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| 撰編：吳珊珊 |
最後更新時間：7月 | 12日 , 2026 |
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| 全球淨零轉型持續推進，建築能源使用與碳排放逐漸成為企業永續治理的重要課題。許多人談到減碳時，通常先關注能源與製造業，然而建築碳排約占全球近四成。辦公大樓、醫院、商場與零售門市長期消耗空調、照明及機電設備所需能源，也使建築營運成為企業推動減碳時必須重新檢視的環節。 |
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既有建築成為節能改善重點
樺康智雲總經理林建全觀察，臺灣約有400萬棟建築，其中超過300萬棟為屋齡10年以上的既有建築。這些建築普遍面臨設備老化、數位化程度不足及管理資訊分散等問題。企業若要全面汰換空調、照明與機電設備，仍須考量資本支出、施工影響及投資回收期，因此如何運用既有設備提升能源效率，已成為營運管理與永續轉型的重要課題。
林建全表示，過去常見作法是更換高效率設備，近年產業則逐步導入深度節能概念，透過能源數據與系統分析，找出設備運轉及空間使用的最佳化方式。林建全表示，許多建築設備已建置完成，企業可藉由軟體、數據與管理平台調整運作效率，使節能策略從單一硬體升級，延伸至資料治理與持續管理。企業也可先從高耗能設備與關鍵區域著手，再依節能成果逐步擴大改善範圍。
資料整合是導入AI的基礎
林建全指出，企業推動智慧建築的第一步是完成資料數位化。傳統大樓內的門禁、消防、空調與能源系統往往分別運作，由不同人員或廠商管理。當企業管理多棟建築時，分散的系統、紙本紀錄與試算表容易形成資訊孤島，也使管理者難以掌握設備狀態、能源流向及異常耗能原因。
他以遠東通訊園區為例，樺康智雲曾協助整合多棟建築的管理系統，將不同設備與營運資料集中至單一平台。管理者可從同一介面掌握各棟建築的運作情況，並透過數據比較找出能源改善空間。完成資料數位化與平台化管理後，企業才能進一步分析問題、建立能源管理基礎，並持續調整設備運轉策略。
數位雙生與AI走向預測管理
當建築資料完成整合，AI與數位雙生技術便可進一步投入能源與設備管理。林建全表示，數位雙生可在虛擬環境中建立建築模型，結合即時能耗、環境資訊、人流變化、氣候預測及建築隔熱條件進行模擬。系統可預測未來數十分鐘的氣候變化，再由AI調節空調設備運轉，使能源供應更貼近實際使用需求。
AI也能協助建築設備由定期保養走向預測式維護。系統可持續監測設備運作狀況，當性能異常或效率衰退時通知維修人員。以空調設備為例，系統可依使用頻率與運轉數據判斷濾網或設備是否需要處理，讓維護安排更符合實際狀況，減少不必要的例行維修，也降低設備突發故障對營運造成的影響。
智慧建築轉型關鍵仍在管理
林建全認為，企業推動智慧建築時，主要挑戰通常來自管理與資料盤點。部分物業公司的設備資料仍以紙本保存，且分散於不同文件與部門；能源管理又涉及總務、永續及能源管理等單位，各部門的需求與目標有所差異。若缺乏共同的管理方向，即使累積大量數據，也難以轉化為具體節能決策。
因此，企業導入智慧能源管理前，應先盤點設備、資料及部門需求，確認主要耗能問題與管理痛點，再選擇適合的系統與改善方案。隨著AI、數據平台及數位雙生技術逐步成熟，既有建築可透過資料整合、預測控制與設備最佳化降低能源消耗，並建立可量化、可追蹤及持續改善的建築減碳管理模式。 |
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