在节能方面，建筑物仍有很长的路要走。人们的注意力主要集中在供暖、通风和空调系统上。因为它们通常占建筑物总能耗的一半以上。而且在很多情况下，它们仍然按照无法反映建筑物实际使用情况的基本时间表运行。
每天早晚同一时间开启、晚间关闭的系统无法计算空间是否被占用、有多少人在其中，以及外部环境是否发生了变化。即使是能够响应温度变化的较新系统，如果没有准确的实时数据，也会失效。
这就是人工智能的用武之地。它允许建筑物利用有关占用率、天气和使用模式的实时信息更精确地调整系统。系统不再只是简单地做出反应，而是能够预测需求并自动进行调整。这些并非未来的想法，而是正在实际建筑中应用的工具。
利用真实数据做出更好的决策
人工智能可以通过结合实时数据和历史数据来预测和微调建筑性能。例如，西门子的 Comfort AI 应用程序会持续收集整个建筑的输入数据，例如供暖和制冷设定值、室温、阀门位置和中央系统数据，并结合天气预报和入住率数据（如有）。每隔 15 分钟，这些信息就会通过机器学习进行处理，以确定每个区域最高效的暖通空调设定值，同时保持舒适度阈值。
该模型无需重新训练或随着时间的推移进行学习，而是将复杂的算法应用于丰富的最新数据集。最终，系统能够预测需求并更精确地调整条件，无需持续的人工输入即可减少不必要的能源消耗。
一个已经在使用的示例
西门子已将这种方法应用于其位于 Building X 平台的 Comfort AI 应用程序中。它使用预测模型和机器学习来优化暖通空调 (HVAC) 性能。据西门子称，在数字控制和自动化已可实现 30% 的节能效果的基础上，人工智能的加入可额外节省约 6.5% 的能源。
至关重要的是，这样的系统不仅仅惠及单个建筑。它们还能更轻松地在多个地点推广改进。一个地点的经验可以应用到其他地点，而无需每次都从头开始。这对于管理大型或复杂建筑的组织尤其有用，因为这些机构难以保持一致性和可见性。
当你拥有能够在整个产品组合中不断学习和调整的系统时，性能将变得更容易跟踪和改进。团队可以更快地发现模式，并更自信地应用更改。系统也不太可能偏离其预期设置，而这在传统 HVAC 系统中是一个常见的问题。
未来将走向何方?
建筑运营商面临着越来越大的节能压力。这部分源于成本，部分源于政策，部分源于企业可持续发展目标。人工智能并非灵丹妙药，但它是一个实用的工具。它有助于打造更易于运营、性能更稳定、更符合人们实际使用习惯的建筑。
让这一切发挥作用的不仅仅是人工智能本身，还有它的应用方式。好的系统不需要持续的关注。它们在后台提升性能，并在团队需要干预时为他们提供更准确的信息。
随着越来越多的机构致力于减少碳排放并提高建筑能效，这类技术将成为标杆。这种转变已经开始。现在的重点是确保所使用的工具能够带来可衡量的成果，而不仅仅是空谈承诺。
CIBIS峰会
由千家智客主办的2025年第26届中国国际建筑智能化峰会（简称：CIBIS峰会）即将开启。本届峰会以“碳索新机·筑AI未来”为主题，将于2025年10月28日至12月11日期间，巡回登陆西安（10月28日）、成都（10月30日）、北京（11月18日）、上海（11月20日）、广州（12月11日）五大核心城市，全面开启一场面向“双碳”目标与AI时代的建筑智能化革新盛宴！
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