项目规划阶段

智能建筑的概念与想法在20世纪80年代初在国际上被提出之后，经过三十多年发发展，建筑智能化系统已经得到了较为广泛的应用。为了实现办公事务的智能化、高效率，建筑智能化系统首先被应用于办公写字楼中；而为了进一步满足建筑运行维护管理、节能等方面的需要，智能化系统也被越来越多地运用到如酒店、博物馆等大型公共建筑当中；而智能化系统在日常家居、社区管理中带来的便利也使其逐步走入了住宅与社区中。可以说，智能化系统已经成为现代建筑的标准化配置。

一套运行良好的智能化系统往往能够为建筑的运行维护管理带来便利，例如减少人员工作量、起到节能效果等，同时也在提高人员工作效率、提升建筑形象等方面有所帮助。但是，目前的建筑智能化系统普遍存在传感器等设备易损、系统运行维护成本高等问题，使得建筑的运行状况远远低于预期；并且控制设备、控制策略等的缺陷，导致在节能、环保方面的效果不甚理想。因此，需要对建筑智能化系统进行合理评估以分析其表现和价值，为建筑建设项目的投资决策提供科学依据，避免“拍脑袋决策”。

常见的对智能建筑的评价，多着重于对智能建筑的各个系统和功能（如空调系统、自动化系统、消防安防系统等）需求的分析（Wong and Li，2006；Wong and Li，2008；Wong and Li，2010），或是对评价智能建筑表现的指标（如系统稳定性、可用性、智能化程度、能耗指标、环境友好程度等）的选取（Alwaer and Clements-Croome，2010；Chen，et al，2006；Wong，2008）。在这些研究中，多采用层次分析法（Analytical Hierarchy Process，AHP）（Alwaer and Clements-Croome，2010；Chen，et al，2006；Wong and Li，2006；Wong and Li，2010；Wong，et al，2008）对智能建筑的各项功能、各个评价指标进行比较，从而选出相对重要性较高的功能或指标，为智能建筑的设计建造或后期评估中所需要着重的方面提供参考。但是，这些研究多在定性层面来评估智能建筑，而本书希望通过一种定量的方法得出智能化系统的投资与收益值，以分析智能化系统的利弊所在。

对某一工程项目的投资收益评估，往往采用全生命周期分析的思路，因为其涉及的项目阶段较为全面，充分考虑某项目从设计到后期管理的各项投入和产出，如文献（Gluch and Baumann，2004）中采用全生命周期法分析建筑的环境成本，文献（Keel，2003）中利用全生命周期法比较不同集成程度的智能建筑的生命周期成本。而在计算方法上，净现值法可将某项目在计算周期年限内的资金流折算到当前，若净现值为正，则认为该项目值得投资（Wong，et al，2005）。全生命周期法和净现值法相结合，能够估算智能化系统在设计、安装、运行、维护等过程中产生的资金流，从而得出一定量的结果。

本书主要通过对建筑智能化系统的初始投资及运行维护过程中各项有形与无形的投入和回报的分析，建立一种智能建筑投资效益评估的方法，其中重点为智能化系统带来的无形收益的定量分析，并通过实际案例考察提出的评估方法的可行性。建筑智能化系统所实现的功能可以分为三个层次：监测、远程动作、自动调节。在项目规划阶段，需要根据实际的使用需求，确定智能化系统实现哪个层次的功能。例如只有监测需求时，就不必建设远程动作、自动调节的设备和系统。这样可以避免不必要的投资。

为了帮助智能建筑投资方进行决策，本书提出一种建筑智能化系统投资效益分析的方法，运用生命周期成本分析的思路，考虑智能化系统的设计、安装、运行、维护等过程，使用净现值（NPV）法的计算方法［见式（5.1）］（Wong，et al，2005），通过NPV值来表征智能化系统的投资效益，NPV为正值表示智能化系统有收益，值得投资。

式中：Ft为第t年智能化系统带来的净现金流量，即该年智能化系统带来的有形、无形收益之和与支出的差；N为计算周期年限；C0为智能化系统的初投资成本；y为折现率，反映未来资金流折现到现在的比率。

对于折现率y的确定，参考常用的折现率计算方式（高建来，2009），均包括无风险报酬率和风险报酬率两方面。对于智能化系统的投资来说，存在的风险是很小的，所以在确定y值时，可以只考虑无风险报酬率，即可以采用银行利率作为本书计算中的折现率。

其中，净现金流量需要较全面地考虑系统在设计、安装、运行、维护等各个过程中有形及无形的资金流入与流出。

1．有形的收益与支出

（1）初投资（支出）：包括智能化系统的设计、安装等过程产生的费用。根据参考文献（上海申银万国证券研究所有限公司，2009），公共建筑的智能化系统投资为100～300元/m2，而居住小区的智能化系统投资约为50元/m2。笔者所调研的三栋建筑的智能化系统的初投资如表5.1所示。

表5.1　智能化系统初投资

（2）系统维护费用（支出）：按照各子系统维护检修的年平均费用及相应的子系统点数，可以估算智能化系统每年的维护费用。建筑智能化系统所采用的产品不同，维护费用也不同。作为参考，某建筑的各主要子系统的维护费用如表5.2所示。

表5.2　智能化系统维护费用

（3）减少管理人员数量（收益）：安装智能化系统后，能够减少楼内空调、照明、电梯等强电设备管理人员，以及保安等人员。可按年薪估算智能化系统带来的劳动力成本收益。

（4）降低或增加建筑能耗（收益或支出）：我国大型公共建筑的用电量约为100～300（kW·h）/（m2·年）（江亿，2005），而若安装建筑自动化系统并对之进行设备、控制策略等的优化，可以起到一定的节能效果。

但是目前的建筑智能化系统普遍存在的问题使其并未带来预想的节能效果，反而由于控制策略不当，传感器、执行器等设备损坏等，导致能耗增加。如某智能建筑中湿度传感器故障引起的空调系统新风负荷偏大，使得系统能耗增加了20%（王福林，毛焯，2012）。由于智能化系统在实际运行过程中状况较为复杂，具体是节能还是耗能，需要根据运行维护投入决定。

（5）降低火灾保险费用（收益）：根据文献（李引擎，等，1997），以安装消防智能化系统为标准，各类型建筑存在基本的火灾保险费率（公共建筑为4‰，住宅建筑为0.4‰）。若未安装某消防智能化设备，则需在基本保险费率的基础上参考表5.3所示各类设备的权重上调火灾保险费。换句话说，安装消防智能化系统能够使每年火灾保险费用少交10%～20%。

表5.3　消防智能化设备所占权重

按照上述各项参考数据，并结合实际建筑及其智能化系统的情况，便可估算智能化系统带来的有形支出和收益。

2．无形的收益与支出

智能化系统除了能使人力成本、能耗等降低，为建筑带来有形的收益以外，它能创造的无形价值也是不可忽视的。然而为了得到资金流的数值以分析智能化系统的投资效益关系，就需要将这些无形收益量化。笔者提出了一系列无形收益的评价指标，并通过分析这些指标对于无形收益贡献的权重，建立了初步的智能化系统无形收益的量化方法。

结合智能化系统的实际情况，选出智能化系统能够带给建筑收益的7项无形收益的评价指标（以U1～U7表示）：

（1）雇员：提高员工工作效率（U1）。

（2）品牌：提高广告宣传效果（U2）；提高出租、售房率（U3）。

（3）服务：为用户提供某项服务时，用户需要等待一段时间，智能化系统能够缩短这一时间（U4）；提高客户对服务的满意程度（U5）。

（4）环境：提高建筑或企业对生存环境的适应能力（U6）；改善建筑或企业的形象（U7）。

上述这7项指标能够基本涵盖智能化系统有利于建筑或企业的主要方面，将其进行一定的量化分析便能得出无形收益具体数值的估测结果。

通过打分方式（李洪江，2002）来评价这些指标的无形收益大小，实现指标的量化。对每项指标的评价分为两步，比如对于“提高员工工作效率”这一指标，第一步：“如果安装智能化系统，您认为能否提高员工的工作效率？”用“能”“否”和“不适用”评价（若选“不适用”则该指标不参与下述计算过程）。若评价是“能”，进行第二步评价标准：“如果能提高员工工作效率，您认为安装智能化系统与不安装相比会有何种程度的改善？”有“高、较高、一般、较低”四级评价标准。对应每级评价标准，给予0～1的分值来表示该指标对无形收益贡献度的大小。对每个指标的评价分值定义如表5.4所示。这样，针对每个指标都能分别得到一评价得分ri（i=1，2，…，7），构成所有指标的评价向量R=[r1，r2，…，r7]。

表5.4　评价分值定义

确定各项指标各自的收益大小后，还需要在各指标之间进行权重优先度的比较，从而确定每项指标对于无形收益的相对贡献程度。层次分析法（王同律，汪海粟，2000）是一种常用的定量分析工具，其中对于多个因素之间两两比较的方法可以用于智能建筑无形收益的指标权重判断。具体的评估步骤如下：

（1）构造两两比较矩阵：在与目标有关的下一层的所有因素之间进行两两比较，构造一个n×n的矩阵。在本书中，n=7，即构造出上述的与无形收益有关的U1～U7这七个元素之间两两比较的矩阵，如表5.5所示。

表5.5　两两比较矩阵

通过矩阵中uij（i，j=1，2，…，7）的值上述的打分法确定各指标对无形收益贡献程度。层次分析法对比较判断尺度的定义如表5.6所示。通过打分的形式，评价者可根据实际情况和自己的经验，根据表5.6判断各指标对无形收益的相对贡献程度大小。

表5.6　比较判断尺度及其含义

（2）权重排序和一致性检验：回收问卷表格后，对采集到的uij（i，j=1，2，…，7；i ＜ j）值进行平均处理，并用相应倒数完整矩阵的下三角部分，得到矩阵U，计算第i行的乘积Mi并求n次方根Vi（n=7），即

然后，归一化，得到各指标的权重，即

从而可以得到表示各指标对于无形收益贡献的权重向量W=[w1，w2，…，w7]。

由于上述对各项指标相对贡献大小的评判是基于主观判断的，故需要检验是否出现类似指标A优于B、B优于C、而C又优于A这样的矛盾情况。检验可以采取下述的方法进行。

首先，计算比较矩阵U的最大特征根：

其次，计算一致性指标CI：

最后，根据矩阵阶数n，由表5.7得到平均随机一致性指标RI，并由CI和RI计算一致性比率CR：

表5.7　平均随机一致性指标

若计算出CR＜0.1，可认为比较矩阵U有较好的一致性，得到的权重向量W可以被接受。

结合上文所述的指标评价向量R，就能得到一综合的无形收益系数δ（见式5.7），该值可反映无形收益在总收益中所占的比重大小。

利用上述方法，可以得到建筑智能化系统的费用和效益的量化数值，利用式（5.1）就可以计算出建筑智能化系统在全生命周期的费用效益折算到当前的净收益总净现值，令建筑业主对智能化系统带来的投资收益有一较为清晰的认识和比较，为其提供建筑智能化系统的投资决策依据。

3．举例

下面通过案例来说明智能建筑投资收益估算的具体过程。

通过问卷调查的方式，向建筑的相关负责人了解计算所需的基本数据，并按照上文所述内容从受调查者处收集有关指标量化的信息。本书针对三栋公共建筑进行了案例分析，包括一栋出租用办公楼、一栋大型商业中心和一栋自用办公楼。三栋建筑的基本信息如表5.8所示。

表5.8　调研的建筑的基本信息

由于本书的主要目的是为验证所提出的投资效益评估方法的可行性，笔者仅向三栋建筑的智能化系统管理工程师分别发放了一份问卷，问卷调查中对各项无形收益指标的主观评价结果并不具有通用性。

下文以出租用办公楼为例，详细说明各分项的投资效益。

（1）初投资：该办公楼总面积为5.6×104m2，按智能化系统投资费用300元/m2计算，总初投资约为1 680万元。

（2）系统维护费用：结合问卷调查得到的各系统点数及表5.2的数据，计算智能化系统每年的维护费用为80.84万元，如表5.9所示。

表5.9　案例分析：智能化系统维护费用

续表

（3）降低能耗费用：在此先考虑智能化系统带来的能耗收益，能耗损失的情形将在后续段落中进行对比。该办公楼能耗数据为79.5（kW·h）/（m2·年），按北京市平均商业电价约1.09元/（kW·h）［建筑使用时间段内，峰值为1.293元/（kW·h），占8h；平段为0.821元/（kW·h），占6h］、节能量6%估算，智能化系统能令能耗费用节省约29.3万元。

（4）降低劳动力成本：估计智能化系统的安装能够减少强电管理及保安人员共10人，按每人年薪5万元计算，能够节省劳动力成本约50为万元。

（5）降低火灾保险费用：调查中得到该建筑火灾投保金额为9 000万元，目前每年交纳火灾保险费用36万元，若未安装消防智能化系统，保险费用约为40.5万元，即需要多交纳12.5%的火灾保险费用。这一结果与前文所述的火灾保险费用计算基本一致。

（6）无形收益计算：由问卷得到，该建筑智能化系统无形收益各指标的评价向量R1=[0.20，0.15，0.20，0.20，0.20，0.15]，然后通过问卷所得的两两比较矩阵的上三角部分将矩阵填写完整，得到两两比较矩阵U1如表5.10所示。

表5.10　案例分析：两两比较矩阵

按照上文所述步骤，首先计算上述矩阵每一行的积，并利用式（5.2）分别求6次方根，然后利用式（5.3）对得到的7个值进行归一化处理，得到该案例中6项指标的权重向量为W1=[0.379，0.137，0.226，0.161，0.048，0.049]。

同时必须进行一致性检验。由式（5.4）计算得该矩阵的最大特征根λmax=6.568，从而可由式（5.5）计算一致性指标CI=0.114；查表5.7，当n=6时，平均随机一致性指标RI=1.24，从而由式（5.6）得到一致性比率CR=0.092＜0.1，表明可以接受该权重向量。

通过式（5.7）可以得到针对该出租用办公楼智能化系统的综合无形收益系数δ1＝W1·=0.191。

由于该办公楼作出租用，可用租金收益作为估算智能化系统带来的无形收益的基础。该办公楼出租面积为4.68×104m2，租金为310元/（m2·月），则每年通过出租得到的租金销售额为17 409.6万元。按照房地产行业净利润率12%计算，那么该办公楼的智能化系统能够带来的无形收益约为0.191×12%×17 409.6万元＝399.0万元。

综合上述各项收益和支出（不包含初投资），可得智能化系统为该办公楼带来的净现金流量=402.0万元。通过式（5.1）计算智能化系统带来的净现值，其中取n=10，x取为该楼智能化系统投入使用年份的一年定期存款利率3.5%，则净现值NPV=［402.0÷（1+0.035） +…+ 402.0÷（1+0.035）10］万元-1 680万元=1 663.3万元，最后计算单位面积净现值为297.0元/m2。

运用类似的方法，可计算另两栋建筑智能化系统带来的各项收益和支出。结果汇总于表5.11。

表5.11　智能化系统投资效益案例分析汇总

续表

注：① 商业中心和自用办公楼的火灾保险数据未能获得，但从出租用办公楼的数值来看，该部分收益所占比例很小，对结果影响不大
②自用办公楼的销售额参考周边地段办公楼租金进行计算

从表5.11可以看出，三个案例计算得到的净现值均为正，即这三栋建筑的智能化系统创造了一定收益。但上述计算结果是基于智能化系统能够带来节能收益而考虑的，如果认为智能化系统运行不佳，使得建筑能耗有所提升，则计算结果如表5.12所示。

表5.12　考虑能耗增加的投资效益分析

可见，当考虑智能化系统不良运行状况带来的仅4%的能耗增加时，大型商业中心和自用办公楼案例建筑的净现值便出现了小于零的情况，即说明运行不佳的智能化系统会使得建筑的净收益为负值。鉴于目前的智能建筑均存在较多问题，其为建筑带来的能耗费用增加可能也将高于本书所估计数值。可以预见的是，若不改进当前智能建筑行业中的缺陷，将对各个建筑、企业甚至整个智能建筑行业带来巨大的损失。

同时，上述对智能化系统各项收益和支出的计算过程表明，本书提出的智能建筑投资效益评估方法具有一定的可行性。上述方法可用于对已投入运行的智能建筑进行评估，也可为建筑业主对建筑智能化系统的投资提供科学的决策依据。