微电网作为分布式能源（光伏、风电、储能）与负荷的局部能源网络，是实现 “双碳” 目标、提升能源利用效率的关键载体。传统能源管理系统（EMS）虽能完成微电网内数据采集、简单调度与监控，但面对微电网 “新能源出力波动大（如光伏受光照影响）、负荷需求动态变化（如工业用电峰谷差）、多能源协同复杂（如光 - 储 - 充联动）” 等特性，逐渐暴露出调度精度低、能效优化不足、故障响应滞后等短板。随着人工智能（A

微电网作为分布式能源（光伏、风电、储能）与负荷的局部能源网络，是实现 “双碳” 目标、提升能源利用效率的关键载体。传统能源管理系统（EMS）虽能完成微电网内数据采集、简单调度与监控，但面对微电网 “新能源出力波动大（如光伏受光照影响）、负荷需求动态变化（如工业用电峰谷差）、多能源协同复杂（如光 - 储 - 充联动）” 等特性，逐渐暴露出调度精度低、能效优化不足、故障响应滞后等短板。随着人工智能（A

数据中心作为数字经济的 “算力底座”，其核心诉求是 “高可用性（Uptime）、高效能耗管理（PUE）、精准运维响应”。传统楼宇智能化集成系统（IBMS）虽能实现数据中心内基础设施子系统（如供配电、制冷、安防、消防）的初步数据整合，但在应对数据中心 “7x24 小时不间断运行”“高密度算力带来的高能耗”“设备故障零容忍” 等特殊需求时，逐渐暴露出决策滞后、协同不足、风险预判能力弱等短板。随着 AI

在智慧建筑的发展进程中，楼宇智能化集成系统（IBMS）扮演着 “桥梁” 角色，它打破了建筑内各子系统（如楼宇自控、安防、消防、能源管理）的壁垒，实现了数据的初步整合与联动控制。然而，随着建筑功能的复杂化、运营需求的精细化，传统 IBMS 在决策效率、协同深度和自适应能力上逐渐显现短板。人工智能（AI）技术的融入，为 IBMS 注入了 “智慧大脑”，推动其从 “被动集成” 向 “主动决策” 升级，形

在智慧建筑领域，楼宇自控系统（BAS）是实现建筑节能、舒适运营与安全管理的核心中枢，而直接数字控制（DDC）则是其中最关键的执行载体。随着人工智能（AI）技术的快速迭代，传统 DDC 系统正从 “被动响应” 向 “主动预判” 升级，形成 “AI+DDC” 的新一代智慧控制体系。这种融合不仅解决了传统系统的固有痛点，更将楼宇运营效率提升至全新维度，成为未来建筑数字化转型的核心方向。

在现代智慧建筑向 “绿色化、智能化、人性化” 转型的趋势下，IBMS 已不再是简单的 “系统集成工具”，而是成为驱动建筑 “全周期智慧运营” 的核心中枢。未来，随着数字孪生、AI 大模型、物联网等技术的进一步融合，IBMS 将实现 “虚拟仿真 - 策略优化 - 物理执行” 的闭环（如在数字孪生中模拟火灾场景，生成最优处置方案后自动下发至物理系统），为商业综合体、智慧医院、数据中心等不同类型建筑提供

AI技术正加速渗透至暖通空调领域，通过模型训练与数据驱动实现精准调控，推动行业从传统“经验依赖”向“数据智能”转型，有效解决了传统系统“高能耗、低效率、体验差”的痛点。

在 2025 年智慧楼宇与 “双碳” 目标深度融合的背景下，DDC（直接数字控制器）作为楼宇自控系统（BAS）的核心执行单元，其选型与配置不再是单一的 “硬件匹配”，而是需兼顾AI 算法兼容、多能源协同、全生命周期节能三大核心需求。本方案从 “技术选型维度拆解 - 现场配置流程落地 - 典型场景适配 - 落地保障措施” 四大模块，提供可落地、可复用的全流程指南，助力商业、医疗、工业等不同场景实现

医院中央空调群控系统需同时满足 “医疗场景刚性需求”（如手术室恒温 ±0.5℃、ICU 恒湿 50-60%）与 “节能运营目标”（空调能耗占医院总能耗 40%-60%），传统群控依赖固定阈值与人工调节，易出现 “供能过剩浪费” 或 “参数波动影响诊疗” 的矛盾。AI 技术通过数据驱动的动态优化、预测性决策与协同控制，为医院中央空调群控系统注入 “智慧大脑”，实现 “医疗安全优先” 前提下的全链路能

在全球能源转型与可持续发展的大背景下，综合能源管理系统成为优化能源利用、降低能耗、实现绿色发展的关键支撑。传统综合能源管理系统在面对复杂多变的能源供需、海量数据处理以及精细化控制需求时，逐渐显露出局限性。人工智能（AI）技术的飞速发展，为综合能源管理系统注入强大动力，带来革命性变革。它能够对能源数据深度挖掘与分析，实现精准预测、智能调度和自适应优化，全方位提升能源管理效率与效益，推动能源系统向高效