大語言模型重塑智能建筑占用測量：從算法到認知的躍遷

一、從“有無人”到“理解人”：智能建筑的新需求

在全球“雙碳”戰略與數字化轉型的雙重驅動下，建筑行業正經歷一場從“設備智能”到“認知智能”的深刻變革。建筑能耗約占全球能源消費的34%，其中商業建筑能耗占比較高。在辦公樓、園區和大型商業綜合體中，照明、空調與通風系統（HVAC）成為能耗“重頭”。

過去十年，建筑自動化系統（BAS）和樓宇管理系統（BMS）已實現了從“規則控制”到“數據驅動控制”的進步。然而，這一體系仍有“盲點”——對人的感知與理解不夠智能。

以“占用測量（Occupancy Measurement）”為例，傳統系統往往依賴紅外、CO?傳感器或門禁數據判斷空間是否有人。這類基于閾值或統計學習的模型，雖然能提供基礎控制依據，但在面對實際辦公場景的復雜變化時——如會議室多人短時進出、工位共享模式、彈性辦公時間等——準確率明顯下降，進而導致空調、照明的能耗浪費與舒適度下降。

隨著建筑行業步入智能化3.0階段，“以人為中心”成為核心趨勢。占用數據不僅影響能耗優化，更關乎室內空氣質量、舒適度及健康水平。如何讓建筑系統“理解”人的存在與行為，成為行業創新的關鍵命題。

二、大語言模型：跨界進入建筑的“新物種”

人工智能的發展進入“生成式AI”時代，大語言模型（Large Language Models, LLMs）正成為新的技術底座。自ChatGPT問世以來，LLMs展現出前所未有的上下文推理能力和跨模態理解能力，不僅能處理文本，還可關聯傳感器、圖像、語音等多源數據，實現“語義化感知”。

在智能建筑領域，這意味著AI不再只是被動識別信號，而是能夠“推理”出背后的情境。例如，當照度下降、插座功率上升、空氣流速穩定時，LLM可“理解”為“會議室正在使用中”；而當溫度上升但插座功率保持低位，則可能是“無人但設備運行”。這種基于邏輯鏈條的推理方式，即所謂鏈式思維，是LLMs區別于傳統機器學習算法的關鍵。

近期一項來自中國和新加坡辦公樓的實測研究顯示，采用LLaMA 3.2、Gemini-Pro與DeepSeek-R1三款LLMs模型進行占用檢測實驗，在不同訓練/測試比下均顯著優于傳統模型。其中DeepSeek-R1在4天訓練、1天測試場景下達到95.92%的準確率和96.1%的F1分值，表現出極強的泛化能力。

研究者指出，Few-Shot Learning（少樣本學習）與In-Context Learning（上下文學習）的結合，使LLMs能夠在數據有限、環境變化大的建筑場景中仍保持穩定性能。這一點對建筑智能化行業意義重大：在不增加傳感器投入和人工標注成本的情況下，實現占用測量精度的量級提升。

三、從算法到場景：LLM正在改變的三個方向

1. HVAC系統的智能控制

傳統HVAC控制依賴固定時間表或基于CO?濃度的開關機制，響應滯后、能耗高?；贚LMs的占用推理模型可以實時預測空間使用狀態，并生成語義化的控制指令。例如：“根據過去兩小時會議頻率與當前能耗模式，建議提前啟動三層會議區新風系統。”

這種“語言式決策”正成為智能控制系統的新接口，未來或將與BAS實現自然語言交互。

2. 空間利用率與辦公管理

隨著共享辦公與彈性工時的普及，辦公空間利用率成為企業精細化管理的重要指標。LLM模型可通過多源數據理解空間使用模式，為設施運營團隊提供優化建議，如“減少某區域空調運行時段”或“調整會議室調度策略”。

相比單一算法輸出，LLMs的語義解釋能力使得其結果更具可讀性和執行參考價值。

3. 健康與舒適度管理

后疫情時代，室內空氣質量與通風策略成為企業管理重點。基于占用估算的通風優化，可在保證健康的同時避免能源浪費。LLMs可綜合環境參數與占用趨勢，動態推理最優新風策略，實現“人-環境”協同調控。

四、區域差異與跨場景適應：模型泛化的現實考驗

建筑環境的差異不僅體現在氣候與設備上，更體現在人的行為模式上。中國辦公樓往往存在集中上下班的高峰模式，而新加坡等熱帶地區則表現出分散的工作節奏與較強的個人調節行為。

傳統機器學習模型難以在這類差異中泛化，而LLMs憑借其上下文理解能力，能夠學習到區域特征背后的語義邏輯。例如，在濕度較高的新加坡環境中，模型會自動強化濕度與空調負載的關聯度，從而提升預測準確性。

這種“跨文化語義學習”使LLMs在國際化建筑管理中具有天然優勢，為跨地區運營的建筑資產管理公司（如仲量聯行、凱德集團等）提供了新的技術思路。

五、挑戰與未來趨勢

盡管大語言模型展現出巨大潛力，但其在建筑行業的落地仍面臨若干現實挑戰：

• 算力與成本壓力：主流LLMs參數量龐大，若直接嵌入樓宇控制系統，算力與延遲均不可忽視。輕量化模型（如LLaMA-mini、Phi系列）及邊緣部署策略成為關鍵方向。

• 數據隱私與安全合規：占用數據往往涉及員工行為與空間活動信息，需引入聯邦學習（Federated Learning）與差分隱私（Differential Privacy）機制。

• 可解釋性與信任問題：建筑運營團隊需要可驗證的“決策理由”。基于SHAP等方法的特征解釋機制正在成為行業標準，幫助運維人員理解AI判斷邏輯。

• 系統集成與標準化接口：如何將LLMs結果無縫接入BAS、IoT平臺和BIM系統，是產業落地的關鍵一環。

未來趨勢值得關注的方向包括：

1. 多模態融合LLMs：將語音、圖像、傳感器等數據融入統一語義空間，實現全方位占用理解；

2. 邊緣智能+云協同：云端推理結合本地快速響應，兼顧性能與安全；

3. 語義化BAS接口：實現通過自然語言與樓宇系統交互的智能控制場景，如“請優化會議區溫度至舒適水平”；

4. 數字孿生融合：通過LLMs將建筑數字孿生模型與實時數據聯動，實現預測性維護與能耗優化。

結語：從“智能算法”到“認知建筑”

大語言模型為智能建筑行業帶來的，不僅是一種新的算法，更是一種新的認知范式。它讓建筑從“自動響應”進化為“理解人類意圖、主動優化環境”的系統。

當我們談論未來的智慧建筑時，它或許不再只是傳感器與控制器的集合，而是一種具有“語義理解”的動態生命體：能聽懂人、能預判需求、能自我學習。

從技術角度看，這一變革仍處于早期階段；但從產業趨勢看，LLMs已經打開了建筑AI化的新想象空間。對建筑設計、運維與能源管理從業者而言，這不僅是一場技術革命，更是一場思維方式的轉變——從控制系統到認知系統，從參數邏輯到語義邏輯的轉變。

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