据该论文介绍，人工智能已成为一种提高生产力和改善生活质量的技术。然而，其在建筑节能和碳减排方面的作用尚未得到系统研究。该论文究评估了人工智能在建筑领域的潜力，重点关注美国的中型办公楼。研究者开发了一种方法来评估和量化潜在的减排量，并确定的关键因素是设备、占用影响、控制和操作以及设计和施工。

　　研究表明，人工智能可以降低成本溢价，提高能源效率和净零建筑渗透率。采用人工智能可以在 2050 年减少能源消耗和碳排放约 8% 至 19%。与 2050 年一切如常的情景相比，结合能源政策和低碳发电可以减少约 40% 的能源消耗和 90% 的碳排放。

　　气候变化是过去和当前几个世纪的关键主题和挑战。世界许多地区都经历过洪水和热浪等极端天气事件，近年来这些事件发生得更加频繁。为限制全球变暖，《巴黎气候协定》设定了通过减少能源消耗和碳排放将全球变暖控制在 1.5°C 以内的目标1。世界各国政府已经制定了雄心勃勃的气候目标来实现这一目标。例如，美国的目标是到 2030 年将温室气体 (GHG) 污染在 2005 年的水平上减少 50-52%2，中国宣布了3二氧化碳排放在 2030 年前达峰的行动计划，欧盟则提议到 2030 年将温室气体排放量削减到 1990 年水平的至少 55% 以下4。

　　与此同时，自 1950 年以来，全球城市人口经历了快速增长。2018 年，全球约 55% 的人口居住在城市地区。根据联合国的预测，到 2050 年，这一数字预计将增加到 68%5。由于这种快速的城市化，将有大量新建筑。到 2060 年，全球建筑存量预计将翻一番，这相当于在未来 40 年内每月建造一整座纽约市6。

　　根据美国能源信息署 (EIA) 的数据，2011 年建筑行业占美国一次能源消耗的 39%7。因此，为了支持能源效率和碳减排目标，研究建筑至关重要。

　　随着计算机技术的快速发展，人工智能（AI）正越来越多地应用于不同的领域和应用。它“解决通常与人类智能相关的复杂认知问题，例如学习、解决问题和模式识别”8。截至 2020 年 2 月，已有 50 个国家宣布了国家人工智能战略9。

　　人工智能已广泛应用于不同的应用领域，例如计算机视觉、机器人技术、自然语言处理和机械。最近，它还被用于提高建筑、交通和工业部门的能源效率和减少碳排放。一些热门的研究方向包括智能控制、系统诊断、占用行为、负荷预测和需求响应。

　　然而，人工智能在建筑中的节能潜力尚未得到彻底了解。现有文献主要关注建筑性能的特定方面，如建筑设计、施工、运行和控制；研究表明，潜在的节能范围很广，从2 %到60 %不等。此外，仍然缺乏量化人工智能节能的系统和标准方法。如何最好地利用人工智能来减少建筑物的能源消耗和碳排放的机制也不清楚。

　　建筑物是一个复杂的系统，具有数千个组件，例如墙壁、窗户、暖通空调和照明系统。建筑施工通常涉及规划、分析、开发和施工，每个步骤都需要大量的知识、投资和劳动力。建筑施工往往对建筑工人的健康和安全构成潜在威胁。人工智能有可能降低施工过程各个阶段的成本、减轻风险并提高健康和福利。

　　此外，建筑物居住者与建筑组件之间的相互作用是非线性的，很难使用传统的基于规则的控制算法捕捉。借助深度学习和强化学习等先进的人工智能算法，人工智能模型本身可以从运营数据中学习，并利用持续的实时数据自我进化，以优化目标函数并提高性能。

　　高效建筑的未来如何？人工智能如何影响建筑设计？如果我们假设人工智能将实施能源效率的成本降低 5%，那么可以获得多少额外的能源和碳效益？

　　该研究的目标不是专注于特定的人工智能技术，而是探索人工智能对大规模提高商业建筑能源效率和减少碳排放的潜在影响。此外，研究旨在提出一种系统方法，可用于量化人工智能在商业建筑以外的各种建筑类型中带来的好处。该研究系统地解耦和评估单个建筑生命周期内理论上的最大节能潜力；并通过开发节能技术采用和建筑存量建模来量化人工智能的大规模影响。

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