今天，中国的一切都发生了翻天覆地的变化。而越来越智能的建筑，则成为了时代进步与发展的“名片”。被广泛应用于工矿企业、商业中心、办公楼、会展中心、体育馆、医院、学校、住宅小区等各类建筑物的楼宇自动化技术，也因此备受关注。然而，现有楼宇自动化技术普遍存在部署困难，系统稳定性差，能耗高等问题。为了填补这一研究空白，赵千川团队受群体智能的启发提出了一个将分布式技术与智能建筑相结合的开源的系统，名为“Honeycomb”。 作为清华大学智能与网络化系统研究中心（CFINS）教授，赵千川长期奋斗在网络化动态系统建模、分析、控制与优化的理论及应用领域。由于其出色的科研探索，更是获得多项荣誉，2005年，荣获美国联合技术研究中心年度杰出贡献奖；2010年，荣获国家自然科学二等奖；2019年，荣获国家自然科学二等奖；2019年，荣获甘肃省自然科学二等奖。而当他将目光锁定在开源建筑智能化系统之时，“Honeycomb”诞生了。 众所周知，在自然界中，蜂巢由若干形状和功能一致的蜂室组成，蜂群中的蜜蜂受基因的控制完成个体任务，并通过信息素与其他蜜蜂进行通讯，进而完成蜂群的总体任务。受这一机制的启发，团队将建筑内的各区域类比为“蜂室”，部署在区域块中的智能节点类比为“蜜蜂”，各种分布式应用程序作为智能节点的“基因”，连接智能节点的本地通讯网络作为“信息素”，系统整体通过群体智能模式来完成建筑的运行需求。
图1 Honeycomb灵感来源及生物学类比
团队的Honeycomb方案主要涉及三个研究领域，即，建筑自动化系统（BAS），物联网（IoT）和分布式技术。其中，BAS 包含了与建筑物中的物理环境相互作用的各类机电、传感和控制系统。 物联网为自动化设备和用户提供通信、云服务和应用程序等。而分布式技术包括分布式算法，例如多智能体、群体智能、机器学习，交叉方向乘子方法 (ADMM)，（次）梯度算法，以及用于实现它们的分布式平台架构。这三种技术互相交叉又产生了智能建筑、边缘计算以及分布式室内环境和设备系统优化等技术。 系统架构 知己知彼，百战不殆。因此，在创新之前，对现有的方案进行深度分析，十分必要。传统的智能建筑方案主要采用分层的集中式架构。底层的各类传感和执行器件将各自信息发送到对应边缘设备，经过初步处理后通过交换机和无线网关发送到云端数据库。建筑系统内的所有信息经过云端的服务匹配和验证后，依靠厂商或平台定制化开发的各类应用程序（apps）进行集中处理和调度。 这样的系统架构为建筑系统的运行带来了诸多不便：首先，中心（服务器和/或云）是整个系统的唯一“大脑”，并只能通过绑定的静态IP访问对象，这导致系统的灵活性低，无法适应多变的建筑运行环境，只能按照已经完成的配置工作；其次，建筑内的不同子系统间被完全隔离，使得现有的智能建筑系统功能单一，跨系统协同能力弱；此外，由于系统是高度定制化的，部署和配置门槛高，效率低，升级改造和维护困难，从而极大的提高了系统的整体成本。 发现问题，就要解决问题，所以Honeycomb诞生了，它将智能建筑的运行管理任务从云端下放到了本地的边缘设备网络中，并采用基于群体智能的分布式架构实现对建筑的管控。首先，Honeycomb面向的对象不再只是具体的某个传感设备，而是部署于同一建筑区域内，协同完成区域控制的设备集合（称为“区域块”），这种控制单元的选择更加契合实际的建筑需求和控制特点。每个区域块由一个边缘硬件设备进行综合管理，相比于传统的边缘计算，Honeycomb的方案中的边缘设备不再只是收集和上传数据，也通过本地网络进行组网形成分布式智能建筑网络（DSBN），并通过分布式运行环境（DAOE）中的各类分布式应用完成全部的建筑运行任务。系统不再需要一个远程的“中心”，通过本地局域网通讯即可自组织地运行。此外，用户可以通过网络界面（UI）或分布式平台（DASP）方便地对系统进行远程监控和手动干预。图2对比了两种架构的不同。
图2 系统架构对比
（子图（A）为分层集中式智能建筑系统架构；子图（B）为Honeycomb系统和架构）
综合以上特点，Honeycomb作为一种新型智能建筑系统，对比传统的楼宇自动化方案，具有以下三个突出优势： 1. 更强的灵活性和鲁棒性：Honeycomb 采用完全分布式架构，没有全局领导者，不依赖固定拓扑。系统的智能节点只与它们的邻居通信，系统组网后，所有本地和全局协作任务均在智能节点网络中完成，无需远程中心。因此，系统在运行过程中支持即插即用功能，即新节点可以动态加入Honeycomb网络，各类分布式应用下载即运行。此外，得益于拓扑维护机制，即使原来的通信拓扑因节点故障而发生变化，系统也能自动生成新的拓扑而不至于崩溃。这些特点显着地提高了系统的灵活性和鲁棒性。 2. 更多样化的系统功能：Honeycomb中区域的所有建筑子系统集成在同一本地智能节点中，智能节点网络不仅完成了传感信息采集和控制指令下发，也执行着分布式存储、计算、决策等各类运行任务。同时，不同建筑子系统之间的跨系统协作可以更加直接地进行，降低了集中通信造成的延迟，更减少了在紧急情况下（火灾，服务器故障，等）的运行风险。极端情况下，只要部分智能节点能够联网，这些区域的功能仍然可以正常工作。 3. 更便捷的方案移植和部署：Honeycomb的硬件系统可以良好地兼容现有的楼宇自动化硬件，智能节点和操作系统均可采用开源的通用软硬件设备，节点内运行的各类分布式应用程序可以从已有的库中直接下载运行。因此，Honeycomb方案的移植和部署过程没有过高的技术门槛，对已有的楼控系统只需进行轻量化改造，无需过高的改造成本。 系统建设 有了方案，就要实施。毕竟，实践才是检验科研成果的唯一标志。因此，赵千川团队将Honeycomb方案部署在了一栋办公楼建筑中，该建筑有5个办公区域，并将南侧大办公区按照空调设备（FCU）进行了虚拟分割，共形成了7个室内区域块，制冷站区域块包含循环水泵和空气源热泵和主要设备部署。 在原有的BAS系统基础上，将树莓派开发板作为智能节点硬件，部署到各室内区域块，水泵节点和热泵节点中，并搭建了本地局域无线网，用于实现智能节点的通讯，节点连接关系如图5所示。各智能节点与区域块内所有的传感器（温湿度、压差、流量等）和执行器（FCU控制面板、水泵变频器等）连接，相邻智能节点通过无线网络进行通讯。 用户反馈 Honeycomb是为建筑的使用者设计的，用户的反馈才是赵千川团队关注的重中之重。2021年夏季（7月~8月），Honeycomb系统开始运行，运行结束后，团队向用户（16 名男性，4 名女性）发放了调查问卷以获取用户对系统的反馈。依据平均热感觉指标（PMV）用户的热感受被分为了7个等级。其中，“适中”是最舒适的状态，而微凉和微暖状态也是可以接受的，这三个等级为舒适区。同理，我们对用户的湿感受也进行了统计。结果显示，90%的用户热感觉投票在舒适区，寒冷和凉各1票。所有用户都对湿度感到舒适，其中分别有 25% 和 10% 的用户感到轻微潮湿和干燥。 此外，团队从用户操作的便捷性，系统运行的合理性，以及用户感受的舒适性三个方面调研了用户对于Honeycomb改造前后的使用体验。对比结果显示，“运行合理”选项获得最多票数，其次是“更舒适”和“使用方便”，“运行混乱”选项获得了3票，值得关注的是“使用不便”或“不舒适”得票数为零，此外，“无变化”有4票。这一表明，大多数用户对Honeycomb持积极态度，特别是在舒适性和便捷性方面没有收到负面的投票。通过回访和数据调查发现，由于基于视频的人员检测算法存在一定误差，控制算法偶尔会因为人数检测错误而给出错误的运行指令，这是“运行混乱”获得3个投票的主要原因。 最后，团队邀请受访者对Honeycomb的整体性能进行评分。评分范围为0-10分。分数越高，用户对系统的升级越满意，其中，30%的用户给出了满分，60%的用户评分高于8，最低评分为 5，占全部用户的10%，总体平均分为 7.85，中位数为 8。这表明 Honeycomb 原型具有较高的用户接受度。 由此可见，Honeycomb系统，解决了传统智能系统的诸多运行不变，让使用者有了更好的使用体验，从科技的角度，提升了建筑的智能化水平，其发展前景，不可限量。 该技术的详细情况请参考赵千川教授团队近期发表在国际期刊Patterns上的论文“Honeycomb: An open-source distributed system for smart buildings”。（文／王灿）
