想象一下，在一座數萬平方米的高樓中，根據需要將每個房間和走廊安裝上傳感器，如同神經網絡感知著這座大樓的冷暖、濕度、能耗、人員行為等；AI加持下的“智能大腦”實時分析這些數據，自主決策，并轉化為指令下達，整個大樓按照指令進入新的低碳運行狀態……這是山東建筑大學智慧建筑與能源優化研究團隊（以下簡稱“智慧建筑團隊”）負責人李成棟教授向科技日報記者描述的場景。

該場景成為“建筑及園區數字低碳關鍵技術研發與應用”項目（以下簡稱“建筑低碳項目”）的關鍵部分。近日，該項目斬獲了山東省科技進步二等獎。

實現“雙碳”目標，直面“頭號攔路虎”

“建筑能耗占社會總能耗的46.5%，建筑運行能耗占21.7%，解決建筑能耗是實現碳中和的關鍵戰場。”李成棟的觀點不是危言聳聽。在他看來，建筑碳排放正成為整個行業實現“雙碳”目標的“頭號攔路虎”。

直面“頭號攔路虎”，尋求解決之道并不容易。

在調研中，該團隊發現，目前，大部分建筑及園區中空調、照明等能源設施缺乏有效管控，“節能靠經驗，降費靠關機”；即使它們已部署了數字化裝備，但平臺也是“有骨頭無大腦”，大量設備“只監不控”，導致用電成本不降反增。

“上述問題說明了智能建筑不‘智能’的現實，問題出在哪里？”智慧建筑團隊首席科學家張桂青教授給出兩個答案：第一，越來越多的建筑商追求建設過程的節能和建筑材料的綠色，存在著重建設輕運維現象，對建筑運行中能耗的智能管控投入甚少；第二，主導樓宇能耗自控系統的智能化技術被進口產品壟斷，沒有發揮應有的節能管控作用。

“對建筑業來說，未來降碳將在能源管控方式、用戶用能方式以及電力交易方式三個方面迎來變革。”張桂青表示，瞄準能源管控方式做文章，他們的建筑低碳項目應運而生。

具體而言，提升建筑智慧化水平，這支團隊在建筑設備的“感、算、控、管”上下了功夫。

李成棟向記者解釋，建筑數據是量化碳耗的核心抓手。他們安裝必要的傳感器是為了“感”，等于為建筑園區安裝了“碳感知神經網絡”，傳感器實時監測室內溫度、濕度、電耗等眾多隱形碳排放因素，并反饋到搭建的智慧平臺上。“各種指標‘測得全’是這一階段的特點。”李成棟說，上述能耗數據結合AI算法，能精準繪制碳排放圖譜，讓隱形碳排放變得“可見可算”，從而實現了建筑能耗“摸得透”的目標。

“園區減碳的關鍵在于‘數據驅動決策+技術集成創新’，也就是‘控’和‘管’，這也是我們打造的智慧平臺的作用，達到‘調得優’‘管得好’的效果。”李成棟說，智慧平臺如同大腦，生成碳足跡，動態追蹤光伏、儲能等核心指標；在此基礎上，基于數據分析預測用能需求，合理規劃設備運行，優化節能指標。

創新力如何，市場說了算

在曲徑通幽的山東建筑大學校園里，智慧建筑團隊在裝配被動式超低能耗教學實驗樓上夜以繼日攻關。該團隊成員彭偉副教授向記者表示，這棟基本不需要額外化石能源輸入，依靠地源熱泵技術和光伏供電的大樓是他們的第一個“客戶”。在建筑低碳項目的加持下，該建筑貼上了“超低能耗”的標簽。

實際上，這支囊括了暖通空調、自動化、計算機等十幾個學科的科研團隊是國內最早的一批投身智能建筑的高校團隊。“1989年，我們就為11屆亞運會的亞運村提供了空調自控項目。”在年逾六旬的張桂青看來，從人工智能與先進控制的基礎研究，到建筑設備智能化與能源優化關鍵技術攻關，再到運維系統示范應用與成果轉化，該團隊的創新能力走到了國內前列。

這種創新力，市場已經給出了評價。

建筑高度為303米的濟南綠地普利中心是目前濟南正在運行的第一高樓，其面積高達19萬平方米，制冷機房裝機容量3700千瓦，年用電量1300萬千瓦時。

COP是衡量制冷系統機組效率的關鍵指標，智慧建筑團隊介入改造之后，該大樓的系統COP從3.49提高到4.45，能效提升27%，借此入選了濟南市智慧城市典型案例。

此外，該團隊還與企業合作，將該相關技術在山東省400余個黨政機關單位能源管理以及齊魯醫院、濟南西客站等300多個大型公共建筑節能管控的典型工程中得到了推廣應用。

李成棟表示，技術復雜度高，模型訓練周期長，經濟可行性挑戰大，這三大特征為該項目筑起了技術圍墻，在建筑市場需求縮減的大背景下，憑借核心技術脫穎而出。

李成棟向記者提供的一份數據顯示，該團隊已承擔了20余項國家級、省級重大創新工程等縱向課題，50余項來自企業的橫向課題；獲得100余項智慧建筑、建筑節能、綜合能源方面的發明專利，主持和參與編寫了十余項國家和地方標準。

據介紹，該團隊還積極拓展其他應用場景，比如該團隊成員馬昕副教授等人正與清華大學、山東大學等高校合作，開展“屋頂光伏+經濟儲能+直流配電+柔性負荷+有序上網”新型電力能源系統研究，解決光伏系統的消納難題。

（受訪者供圖）