旨在打造一个AI在建筑暖通系统应用的落地场景并在建科股份新大楼项目中实证。研究内容涵盖新型多模态知识库的构建、数据驱动模型的建模(机器学习和深度学习)，各种模型的集成、交互与应用。包括但不限于以下功能 (1)数字底座构建技术:优化数据收集、处理和分析体系，确保高质量的数据支持，为系统提供坚实的数据基础。 (2)故障预测与诊断:引入A技术进行系统的故障预测和诊断，提升故障预测的准确性和效率。 (3)策略优化:基于A1技术更有效的统筹局部优化和全局寻优的关系。研究高效整合各子系统运行优化、调参、调适技术，优化建筑能源使用的策略包括能源需求预测、优化能源分配和消耗，以及提高整体能源利用效率 (4)专家系统:基于上述研究开发可持续型自成长建筑暖通专家系统。 (5)供需联动:结合A1对用户行为进行深入分析，以此来优化系统的运行策略，进一步提升系统的能效和用户体验。 关键技术指标： (1)实证案例建筑能效提升10%; (2)建筑运维成本下降 30%; (3)机电系统故障自动检出率不低于80%, (4)AI应用行业领域内首创。