AI-BMS 转换意愿调查问卷

本问卷旨在了解商业建筑管理者从传统 BMS 转向 AI-BMS 的转换意愿及其影响因素。问卷结果仅用于学术研究，所有信息将被匿名处理并严格保密。请根据您所在建筑或组织的实际情况作答。


说明：BMS 指建筑管理系统。AI-BMS 指人工智能赋能的建筑管理系统。

本问卷预计填写时间约为 5–8 分钟。感谢您对本研究的支持与参与！
第一部分
*
1.您的年龄是?
25岁以下
25–34岁
35–44岁
45–54岁
55岁及以上
*
2.您的最高学历是?
高中/中专及以下
大专
本科
硕士
博士及以上
*
3.您目前的工作职位是?
设施经理
物业经理
运营经理
工程经理
能源管理人员
BMS相关专业人员
其他
*
4.您在建筑运营、物业管理、设施管理或 BMS 相关领域的工作年限是?
少于2年
2–5年
6–10年
10年以上
*
5.您目前主要工作的商业建筑类型是?
办公建筑
商场
酒店
综合商业建筑
医院、学校等公共商业服务建筑
其他
*
6.您是否具有 BMS 相关经验?
我直接使用BMS进行日常管理
我负责或参与BMS的运行管理
我参与过BMS相关采购、升级或决策
我了解BMS，但没有直接管理或决策经验
我没有BMS相关经验
*
7.您所在建筑目前是否已经使用 BMS?
是，正在使用传统BMS
是，正在使用智能化或AI赋予的BMS
正在计划引入或升级BMS
不确定
否
*
8.您所在组织在 BMS 使用或升级方面的角色是?
建筑业主
物业管理公司
设施管理部门
能源管理或运维团队
BMS/智能建筑系统供应商
顾问单位
其他
第二部分
*
1.政府的节能减排法规要求我们的大楼改善能源和碳排放管理。
非常不同意
非常同意
*
2.当前低碳政策要求使我们的大楼面临提升 BMS 管理能力的压力。
非常不同意
非常同意
*
3.为了满足绿色建筑和碳排放要求，我们的大楼需要比传统 BMS 更先进的系统能力。
非常不同意
非常同意
*
4.我们当前的传统 BMS 不能充分支持节能和碳排放管理。
非常不同意
非常同意
*
5.我们当前的传统 BMS 在监测、分析和优化建筑能源绩效方面能力有限。
非常不同意
非常同意
*
6.我们当前的传统 BMS 主要支持日常运行，但对预测性和智能化决策支持不足。
非常不同意
非常同意
*
7.与传统 BMS 相比，AI-BMS 能够显著提升商业建筑的运营管理效率。
非常不同意
非常同意
*
8.与传统 BMS 相比，AI-BMS 能够提高建筑运行问题的响应速度。
非常不同意
非常同意
*
9.与传统 BMS 相比，AI-BMS 能够减少人工判断依赖，并提高管理决策的科学性。
非常不同意
非常同意
*
10.采用 AI-BMS 有助于降低商业建筑的能源消耗。
非常不同意
非常同意
*
11.采用 AI-BMS 有助于我们的大楼更好地实现碳排放管理目标。
非常不同意
非常同意
*
12.采用 AI-BMS 有助于提升商业建筑的绿色低碳和可持续运营表现。
非常不同意
非常同意
*
13.从传统 BMS 转向 AI-BMS 需要较高的资金投入。
非常不同意
非常同意
*
14.从传统 BMS 转向 AI-BMS 需要投入较多时间进行系统调整和人员培训。
非常不同意
非常同意
*
15.从传统 BMS 转向 AI-BMS 可能会增加建筑运营管理过程中的转换负担。
非常不同意
非常同意
*
16.从传统 BMS 转向 AI-BMS 可能会带来系统迁移、数据对接或运行中断等额外成本。
非常不同意
非常同意
*
17.在商业建筑中实施 AI-BMS 需要较高的技术能力。
非常不同意
非常同意
*
18.将 AI-BMS 与大楼现有机电设备、传感器和传统 BMS 进行集成具有较大挑战。
非常不同意
非常同意
*
19.AI-BMS 的运行、维护和管理比传统 BMS 更复杂。
非常不同意
非常同意
*
20.理解和使用 AI-BMS 的智能分析与自动控制功能具有一定难度。
非常不同意
非常同意
*
21.我们更倾向于沿用当前熟悉的传统 BMS，而不是主动更换为新的 AI-BMS。
非常不同意
非常同意
*
22.我们已经习惯了传统 BMS 的运行和管理方式，因此不太愿意改变。
非常不同意
非常同意
*
23.相比更换为 AI-BMS，维持现有 BMS 的运行方式对我们来说更容易。
非常不同意
非常同意
*
24.我们有意愿在未来从传统 BMS 转向 AI-BMS。
非常不同意
非常同意
*
25.如果条件允许，我们会考虑采用 AI-BMS 来替代或升级现有 BMS。
非常不同意
非常同意
*
26.我们愿意在未来推动商业建筑中的 AI-BMS 应用。
非常不同意
非常同意
*
27.我们的组织已经具备采用 AI-BMS 所需的基本技术和数据条件。
非常不同意
非常同意
*
28.我们的组织已经为 AI-BMS 的实施做好了人员、管理和资源准备。
非常不同意
非常同意
*
29.我们的组织已经具备推动 AI-BMS 实际落地应用的管理能力。
非常不同意
非常同意
问卷星提供技术支持
举报