電腦也會選溫度 AI控制空調 辦公室削減5成能耗

"個人對溫度的偏好不同、辦公型態多元，使得辦公室樓層內部的溫度狀況，越來越難一概而定。東京建物總部7樓的辦公室樓層實驗如何用AI控制空調，實驗的結果發現：透過AI而非人為的空調控制，能夠解決溫度不均的問題，並減少5成的能源消費。"

東京建物八重州大廈7樓的辦公室樓層。圖片來源：東京建物新聞稿

  對許多台灣人來說，建築裡的節能可能還只停留在少開燈、少開冷氣。而在日本，伴隨著推動「零能源消費房屋」（Zero Energy House，簡稱ZEH，淨電力收支小於零的房屋）的政策，許多新穎的建築節能產品與服務都相繼推出。

個人偏好、辦公型態多元  空調控溫不易

  東京建物、TOKAI Communications、內田洋行等三家公司，於去年（2020）7至11月期間進行合作，在東京建物八重州大廈7樓的辦公室樓層（東京建物總部）實驗如何用AI控制空調，達成節能目標。實驗的結果發現，透過AI而非人為的空調控制，能夠解決溫度不均的問題，並減少5成的能源消費。

  這項實驗的背景，起於採用個別空調（而非中央空調）的辦公室樓層裡，不同位置的各台空調，往往會因為個人的偏好而設定不同的溫度。

  另一方面，辦公室樓層內部的溫度狀況，越來越難一概而定。辦公室的工作型態越來越多元，特別是最近因為疫情，在家工作或遠端工作的人增加了，或者像開放式空間等等。且樓層裡不同的地方，有多少整天坐在裡面的人，有多少電腦維持長時間開機等等，每天狀況都不一樣。

  因此，按照每個人的偏好去調整空調，也越來越難符合辦公室裡人員與辦公室設備的各種動態與需要。此外，當相鄰的空調各自設定的溫度不同時，一台空調努力維持某種溫度設定，另一台努力維持另一種溫度，彼此會持續扞格，增加不必要的能源浪費與電費，造成辦公室在管理上的問題。

AI每六分鐘控溫一次 解決耗能和溫度不均問題

  為了解決上述問題，實驗樓層裝設了65個無線感測器，依照它們測得的數據，調整樓層內39台空調的溫度設定。

從個別控制到AI統籌控制。圖片來源：東京建物新聞稿

  實驗第一階段是以夏天和秋天的空調為對象，實驗時間為2020年7月27日至11月27日。透過無線傳輸等通訊技術，以全樓層24-28度（26度正負兩度）為控制目標，讓經過事前學習的AI調整全樓層的空調。AI具備學習能力，隨著運用的時間越長，控制的精準度也越高。

比起AI控制即時調整，人為控制會有溫度持續不均的狀況。圖片來源：東京建物新聞稿

  實驗結果顯示，先前夏季與秋季（2020 年7月27日至11月27日）溫度不均，也就是某個地方特別冷的問題即時解決了。秋季時，與由人為控制、未經實驗的的8到10樓相比，實驗樓層的7樓，減少了5成的能耗。

  造成兩者差距的原因在於，實驗樓層除了早上之外幾乎都沒有開暖氣，其他時間的冷氣都維持在26度的關係。相反地，在人為控制的樓層，有的辦公室員工會因為個人覺得熱，就自己把空調調到20度，超出控制目標的26度。

  因此，不依據個人感覺，而是依據整體數據調整空調，加上AI每六分鐘調整一次的頻率，比人為敏銳，是辦公室樓層成功利用AI節能的關鍵。

討論電力的同時 勿忘節能的可觀

  為了今後一年四季都能透過AI適當地調整空調設定，該計畫預定在冬季與春季時再實驗一次，讓辦公室空調能夠因應不同時期的人口密度等變化。未來實驗的樓層也將擴大，讓數據更為完整。透過實驗數據的收集，找到適當的調整依據（參數），可以讓辦公室工作人員得到更舒服的工作空間，同時實現節能減碳的目標。

  目前許多關於能源的爭論，多半圍繞在發電，而非節能政策。然而一座爭議的電廠，可能只占全國用電的些微比例。反之，節能若能全面推行，影響可能會更為可觀。

  從東京建物等三家公司的實驗，可以想見節能減碳的潛力無限。或許民眾對於發電的關切，可以分一點給節能政策的實現。

台達50周年節用厚生倡議：https://delta50.deltaww.com/initiative/