當人工智能突(tu)破通用算法的(de)(de)邊(bian)界，垂類模型下沉至樓(lou)宇(yu)(yu)建(jian)筑(zhu)(zhu)的(de)(de)細分場(chang)景時(shi)，一(yi)場(chang)關于空間智(zhi)(zhi)慧的(de)(de)進化(hua)(hua)革命正(zheng)在悄然發生。在《建(jian)筑(zhu)(zhu)數智(zhi)(zhi)覺(jue)醒持(chi)續(xu)(xu)演(yan)進，AI釋放智(zhi)(zhi)慧樓(lou)宇(yu)(yu)多維(wei)價值》有這(zhe)樣一(yi)個觀點(dian)，“賦予樓(lou)宇(yu)(yu)認(ren)知并(bing)能驅(qu)動其持(chi)續(xu)(xu)自(zi)主(zhu)進化(hua)(hua)的(de)(de)能力，才是這(zhe)場(chang)技術融合下產業(ye)革命應該抵達的(de)(de)更高維(wei)度(du)，這(zhe)也標志(zhi)著樓(lou)宇(yu)(yu)真正(zheng)從冰冷的(de)(de)建(jian)筑(zhu)(zhu)空間蛻變為具有生命感的(de)(de)空間智(zhi)(zhi)能體”，最(zui)終才能真正(zheng)實(shi)現期待中的(de)(de)“建(jian)筑(zhu)(zhu)覺(jue)醒”。

這一(yi)過(guo)程的(de)其中一(yi)個重要(yao)驅動力，在于(yu)AI大模型向樓(lou)宇(yu)建筑這一(yi)垂(chui)直領(ling)域的(de)深度下(xia)沉(chen)和應用。這種深度下(xia)沉(chen)的(de)垂(chui)類模型，正是為(wei)樓(lou)宇(yu)量(liang)身定制的(de)智(zhi)能大腦(nao)，扎根于(yu)海(hai)量(liang)、多維、高保真的(de)樓(lou)宇(yu)歷史運行(xing)數據和實時流數據，相比于(yu)傳(chuan)統通用AI模型，其能夠精(jing)準捕捉和理解高度差(cha)異化、長尾化的(de)樓(lou)宇(yu)場景(jing)細節(jie)，給出(chu)更合場景(jing)需求的(de)推理和預測(ce)。

正(zheng)是(shi)基于這些(xie)差異化的(de)歷史、實時與“未來”數據，樓(lou)(lou)宇建筑垂類模型在(zai)其專屬的(de)樓(lou)(lou)宇空間中，開啟了一場深刻的(de)學習(xi)、適應、改進與進化革新。

樓宇垂類模型構建空間智能體的底層邏輯：數據閉環與自主進化

不論是在物聯網時代(dai)(dai)還是(shi)(shi)人工智能時代(dai)(dai)，數(shu)據仍(reng)舊是(shi)(shi)驅動一切計算和處(chu)理的(de)(de)(de)(de)基本要素。AI模(mo)(mo)型(xing)建立在(zai)海量數(shu)據的(de)(de)(de)(de)處(chu)理與(yu)學習(xi)之上，而深入到(dao)樓宇場景(jing)的(de)(de)(de)(de)垂類(lei)模(mo)(mo)型(xing)，也不例外。但不同的(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)，數(shu)據的(de)(de)(de)(de)維度更(geng)加多樣。

對于想要具備(bei)認(ren)知與(yu)學習(xi)進(jin)化能力的空間(jian)智能體來說，僅僅有大量的歷(li)史數據和(he)部(bu)分實時數據是不夠的，樓宇垂類模型構建空間(jian)智能體的底(di)層邏輯之一在于先實現基于場景的“歷(li)史數據 - 實時數據 - 推(tui)理數據” 三維架(jia)構上的數據閉環。

樓(lou)宇(yu)(yu)的(de)(de)(de)歷史(shi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)是最(zui)基礎(chu)的(de)(de)(de)學習(xi)樣本，模型(xing)通(tong)過(guo)抓取樓(lou)宇(yu)(yu)全(quan)生(sheng)命(ming)周期的(de)(de)(de)歷史(shi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)——從設計(ji)階段的(de)(de)(de)BIM模型(xing)參數(shu)，到運營期的(de)(de)(de)各(ge)設備運行日(ri)志數(shu)據(ju)(ju)(ju)、能源消耗曲線，通(tong)過(guo)這些基礎(chu)歷史(shi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，模型(xing)構(gou)建起關(guan)于建筑物理(li)特(te)性(xing)的(de)(de)(de)基礎(chu)框架。

大量(liang)實時動(dong)態數據提(ti)供(gong)當前(qian)最直觀的(de)(de)決策依據，樓宇(yu)空間內各(ge)個邊緣計算(suan)節(jie)點實時采集覆蓋(gai) 傳感器等(deng)設備的(de)(de)動(dong)態數據，形成建筑(zhu)的(de)(de)實時神經信號傳遞。模型(xing)處理數據計算(suan)后制定的(de)(de)決策會立即作用(yong)于物理樓宇(yu)系統，產生新(xin)的(de)(de)運(yun)行數據。

此時，模型(xing)給(gei)出決策時會(hui)有推(tui)理數(shu)據(ju)出現，即基于(yu)歷史規律與實時數(shu)據(ju)推(tui)理出的(de)預期數(shu)據(ju)。而決策執行(xing)產生(sheng)新(xin)的(de)運行(xing)數(shu)據(ju)，會(hui)與推(tui)理數(shu)據(ju)存在一定偏(pian)差，模型(xing)通過(guo)對比(bi)預測(ce)效果與實際結果，將場景中的(de)其他(ta)差異化變量(liang)重新(xin)評估并(bing)在此過(guo)程(cheng)中不斷調優(you)策略。進而在長期的(de)調整中，進化為獨屬于(yu)樓(lou)宇空(kong)間的(de)智能(neng)體大腦。

在此過程中，三(san)個維度(du)的(de)數(shu)據(ju)互相影(ying)響，垂類模(mo)(mo)型(xing)中這種持續的(de)數(shu)據(ju)輸入、決策(ce)輸出(chu)、結(jie)果(guo)反饋、模(mo)(mo)型(xing)更新的(de)閉環(huan)過程，使得垂類模(mo)(mo)型(xing)成為能主(zhu)動適應環(huan)境變化、發現(xian)新規律、優化自身策(ce)略的(de)“學習者(zhe)”。隨著時間推移和數(shu)據(ju)積累，模(mo)(mo)型(xing)對特定樓(lou)宇的(de)理解越(yue)來(lai)越(yue)深(shen)刻、越(yue)來(lai)越(yue)個性化。

這種在專屬(shu)場景(jing)中持續學(xue)習、自我修正(zheng)、性能(neng)提(ti)升的(de)過程，就(jiu)是樓宇空間向智能(neng)體的(de)“自主進(jin)化(hua)”。

自主進化帶來的價值重構，從功能優化到生態伙伴

樓宇智能(neng)體在(zai)垂類模型(xing)加持下擁有(you)的場景化(hua)學習與個(ge)性化(hua)適應能(neng)力(li)，在(zai)樓宇功(gong)能(neng)優化(hua)上有(you)著直(zhi)接的影響(xiang)，這是樓宇智能(neng)體最直(zhi)觀的降本增效(xiao)能(neng)力(li)體現。

如醫療建(jian)(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)垂類(lei)模(mo)型(xing)會重點進(jin)化(hua)感控(kong)邏輯，而物流建(jian)(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)模(mo)型(xing)則專注于(yu)貨流動(dong)線優化(hua)，商用樓(lou)宇建(jian)(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)模(mo)型(xing)則在能耗管理通行優化(hua)上更具(ju)優勢。這種場景(jing)化(hua)學習，使模(mo)型(xing)具(ju)備適應不同生(sheng)態(tai)環境的能力，進(jin)而在寫字樓(lou)、醫院(yuan)、物流園區等差異化(hua)場景(jing)中形成專屬智能。

以(yi)商用寫字樓樓宇智能(neng)體的(de)專屬智能(neng)為(wei)例，這(zhe)種(zhong)場(chang)景(jing)化能(neng)力會持(chi)續深(shen)度下沉，不僅能(neng)理(li)解樓宇暖(nuan)通與能(neng)耗(hao)這(zhe)種(zhong)通用概(gai)念，更能(neng)將此特(te)(te)(te)定(ding)建筑在(zai)特(te)(te)(te)定(ding)季節、特(te)(te)(te)定(ding)時(shi)段、面對(dui)特(te)(te)(te)定(ding)人流量和天氣組合時(shi)的(de)最佳暖(nuan)通策略設計(ji)出來，將樓宇的(de)運行策略更好地貼(tie)合其建筑物理(li)特(te)(te)(te)性和使用者(zhe)需求。

例如北京(jing)中關村區域轉型升級的(de)重點項(xiang)目(mu)(mu)——鼎好DH3，美(mei)的(de)樓(lou)(lou)宇(yu)科技便(bian)為(wei)其打造高效機房解(jie)決方案(an)和低碳升級服(fu)務，實現(xian)年節約電量約100萬度、減少碳排(pai)放約800噸，為(wei)城市建(jian)(jian)筑(zhu)的(de)綠(lv)色低碳轉型提(ti)供了可(ke)復制的(de)樣板。此外，美(mei)的(de)樓(lou)(lou)宇(yu)科技通(tong)過(guo)使用自(zi)研的(de)虛擬運(yun)維(wei)平(ping)臺，也讓項(xiang)目(mu)(mu)現(xian)場調試周期降低了70%，管理者(zhe)還可(ke)以根據建(jian)(jian)筑(zhu)整體能源數據實現(xian)能碳雙(shuang)控，確保系(xi)統全周期高效運(yun)行。這種全生命周期的(de)管理和服(fu)務模式為(wei)鼎好DH3的(de)綠(lv)色升級提(ti)供了強有力的(de)保障(zhang)。

垂類模型下的樓宇(yu)智能體(ti)，在持續地進(jin)化迭(die)代中，其價(jia)值遠不止于一個效率工具。持續進(jin)化的智能體(ti)不僅(jin)給樓宇(yu)運營者(zhe)提供了降本(ben)增效的路徑提升了使用者(zhe)的體(ti)驗，另一方面(mian)當建(jian)筑開始理解人(ren)的需求，人(ren)與樓宇(yu)之間的交互模式就發生了本(ben)質(zhi)轉變。

人與(yu)樓(lou)宇之(zhi)間冰冷的指令執行(xing)正在變為有溫度的協作，樓(lou)宇空(kong)間智能(neng)體(ti)將(jiang)洞察用戶(hu)(hu)潛在需(xu)求(qiu)、預判用戶(hu)(hu)行(xing)為意圖、主(zhu)動(dong)(dong)創(chuang)造(zao)價值的“生命伙伴”。AI賦能(neng)的建筑通過多(duo)模態感知與(yu)語義行(xing)為理解(jie)，把握(wo)用戶(hu)(hu)深層需(xu)求(qiu)，當(dang)理解(jie)足夠精準(zhun)，服務便能(neng)超(chao)越“操作”，實現“所想即所得”的無縫樓(lou)宇體(ti)驗。此時已經是空(kong)間主(zhu)動(dong)(dong)來適應(ying)人，而非人來適應(ying)系統，這是一(yi)種空(kong)間智能(neng)帶來的人文關懷的進化。

除了(le)降本增效(xiao)與(yu)人文關(guan)懷(huai)進化，樓(lou)宇空間(jian)智(zhi)能體(ti)自主進化的(de)(de)另一層深遠(yuan)意義在于其給環境帶(dai)來(lai)的(de)(de)價值。在節能減排層面，樓(lou)宇智(zhi)能體(ti)通過持續學習與(yu)優(you)化實現建筑能耗的(de)(de)精準調控已無(wu)需(xu)贅述。

樓宇(yu)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體還能(neng)(neng)(neng)充(chong)分發揮(hui)生(sheng)態環境監測作(zuo)用，利用分布(bu)在樓宇(yu)內(nei)外的(de)(de)傳感器，實時(shi)采(cai)集(ji)空氣質(zhi)量、噪(zao)音、溫(wen)濕度(du)等環境數據(ju)，不僅(jin)能(neng)(neng)(neng)優化建筑內(nei)部環境，還能(neng)(neng)(neng)為城(cheng)市生(sheng)態環境治(zhi)理提(ti)供數據(ju)支撐。當監測到(dao)周邊空氣質(zhi)量惡化或(huo)噪(zao)音超標時(shi)，智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體能(neng)(neng)(neng)及時(shi)采(cai)取應(ying)對(dui)措(cuo)施。長遠來看，隨著大量樓宇(yu)空間智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體的(de)(de)應(ying)用、進化并形成協同效(xiao)應(ying)，將搭建起覆蓋城(cheng)市環境的(de)(de)智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體集(ji)群，從單一的(de)(de)樓宇(yu)建筑到(dao)宏觀的(de)(de)城(cheng)市生(sheng)態，樓宇(yu)空間智(zhi)能(neng)(neng)(neng)體的(de)(de)自主進化也將有力推動(dong)城(cheng)市生(sheng)態環境全方位改善。

寫在最后

從(cong)機械(xie)交互到理解(jie)深(shen)層需求，從(cong)被動(dong)響(xiang)應(ying)到主動(dong)關(guan)懷(huai)，從(cong)節能(neng)減(jian)排到改善城市環(huan)境生態，AI賦能(neng)下的樓宇建筑數(shu)智進化(hua)正在打開多維(wei)價值。

2025年7月2日—3日，“第四屆樓宇科技TRUE大會”將于上海舉辦。本次大會以“數智碳索·TRUE見躍遷”為主題，將圍繞建筑智慧生命體、零碳路徑圖譜、樓宇行業價值重構等議題進行深入交流和討論。智次方·物聯網智庫作為此(ci)次大會的承辦(ban)方之一(yi)，受邀(yao)承辦(ban)并主持“智慧通行”分論壇，聚焦(jiao)于(yu)“數智通行，暢聯無阻”主題，我們(men)將邀(yao)請一(yi)眾專家和(he)企(qi)業(ye)(ye)高管分享他們(men)在該(gai)領域的洞察和(he)實踐經驗。誠邀(yao)所有關(guan)心(xin)和(he)關(guan)注(zhu)樓宇事業(ye)(ye)的伙伴及行業(ye)(ye)從業(ye)(ye)者共同參與(yu)這一(yi)激動人心(xin)的行業(ye)(ye)交流盛會。