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在全球邁向淨零排放的趨勢下，解決既有建築的「能源績效落差」為減碳關鍵。本文分析AI與物聯網技術如何驅動建築能源管理系統(BEMCS)的典範轉移。相較於傳統系統的被動監控與固定排程，AI透過機器學習與數位孿生技術，實現主動預測與自適應控制。其核心應用包含：運用模型預測控制優化暖通空調(HVAC)，節能潛力最高達37%；多感測器融合精準調節智慧照明，降低逾40%能耗；透過預測性維護減少設備無效耗能，平均節能10%；優化在地再生能源微電網與電池儲能調度。整體而言，導入AI建築節能不僅能減少20%至40%的總能耗，平均投資回收期更短至1.5至3.3年，為企業兼顧淨零碳排與提升營運財務效益的最佳實務路徑。

【內容大綱】

• 一、淨零轉型下建築角色的重要性
• 二、AI在建築節能中的核心應用與機制
  • (一)暖通空調與熱舒適度之預測控制
  • (二)多感測器融合、空間感知與智慧照明系統
  • (三)設備預測性維護與異常偵測
  • (四)再生能源整合與微電網最佳化調度
• 三、AI用於建築節能對企業營運的實質影響
• IEKView
  • (一)既有建築的「輕量化升級」具市場潛力
  • (二)商業模式跨越：從單次硬體買賣邁向「能源即服務」(EaaS)
  • (三)建築微電網化與虛擬電廠(VPP)的協同發展

【圖表大綱】

• 表1、建築設備預測性維護與異常偵測之節能效益
• 表2、AI管理系統與傳統自動化系統的比較
• 表3、AI用於不同建築類型的節能效益與投資回收期