在数据与算力席卷全球的今天，人工智能技术和应用的发展正在以前所未有的速度改变着各行各业。特别是在建筑节能领域 ，AI技术的融入为 解决传统能源管理中的痛点提供了全新思路。

随着ChatGPT、DeepSeek等大模型技术的爆发性发展，AI不仅能处理结构化数据 ，更能深度理解建筑运营过程中产生的 海量非结构化信息，为建筑能耗精细化管理带来前所未有的助力。

在国家"双碳"战略背景下，AI与建筑节能的深度融合 ，正在成为实现碳达峰、碳中和目标的关键技术路径，也为传统建筑行业注入了新的发展活力与可能性。 而建筑作为一直以来的“碳排放大户”，正迫切地需要这场全面的技术升级。

建筑能耗

不容忽视的"碳排放大户"

根据《2024中国建筑能耗与碳排放研究报告》显示，全国建筑全过程能耗总量达24.2亿吨标准煤 ，占全国能源消费总量的 44.8% 。而空调用电更是占到建筑总能耗的 30%以上，成为建筑用能占比最高的系统。

这些数据背后，折射出建筑节能减排的紧迫性与巨大潜力。如何在保证建筑使用舒适度的同时实现能源高效利用，成为亟待解决的行业难题。

作为智慧空间领域的领航者，千丁数科"智慧空间"解决方案致力于通过AI、IoT、大数据等前沿技术，将空间中的人、设备、场所数据化 ，形成智能生态系统。该平台使线下各类空间场景具备自我认知和学习进化的能力，不断提升空间运营的 品质、效率、安全及舒适度，并降低能耗水平。

截至2024年底，平台接入设备类型超过350个，设备数量超过1000万，基于平台数据沉淀超过120个AI算法并持续优化。平台支持商业综合体、公寓、社区、产业园区、医院、养老园区等全建筑业态项目在同一平台进行管理，成为行业内AIoT+空间的标杆产品。

为了响应国家"双碳"战略，千丁数科加强技术研发，重点升级AI算法，在"AIoT智慧空间平台"的基础上创新研发了"AI冷站智控" 、" 双碳综合能源平台" 等产品，助力建筑节能减排。更是通过引入 通用大语言模型，通过对海量非结构化建筑运营数据的深度理解，使平台具备了更强的认知能力和决策水平。

AI冷站智控

聚焦空调系统的智慧节能解决方案

在大型商业建筑中，空调系统能耗占建筑总能耗的三分之一以上，节能潜力巨大。然而，传统空调系统节能面临诸多挑战：

项目现场需工程人员根据各类条件自行判断冷站运行策略，耗费大量人力，效率低下

室内舒适度保证依赖人工经验和实时调整，不同项目室内环境差异大，能耗水平难以把控

面对这些难题，千丁数科AI冷站智控应运而生。 该产品汇聚了 超过十年的商业项目经验和数据积累 ，采用机器学习和深度学习等先进AI算法，通过负荷精准预测和系统优化控制，实现冷站系统的智能化运行， 大幅减少能源浪费，降低运营成本。

数据采集与监测

通过传感器实时采集建筑内外环境数据，包括温度、湿度、压力等参数，以及冷站设备运行状态信息，送入智能系统进行监测分析。

数据分析与预测

利用机器学习、深度学习、通用和行业大模型 等技术对采集到的数据进行处理和分析，通过对历史数据的学习 ，精准预测建筑负荷变化趋势。

智能控制与优化

基于分析和预测结果，自动调整冷站设备运行参数 ，包括冷水温度、流量、压力等，实现能源消耗最优化，同时 确保建筑内部舒适度。

实时监测与反馈

系统具备实时监测功能，能及时发现设备异常运行或负荷突变，自动调整控制策略，保障系统稳定运行。

持续优化与改进

不断积累运行数据，结合用户反馈持续优化，适应不同建筑特点和需求，最大限度提高能源利用效率。

千丁数科AI冷站智控的核心技术优势主要体现在三个方面：

海量数据驱动

AI冷站智控充分利用海量历史运行数据 ，通 过机器学习和深度学习算法进行分析 ，实现对建筑负荷的精准预测。还可以通过迁移学习技术，将 已有数据规律迁移至其他冷站项目，提升智控效率，有效解决了冷启动问题。

智能化策略优化

采用机理模型与数据模型融合等技术，根据实时数据和历史经验，自动调整冷站设备运行参数，优化能源利用效率，实现能耗最小化和运行成本降低。

高效舒适性保障

不仅注重能源效率提升，还关注舒适性保障 。通过深度学习算法分析建筑内部环境 参数波动规律 ，确保温度、湿度等参数在舒适范围内， 提升用户体验。

冷站智控算法原理

实践案例

龙湖重庆时代天街的智慧节能之旅

龙湖天街作为龙湖集团旗下商业品牌，自2003年首个项目开业以来，已在全国已运营近百个购物中心 。 龙湖重庆时代天街 作为龙湖集团的商业标杆项目，不仅是亚洲最大购物中心之一，也一直走在数字化升级的前沿，响应国家"双碳"政策。 作为千丁数科AI冷站智控的 首个试点项目 ，重庆时代天街 已经取得了显著成效。

舒适度精准保障

AI冷站以保证室内舒适性为前提，根据室内外温度、人流、节假日等多维信 息实时调整策略，实现了对 室内温度的精准预测 （误差控制在1℃以内）和 精准控制 （平均温度维持在24.5±1℃），确保购物环境舒适宜人。

管理效率大幅提升

冷站智控服务大幅降低了管理难度和人力投入。执行人员只需按照系统给出的策略执行并反馈问题 ，无需专业判断冷站运行策略，有效解决了专业人才短缺的问题。系统还提供 定期的报告解读，帮助值机人员提升专业能力。

节能减碳成效显著

通过大数据和AI算法建立的冷站智控模型，为项目提供 实时策略建议 。 系统精准预测冷负荷需求，同时对冷源系统进行 设备能效寻优 ，生成既满足舒适度又实现节能的运行策略。

对比2023年供冷季的能耗数据，在室内平均温度仅提高0.2℃的情况下，冷站总体电耗降低了9% ， 折合节省能源成本约23.3万元。这一成果既满足了商场舒适度需求，又实现了显著的节能减碳效益。

未来展望

智慧节能，全面开花

截至2024年12月，千丁数科AI冷站智控解决方案已在 全国47个龙湖天街项目 落地应用，正在陆续推广至更多已开业的龙湖商业项目。 未来，这一创新技术还将服务更广泛的客户群体，助力更多商业空间实现智慧节能、绿色运营。

随着DeepSeek等大语言模型 与更多具有海量业务数据的 行业大模型技术的持续迭代，千丁数科正积极探索更多AI+建筑能源管理场景。在”双碳"目标引领下，为构建智慧、绿色、低碳的城市空间贡献力量，实现科技赋能与可持续发展的双赢局面。