研发AI模型精准预测冷气需求助商厦节能 岭大团队夺“国际建筑机电人工智能大挑战”金奖

香港商厦冷气普遍给人过冷的印象，引起能源浪费及碳排放问题。岭南大学（岭大）数据科学学院的博士生团队针对此问题开发人工智能（AI）模型，准确预测制冷负荷，显著提升能源利用效率。该研究项目近日更在“国际建筑机电人工智能大挑战2025”（Global AI Challenge for Building E＆M Facilities 2025）中勇夺金奖。有关技术已在香港商厦及深圳达实智能大厦进行测试，均显示该系统具备良好的预测效果。

获奖项目名为“用于商业楼宇的AI智能冷气需求预测系统”，由岭大校长及韦基球数据科学讲座教授秦泗钊教授及数据科学学院工业数据科学学部助理教授莫焱芳教授指导，研发团队成员包括数据科学学院工业数据科学学部博士后研究员刘乙人博士，数据科学学院博士生李继成同学及朱仲熹同学，该系统在比赛环节中，精准预测四座建筑物未来一个月、每小时的制冷负荷需求，并为室内的空气调节系统提供最佳化调控策略，既能维持舒适的温度，又能有效减少能源消耗及碳排放，最终在“人工智能模型开发”学术组别中获得金奖殊荣，取得5,000美元奖金。

秦泗钊校长表示：“本次获奖彰显了岭大致力于透过创新科技推动联合国可持续发展目标的坚定承诺。大学始终将可持续发展理念融入教学科研，同时也体现大学在数据科学与可持续发展领域的跨学科优势。我们期待与业界深化合作，以AI技术赋能绿色建筑，为全球减碳目标贡献解决方案。”

刘乙人博士表示：“现时香港大部分商业楼宇依靠经验或固定时段调节冷气供应，造成过度制冷与能源浪费的问题。岭大团队研发的AI系统能提前一个月逐小时预测冷负荷需求，在不影响舒适度的情况下节省耗电量。这项技术更具备广泛适用性，能准确预测多种不同建筑的冷气需求，为商场及办公楼大幅节省能源开支。我们希望未来能推广此系统至更多商场及办公大楼使用，推动智能建筑普及化，并成为香港楼宇日常运作的一部分，助力实现2050年前实现碳中和的目标。”

该系统已在香港的商厦及深圳达实智能大厦进行实测收集数据，进一步验证其卓越性能。基于此技术，团队进一步开发“HVAC（暖气、通风、空气调节）智能管理平台”，可结合即时天气数据预测不同情况下的冷负荷需求，并制成视觉化系统协助楼宇管理人员制定节能策略。

团队正进一步将系统与大型语言模型及AI代理技术结合，使AI能直接为楼宇管理者建议节能方案，进一步降低技术使用门槛，推动智能建筑的大规模应用。

由机电工程署（机电署）和广东省科学技术协会合办的国际建筑机电人工智能大挑战（大挑战）于今年六月至八月举行，设有“人工智能模型开发”及“建筑及工程创新方案”两个比赛项目，吸引超过200支来自26个国家和地区的队伍竞赛。