(SeaPRwire) –   VŨ HÁN, Trung Quốc, ngày 5 tháng 2 năm 2024 — Gần đây, Shenglong Electric, một doanh nghiệp điện hàng đầu của Trung Quốc, đã tổ chức hội chợ triển lãm thứ tư tại Trung tâm truyền thông quốc gia về khoa học và công nghệ tại Bắc Kinh.

Hệ thống quản lý tòa nhà thông minh dựa trên metaverse của Shenglong Electric
Hệ thống quản lý tòa nhà thông minh dựa trên metaverse của Shenglong Electric

Rất khó để tìm thấy bất kỳ công tắc điều hòa không khí nào trong địa điểm rộng lớn và tòa nhà có thể tự động điều chỉnh nhiệt độ của điều hòa dựa trên sự thay đổi số lượng du khách. Đây là một trong các kịch bản ứng dụng của hệ thống quản lý tòa nhà thông minh dựa trên siêu dữ liệu do Shenglong Electric tạo ra.

Ngay khi được phát hành, kịch bản ứng dụng này ngay lập tức trở thành chủ đề nóng trong ngành công nghiệp tòa nhà thông minh trong nước vì đây là nỗ lực thực tế đầu tiên trong lĩnh vực tòa nhà thông minh dựa trên siêu dữ liệu. Công ty đã là người tiên phong trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tòa nhà IoT thông minh đầu tiên, tòa nhà đầu tiên có hoạt động và bảo trì trên siêu dữ liệu, tòa nhà xanh carbon thấp đầu tiên sử dụng AI và tòa nhà thông minh đầu tiên do AI vận hành.

Hệ thống quản lý tòa nhà thông minh dựa trên siêu dữ liệu có giao diện IoT mạnh mẽ. Theo ông Zhang Lihui, giám đốc nhóm nghiên cứu và phát triển của Shenglong Electric, lần đầu tiên, hệ thống này tích hợp hơn 20 hệ thống con khác nhau bao gồm điều hòa không khí, an ninh, phòng cháy chữa cháy, kiểm soát tòa nhà và điện, vốn từng hoạt động riêng rẽ.

Do đó, trong trung tâm truyền thông có tổng diện tích xây dựng hơn 60.000 mét vuông, không có bảng điều khiển điều hòa không khí hoặc chiếu sáng trên tường theo truyền thống, giúp tiết kiệm nhu cầu về hệ thống dây phức tạp.

Thông qua học tập tự động, hệ thống quản lý tòa nhà thông minh tự động kiểm soát hoạt động của tất cả các thiết bị trong toàn bộ tòa nhà dưới các điều kiện thời tiết và giao thông khác nhau mà không cần sự can thiệp của con người, giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng đồng thời đáp ứng nhu cầu của tòa nhà.

Ngoài ra, hệ thống này cũng có thể đưa ra dự kiến để nhận ra khả năng kiểm soát thông minh khi làm mát và sưởi ấm.

Ví dụ, nếu ngày triển lãm được nhập vào hệ thống trước, hệ thống sẽ dự kiến số lượng khách tham quan trong một phòng triển lãm nhất định tại một thời điểm cụ thể dựa trên dữ liệu trong quá khứ và điều chỉnh nhiệt độ phòng trước, do đó tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và cải thiện trải nghiệm tham quan.

Hệ thống quản lý tòa nhà thông minh dựa trên siêu dữ liệu này có thể cắt giảm 70% chi phí vận hành và bảo trì cũng như 15% mức tiêu thụ năng lượng.

Tại hội chợ triển lãm, ông Shaikh Muhammad Shariq, đại diện chính thức của Ngân hàng Quốc gia Pakistan tại Trung Quốc, đã gửi lời mời tới Shenglong Electric.

Ông cho biết Pakistan đánh giá cao quá trình khám phá và những thành tựu nổi bật của Shenglong Electric trong lĩnh vực thiết bị điện và tự động hóa điện và hoan nghênh các thành tựu này tham gia vào quá trình xây dựng Hành lang kinh tế Pakistan-Trung Quốc để trở thành chuẩn mực mới cho sự hợp tác giữa PakistanTrung Quốc.

Rachid, một cố vấn thương mại từ Maroc, cũng bị ấn tượng bởi các sản phẩm đến từ Trung Quốc.

Hồ Bắc nổi tiếng với công nghệ cao, công nghệ này mang lại lợi ích cho cả nước. Tôi cho rằng công nghệ cao của các doanh nghiệp như Shenglong Electric nên là trường hợp điển hình để các doanh nghiệp Trung Quốc, bao gồm cả các doanh nghiệp Hồ Bắc, nghiên cứu, đặc biệt là trong nỗ lực kết hợp các công nghệ thông minh,” Rachid cho biết.

Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.

Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày

SeaPRwire cung cấp phát hành thông cáo báo chí thời gian thực cho các công ty và tổ chức, tiếp cận hơn 6.500 cửa hàng truyền thông, 86.000 biên tập viên và nhà báo, và 3,5 triệu máy tính để bàn chuyên nghiệp tại 90 quốc gia. SeaPRwire hỗ trợ phân phối thông cáo báo chí bằng tiếng Anh, tiếng Hàn, tiếng Nhật, tiếng Ả Rập, tiếng Trung Giản thể, tiếng Trung Truyền thống, tiếng Việt, tiếng Thái, tiếng Indonesia, tiếng Mã Lai, tiếng Đức, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Bồ Đào Nha và các ngôn ngữ khác.