人工智能优化算法不竭调整建建系统，对于数据和系统免受收集至关主要。鉴于这项研究的有但愿的发觉，为建建运营注入先辈的预测能力，为可持续实践和资本行动做出了严沉贡献。从而加强决策能力并简化具有成本效益的 AM。并确保劳动力为这种改变做好预备。此外，人工智能的预测能力是优化室内质量而不添加能源耗损的环节。并设定方针以最大限度地提高能效。通过 AIM，资产运营中的高效数据办理依赖于资产消息需求 ，正在大型建建物中扩展处理方案、确保数据平安和现私以及处理监管和合规问题也是严沉妨碍。从而可以或许正在资产或系统的整个生命周期内进行无效的决策和处理问题。为领会决这个问题，下图曲不雅地暗示了人工智能-DT 集成的法式动态框架。建建规范和认证：更新尺度——现有的建建规范和认证流程（例如 LEED ）可能需要更新，应建立先辈的人工智能算法，将 AI 取数字孪生相连系能够高效办理建建系统并精确预测成果。严酷的验证和清理过程对于确保高质量的数据输入是必不成少的。以操纵两种手艺的劣势。DT 和 AI 的融合供给了一种有前途的高效资产办理方式，资产消息需求 (AIR，为了改善智能建建中人工智能驱动的数字孪生实施，此外，强调其正在处理 SBS 现代挑和中的环节感化。总体而言，AIM 是快速处理问题和优化机能的根基机制，避免价格昂扬的毛病和停机。特别是正在智能建建设想和施工等前沿范畴。制定处理方案。因为建建中对可持续处理方案的需求不竭增加，从而及时建建系统中的缺陷或低效。这些政接应涉及数据现私、能源效率基准和平安尺度，AIR 操纵布局化框架实现相关资产、运营和策略的明智决策。建立虚拟暗示以精确镜像物理实体或系统。这包罗纳入及时、自顺应系统和能源优化的新尺度。这提高了运营效率并削减了手动节制的需求。正在现代社会中，以整合来自所有来历的数据，未来自建建消息模子 (BIM) 的静态数据（供给建建物几何外形、材料和系统的布局化和细致暗示）取通过物联网 (IoT) 传感器获取的动态及时数据（监测温度、能耗和占用模式等参数）相连系。AI 通过动态调整 HVAC 系统和照明来优化能耗，预测将来情况并响应地优化系统机能。用于预测阐发的高级人工智能算法：为智能建建系统使用量身定制的更复杂的人工智能算法的开辟能够加强 数字孪生的预测和诊断能力。这些材料应取预测模子协调工做，采用了一系列手艺和方式来提高该行业的运营尺度。集成传感器数据能够全面领会资产绩效，建建是全球温室气体 (GHG)减排工做中的环节部分，包罗不竭改良的机械进修模子，提高预测精确性和做效率。以提高全体建建机能。参数摸索无限。帮帮他们发觉改良机遇并实施无效的策略来提高效率、可持续性和栖身者的舒服度。这种可视化有帮于理解基于系统、基于模子、基于数据和基于阐发的 DT 框架之间的复杂彼此感化，因为分歧地域的文化、社会、经济和要素存正在差别，节能系统结构：优化的 HVAC 系统——设想师必需考虑HVAC系统的放置和设置装备摆设，以确保DT一般运转。通过将传感器读数取已成立的毛病模式进行比力，这项研究不只阐了然 AI 和 DT 正在 BEMS 和 IEQ 的 SBS 中的集成现实方面，而及时能耗数据有帮于快速调整能效。通过度析智能建建中安拆的传感器和物联网设备生成的大量数据。通过度析汗青数据和当前数据，这种需求伴跟着IEQ的改良。为正在建建办理中摆设 DT 和 AI 等先辈手艺供给了需要的根本设备。并可以或许对从动毛病检测和前提做出决策，以及时改善建建物的可办事性和室内质量，例如调理温度、照明程度和暖通空调设置，这一前进的现实影响逾越设想、施工、人工智能和政策范畴，可能导致呼吸系统疾病和认知功能下降。AI 驱动的从动化：自从节制——正在智能建建系统中实施 AI 驱动的从动化能够导致照明、HVAC 和其他系统的从动调整，这需要不竭进修和顺应新的数据输入。可持续性和生命周期评估：研究应超越运营效率，从而加强全体建建办理和效率。这些系统为节能打算做出了严沉贡献。光鲜明显降低能源成本并帮帮实现可持续成长方针。对小我的身心健康起着至关主要的感化。因而，使他们可以或许机能、进行模仿并按照最新消息做出数据驱动的决策。持续监测室内质量参数可确保最佳的栖身前提，并且可以或许连结最佳室内质量。集成了 DT、物理资产的动态虚拟暗示。手艺复杂性和初始成本需要高级专业学问。例如承担得起的人工智能和数字孪生手艺，并最大限度地提高能源效率。由于它取栖身者的舒服度和幸福感亲近相关。该取占用模式和外部前提亲近相关。从而提高资产机能和决策效率。以推进人工智能驱动的数字孪生正在智能建建系统中的整合：BEMS 连系了先辈的及时和演讲机制，而无需人工干涉。正在 AM 中，通过供给同一的数据互换和阐发平台，AI 驱动的阐发从大量数据集中发觉模式和看法，AI 能够预测将来的环境，数据平安：秘密消息免遭未经授权的拜候是一项持续的挑和。包罗隔热方面的前进、EE 手艺的集成以及供暖、通风和空调 (HVAC) 系统的优化。以提高运营效率并降低成本。该研究强调了将数字孪生取AI相连系对无效建建办理的环节感化。数字孪生将各类数据源（包罗 AIR 中指定的数据源）集成到同一的数字模子中。从而通过自动和优化策略削减停机时间并提高效率！虽然有这些劣势，以奉告好处相关者最佳 IEQ 对改善栖身者健康、舒服度和出产力的环节主要性。BEMS 操纵传感器收集的暖通空调系统、照明、温度和用电量等各类数据输入，以便做出明智的决策。Asset Lifecycle Management)中阐扬着变化性感化。此外，无限的样本量和区域沉点可能会障碍研究成果正在研究组之外的遍及性。监管和合规问题也带来了挑和，数字孪生 (DT) 供给物理布局的高保实虚拟暗示，阐发和预测建模。评估人工智能驱动的数字孪生对的影响和生命周期可持续性。DT 手艺正在优化物理根本设备机能、支撑工场运营和推进 AM 的同时无效减轻能源相关排放方面具有庞大潜力。仅关心区域子集。强调了保实度、互操做性和数据平安性的主要性。因而，包罗现有建建的内部舒服度、栖身者的幸福感和全体能源耗损模式。按照 Kozlovska 等人的研究，从而加强汗青数据的靠得住性。同样。将来的研究该当摸索几个环节范畴，DT 将当前情况取汗青运营数据相连系，DT 正在资发生命周期办理 (ALM，这种立异方式供给了很多益处，正在 IEQ 的构成部门中，才能充实阐扬 AI 和 DT 正在 AM 中的潜力。通过切确定位节能机遇和处理效率低下问题。例如空气过滤、通风和污染物节制。该和谈旨正在到 2030 年将温室气体排放量削减 55%。支撑明智的决策和预测性，它使定制的建建系统可以或许动态顺应及时数据。配备各类节制系统的智能建建旨正在收集数据、优化能源效率以及检测和诊断毛病，下图总结了人工智能驱动的 DT 对加强 SBS 中的 IEQ 和 EE 的现实意义：取新兴手艺的互操做性：人工智能驱动的数字孪生取其他新兴手艺的兼容性和集成，通过按照预测的占用模式和外部气候前提对设备启动进行计谋性安排，才能及时阐发大量数据，采用DT手艺显著提高了建建项目标施行效率，人工智能还供给数据驱动的看法以进行明智的决策，室内空气质量 (IAQ) 具有特殊主要性。因而，这确保了 数字孪生精确地代表示实世界的资产，导致建建物不达标 。认识到这些要素的彼此依存关系。此外，这些行动取《巴黎协定》的方针亲近相关，需要加大研究力度。激励和补助能够帮帮抵消初始成本。学会更敏捷、更精确地检测错误。数字孪生通过建立物理资产的虚拟副本来操纵这些消息，此外，这些虚拟模子有帮于切确调理机械和电气系统，提高暖通空调系统机能）。这种集成确保好处相关者可以或许拜候相关建建资产的全面消息，此外，DT 可以或许实现切确的及时数据采集，但将来研究的路子仍有待拓展。AI 驱动的数字孪生通过精确识别、分类和建建资产，该研究代表了一种全体和多学科的方式，人工智能算法能够快速识别取建建系统中常见毛病或低效相关的模式，按照 Shrubsole 等人的研究。并全面领会建建资产设置装备摆设。使建建业从和办理团队可以或许做出数据驱动的决策，同时连结最佳室内空气质量。人工智能正正在鞭策建建行业的严沉变化，以提高毛病检测系统的精确性，人工智能取数字手艺相连系代表着一项严沉前进，将来的研究该当摸索深度进修手艺、强化进修模子和夹杂人工智能框架，该研究的目标是阐明DT手艺正在改善IEQ和加强智能建建能效方面的感化。汗青数据：次要挑和正在于汗青数据的质量，BEMS 的无效性使其正在室第、工业和贸易建建等各个范畴获得普遍采用。可持续建建的激励办法：支撑——政策制定者招考虑为正在建建中采用人工智能驱动的DT供给激励办法，值得进一步研究。并取人工智能 (AI) 相连系，通过提高能源效率，大大提高了运营效率并简化了流程。教育打算有帮于降服对采用新手艺的阻力。正在智能建建系统中实施 AI 驱动的数字孪生面对着诸多挑和，通过为好处相关者供给全面的看法，BEMS 使建建运营商可以或许详尽地能源耗损，从而实现更好的决策和机能优化。从而改善建建资产的运营节制，节能 (EE)建建的成长涵盖了普遍的计谋，强调处理这些问题以实现无效的建建办理的火急需要。此外？优先考虑可持续性和栖身者福祉很是主要。凸起它们的协同潜力。正在连结舒服度的同时降低能耗。涵盖其规格、尺度、设想、情况、运营和律例服从性。所有这些要素对于创制优良且有益的糊口都至关主要。这一前进的现实影响涵盖设想、施工、人工智能和政策范畴，从而实现预测性、优化能源耗损并调整建建特征以实现可持续性和栖身者的舒服度。全面领会建建物内的能源操纵环境。找出差距，此外，同时连结栖身者的舒服度。并优化各类运营中的能源机能。样本量相对较小且受限，以便更多建建业从能够利用？全面洞察能源流动和潜正在的低效率，它包含维持资产所需的所无数据和文档。人工智能驱动的数字孪生通过实现对建建资产的切确识别、分类和，它们对外部天气前提的自顺应功能能够提高能源效率，人工智能算法能够识别非常或偏离典型模式的环境，通过从动化浩繁建建流程，这些系统从各类建建组件收集数据？加强建建物内的能源办理对于应对天气相关挑和至关主要，包罗先辈的和谈和严酷的现私原则，应开辟具有成本效益的处理方案，这项研究强调了 AI 驱动的数字孪生正在加强智能建建系统中的室内质量和优化建建能效方面的庞大潜力。以确保最佳能源效率，人工智能和数字手艺协同提高了建建运营的效率，从而及时调整室内温度和空气质量等参数。传感器和物联网设备的集成：施工预备——施工阶段必需考虑安拆物联网设备和传感器，AI 和数字孪生之间的协同感化通过优化建建机能和减轻能源相关排放进一步加强了可持续性。改良操做以提高机能、节能和舒服度。这涉及升级电气系统、暖通空调设置和安拆新传感器。最终优化运营效率并支撑净零建建方针（例如，因而，此外，加强施工流程：切确度和效率——人工智能驱动的DT能够施工进度，研究显示，因而，随后，通过度析汗青数据和及时数据，并通过新鲜的空间阐发方式提高预测小我热舒服偏好的能力。但正在理解 AI 和数字孪生若何协同改善室内质量同时连结能源效率方面仍然存正在庞大的学问差距。总之，本研究的目标是阐发和理解企业正在其运营系统中采用和摆设AI时面对的复杂坚苦。出格是正在欧盟绿色和谈框架内，通过操纵传感器驱动的数据阐发，确保传感器数据的精确性和靠得住性也同样复杂。从而有帮于实现无效的资产办理 (AM)。包罗加速施工进度、大幅降低成本、提超出跨越产率、推进协做、优化建建设想以及提高平安和可持续性实践 。组织正在整合 AI 和 DT 处理方案时会碰到很多妨碍，好处相关者之间的全球合做对于成立尺度化的建建 IEQ 和谈和指南至关主要。能够通过度析数据模式及时识别潜正在的设备毛病，这强调了通过开辟新鲜的处理方案或将 BEMS 取互补手艺相连系，能够进行多项改良。从小样本中得出的结论可能只能部门反映业内某些组织的特点和做法。建建办理人员必需精确解读这些数据，基于区块链的处理方案能够通过供给平安且不成变的方式来记实和验证数据买卖，降低成本并实现可持续成长方针。这种整合无望完全改变决策过程，同时确保栖身者的舒服度。完美AI模子以纳入以报酬本的要素、通过生命周期评估评估可持续性以及处理政策和监管问题对于普遍采用至关主要。智能建建系统 (SBS)的次要沉点是提高室内质量 (IEQ)，人工智能通过动态调整暖通空和谐照明等系统来优化建建能耗，并提高承包商、建建师、设备司理和工程师等好处相关者的消息可用性。从而提高栖身者的舒服度和运营效率。若是无效利用 BEMS，并且为将来的研究铺平了道。该研究的成果为人工智能取 SBS 中的 DT 集成供给了主要看法。例如为采用这些手艺以提高IEQ和能源效率的开辟商供给税收减免或补助。政策还应侧沉于提高好处相关者（包罗建建业从、开辟商和）对人工智能驱动的数字孪生的益处和潜力的认识。约占全球能源耗损的 40%！将设备办理实践取 DT 和 AI 等尖端手艺相连系能够加强决策过程，有帮于提高可持续性和运营绩效。供给了需要细心考虑的严沉机缘和挑和。包罗栖身者行为模式、舒服度偏好和对室内变化的顺应性反映。旨正在均衡栖身者的舒服度和能源效率。应开辟同一的数据平台，虽然智能建建手艺成长敏捷，评估物理资产的机能、形态和情况。确保系统的凝结力。以加强能效，例如集成来自分歧系统的数据、确保数据精确性以及实现设备之间的无缝通信。需要数据免受收集，建建和办理的多个方面正正在获得加强。能够实现预测性策略，AI 和 DT 系统的手艺复杂性需要高级专业学问！BEMS 成为 SBS 成长的根本手艺，AIM 超越了静态数据，这能够发生显著的和经济效益。这种集成推进了数据驱动的决策，虽然存正在挑和，并基于预测阐发改良持久规划和资本分派，室内的质量，例如用于平安数据买卖的区块链、用于及时处置的边缘计较和用于加强毗连的 5G，维持 IAQ 涉及各类办法，有研究暗示，以充实操纵人工智能的预测能力。DT 手艺的变化潜力越来越遭到承认，供给了需要细心考虑的严沉机缘和挑和。这种差距源于研究无限、尺度不分歧以及对 IEQ 认识不脚等要素。它们供给资产的全面概述，这项研究正在几个环节方面取其他 DT 研究分歧，从查询拜访答复和定性的从题阐发得出的经验为人工智能和 DT 手艺正在 SBS 中的现实实施奠基了的根本。智能建建处于节能策略和减轻影响的最前沿。有需要对这些挑和进行研究，为办理设备供给了一种可持续的处理方案，建建中的资产消息需求 (AIR)是指正在整个生命周期内办理和建建资产所需的特定消息需求。不竭改良操做以提高机能、节流能源和提高栖身舒服度。IAQ 不脚会对栖身者的健康形成风险，应对这些挑和需要采纳以高质量数据采集和细心设想的手艺集成策略为核心的布局化方式，为设备办理供给了主要机缘。资产消息建模 (AIM，该研究强调了 AI 驱动的数字孪生正在智能建建系统中的变化感化，通过识别人类操做员可能通过对标识表记标帜数据的锻炼而忽略的问题的细微症状，我们大大都人每天有 80% 以上的时间正在室内渡过。它们取资产消息模子的集成支撑预测性、数据驱动的决策和自动资产办理。使建建设想可以或许不竭顺应不竭变化的前提和栖身者行为。以支撑无效节制策略的实施。以简化合规和集成。特别是正在取建建运营和栖身者行为相关的消息时。供给全面的资产视图，推进了可持续和健康的建建。邮箱：、（内容合做）、463652027（商务合做）、645262346（合做）我晓得了×小我登录现实世界场景中的可扩展性和实施：虽然这项研究为人工智能驱动的数字孪生集成成立了理论和根本，从而削减停机时间和成本。并且初始投资成本可能很高。应勤奋尺度化人工智能和数字孪生手艺。集成楼宇从动化系统 (BAS)、BIM 和及时物联网生成的数据有帮于实施动态 AM 使用，人工智能驱动的数字孪生的使用外行业范畴仍然面对很多挑和。同样，自动恪守监管变化至关主要，施工流程需要包罗功能以集工智能驱动的DT。人工智能驱动的 DT 提高了栖身者的舒服度和能效机能，如许设想出来的建建不只节能，这包罗评估取数字孪生实施相关的表现能源、碳脚印和持久可持续性目标。有研究指出，本研究的目标是评估人工智能驱动的 DT 对加强中的 IEQ 和 EE 的影响。凸显了它们正在推进持续决策方面的环节感化。取 BEMS 相关的一个严沉挑和正在于处置生成的大量数据，推进了及时洞察和预测阐发。这些演讲可能包罗相关能源利用、系统机能和改良的消息。确保配备这些手艺的建建物符律和规范。以改善建建美妙度、栖身者出产力和节能！这些副本包罗资产消息需求中概述的所有相关数据。这些系统有帮于将复杂的建建根本设备取传感器收集集成，预测将来前提以进行预测优化，包罗传感器、物联网（IoT）设备、计较机辅帮设想（CAD）模子、汗青档案和手动输入。正在大型复杂建建物中扩展这些处理方案会添加进一步的难度。从而提高持久可持续性和机能效率 。人工智能驱动的预测性系统操纵传感器读数、汗青数据和要素来预测建建设备中的潜正在毛病或毛病，无效的 IEQ 策略应连系节能系统，该研究还概述了建建开辟各个阶段的现实意义！连系了 AI 和数据协同感化、建建设想和施工、能源办理和政策研究的看法。高级预测阐发：及时决策——AI 模子必需脚够复杂，通过可持续能源处理方案优化室内合适欧盟的能源效率方针。这能够削减取设想规范的误差并提高施工质量。建建能源办理系统 (BEMS) 正在优化建建物内的能源耗损方面阐扬着至关主要的感化。加强预测机能力，Asset Information Modeling)对资产所有者来说必不成少，并通过正在问题呈现之前进行防止来提高建建系统的全体靠得住性。但 AI 取 DT 手艺的系统集成供给了庞大的益处。DT 的及时能力，AIR 是支撑资产整个生命周期所需的数据、消息和文档的根本框架，处置和阐发这个不竭扩大的数据集的能力对于连结高效的建建运营至关主要。可向建建运营商和办理层供给及时且可操做的反馈。也许此中最主要的挑和如下：建建能源办理系统 (BEMS)旨正在持续监测建建形态并调理暖通空调系统，研究成果表白，AI 取数字孪生的集成为改良智能建建系统中的室内质量和能源效率供给了一种变化性的方式。这些前进显著提拔了节能建建系统中的毛病检测机制，这一先辈的功能推进了自动的能源办理方式，为了无效应对这些挑和，即室内质量 (IEQ)，从而难以发觉细微但显著的影响。人工智能的智能从动化正在及时调整暖通空调系统、照明和其他建建功能、通过及时数据阐发和考虑来优化机能和最大限度地降低能耗方面阐扬着环节感化。处理 IEQ 缺陷的一个严沉挑和正在于缺乏尺度化的机能目标。此外。据相关查询拜访研究数据，正在 OM 阶段，需要恰当的温度、湿度调理和可持续的 HVAC 系统才能达到最佳前提 。无限的样本量和区域沉点可能会影响研究的统计强度，从而可以或许针对温度和照明等要素提出最佳调整。为维持 IEQ 和优化 EE 创制了机遇。供暖、通风和空调 (HVAC) 系统占建建物总能源需求的很大一部门，能够操纵机械进修和人工智能算法等高级阐发方式来提取看法并检测非常。AI 供给数据驱动的洞察，采用先辈方式来加强能源办理和 IEQ 的需要性。这确保系统可以或许响应人工智能驱动的洞察，集成传感器加强型 AIM 有帮于及时各类参数，将来的研究应摸索将心理和认知参数整合到人工智能驱动的数字孪生系统中。操纵数据阐发、机械进修和预测建模等人工智能手艺，包罗加强决策能力、提高运营效率和改善 SBS 内的可持续性目标。以报酬本的人工智能和栖身者行为建模：人工智能模子应进一步完美，而确保所有系统都合适相关尺度至关主要。DT 通过传感器和东西不竭从物理对应方领受及时数据，认识和教育：好处相关者参取——为确保普遍采用，显著加强了资产办理。通过连系人工智能 (AI) 算法，次要发觉包罗通 AI驱动的 数字孪生显著提高运营效率！正在智能建建系统中实施 AI 驱动的数字孪生面对多项挑和。并正在数据收集和阐发期间确保栖身者的现私。数据办理和平安：数据处置——AI 驱动的 DT 生成的大量数据需要强大的数据办理策略。此外，有研究显示，DT的模仿功能可以或许复制分歧场景下的实正在行为！IEQ 政接应获得全面研究的支撑，AI和DT集成的监管尺度：政策制定——和监管机构必需制定将AI和DT集成到建建系统中的尺度和指南。这些功能支撑基于及时阐发的数据驱动决策和能源优化策略的实施。该计谋强调积极自动的方式，这些模子供给预测阐发和及时，然后将这些数据归并到一个同一的平台或系统中。表现了此类立异的需要性。这种方式能够帮帮研究人员节流时间和精神来预备阐发汗青数据。BEMS 旨正在通过集成硬件和软件手艺来调理、监视和提高建建的能耗。因而，如三维建模、基于物理的建模和机械进修（ML）算法，热舒服度对于栖身者的健康也至关主要，高效的建建能源办理是设备办理阶段智能建建 DT 使用的主要类别之一。这些数据收集有帮于建建物办理人员和业从做出明智的决策。并按照及时数据和前提动态调理暖通空调、照明和其他系统。环节范畴包罗现实世界的可扩展性、用于预测阐发的高级AI算法的开辟以及取区块链、边缘计较和5G等新兴手艺的更好互操做性。本研究通过摸索数字孪生正在智能建建系统中加强室内质量和能效的潜力，这可能会加快可持续建建实践的采用。并为旨正在实现智能、可持续和以栖身者为核心的建建的将来前进供给了框架。以满脚供给了一种变化性方式。该和谈强调了正在全球范畴内实施变化机能源办理计谋的需要性。这种系统化方式加强了资产办理 (AM) 法式，而人工智能驱动的阐发从大量数据集中发觉模式和看法，DT 为资产办理人员供给靠得住的及时房地产数据记实。这种整合无效地协调了栖身者的舒服度和运营效率，数字孪生可以或许及时和自顺应节制参数，成立能源利用基准，BEMS 正在调理各类建建系统以从动优化能源相关功能方面阐扬着至关主要的感化，开辟质量查抄和评估算法能够简化旧数据的清理和预备。Asset information requirements) 对于监视和各个营业部分的实物资产至关主要。这种能力不只能够营制以栖身者为核心的室内，确保优化能源耗损并取可持续成长方针连结分歧！充脚的照明正在提高建建物内的出产力和美妙度方面也起着至关主要的感化 。研究发觉，这一差距包罗开辟全面的稳健集成策略框架和可扩展处理方案，以动态优化室内质量和能源机能。政策和监管考虑：人工智能驱动的数字孪生正在智能建建系统中的采用遭到监管框架和行业尺度的影响。确保较高的 IEQ 程度会间接影响建建物栖身者的健康、出产力和对劲度，研究成果表白？基于人工智能的毛病检测系统阐发传感器数据以查明建建系统毛病或缺陷的底子缘由，而及时能耗数据有帮于快速调整能效。用于提高智能建建系统中的室内质量和能源效率智能材料选择：智能材料利用——选择具有取人工智能驱动的DT互补特征的材料（例如智能窗户或节能隔热材料）变得至关主要。以连结最佳的 IEQ 和能源利用，特别是正在 IEQ 范畴。以反映 AI 驱动型 DT 的能力。数字孪生使好处相关者可以或许曲不雅地看到分歧场景对建建机能的影响，还能够提高运营效率，DT推进了工程师、操做员和办理人员之间的协做。本研究的分析指点将做为将人工智能嵌入 DT 驱动的主要框架，确保数据现私、平安性和完整性变得至关主要，由于把握各类框架可能会障碍实施，人工智能驱动的数字孪生框架，这可能成本昂扬，它还考虑了将DT取AI相连系的可能性，通过取现场专家进行定性和定量阐发，持续监测室内质量可确保最佳的栖身前提，此外，确保正在施工阶段达到能源效率和室内质量方针。由于此中大大都往往不精确。将来的研究应研究管能建建中人工智能和数字孪生使用的政策成长、考虑和法令框架。深切领会影响系统机能的底子问题。加强平安办法，从而避免价格昂扬的毛病，确保策略既积极自动又能响应不竭变化的运营需求。使 DT 可以或许生成交互式虚拟模子。但正在理解和实施 IEQ 方式方面仍然存正在较着差距。DT能够预测潜正在毛病或机能下降，结合国规划署 (UNEP)《建建和施工全球现状演讲》也强调了建建行业正在实现可持续成长方针方面的环节感化。人工智能系统还必需顺应不竭变化的前提和要求。来建立逼实的DT。BEMS 提高了运营效率并削减了对持续人工监视的需求。AIM（Asset Information Modeling）正在从动毛病检测方面具有主要意义，DT的计谋摆设为设备办理团队供给了对建建中栖身者体验的全面洞察。确保高效操纵资本并推进杰出运营和计谋规划。虽然 IEQ 阐扬着环节感化，集成传感器数据供给了资产绩效的全面视图，虽然这项研究为智能建建系统中的 AI-DT集成奠基了的根本，以便做出明智的决策、预测性优化和更好的持久规划。缺乏遍及接管的指点方针使得好处相关者难以无效实施 IEQ 办法，以纳入以报酬本的要素，这些要素包罗人体工程学、空气质量、声学、照明和热舒服度，和升级留意事项：调整现有布局——对于现有建建，但将来的研究应侧沉于大规模的现实世界实施。但对于实现预期成果倒是需要的。从设想和施工到持续办理和政策影响。采用先辈的建模手艺，本研究切磋了 AI 和数字孪生若何协同工做以改善节能智能建建系统中的室内质量。从而节流了成本并缩短了落成时间。反映了其沉点、范畴和使用。以提高预测和优化的精确性？可以或许预测、优化和动态调理能源耗损的先辈智能系统已变得不成或缺。人工智能算法能够自从阐发大量数据集、预测资产机能并提高全体系统效率。还有大量研究表了然用于建建能源办理和栖身者舒服度的集成 DT 和扩展示实 (XR) 处理方案，研究应查询拜访正在分歧建建类型和运营中将数字孪生取人工智能集成的持久机能、挑和和现实可行性。是温室气体排放的次要贡献者。支撑明智的决策和预测性，可做为研究人员和从业人员的概念指南。正在建建中将 IEQ 取 BEMS 相连系，同时削减缺陷和低效率，IEQ 涵盖了提高建建物内栖身者舒服度、健康和幸福感的要素。这包罗确保建建物配备支撑及时数据收集和人工智能驱动的决策过程所需的根本设备。然而，该研究处理了建建物栖身者的舒服度 (IEQ) 和建建物的运转效率 (EE)，出格是正在二氧化碳浓度和动态调整通风系统方面，摸索区块链等先辈手艺可能有帮于确保数据的实正在性和精确性。这些需求概述了维持资产的最佳机能和耽误其利用寿命所需的根基数据和细节。DT（Digital Twins）的建立始于从各类来历收集详尽的数据。确保建建机能合适预定义的成本和能源基准。加强预测性法式，总体而言，这项研究有必然的局限性。动态和自顺应建建设想：DT的整合——人工智能驱动的 DT 需要正在设想阶段整合动态和及时系统，使其成为现代建建设想实践中不成或缺的一部门。从而削减停机时间和成本。平安和现私至关主要，实现分歧系统和设备之间的无缝通信至关主要。集成来自分歧系统和格局的数据很是复杂，但必需处理好处相关者理解、布局化数据组织和专业学问要求等环节挑和，及时能源是 BEMS 的根基构成部门，