智慧升級的開端
在新竹科學園區，一家科技公司近期接手了一棟老舊辦公大樓的智能升級專案。這棟大樓過去只安裝了最基本的環境感測設備，如溫度、濕度、簡易人流感應器。隨著公司擴大規模，管理層希望藉由智慧建築系統，不只提升能源效率、降低維護成本，更期待透過更細緻的空間使用分析，打造更舒適、安全、永續的工作環境。
感測資料的多元挑戰
升級計畫初期，負責管理的李經理發現了一個棘手問題：新安裝的感測器雖然已經上線，但缺乏足夠歷史標註資料，難以訓練高效的AI模型來辨識員工行為、預測空間需求或即時偵測異常。
然而，集團在台中與深圳的兩棟旗艦智慧大樓，已經有多年感測器運作經驗與詳實標註資料，包括多種活動模式（會議、休息、工作）、不同行為下的能耗紀錄，以及細緻到區域、時段的設備調控參數。李經理想：「是否能把這些寶貴的標註與經驗直接移植到新竹？」預期落空的直接移植
李經理團隊嘗試將台中、深圳的AI模型與參數，直接導入新竹大樓。實施初期，AI模型對於會議室占用、公共區域異常檢測等項目，預測誤差不小。
原因很快浮現——新竹大樓的感測器佈局、建築格局、樓層結構與人流動線，都與台中和深圳不同；員工的作息文化、用電高峰時段，甚至建築本身的隔熱設計，也大大影響了感測數據的分布型態。
開啟多來源智慧的融合之路
為了讓AI模型能真正服務在地需求，李經理轉而採用「多來源領域適應」的概念。他與AI顧問團隊一起，將來自台中、深圳兩棟大樓的標註資料、感測數據進行彙整與比對，先剖析三棟大樓之間的共通特徵與關鍵差異。
接著，他們運用多來源領域適應技術，讓模型不再只依賴單一來源經驗，而是「學會」如何從多個場域中汲取最適合新竹大樓的知識——有些活動的能耗變化曲線來自台中，有些人流辨識規則參考深圳，但同時又能根據新竹大樓少量人工標註的真實狀況做在地化微調。
智慧進化的溫度與人性
在這樣的數據融合之下，新竹大樓的AI預測準確率大幅提升，不僅降低能源浪費，也能及時提醒管理團隊空間異常、人流擁擠或設備異常。
每當李經理夜巡大樓，看著走廊微亮的感測指示燈、即時調整的空調風速、安靜流轉的數據，他心中明白，這一切科技的背後，是來自不同場域工作者共同累積的經驗，更是對每一位同仁舒適、安全與高效辦公的深切承諾。
思考時間
- 如果你的組織手中擁有來自多個不同場域、類型與時期的感測資料與管理經驗，你會如何設計「知識融合」的流程或工具，讓AI模型既能保留多元經驗，又能快速適應新的應用場域？
- 多來源領域適應強調隱私保護與知識分享兼顧，你認為在實務推動跨建築數據融合時，該如何平衡資料隱私、系統安全與創新效益？有哪些現實的挑戰或解法？
