人工智能赋能建筑智能化：绿色场景与协同应用研究

一、引言

在传统建筑智能化领域，研究重点主要集中在设备管理和安全防护方面，然而在当前“双碳”战略背景下，建筑行业对绿色低碳发展和高效协同的需求日益增长，这使得传统方法难以满足新的发展要求。依据《“十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划》的指导，预计到2025年，我国城镇新建建筑将全面实施绿色建筑标准，这一政策趋势要求建筑智能化必须与绿色建筑目标紧密结合。人工智能技术，特别是其深度学习的预测功能和多智能体系统的协同能力，为解决建筑绿色化过程中能效预测不准确、多系统联动不顺畅以及改造方案优化困难等问题提供了可能。

本文的创新之处体现在以下三个方面：首先，本文专注于“绿色场景”，突破了全生命周期泛化分析的局限，深入探讨了绿色建筑、智慧园区以及既有建筑改造等三个细分领域；其次，本文整合了 2024 年《建筑智能化系统 AI 应用技术导则》和《上海市智慧建筑评价标准》（DB31/T601-2024）等最新规范，以提高研究的时效性。

二、人工智能在建筑智能化绿色场景中的应用

（一）绿色建筑：AI 驱动能效优化与可再生能源协同

绿色建筑的关键诉求在于实现“低能耗-高舒适度”的均衡状态，而人工智能（AI）技术通过精确的预测与动态调控能力，能够达成此目标。在能耗预测阶段，采用长短期记忆网络（LSTM）的AI 模型能够综合建筑历史能耗数据（包括空调、照明、电梯使用情况）、外部环境参数（如温度、湿度、光照强度）以及用户行为数据（例如考勤记录、用电习惯），构建一个多维度的预测模型。

在可再生能源的协同管理方面，AI 技术能够实现建筑光伏系统与储能设备的智能化调度。当光伏发电量出现过剩时，AI 系统会自动将多余的电能储存至储能设备中，有效避免了并网造成的能源浪费；反之，在发电量不足的情况下，系统会优先使用储能设备中的电能，仅在储能不足时才接入市政电网。此外，AI 技术还能够利用计算机视觉技术识别建筑外立面的光照强度，并据此动态调整光伏板的角度，以进一步提高发电效率。

（二）智慧园区：AI 实现多系统协同与低碳运维

智慧园区集成了交通、能源、安防、环境等多个子系统，而传统管理模式中普遍存在的“各自为政”现象，限制了系统间的协同效应。采用人工智能多智能体系统（MAS）能够有效促进这些子系统的协同工作。在该系统中，每个子系统对应一个“智能体”（例如，交通智能体、能源智能体、环境智能体），它们通过人工智能算法实现数据的互联互通和决策的协同。例如，环境智能体在检测到园区PM2.5 浓度超标时，会自动触发通风智能体增加新风量，并同时通知交通智能体引导新能源车辆优先通行，以减少尾气排放；能源智能体在监测到用电高峰时，会联动照明智能体降低公共区域的照明亮度，同时调整电梯智能体的运行频次。

在讯飞小镇智慧园区中，MAS 系统的应用带来了三大显著提升：首先，运维效率提升了35% ，显著减少了人工巡检的成本；其次，园区的综合能耗降低了 26% ，超额完成了既定的低碳目标；第三，突发事件的响应时间缩短至 5 分钟，有效增强了园区的安全性。此外，人工智能技术还能够利用数字孪生技术构建园区的虚拟模型，实时映射交通流量、能耗数据、环境质量等关键信息，为园区管理者提供了一个直观的决策支持界面。

（三）既有建筑改造：AI 助力精准评估与方案优化

在既有建筑的改造过程中，存在改造效果难以预测以及方案成本高昂的问题。然而，人工智能技术能够通过多维度的分析，显著提升改造过程的科学性。在结构健康监测的环节，人工智能技术与超声检测设备相结合，能够采集建筑构件的相关数据（例如混凝土的强度、钢筋的锈蚀程度等），并构建用于缺陷识别的模型，实现对裂缝、剥落等问题的自动标注。在某项针对老旧小区的改造项目中，人工智能结构检测系统显著提高了缺陷识别的效率，达到人工检测的四倍，同时有效避免了人工检测可能出现的漏判风险。

在节能改造方案的优化方面，人工智能技术能够基于建筑现状数据（包括户型、墙体保温性能、设备老化程度等）生成多套改造方案，并从能耗降低、成本投入、改造周期三个维度进行量化对比分析。例如，在对某1990 年代办公楼进行节能改造时，人工智能技术生成了“外墙保温+光伏改造”和“门窗更换+智能设备升级”两套方案。通过模拟计算，得出前者年节能率可达 65% ，但成本较高；后者年节能率为 42% ，成本则低 30% 。最终，项目方根据实际需求选择了后者方案，从而实现了改造效益的最大化。

三、人工智能在建筑智能化绿色场景中的规范体

（一）技术规范：适配绿色场景的AI 性能要求

人工智能技术在应用过程中必须遵循“场景化”技术规范，以避免泛化适配的问题。依据2024 年发布的《建筑智能化系统AI 应用技术导则》，针对不同绿色应用场景的 AI 系统，必须达到既定的性能指标：

在绿色建筑场景中，能耗预测模型的准确率需达到或超过 90% ，可再生能源调度的响应时间应控制在10 秒以内，以防止因预测误差而造成的能源浪费；

在智慧园区场景中，多智能体系统的协同响应时间不得超过30 秒，子系统间的数据互通率需达到或超过 95% ，以确保多系统联动的效率；

在既有建筑改造场景中，结构缺陷的识别准确率应达到或超过 88% ，改造方案的模拟误差需控制在 5% 以内，以确保改造效果的可控性。

此外，还需遵守地方标准的细化要求。例如，《上海市智慧建筑评价标准》（DB31/T601-2024）明确指出，绿色建筑 AI 系统应具备“碳足迹追踪功能”，能够实时统计建筑碳排放数据，这一规定为长三角地区的项目提供了明确的技术指导。

（二）安全规范：数据安全与算法伦理双重保障

人工智能技术在绿色应用场景中的实施，必须同时考虑数据安全性和伦理风险。在数据安全性层面，必须遵守《数据安全法》和《个人信息保护法》的相关规定，对用户行为数据（例如办公室人员的活动轨迹）以及设备敏感数据（例如光伏储能电池的技术参数）实施加密存储措施。同时，采用“权限分级管理+日志追溯系统”的模式，严格禁止未经许可的数据共享行为。以智慧园区的AI 系统为例，应建立“管理员-运维人员-普通用户”的三级权限体系，确保普通用户仅能访问能耗公示数据，而无法接触到任何原始的敏感信息。

在算法伦理方面，应预防人工智能决策过程中可能出现的“绿色歧视”现象。例如，在智慧园区空调系统的智能调控中，人工智能系统不应因某区域人员密度较低而过度降低温度，而应平衡“节能”与“舒适度”之间的关系。通过设定“最低舒适度阈值”（例如夏季室内温度不低于26℃）来限制人工智能的决策范围，以确保技术应用在促进环境可持续性的同时，也兼顾了人文关怀。

（三）管理规范：从建设到验收的全流程管控

人工智能（AI）系统的管理规范应当覆盖“建设—运维—验收”的全流程。在建设阶段，需要明确人工智能系统与建筑绿色标准的联动要求。例如，绿色建筑人工智能系统需在设计阶段将《绿色建筑评价标准》（GB/T50378-2019）的评分体系纳入考量，以此确保技术应用符合绿色目标。

在运维阶段，需要建立人工智能系统定期校验制度。具体而言，每月对能耗预测模型的准确率进行检测，当准确率低于 85% 时，及时更新训练数据（如新增季节变化数据）；每季度对多智能体系统的协同效率进行评估，并优化联动算法。

在验收阶段，需要引入第三方检测机构，依据《建筑智能化系统AI 应用技术导则》开展检测工作。对于人工智能能耗预测系统，通过对比实际能耗与预测数据来评估其准确率；对于智慧园区多系统，通过模拟突发事件（如 PM2.5 超标）来测试其协同响应能力，检测合格之后方可通过验收。

四、人工智能与建筑智能化绿色融合的挑战与对策

（一）主要挑战

AI 与建筑绿色标准协同存在不足：现行绿色建筑标准（如GB/T50378-2019）未明确规定AI 技术的应用要求，致使AI 系统与绿色目标相脱节。例如，部分建筑AI 系统仅聚焦于能耗降低，而忽略了室内空气质量的提升。

智慧园区多系统AI 适配存在困难：园区内的交通、能源、安防等系统多由不同厂商建设，数据格式缺乏统一标准、通信协议无法兼容，导致AI 多智能体系统难以实现协同运作。

既有建筑 AI 改造的成本较高：既有建筑普遍缺乏智能感知设备，加装传感器、部署 AI系统的初期投入较大，中小建筑企业难以承受。

（二）解决对策

构建人工智能与绿色建筑标准的联动机制：推动住房和城乡建设部门修订现行绿色建筑评价标准，将人工智能在能耗预测、碳足迹追踪等方面的应用功能纳入评价体系；激励地方政府制定相应的支持政策，例如某省计划于2024 年实施“绿色建筑人工智能系统补贴政策”，为采用人工智能技术进行改造的项目提供 10% -15%的财政补贴。

开发园区级人工智能协同管理平台：由行业协会主导，制定智慧园区数据共享的标准规范（包括数据格式、通信协议等），并研发统一的AI 协同管理平台，以实现不同厂商系统间的无缝对接。例如，某智慧园区通过该平台的应用，成功将交通与能源系统的协同响应时间从50 秒降低至25 秒。

推广“人工智能改造+能源合同管理”模式：建筑企业与人工智能技术供应商、能源管理公司展开合作，由技术供应商承担人工智能系统的建设成本，通过改造后节约的能源费用分期回收投资。例如，某老旧酒店采用该模式后，在无需初期投资的情况下，实现了年节能率30% ，并根据协议与技术供应商分享节能收益。

五、结论

人工智能技术为建筑智能化的绿色转型提供了关键性的技术支持，在绿色建筑能效优化、智慧园区协同运维以及既有建筑改造三大应用场景中，能够显著提升建筑的能效水平与低碳效益。通过构建“场景化技术规范+安全伦理保障+全流程管理”的规范体系，有效解决了人工智能与建筑绿色目标协同不足、多系统适配困难等问题。

展望未来，随着人工智能技术的持续迭代（例如生成式人工智能在改造方案设计中的应用）以及建筑绿色标准的进一步完善，二者的融合将得到进一步深化。一方面，人工智能将从“辅助管控”向“主动决策”升级，例如自动生成符合绿色标准的建筑设计方案；另一方面，建筑智能化将成为实现“双碳”目标的重要载体，为建筑行业实现低碳转型提供可复制的技术路径。本研究的成果可为建筑行业从业人员的职称评审提供理论依据，并为人工智能技术在建筑智能化中的场景化应用提供实践指导。

参考文献

[1]中华人民共和国住房和城乡建设部.“十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划.2022.

[2]中国建筑科学研究院。建筑智能化系统 AI 应用技术导则（2024 版）.北京：中国建筑工业出版社，2024.

[3]DB31/T601-2024,上海市智慧建筑评价标准.上海：上海市质量技术监督局，2024.

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[5]王明远，李静。多智能体系统在智慧园区协同运维中的应用.智能建筑与智慧城市，2024，(2)：56-60.

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[7]GB/T50378-2019,绿色建筑评价标准.北京：中国建筑工业出版社，2019.

[8]住房和城乡建设部科技发展促进中心。中国建筑智能化绿色发展报告（2024）.北京：中国建筑工业出版社，2024.