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

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

DDC 作为 BA 系统的 “执行终端”，连接各类传感器和执行器，直接管控具体设备。它通过微处理器执行控制算法和逻辑程序，其输入输出模块包括模拟量输入（AI）、数字量输入（DI）、模拟量输出（AO）和数字量输出（DO）。以温度控制为例，传感器采集的物理信号经变送器转换为电压或电流信号，DDC 的 AI 模块将其数字化后与设定值对比，触发控制逻辑，通过 AO 或 DO 模块输出信号控制执行器动作，实

DDC（Direct Digital Control，直接数字控制器）是 BA（Building Automation System，楼宇自控系统）的核心执行单元，负责将 BA 系统的集中管理指令转化为设备的精准控制动作；而 BA 系统是楼宇设备的 “全局管控中枢”，通过整合 DDC 及各子系统数据，实现空调、给排水、照明、变配电等设备的 “集中监控、联动控制、节能优化”。本解决方案围绕 “感知

BA（Building Automation System，楼宇自控系统）作为建筑设备的 “自动化中枢”，负责对空调、通风、给排水、照明、变配电等设备进行集中监控与基础调节；而 AI（人工智能）的深度融入，打破了 BA 系统 “依赖固定规则、缺乏自主优化” 的局限，通过数据学习、预测分析与动态决策，让 BA 从 “自动化控制” 升级为 “智能化自治”，实现楼宇设备运行的 “节能化、精准化、预判化”

BA（Building Automation System，楼宇自控系统）作为建筑设备的 “自动化中枢”，负责对空调、通风、给排水、照明、变配电等设备进行集中监控与基础调节；而 AI（人工智能）的深度融入，打破了 BA 系统 “依赖固定规则、缺乏自主优化” 的局限，通过数据学习、预测分析与动态决策，让 BA 从 “自动化控制” 升级为 “智能化自治”，实现楼宇设备运行的 “节能化、精准化、预判化”

中央空调系统是建筑能耗的 “耗能大户”，其能耗占比可达建筑总能耗的 40%-60%。传统中央空调依赖固定阈值（如 “温度高于 26℃则制冷”）或人工调节，常因 “过度供能”“负荷错配” 导致能源浪费。而 AI 技术通过数据学习、动态预测和智能决策，为中央空调节能注入 “智慧大脑”，实现 “按需供能、精准控温、协同优化”，显著降低能耗的同时保障环境舒适度。

在医院场景中，空调系统既是保障患者康复、手术安全的 “生命线”，也是能耗占比超 40% 的 “用电大户”。传统空调管理依赖人工巡检和固定阈值调节，常陷入 “过度供能保舒适” 或 “粗暴节能损体验” 的两难 —— 例如 ICU 为维持恒温 23℃，可能 24 小时满负荷运行；而深夜门诊区无人时，空调仍按白天参数运转，造成能源浪费。​