AutomataNexus拥有20年暖通空调经验，却没有软件开发背景，他们借助Hailo AI软件套件的易用性，在多个已部署站点将每月暖通空调服务派遣成本降低了数千美元，同时实现了早期故障检测，有效预防设备故障、运营停机及高昂的设施损失。
总部位于印第安纳州的AutomataNexus，开发了一套AI增强楼宇管理平台，专为控制和优化商业及工业设施中的暖通空调系统而设计。该解决方案将基于Raspberry Pi 5和Hailo-8 AI加速器构建的NexusEdge控制器，与完整的软件生态系统相结合，包括NexusBMS楼宇管理平台、NexusBMS-Mobile远程监控应用以及AxonML机器学习框架。NexusApollo是用于暖通空调设备诊断和现场故障排查的配套产品。
NexusEdge控制器部署于机械室及设施基础设施中，直接操控暖通空调设备，包括蒸汽锅炉、冷水机组、冷却塔、空气处理机组和温室气候系统，同时持续监测来自温度、湿度、振动、压力和电流传感器的数据。
该平台将远程操作、预测性分析、设备诊断和能源优化整合到统一的楼宇自动化系统中，可部署于从制造洁净室、实验室到学校、大学和养老社区等各类设施。
创始人兼AI系统工程师, AutomataNexus
楼宇自动化系统传统上依赖被动监控和基于报警的维护。故障往往只有在设备停止运行后才被发现，有时甚至发生在深夜，导致停机、高额维修费用和诸多不便。
许多设施仍依赖传统气动控制或基本数字控制系统，这些系统缺乏预测能力，需要多名专业技术人员分担责任进行手动故障排查，这可能导致更长的停机时间和更高的诊断及维修成本。
通过传统楼宇自动化供应商升级这些系统的成本可能极为高昂，每次安装往往需要数万美元，还需要持续的供应商服务合同。
对于缺乏暖通空调专业知识的设施管理人员而言，操作复杂的机械系统变得愈加困难，带来诸多挑战，如：
AutomataNexus着手打造一套经济高效的智能楼宇控制平台，能够预测故障、优化系统性能，并使设施能够主动、高效地管理暖通空调运营。
创始人兼AI系统工程师Andrew G. Jewell凭借20年的暖通空调现场经验，设计并定义了产品的功能和特性。在没有正式软件开发背景的情况下，他利用Hailo对开发者友好的软件栈（最近还借助了Claude Code等AI编程智能体的支持），将实际操作知识直接转化为可运行的系统，开发出先进的边缘AI应用。
创始人兼AI系统工程师, AutomataNexus
暖通空调系统从传感器和控制系统中产生大量运营数据。人工智能使这些数据能够被持续分析，以检测人类难以实时识别的模式和异常。
AI系统持续分析运营数据，同时提供建议，这些建议会纳入控制暖通空调设备的控制逻辑中。
为了安全性和可靠性，AI分析与控制层严格分离：机器学习系统生成洞察，而专用控制算法负责操控设备。
楼宇自动化系统需要实时响应和高可靠性。直接在边缘控制器上运行AI推理，可实现即时分析，无需依赖云基础设施和持续连接。
通过在每个控制器本地执行AI分析，AutomataNexus实现了可扩展且具有弹性的楼宇自动化系统，能够在苛刻环境中持续运行。
AutomataNexus解决方案目前已在印第安纳州的16个商业设施中部署，安装了60多台NexusEdge控制器。
这些系统直接控制和监测超过113台暖通空调设备，包括：
该平台通过定制硬件接口支持每个控制器最多256个I/O点，并使用BACnet、Modbus和专有集成协议与暖通空调设备通信。
部署环境包括：
每次安装都包含针对特定设施优化的定制控制逻辑和机器学习模型。AutomataNexus使用Hailo数据流编译器从头训练并编译了8种不同的AI模型，包括用于暖通空调系统的Transformer和LSTM模型。
AutomataNexus选择Hailo-8 AI加速器为其NexusEdge控制器的AI推理能力提供支持。与其他平台相比，Hailo-8提供：
