AI|人工智能如何让建筑更节能

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作者：微信文章
作者：Andrew R. Chow，编译：雨雪霏霏

编译自Time，<Artificial Intelligence Special Edition>



为建筑供暖和照明需要消耗大量能源。根据国际能源署（IEA）的数据，这部分能耗约占全球能源消费总量的 18%。造成这一问题的部分原因在于，许多建筑的暖通空调系统（HVAC）过于陈旧，对天气变化反应迟缓，从而导致严重的能源浪费。

有些科学家和技术专家希望AI能够解决这个问题。当前，AI 本身的高能耗引发了广泛关注。比如，微软在 2024 年承认，其 AI 使用和开发已经威胁到公司的碳减排目标。

但一些专家认为，AI 也能参与设计解决方案，帮助大型建筑实现更高的能源效率。2024 年的一项研究估计，AI 可以帮助建筑至少减少 8% 的能耗和碳排放。而早期将 AI 融入暖通空调系统的尝试，已取得了令人振奋的成果。

“到目前为止，我们大多将 AI 用于便利生活或工作，”劳伦斯伯克利国家实验室的高级科学家、该研究的合著者周楠说，“但我认为，AI 在提高建筑效率和实现低碳排放方面，潜力远不止此。”

AI 在曼哈顿的应用实例

AI 的一个现实应用案例是百老汇45号大厦。这是一栋建于 1983 年、位于曼哈顿下城的 32 层写字楼。多年来，这栋楼一直依靠基础恒温器控制温度，效率低下且浪费能源。该大厦业主、凯姆比国际集团的执行副总裁阿维·施龙说：“大楼的暖通系统完全没有前瞻性考量，设计没有逻辑，更不会根据天气变化作出反应。”

2019 年，纽约市出台了严格的办公楼温室气体排放规定。为遵守该规定，施龙委托创业公司 BrainBox AI 开发了一套人工智能系统。该系统通过建筑内的传感器收集实时数据，包括温度、湿度、日照角度、风速以及人员活动模式等，再根据此实时调整建筑的温度控制策略。

BrainBox AI的首席执行官 山姆·拉马多里 解释说，大型建筑往往有上千个暖通设备，必须协同工作。而他们的技术能做到：“我能预知未来的情况，因此每五分钟，我会向建筑内的每个泵、风机、电机和风门发送成千上万条指令，以在未来的环境下用更少的能量维持更舒适的室温。”

比如，在百老汇45号大厦里，当系统预测几小时后冷锋将到来时，它会提前使整栋大厦逐步加温。如果外围传感器检测到阳光照射到到一侧墙面，它就会自动关闭那个区域的加热阀门。

使用 BrainBox AI 11 个月后，该大厦的暖通空调能耗减少了 15.8%，节省电费超过 4.2 万美元，并减少 了37 吨二氧化碳当量排放。施龙表示，租户感到更加舒适，因为系统能主动应对温度变化；而安装过程也很简单，只需进行软件集成即可。

“这简直是白捡的收益，同时有利于环境。最棒的是，安装一点也不费劲。”

如今，BrainBox 的自主 AI 系统已经应用于全球约 1000 栋建筑，包括便利店，连锁商场，甚至机场。公司还推出了一个名为 Aria 的生成式 AI 助手，让大楼管理员可以通过语音或文字直接控制暖通系统。

科学研究与潜力探索

加州的劳伦斯伯克利国家实验室的周楠及其同事丁超、柯靖和马克·莱文早在 ChatGPT 引起公众关注的几年之前，就开始研究 AI 对建筑能效的潜在影响。

2024 年，他们发表论文指出，AI 与暖通系统结合可以使建筑能耗与碳排放减少 8% 至 19%，如果与园区级预测系统结合，效果更明显。论文认为，AI 可以在建筑生命周期的各个阶段，从设计、施工到运营、维护，帮助减少碳足迹。比如，AI 能够预测暖通系统部件潜在故障可能出现的时间，从而减少停机时间和昂贵的维修成本。

周楠还指出，如果在多个建筑中部署 AI 系统，它们甚至能提升区域电网的韧性。

随着风能、太阳能等可再生能源的普及，电力供应常常不太稳定，会出现供电高峰和低谷。“在这种情况下，建筑可以通过调整或削减能耗，或响应电价信号，帮助稳定电网，”她说，“这能有效缓解电网在用电高峰期的压力。”

世界各地的实践也显示出积极成果。瑞典斯德哥尔摩的一家公司将 AI 技术应用于 87 个教育机构的暖通系统，每 15 分钟自动调节温度和气流。研究显示，这使得每年减少 64 吨二氧化碳当量排放，并降低 8% 的电力消耗。

而 2024 年，美国马里兰大学环境能源工程中心发表研究称，AI 的预测能力能显著降低复杂暖通系统的能耗，尤其是那些包含室内外单元的系统。

随着全球气温上升，如何高效运行制冷系统愈发重要。工程咨询公司 WSP 的建筑性能顾问阿拉什·扎尔梅赫表示，引入 AI 是“所有设计师和工程师的必要举措”。

“所有工程师都知道，人为控制会降低暖通系统的效率，”他说，“而 AI 能帮助我们迈向建筑真正的脱碳化。”

挑战与争议

尽管潜力巨大，但在建筑节能领域推广方面，AI仍然面临挑战，包括系统安全与租户隐私保护等问题。更大的争议在于AI对整体环境的影响。部分批评者指责 AI 行业利用此类项目“漂绿”（greenwashing），以掩盖其庞大的能源消耗。

国际能源署预测，数据中心的电力需求将在2022至2026年间翻一倍。2024年12月，加州大学河滨分校与加州理工学院的科学家发表研究称，到 2030 年，AI 数据中心发电厂和备用发电机产生的空气污染可能每年导致1300人过早死亡。

该研究的合著者任少磊指出：“如果你的家人中有人患有哮喘或其他健康问题，这些数据中心引发的空气污染可能正在影响他们。这是一个亟待解决的公共健康问题。”

周楠承认，自她和团队开始进行研究以来，AI 数据中心的能耗“急剧上升”。

“这种上升在多大程度上削弱了我们研究中提到的减排效果，还需要进一步研究，”她说，“但即便不做研究，我仍相信 AI 带来的好处要远大于风险。”



《月夜》

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