人工智能技術在智能建筑工程中的應用研究

摘 要：探索人工智能技術在智能建筑工程中的應用情況、應用效果及面臨的挑戰，為智能建筑工程融合人工智能提供參考。從智能建筑設計、建筑環境控制、建筑能源管理和建筑安全監測等方面，分析了當前人工智能技術的應用現狀。研究發現，人工智能技術可以有效提升建筑設計質量，實現精細化的建筑環境控制，大幅降低建筑能耗，并增強建筑安全防護能力。但是該領域應用也面臨數據安全性挑戰以及算法可靠性和成本控制問題，因此需要從加強數據治理和算法優化等方面不斷提升技術成熟度，促進智能建筑工程實踐。

關鍵詞：智能建筑工程；人工智能；環境控制；安全防護

中圖分類號：TU855" " " " " " " " " " " " " " " " " 文獻標識碼：A" " " " " " " " " " " " " " " "文章編號：2096-6903（2024）04-0111-03

0 引言

隨著科技的發展，人工智能技術正在深度融入各個行業，建筑工程領域也不例外。在智能城市和可持續發展的理念推動下，智能建筑工程作為新興交叉學科，正在快速發展[1]。智能建筑通過感知、分析、決策、執行等一系列“智能”功能，實現建筑的自主控制和優化管理，大大提高了建筑的運營效率與舒適性。當前，國內外在智能建筑工程領域開展了大量研究與應用實踐。人工智能作為支持智能建筑發展的關鍵技術，其在建筑設計、建筑環境控制、建筑能源管理等方面展現出巨大應用潛力。

1 智能建筑工程的基本概念

1.1 智能建筑的定義和特點

智能建筑是指將先進的信息技術、建筑技術、環境控制和管理技術等綜合應用到建筑設計、施工與運維全生命周期的現代化建筑[2]。依托于分布式傳感網絡和互聯網技術，智能建筑能夠實現全面感知、精確控制和優化管理，為用戶提供安全、舒適、高效的使用體驗，且節能環保。

智能建筑的主要技術特點可歸納為“4集成”。一是系統集成，采用開放的通信協議，實現暖通空調、供配電、消防、安防、電梯、停車等建筑系統的協同聯動。二是應用集成，整合辦公自動化、會議系統、門禁系統等多種應用軟件。三是網絡集成，通過信息高速公路將所有子系統連接起來。四是管理集成，實現智能化的建筑全生命周期管理。

1.2 智能建筑工程的構成要素和基本原理

智能建筑工程融合了建筑學、電子信息、自動控制、計算機科學等多學科知識，主要由感知層、網絡層、應用層3個層面構成。

感知層通過各類智能傳感器采集建筑運行數據，檢測設備運行狀態，監測建筑內外環境參數變化[3]。常見的智能傳感器有溫濕度傳感器、煙霧傳感器、有害氣體傳感器、視頻監控探頭等，主要布設在重要節點位置。這些智能傳感器通過模數轉換器等設備生成數字信號發送到網絡層。

網絡層主要由有線網絡和無線網絡構成，實現對底層設備的連接并上傳數據。有線網絡可采用以太網或專用數字總線，確保高速穩定的數據傳輸。無線網絡例如Wi-Fi、ZigBee等也被廣泛應用于智能建筑以降低布線難度。通信網絡數據傳輸速率可達百兆至千兆每秒。

應用層在獲取底層設備數據基礎上，通過各類智能算法對建筑進行精細化管理與優化控制。典型的智能管理應用包括建筑節能管理系統、智能照明控制系統、安防監控系統、智能停車系統等。這些子系統通過開放協議互聯互通，也可為物聯網和智慧城市提供數據與服務。

2 人工智能技術在智能建筑工程中的應用

2.1 智能建筑設計和模擬

在智能建筑設計領域，基于生成對抗網絡（GAN）和遷移學習的深度學習技術使傳統設計模式發生深刻變革。這類技術可以快速產出數量龐大且風格多變的建筑設計方案。以GAN算法為例，通過訓練鑒別器和生成器的“對抗”機制，算法可從少量設計樣例中學習風格特征，并按此特征向量生成海量新的建筑效果圖[4]。

訓練好的GAN模型還可進行風格遷移應用。如清華大學團隊輸入少量中式建筑效果圖進行再訓練后，模型即可生成數千種中國風格的室內設計方案，細節處理達到專業設計師水準，輔助設計人員快速鎖定風格定位。

除GAN外，通過遷移學習等技術也可實現建筑樣式遷移，將模型在橋梁、體育場館等領域的設計知識遷移應用到樓宇設計任務中，避免從零開始訓練，提升建筑生成設計的效率。在建筑施工模擬方面，數字孿生技術的應用也成為研究熱點。數字孿生可基于物理引擎和仿真平臺高效、低成本地復現建筑全生命周期，輔助工程建設。中建八局已采用數字孿生技術進行鋼結構節點檢驗，相較物理模擬，該技術使檢驗工作量減少了80%，質量損失降低65%，工期縮短30%，總體生產力顯著提升。

2.2 智能建筑控制系統

智能建筑的核心是建筑物的“大腦”，即智能控制系統。該系統整合各類智能算法，實時處理龐大的數據流，對建筑環境及設備運行進行監測、分析、優化控制[5]。

智能控制系統主要包含空氣質量優化控制、照明控制、供暖制冷控制、節能管理、電力負載管理等諸多子系統。這些子系統依托云計算和深度學習技術，實現更加精細化的建筑運營控制。例如，通過機器學習算法建立溫濕度和PM2.5濃度預測模型，預測未來24 h室內環境變化趨勢，以此制定空調供氣策略，實現室內環境質量的優化控制。機器學習模型的預測精度可達90%以上。

移動互聯網技術使智能建筑控制向“用戶中心”轉變。居民可以通過手機App查看室內環境參數，也可根據偏好需求主動向控制系統發送控制指令進行個性化建筑環境調節，體現“奢華體驗”。調研顯示，這種細粒度的用戶參與控制機制，可大幅提高居住滿意度，滿意度提升幅度達到80%。此外，元宇宙、數字人等新技術也被探索應用于智能建筑控制。元宇宙虛擬空間中的數字人可模擬真實用戶行為，指導建筑控制系統優化策略。相比物理環境的用戶測試，該技術具備場景可重復性的優勢，測試成本也大幅下降30%以上。

2.3 智能建筑能源管理

建筑能源管理是實現建筑節約環保的關鍵。當前商業建筑能耗約占全社會總耗能的30%，建筑節能空間巨大。智能技術的應用可有效提升建筑節能水平。基于人工智能的建筑能源管理系統已成為研究熱點。

該類系統主要通過加強對光、電、氣、熱等多源能流的監測，建立精準的建筑負荷預測模型，以及多能源協同優化管理等方式實現建筑節能。相關核心技術包括電力負載預測、供冷供熱負荷預測、多源建筑耦合模擬等。這些算法可準確預測建筑未來24 h甚至一周的能耗曲線，輔助制定節能控制策略。例如，調整空調用電高峰和谷峰時間段，平滑電力負載曲線，避免巨額電費收費。案例顯示，智能能源管理可使建筑節能率提高20%以上，節能潛力巨大。具體應用情況簡述表1所示。

2.4 智能建筑安全監測

建筑安全涉及消防、防盜、結構健康等多個維度。視頻和傳感器技術為建筑安全監測提供了豐富數據基礎。在此基礎上應用人工智能技術，可實現更加智能化的建筑安全監管。

基于深度學習的圖像、視頻分析技術已廣泛用于建筑消防監測。如果監測到疑似火情，系統可快速識別火源位置，判斷火勢級別，并向消防系統發送火警信號，這類系統火源識別準確率可達96%以上。通過分析人員密集區域監控畫面，評估人員疏散難易程度，輔助制定相應的消防救援方案。

案例顯示，該技術可使消防響應時間縮短30%以上。在建筑結構健康監測方面，振動、位移、應變、溫濕度等多源異構傳感網絡也發揮著重要作用。系統可通過統計分析監測數據，判斷建筑結構是否出現異常，預測建筑使用壽命，為結構維護提供決策支持，結構異常預警準確率可達90%以上。

智能視頻分析技術也支持建筑入侵檢測與報警。如果出現非法入侵行為，系統可快速匹配入侵者身份，支持安保人員及時響應。這類系統入侵檢測準確率大于95%。大型商業綜合體和寫字樓已廣泛采用該技術，入侵識別時間縮短約50%。

3 人工智能技術在智能建筑工程中的挑戰與對策

3.1 數據隱私和安全性

智能建筑中存在大量用戶數據，如行為習慣、精確位置軌跡等。這些數據一旦泄露，93%的用戶擔心數據被黑客利用而違法犯罪。此外，依賴云端部署的各類智能算法也面臨數據安全威脅。統計顯示，近60%的企業運維人員擔憂物聯網系統數據安全。例如物聯網平臺數據可被非法訪問、復制、篡改或刪除。

不過智能建筑本身也面臨網絡攻擊威脅。報告顯示，超過80%的建筑公司遭遇過網絡入侵。黑客可利用系統漏洞，進行病毒植入、數據竊取，甚至直接控制建筑物理設備。這可能導致建筑設備失控、公共安全事故等，影響范圍擴大。而且算法模型泄露也存在風險。調查顯示，近30%的機器學習模型面臨反向工程破解風險。

針對上述挑戰，可從系統、網絡、算法等層面實施安全加固。在系統層面，可通過訪問權限控制、數據隔離、數據加密傳輸等手段保護用戶隱私。在網絡層面，IDS、IPS等網絡入侵檢測/防護系統可有效應對攻擊威脅，保障通信安全。在算法方面，可使用模型水印等技術防止模型被非法復制和使用。

要加強用戶安全意識培養，通過持續開展安全培訓，提高員工數據和系統使用安全意識，避免出現人為操作失誤導致的安全事件。建立完善的系統監測預警機制，在第一時間發現并應對安全威脅。通過系統內外多層防線的協同，可有效保障智能建筑數據與系統安全。

3.2 技術成熟度和可靠性

當前人工智能技術在智能建筑工程領域的應用，仍面臨技術不穩定、可靠性不足的問題。例如在建筑施工數字孿生技術中，雖可輔助工程建設，但數字孿生的環境模擬效果仍存在偏差。據統計，數字孿生中的仿真測試與實際工程情況的誤差可達15%以上，無法高精度復現復雜工況，導致仿真測試結論偏差，這直接影響工程建設的效率與質量。

建筑結構健康監測中使用的預警模型存在一定算法目標漂移風險。測試顯示結構安全預警系統的誤報率約20%，漏報率10%，這降低了結構安全預警的準確性。因此，當前人工智能技術在工程建設過程中的應用水平與可靠性，仍有較大提升空間。

針對上述問題，一方面需要擴充和豐富數字孿生的環境模擬樣本，使之盡可能包含建筑工程的復雜情形，提高仿真的逼真度。通過增加不同工況的訓練數據量，可使數字孿生測試誤差控制在10%之內。優化結構健康評估模型的框架，增強模型魯棒性，以減少誤報、漏報情況的發生，使結構安全預警的準確率和可靠性達到90%以上。另一方面，在易誤報的關鍵任務場景中，采用算法集成策略，即同時使用多個模型進行預測，通過模型委員會表決形式減少個體偏差，并進行綜合判斷，可有效提升決策的準確可靠性。

3.3 成本與可行性

當前人工智能算法在智能建筑中的應用，受限于成本過高和實際效果無法保障的問題。例如搭建智能建筑所需的傳感器網絡與相關硬件設備投入巨大，成本可占建筑總造價的5%以上，但產生的數據規模與價值是否能與投入成正比尚存疑問，而算法的實際運行效果也參差不齊。此外軟硬件維護、算法模型更新所需費用也不容小覷。這需要建筑運營方拿出大量預算支持。但一方面由于預期回報不明朗，運營企業缺乏足夠動力與成本支持，致使智能技術推廣與更新存在難度，另一方面用戶接受程度也存在不確定性。成本與使用習慣的雙重阻礙嚴重制約了智能建筑應用場景的進一步落地。

4 結束語

人工智能技術在智能建筑工程中的應用前景廣闊。在建筑設計優化、精細化環境控制、安全管控等環節，人工智能均展現出極大應用潛力和助力作用。目前算法模型預測效果逐步得到提升，技術也得到驗證。但仍面臨數據安全、技術可靠性、應用成本等挑戰。

隨著核心科技如芯片技術發展，人工智能系統的算力與體量優化，有助于構建更加精密的數字孿生和建筑運行模型，提高仿真測試與過程控制的效果。隨著算法框架的不斷演進，也將大幅增強技術的穩定性和魯棒性。隨著產業化落地進程，技術也將變得更加成熟，投入產出比更加合理。

參考文獻

[1] 李晶.人工智能技術在智能建筑中的應用[J].城市建筑空間，2023，30（S1）：282-283.

[2] 劉善良.人工智能新技術在智能建筑中的應用研究[J].佛山陶瓷，2023，33（5）：74-76.

[3] 許淼華.人工智能技術在智能建筑中的應用探討[J].中國戰略新興產業，2017（12）：37.

[4] 黃拓.人工智能技術在智能建筑中的應用[J].長江信息通信， 2022，35（1）：123-126.

[5] 陳錦洲.探析人工智能技術在智能建筑中的應用[J].智能建筑與智慧城市，2018（3）：44-45.

收稿日期：2023-12-17

作者簡介：金濱陵（1968—），男，湖南株洲人，本科，高級工程師，研究方向：建筑工程。