连烁

　　近期保定市与唐县两地曝光的施工扬尘污染典型案例，深刻揭示了传统建筑活动在环境合规与精细化管理层面面临的严峻挑战。无论是常规作业中抑尘措施的缺位，还是在重污染应急响应期间违规进行土石方作业，均暴露了人工监管在实时性、全面性与响应速度上的固有瓶颈。此类问题不仅造成局部大气污染，更显著推高了建筑业的隐含能源消耗与碳排放强度——未加控制的扬尘意味着物料损失、重复清洁以及降尘设备的非经济性运行，直接转化为额外的化石能源消耗与二氧化碳排放。
　　面对这一挑战，人工智能技术正以前所未有的深度介入建筑环境治理领域，其核心价值在于构建一套覆盖感知、分析、决策与执行的闭环智能系统。在扬尘治理这一痛点场景，AI驱动的解决方案已超越简单的视频监控。它深度融合高分辨率视频流分析、分布式物联网传感器网络以及边缘计算能力，构建起一个全天候无休的“数字哨兵”体系。该系统不仅能精准识别裸露土方面积、自动判定雾炮/洒水设备的工作状态与覆盖范围、区分土方开挖等关键作业类型，更能实时关联地方环保法规以及动态发布的重污染天气应急响应等级。一旦系统通过算法模型识别出违规行为，可立即触发秒级的多渠道告警并生成附有图像、视频、位置及时间戳的电子证据链，实现监管的“无感介入”与违规的“无处遁形”，从根本上堵塞人为疏忽或恶意规避的漏洞。更关键的是，AI的预测性能力正在被深度挖掘：通过整合历史扬尘事件数据库、实时工地环境参数、精细化气象预报甚至区域空气质量模型，系统能够提前数小时预测工地扬尘的产生概率与扩散趋势，进而智能调度和优化抑尘资源——例如，在预测到强风天气前提前启动并加大雾炮强度，或在湿度较高时自动调低洒水量，实现“按需抑尘”，在确保环境合规的同时，显著降低水电资源的无效消耗和设备的冗余磨损。
　　人工智能对建筑业的赋能远非止步于扬尘控制，其更具变革性的潜力在于重塑建筑从蓝图到拆除的全生命周期的碳管理与能效提升路径。在规划与设计源头，AI作为强大的“绿色设计引擎”，能够对海量的建筑信息模型、城市地理信息系统数据、历史气象资料、区域能源结构乃至材料隐含碳数据库进行多源异构融合与深度学习分析。它能够模拟推演出在结构体系、围护材料、建筑朝向、自然采光通风策略以及机电系统配置等数十个甚至上百个维度的最优组合方案，自动生成符合超低能耗、近零能耗或产能建筑标准的创新设计，为建筑长达数十年的运行阶段奠定低碳基石。在施工建造这一高能耗、高排放的活跃期，AI赋能的智慧工地平台如同一个“超级调度中枢”，它通过物联网对塔吊、挖掘机、混凝土泵车等大型机械的工况与能耗进行毫秒级采集与建模分析。基于此，AI能实现机械群协同作业的智能路径规划、识别并消除无效空载或怠速运行、优化物料吊装顺序，显著降低化石燃料消耗与直接碳排放。同时，结合项目进度计划、BIM物料清单与供应链数据，AI驱动的精准物料管理系统能够预测未来数日甚至数周的建材需求，优化采购计划与物流配送路线，并减少现场因管理不善导致的建材损耗，从而有效削减与建材生产和运输密切相关的庞大隐含碳排放。当建筑投入使用后，AI驱动的智能建筑能源管理系统（BEMS）则成为“能效管家”。它通过部署于建筑各处的传感器网络，对室内外环境参数、人员分布以及暖通空调、照明、电梯等主要用能设备的状态进行毫秒级感知。深度学习模型能够理解建筑的热惰性、人员行为模式与设备特性，在满足舒适度与功能需求的前提下，对HVAC的启停、设定温度、风量、新风比以及照明场景等进行动态、精细化甚至预测性调控，解决传统控制策略“反应迟钝、粗放运行”的痛点，在复杂的实际运行环境中持续挖掘能效潜力，大幅降低运行阶段的能耗与碳排放。
　　人工智能深度融入建筑环境治理与能碳协同优化进程，标志着行业向数字化、智能化、绿色化深度转型的关键跃迁已然开始。它不仅仅是将传统流程自动化，更是在重构管理模式、优化决策机制并创造新的价值。从精准狙击扬尘污染、大幅降低环境合规成本与风险，到系统性赋能建筑全生命周期各环节的深度节能与碳减排，AI技术正迅速从辅助工具演进为支撑建筑业应对严峻环境挑战、实现可持续发展的核心科技引擎。展望未来，加速这一转型亟需多维并举：强化政策引导与标准建设，推动“AI+绿色建筑/智慧工地”融合解决方案的规模化、标准化落地；持续投入研发，突破面向复杂建筑场景的专用算法模型；夯实数据基础，促进跨部门、跨企业、跨系统的多源异构建筑环境数据的汇聚、治理与安全共享；并同步提升边缘计算与云计算相结合的算力支撑体系。唯有如此，才能充分释放人工智能的潜能，以科技创新持续驱动建筑领域实现更深层次、更广范围的能耗强度降低与碳排放总量削减，为行业的绿色低碳未来提供坚实支撑。

作者单位：云南大学