与此同时，现有冷源机组的运行控制大多依赖运维人员的经验判断，面对多变量、非线性的暖通系统动态工况，人工控制难以实现全局最优，系统长期处于"能运行但非最优"的亚稳态，能耗浪费普遍在15%-30%之间。对于运营方而言，这不仅是成本的降低，更是能力的升级——从依赖个人经验的传统运维，迈向数据驱动的智能运营。拉孚暖通节能智能体的核心思路是：在不改变任何硬件的前提下，通过AI智能体对现有控制策略进行深度优化

采用无线分布式架构、非侵入式数据采集方式，无需复杂布线、无需大面积拆改，大幅缩短施工周期，最大程度降低改造工作对医院正常诊疗秩序的影响，适配各级存量医院分批、分段、轻量化智能升级需求。可精准划分门诊、住院、手术洁净区等区域通行权限，区分医护、患者、访客通行范围，规范院内人员流动，提升医院安防管理精细化水平，可作为医院智慧安防配套模块落地使用。依托成熟的楼宇、园区智能化技术体系，快速适配医疗场景专属

针对商铺、中庭、走廊、地下车库等不同区域，采用差异化管控策略，匹配不同场景的舒适与能耗标准，分层分级管控全域能耗。彻底摆脱传统楼宇固定、僵化的设备运行模式，智能体以人员体感为核心，结合环境数据动态调节温度、新风、照明，从根源解决冷热不均、新风不足、灯光失衡等行业常见问题，全面提升办公、生产、消费、公共场景的空间舒适度与使用体验。舒适与能耗动态平衡决策：基于实时人流密度、室内外温差、空气质量状态，动

针对商铺、中庭、走廊、地下车库等不同区域，采用差异化管控策略，匹配不同场景的舒适与能耗标准，分层分级管控全域能耗。彻底摆脱传统楼宇固定、僵化的设备运行模式，智能体以人员体感为核心，结合环境数据动态调节温度、新风、照明，从根源解决冷热不均、新风不足、灯光失衡等行业常见问题，全面提升办公、生产、消费、公共场景的空间舒适度与使用体验。舒适与能耗动态平衡决策：基于实时人流密度、室内外温差、空气质量状态，动

凭借双系统自研技术、去中心化高稳定架构、全域楼宇集成能力、可量化节能价值，精准破解大中型工程施工难、系统不稳、兼容性差、改造成本高、节能无数据的行业痛点，成为商用公建、工业智改、双碳节能改造项目的优选智能照明与楼宇自控解决方案。整套系统搭载空间认知 AI 智能体，融合光照传感器、人体存在传感、温湿度、CO₂采集设备，实时感知空间人流密度、自然光强弱、室内环境变化，自主分析并动态调节灯光亮度、色温，

Larfe 拉孚摒弃行业同质化 “楼宇版 ChatGPT” 伪智能化路线，跳出单一交互、浅层可视化的传统思维，首创全域空间认知智能体集群，构建面向实体物理空间的专属 Agent OS 智能操作系统，彻底打破数实割裂壁垒，推动传统空间运维从 “人工被动管控、固定规则运维”，全面迈入 “AI 主动感知、全域自主自治、持续迭代进化” 的全新范式。依托数字孪生技术，实现物理空间与数字镜像空间毫秒级双向同步

Larfe 拉孚摒弃行业同质化 “楼宇版 ChatGPT” 伪智能化路线，跳出单一交互、浅层可视化的传统思维，首创全域空间认知智能体集群，构建面向实体物理空间的专属 Agent OS 智能操作系统，彻底打破数实割裂壁垒，推动传统空间运维从 “人工被动管控、固定规则运维”，全面迈入 “AI 主动感知、全域自主自治、持续迭代进化” 的全新范式。依托数字孪生技术，实现物理空间与数字镜像空间毫秒级双向同步

Larfe 拉孚摒弃行业同质化 “楼宇版 ChatGPT” 伪智能化路线，跳出单一交互、浅层可视化的传统思维，首创全域空间认知智能体集群，构建面向实体物理空间的专属 Agent OS 智能操作系统，彻底打破数实割裂壁垒，推动传统空间运维从 “人工被动管控、固定规则运维”，全面迈入 “AI 主动感知、全域自主自治、持续迭代进化” 的全新范式。依托数字孪生技术，实现物理空间与数字镜像空间毫秒级双向同步

Larfe 拉孚以 DeepBasic Folar AIoT 物联平台为根基，以空间认知 AI 智能体为核心，跳出传统楼宇控制的百年固化模式，用感知、认知、决策、进化的完整智慧闭环，为城市海量存量建筑提供轻量化、高收益、可持续的数智化、绿色化升级路径。在城市更新与双碳政策深度推进的背景下，海量存量写字楼、产业园区、公共建筑、老旧楼宇，正面临一场深刻的运营困境：传统楼宇自控系统只能机械执行定时开关、

DeepBasic Folar AIot 物联基础平台是面向存量楼宇、工业厂房的全栈自研空间智能底座，主打低成本非侵入式数字化、低碳节能改造，区别于传统IoT只做设备联网，采用「底层硬件通讯底座+可插拔AI场景智能体（Skills）」双架构，解决存量空间设备异构、系统孤岛、改造成本高、联网无业务价值四大痛点，覆盖办公楼、酒店、医院、产业园、制造工厂、交通枢纽全业态。：全空间3D实景映射，暖通、照明