在亚马逊位于苏格兰格拉斯哥的一处物流中心，地下自来水管道上的一个阀门坏了，导致了水的泄露。
这种泄漏肉眼难以察觉，但亚马逊的AI节能工具FlowMS却成功探测到了这一异常。
该工具基于亚马逊云科技构建，通过分析水表数据，发现大楼用水量明显比平时多，迅速追踪定位并向员工发出异常警报。随后工程师团队排查并确认漏水很可能源自地下管道。修复该阀门后，预计每年可节约900万加仑的水资源。
FlowMS是人工智能与科学系列工具的一部分，这些工具正帮助亚马逊提高建筑物和公用设施管理系统的效率。这些创新已取得显著成效，比如发现水电气表的问题、减少食物浪费、识别装卸码头门口的能源泄漏。
“亚马逊正借助AI推动技术创新，寻找更快速的脱碳路径，包括发明新解决方案，持续提升建筑能源与水资源的利用效率。这仅是亚马逊多年AI研发与可持续发展经验的一个缩影，展示了亚马逊从宏观角度思考如何推动业务脱碳，实现更高效运营。”
——Kara Hurst
亚马逊首席可持续发展官
用AI实现建筑可持续发展
根据碳领导力论坛（Carbon Leadership Forum）的数据，全球温室气体排放量的40%来自建筑物及建造过程。亚马逊作为《气候宣言》（Climate Pledge）联合发起方，正通过FlowMS等实用的AI解决方案，整合内部研发的多项创新方案，系统化提升建筑物的可持续性。
AI赋能建筑系统检测
除了FlowMS，亚马逊决策科学与技术团队还开发了基础建筑高级监测（BBAM）工具。
BBAM借助Amazon SageMaker与Amazon Lambda，监测暖通空调（HVAC）系统，通过分析运行数据、能耗及当地天气状况，发现系统运行中的异常。
应用FlowMS与BBAM的亚马逊站点已取得显著能效提升。在纽约某物流中心，FlowMS监测到该建筑能耗数据较周边同类设施高出五倍。经排查发现，这是由于水电表校准错误导致的，实际能耗远低于仪表显示值。而在西班牙，BBAM通过实时比对空调制冷量与基于室外温度等气象条件的预期需求，发现一台空调机组故障。
目前，亚马逊正将BBAM部署至物流中心及配送站点的装卸码头。当舱门意外未关闭时，该工具可即时提醒员工，从而减少能源流失。
截至2024年，FlowMS与BBAM已在120个亚马逊站点投入运行，计划至2025年底将应用范围扩展至全球超300个建筑物。
优化生鲜商品制冷系统
亚马逊还开发了另一款AI工具——智能冷链监测系统（ARM），可对物流中心的冷藏设备进行实时监控，确保生鲜食品始终处于合适温度。ARM会分析制冷设备的能耗数据和运行模式，持续追踪产品温度，预测可能出现的设备故障。
例如，当某台设备出现故障或能耗使用过度时，ARM会通过即时消息向工作人员发出预警，并精准定位故障部件，如压缩机堵塞、风扇损坏或保温问题等。
在西班牙某站点，ARM检测到除霜周期异常并迅速定位到故障设备，这种早期发现既防止了大量食品浪费，也避免了约1000个小时的设备停机时间。
目前，ARM已应用于北美与欧洲的生鲜物流网络。到2025年底，亚马逊计划将其推广至包括印度在内的150多个站点。
通过AI工具提高让建筑更节能，是亚马逊践行《气候宣言》，力争在2040年前实现净零碳排放所采取的诸多举措之一。
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