· 綠建築簡報編輯部 · 城市與未來 · 10 分鐘閱讀
AI 與智慧建築的未來｜建築物會自己學習節能嗎？
人工智慧正在改變建築的營運方式——從預測能耗、自動調節空調照明，到 Google DeepMind 降低 40% 冷卻能耗，AI 讓建築物真正學會「自己節能」。
AI 智慧建築是什麼？一句話說明
AI 智慧建築 是指運用人工智慧技術，讓建築物能夠自主學習使用者行為與環境條件，自動最佳化能源使用、室內環境與營運管理的建築。
你可以把它想成一棟「會思考的建築」——它不只是被動地接受指令（設定幾度就幾度），而是主動學習、預測需求、自動調整。就像一位經驗豐富的建築管家，24 小時不間斷地觀察、判斷、行動。
從自動化到智慧化：建築的進化歷程
建築的「聰明程度」經歷了三個階段：
| 階段 | 時期 | 特徵 | 比喻 |
|---|---|---|---|
| 自動化 | 1980-2000 | 依照固定程式運作（定時開關燈、固定溫度） | 鬧鐘——只會照設定時間響 |
| 連網化 | 2000-2020 | 感測器收集數據，遠端監控，可手動調整 | 智慧手機——可以遠端操控 |
| 智慧化 | 2020-未來 | AI 自主學習、預測需求、自動最佳化 | 管家——觀察你的習慣，主動服務 |
現在的建築正從第二階段邁入第三階段。AI 不只是另一個控制工具，它根本改變了建築「思考」的方式。
Google DeepMind：降低 40% 冷卻能耗
2018 年，Google 將旗下 AI 實驗室 DeepMind 開發的機器學習系統應用到自家資料中心的冷卻系統，結果令業界震撼：
- 冷卻能耗降低 40%
- 整體能源效率（PUE）提升 15%
- 每年節省數百萬美元的電費
它是怎麼做到的？
- 收集數據：從資料中心的數千個感測器收集溫度、壓力、流量、天氣等數據
- 建立模型：AI 學習這些數據之間的關聯，建立預測模型
- 模擬決策：在每個時間點，AI 模擬數千種可能的操作組合
- 選擇最佳化：選出能耗最低的操作方案，自動執行
- 持續學習：根據實際結果不斷修正模型，越用越準
這項技術後來被開發為 Google Cloud AI for Buildings，開放給商業建築使用。
AI 在建築中的六大應用
| 應用領域 | AI 功能 | 節能效果 |
|---|---|---|
| 空調最佳化 | 預測冷/暖需求，提前調節冰水主機與空調箱 | 節能 15-40% |
| 照明控制 | 結合日光感應、人員偵測與使用行為學習 | 節能 30-50% |
| 電力調度 | 預測用電尖峰，整合儲能與太陽能發電 | 降低尖峰用電 20-30% |
| 預測性維護 | 分析設備運轉數據，在故障前預警 | 減少維修成本 25-30% |
| 空間利用 | 追蹤空間使用率，動態調整空調與照明服務範圍 | 避免空區域浪費 |
| 空氣品質 | 即時監測 CO2、PM2.5，智慧調節新風量 | 兼顧健康與節能 |
數位分身：建築的「虛擬雙胞胎」
數位分身（Digital Twin） 是 AI 智慧建築的關鍵技術之一。它為實體建築創建一個即時同步的虛擬模型：
- 即時監控：虛擬模型反映實體建築的所有狀態（溫度、用電、設備狀態）
- 模擬預測：在虛擬環境中測試不同的操作策略，找出最佳方案
- 異常偵測：透過比對虛擬與實體的差異，快速發現設備異常
- 生命週期管理：從設計、施工到營運、維護，一個數位模型貫穿全生命週期
全球數位分身市場規模預估在 2030 年將達到 1,500 億美元，建築與基礎設施是最大的應用領域之一。
國際指標案例
The Edge（荷蘭阿姆斯特丹）
被譽為「全球最智慧辦公大樓」，由 Deloitte 總部使用：
- 超過 28,000 個感測器遍布整棟建築
- AI 系統學習每位員工的偏好，自動調整個人座位的燈光與溫度
- 員工透過手機 App 預約座位，AI 根據當日使用率動態分配空間
- 整棟建築的能源消耗比一般辦公大樓低 70%
Salesforce Tower（美國舊金山）
- AI 驅動的空調系統，根據每層樓的使用狀況即時調節
- 整合 San Francisco 的電網數據，在電力尖峰時段自動降載
- 屋頂的回收水系統由 AI 管理，年節水量超過 3,000 萬加侖
台灣智慧建築的 AI 發展
台灣在智慧建築領域已有一定基礎，正逐步導入 AI 技術：
現有基礎
- 智慧建築標章已推動超過 20 年，建立了系統整合的基本框架
- BEMS（建築能源管理系統） 在商辦與公有建築逐步普及
- 工研院與資策會持續開發建築 AI 應用技術
AI 導入案例
- 台北 101：導入 AI 驅動的冰水主機群控系統，空調節能超過 20%
- 中鼎集團總部：AI 結合 IoT 感測器，實現預測性維護與能耗最佳化
- 遠傳電信內湖總部：AI 照明控制系統，依據自然光與人員位置自動調整
未來挑戰
| 挑戰 | 說明 |
|---|---|
| 數據基礎不足 | 許多既有建築缺乏足夠的感測器與數據收集基礎設施 |
| 人才缺口 | 同時懂 AI 與建築的跨領域人才稀缺 |
| 投資回收 | AI 系統的建置成本仍然偏高，中小型建築難以負擔 |
| 資安疑慮 | 建築連網後面臨的網路安全風險需要被正視 |
AI 會取代建築管理人員嗎？
短期內不會，但角色會大幅改變：
- AI 擅長的事：大量數據分析、即時最佳化、24 小時監控、模式識別
- 人類仍不可取代的事：異常狀況的判斷與應變、與住戶的溝通、系統升級的決策、法規合規的把關
未來的建築管理人員將從「操作設備的人」轉變為「管理 AI 系統的人」——就像飛行員不再手動操縱飛機的每個細節，但仍然是最終的決策者。
為什麼跟你有關？
你每天待在建築物裡的時間超過 20 小時（住家 + 辦公室 + 商場）。如果這些建築都變得更聰明，你會感受到：辦公室的溫度永遠剛好、電梯不再需要等很久、空氣品質一直很好——而這些體驗的背後，是 AI 在不知不覺中幫你節省了大量能源。下次走進一棟自動調光的大樓，不妨想想：這棟建築，搞不好正在「學習」你的喜好。
資料來源
- Google DeepMind — AI for Data Center Cooling
- The Edge Amsterdam — BREEAM Outstanding
- McKinsey — Smart Buildings: AI in Real Estate
- 內政部建築研究所 — 智慧建築標章
- IEA — Digitalisation and Energy
延伸閱讀
數位孿生作為 AI 智慧建築的基礎平台，#99 有介紹。BIM 如何為 AI 提供建築資訊模型，#98 做了說明。智慧建築標章在台灣的評估標準，#21 有介紹。2050 年建築的終極願景中 AI 的角色，#102 做了展望。2030 年淨零建築目標的技術需求，#101 有分析。
