你可能不知道每栋建筑都会漏水，而AI正在解决这一问题

在建筑施工方面，各种各样的事情都可能出错。根据保险索赔记录显示，最常见的问题是漏水。

WINT Water Intelligence首席产品和战略官Yaron Dycian表示：“建筑漏水问题，是沉默的杀手。”水是一种越来越稀缺、且非常有价值的资源。

WINT的总部位于以色列，创建于2012年，该公司创立伊始，创始人的家中遭遇了漏水，并发现当时漏水问题并没有现成的解决方案。现在已经有了针对家庭的解决方案，但是对于更大的建筑物来说，水损失是一个困难得多的挑战。

该系统使用人工智能来检测泄漏，从而节约用水，并防止商业和政府建筑物受损。

从水龙头和厕所，到隐藏的管道和水塔，泄漏造成的成本和破坏可能会增加。平均而言，建筑物会浪费25％-30％的水。通常来说，一栋安装了100个马桶的建筑物，在任何时间点，平均有三个马桶在漏水。仅此一项，每年就会浪费30-40万美元的自来水。

Dycian表示，在一个案例中，一个发生故障的冷却塔每天会向排水管倾注1000美元的自来水，每年损失达到了50万美元。他说：“这种情况就这么一直持续了两年半，直到我们发现。”“这是对水资源的巨大浪费，而人们并没有意识到这一点。”

然而这样的损坏是会有代价的。Dycian能够回忆起的一个最极端的案例是，一栋位于纽约曼哈顿的高级公寓楼，在交付给租客之前，它的19层在一个周末发生了泄露。他回忆说：“水有从地板上向下流的特性……当时楼里没有人，水一直向下流，流到了一楼，最终造成高达3000万美元的损失。”而且，除此之外，建筑商还要支付8000万美元的延迟交付补偿。

不只是建筑市场，漏水也影响房地产市场。例如，一家保险公司在以色列的一栋大楼的11层发生了泄露——又是在周末——Dycian表示：“整个建筑都被毁坏了”。成千上万的计算机和其他破坏造成的损失达到约300万美元，管理层不得不另找地方办公。

WINT基于人工智能的解决方案，首先通过整个建筑物内的水检测设备识别正常的用水模式。Dycian解释说：“从部署的那一刻起，每台设备都开始使用机器学习来理解和分析当地的流量模式，这些模式因地点和季节而异。”

这需要约三到四周的时间，并且设备需要与云中的处理器通信。一旦建立了正常模式，它们就可以检测到异常，并通过智能手机为员工提供实时警报，且能够精确定位泄漏的确切位置和性质。当系统检测到严重的泄漏和爆裂时，阀门可以关闭供水。如果工作人员知道泄露事件正常，他们可以使用遥控的方式来控制系统。

它还向管理人员发送详细的月度报告，以便监测和调整用水量。

▲ 图：通过机器学习来建立正常的用水和检测异常装置。

位于内华达州里诺市的亚特兰蒂斯赌场度假村每个月要使用650万加仑的水。该公司设施总监Perry Sanders最近报告称，自从去年年底使用WINT以来，他们在最初投资48,000美元后，已经节省了36,000美元。他还表示，系统非常准确，可以检测到工作人员无法找到的隐藏泄漏。

Dycian说，任何使用人工智能的自动检测系统，都存在优化检测的挑战，同时还要避免误报。 “在这些方面我们做得非常好。”

他们还会对这些系统进行离站监控。他表示，这对于一家安装了系统的财富200强公司来说非常幸运。这家公司在更换了维护团队的工作人员之后，每个人都忘了这个系统。一年之后，警报开始启动。最开始泄露量非常小，然后每个小时都会增加几十加仑，工作人员没有注意到这种情况。

WINT对该问题的评估一直在升级，同时开始向管理层层层上报，直到报给副总裁。那时，泄漏量已经从每个小时40加仑增长到每小时25立方米。等到他们找到原因（管道爆裂）时，已经泄露了约1000立方米的水——相当于半个奥林匹克标准游泳池的水量，这些水在建筑物中泄露，浸泡了混凝土板。该公司估计，如果不加以控制，可能会造成价值650万美元的损失。

▲ 图：水检测设备向员工的智能手机发送实时泄漏警报。

该组织目前正在从以色列扩展到美国、英国、澳大利亚和新加坡，并预计需求将继续增长。Dycian 表示：“我们通过减少用水量节省的费用，就几乎与客户支付给我们的费用相同，这是一项持续的服务费，而不是一大笔预付款。”

Sanders表示：“WINT将我们的用水量减少了25％，帮助我们降低持续成本，并最大限度地减少对环境的影响——这是一个可以‘自给自足’的可持续性解决方案。”“它可以防止水泄漏变成可能对财产造成巨大破坏并破坏业务的灾难。”

从本质上讲，提供这一人工智能解决方案，客户可以免费获得伤害保护，同时保护地球上最宝贵的资源之一。