2021楼宇科技TRUE大会高效运维分论坛邀请到业内精英、专家学者就智慧建筑的建设进行全方位的解读，就高效运维概念的功能定位、发展方向及实施路线进行了深入探讨，关注时下热点，聚焦行业新技术，展现了各行业领袖在数字化转型浪潮中的担当与责任。

 上海美控智慧建筑有限公司总经理孙靖为高效运维分论坛作开场致辞，他指出，中国楼宇建筑的运维当前面临系统过于复杂、缺乏专业人士、对运维重视程度不够等问题。建筑楼宇运维就像一个人的身体健康管理一样，随着时代发展将越来越得到重视。面对这么广阔的市场，孙靖希望和各位专家学者一起，通过这次分论坛，充分审视、构想和推动建筑高效运维的新时代，一起为建筑运维赋予新生。

 中国建筑科学研究院有限公司建筑环境与能源研究院智慧能源与云数据研究中心主任曹勇分享了双碳目标下的建筑低碳智慧化技术应用。智慧化是实现建筑行业减碳的主要技术路径，数字化、智慧化的应用会加速建筑业的脱碳。目前，传统控制在设计方法、控制方式、硬件设备、软件系统、运维管理上都存在不足，而数据驱动无人值守智能控制技术将大大改善这种现状。应用无人值守智能控制技术的空调控制系统针对冷源系统进行控制，根据冷机的进水温度，判断实时负荷大小、调整冷机的负载率从而调整冷机的出水温度；根据末端压差的变化，调整水泵频率；使冷源系统时刻高效运行。

 他提出建筑能效云智慧建筑综合解决方案，整体实现数据服务体系化、设备接入集中化、用户服务便捷化以及运营管理智能化。充分利用运行数据，采用大数据技术及智能化技术实现智慧运维。

 南京长江都市建筑设计股份有限公司首席信息官、智慧建筑研究院院长唐觉民认为建筑数字化是智慧建筑的“原点”，经过业务信息化、数据业务化、数据智能化等阶段，最终实现建筑智慧化，以知识图谱为基础，实现建筑自推理、自适应、自感知等模式，人与建筑达成无感自适应交流。

 他提出智慧建筑实现路径的设计关键要素是“4D法则”，即定义需求：顶层设计，需求梳理，收敛需求，规划场景；定义数据：功能逻辑分析，推导数据，数据链路规划，贯通南北；定义架构：南向数据汇聚边缘，北向数据沉淀中台，云边协同，软硬一体；定义硬件：根据需求配置系统。

 和祐国际医院副院长王建明表示建设智慧医院是大势所趋，智慧医院通过智能化、信息化技术赋能场景化应用，实现面向医务人员的智慧医疗，面向患者的智慧服务，面向医院管理的智慧管理，最终建成智慧医院。

 从医院场景及医疗业务出发，美的楼宇科技美控智慧建筑全面响应智慧医院对四大流的需求，提供以暖通空调为核心的能源流服务，以数字化平台及医疗影像为核心的数据流，以数据驱动的智能化体验流，以及以电梯/医用物流所赋能的交通流。实现各自功能性的同时，通过顶层设计的还原，将各子系统分层建设、分而治之，最终匹配场景规划，合而为一，形成服务于诊疗流程和运维需求的智慧医院。

 深圳大学本原设计研究中心智慧城市与建筑研究所所长陈子鑫分享了建筑智慧化的探索与实践，在“本原设计”理念的指导下，追求建筑“健康、高效、人文”三要素，并总结形成本原智慧化研究体系。通过数字孪生技术可以实现建筑的全域感知、虚实交互、辅助决策等相关应用，并且凭靠其多元化的资源和专业化的技术为推动智慧楼宇建设的工程实践提供了具有可操作性的系统方法与路径。

 北京宏蚁优服控股有限公司联合创始人CEO金雪容从为广大用户提供更人性化的物业管理、提升物业管理专业化水平角度出发，介绍了服务于千栋楼宇的不动产数字化运营服务平台，通过优服科技+智慧楼宇新经济企业联盟，实现智慧楼宇管理体系效率的最大化，以数据赋能楼宇智慧管理。

 身处互联网时代的我们，要看清现状，预测未来。她认为，在未来的数字世界，使用方在数字化升级过程中应提升自身创新意识和执行能力。反对为了占领市场而让用户使用不能提供价值的数字化产品，并因沉没成本过高而无法推动数字化转型，反对以建立技术壁垒为目标的研发。主张通过运营让客户成为朋友，帮助生态伙伴与用户对接。

 深圳大学土木与交通工程学院范成副教授介绍了建筑运维阶段面临的典型数据挑战，针对多种不完备数据场景下的预测分析方法展开创新性探索，进一步提升了设备故障诊断技术的可靠性及智能化水平。

 传统的故障诊断方法以人工为主，对工程人员的专业水平要求高，方法普适性有限，通过以数据驱动的方式实现自动化、精细化的运维管理来提升建筑智能化水平，形成普适化、低成本、高通用性的技术方案，实现城市尺度的大规模节能应用。

 浙江大学博士、博士生导师赵阳分享了针对楼宇能源系统大数据理论方法的研究。当前楼宇能源领域仍然处于信息化阶段，如何充分发挥数据价值实现该领域的精细化与智能化，是当下的关键核心问题之一。

 通过研究发现，楼宇能源系统数据挖掘存在“知识爆炸”难题，即数据挖掘将发现海量知识，其中仅极小部分能反映能效问题。有用规则和无用规则之间的支持度分布高度相似，这表明使用支持度这个指标无法将有用规则和无用规则区分开来。针对研究的问题，得出研究方案：基于图距离的知识后挖掘方法、规则融合的知识后挖掘方法、相似规律比较的知识后挖掘方法、最大频繁子图挖掘的知识后挖掘方法等。

 楼宇“大数据”并不是传统意义上的大数据，具有鲜明的领域特征，目前楼宇领域仍然处于信息化阶段，实现智能化的凤毛麟角，针对该问题开发高度领域定制的“狭义人工智能”算法是可行出路。

 深圳地铁运营集团有限公司总工程师黄建辉分享了深铁运营集团数字化转型探索与实践。深圳地铁通过对多年地铁运营经验的总结，梳理出乘客一体化服务不足、多线网综合协同不强运维缺乏故障预测预警等问题。随着云平台、大数据、视频分析、BIM建模等新兴技术的发展应用，为智慧地铁建设及数字化转型提供基础条件。深圳地铁2016年开始思考并尝试开展各专业智慧运维项目试点工作，2019年开始顶层规划、全面布局运营智慧地铁建设工作。

 2020年，为全面推进数字化转型工作，深圳地铁携手华为开展地铁运营数字化转型规划工作，制定数字化转型三步走战略。深圳地铁数字化转型工作围绕“基础先行、多措并举”思路，搭建数字化转型基础支撑平台，从“乘客服务、运行管理、设备管理”三大方向开展转型实践工作。未来，深圳地铁将以新兴技术与城轨交通深度融合为主线，借助行业生态圈的力量，携手推进城轨数字化、智能化转型，建设智慧绿色城轨，实现城轨交通由高速度发展向高质量发展的跨越，助推交通强国崛起，助力“双碳”目标实现。

 数字化正以不可逆转的趋势改变人类社会，特别是当下社会大背景下进一步加速推动数字时代的全面到来。数字化转型已成为国家经济社会发展主攻方向之一，高效运维越来越成为推动经济社会发展的核心驱动力。