價值。
4. 效能評估（Performance Evaluation）：用數據驗證決策品質
任何預測模型都必須經過嚴格的效能檢驗，以確保其可靠性。常見的評估指標有：
- 準確度 (Accuracy)：衡量模型預測正確的比例。
- 均方誤差 (MSE)：衡量預測值與實際值的平均誤差大小，值越小代表預測越精確。
- F1 分數 (F1 Score)：兼顧準確率與召回率，特別適合處理不平衡的數據集，提供更全面的評估。
透過這些科學指標，管理者可以精確掌握預測成果，並持續優化系統，使其效能不斷提升。
從流程到管理決策的價值鏈
這一完整的人流預測流程不僅僅是技術導入，更是 管理思維的升級。企業和建築管理者可以藉此獲得以下價值：
- 精準掌握 每一個空間的實際使用情形，做到能源分配「按需調整」，避免不必要的浪費。
- 即時發現異常 (如某區域突然人流劇增或異常能耗)，預防設備損壞或潛在的安全風險。
- 優化空間規劃與營運決策，提升資產運用效率與租戶滿意度。例如，根據人流預測，智慧調整空調設定、照明強度，甚至引導人流至較空閒的區域。
不可不知的乾貨
- 建立一套完整的人流預測流程，必須整合 感測、資料、演算法與評估 這四大核心環節。
- 選擇正確的 感測組合與 AI 模型，是提升預測價值的關鍵。
- 數據前處理 與 效能評估 往往容易被低估，但它們卻直接影響預測品質的優劣。
思考時間
您的建築或企業目前在人流與能耗管理上，是否具備即時預測與自動調整的能力？ 面對龐大數據，您有信心您的資料「夠乾淨」、「夠準確」嗎？ 如果預測結果與現場經驗有出入，您會選擇相信數據還是直覺？為什麼？
