嶺大助商廈節能 研AI模型預測冷氣需求

香港文匯報訊（記者 姜嘉軒）香港商廈冷氣普遍予人過冷的印象，引起能源浪費及碳排放關注。嶺南大學數據科學學院的博士生團隊針對此問題開發人工智能（AI）模型，準確預測製冷負荷，能顯著提升能源利用效率。該項目近日在「國際建築機電人工智能大挑戰2025」中勇奪金獎，該技術亦已在香港商廈及深圳達實智能大廈進行測試，均顯示該系統具備良好的預測效果。

由特區政府機電工程署和廣東省科學技術協會合辦的國際建築機電人工智能大挑戰於今年6月至8月舉行，設有「人工智能模型開發」及「建築及工程創新方案」兩個比賽項目，吸引超過200支來自26個國家和地區的隊伍競賽。

嶺大獲獎項目名為「用於商業樓宇的AI智能冷氣需求預測系統」，由校長秦泗釗及數據科學學院工業數據科學學部助理教授莫焱芳指導。研發團隊成員包括該學部博士後研究員劉乙人、數據科學學院博士生李繼成及朱仲熹。

評估製冷負荷作最佳化調控

該系統在比賽環節中精準預測四座建築物未來一個月、每小時的製冷負荷需求，並為室內的空氣調節系統提供最佳化調控策略，既能維持舒適的溫度，又能有效減少能源消耗及碳排放，最終在「人工智能模型開發」學術組別中獲得金獎殊榮，取得5,000美元獎金。

秦泗釗強調，大學始終將可持續發展理念融入教學科研，同時也體現大學在數據科學與可持續發展領域的跨學科優勢，他期待與業界深化合作，以AI技術賦能綠色建築，為全球減碳目標貢獻解決方案。

劉乙人表示，現時香港大部分商業樓宇依靠經驗或固定時段調節冷氣供應，造成過度製冷與能源浪費，團隊希望未來能推廣此系統至更多商場及辦公大樓使用，推動智能建築普及化，並成為香港樓宇日常運作的一部分。

開發智管平台 提節能方案

該系統已在香港的商廈及深圳達實智能大廈進行實測收集數據，而且基於此技術，團隊進一步開發「HVAC（暖氣、通風、空氣調節）智能管理平台」，可結合即時天氣數據預測不同情況下的冷負荷需求，並製成視覺化系統協助樓宇管理人員制定節能策略。團隊正進一步將系統與大型語言模型及AI代理技術結合，使AI能直接為樓宇管理者建議節能方案，進一步降低技術使用門檻。