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產業動態 | 建築視野 | 專家觀點 | 建築名人堂 | 建築科技 | 趨勢建材   產業動態 AI超級算力進場，温琇玲：建築將從設備智慧化，全面邁向具備感知、推理與行動能力的AI平台   撰編：楊永翊採訪/吳珊珊整理 最後更新時間：3月 | 19日 , 2026 218       專家   社團法人台灣智慧建築協會理事長 温琇玲 •內政部智慧綠建築推動指導小組委員 •內政部建築研究所「智慧建築標章」評審委員會評審委員兼召集人 •經濟部標準檢驗局機械審議小組審議委員會審議委員 •行政院海岸巡防署營舍建案審查會審查委員 •行政院國科會「國家科學技術發展計畫」院列管措施評估委員 •國立台北科技大學建築及都市設計研究所副教授 •國立交通大學土木研究所副教授 •台北市政府消防局火災預防及消防技術審議委員 台灣智慧建築協會舉辦「AI 超級算力 × 智慧建築新時代」論壇，台灣智慧建築協會理事長温琇玲針對AI算力進入建築場域後所帶來的結構性改變演講時表示，當AI的算力真正部署到建築端之後，建築的角色已經開始改變。過去智慧建築長期停留在監測、紀錄、顯示與管理的層次，未來則將逐步具備即時分析、趨勢預測與自主決策能力，建築也將從一個被動接收資料的系統，轉變為由AI主動理解環境、調度設備、回應風險的智慧平台。   温琇玲認為，AI已經持續改寫製造、金融、醫療與交通等產業的運作方式，而下一波最值得關注的轉型場域，正是城市與建築。她強調，建築產業未來的升級浪潮，將從設備智慧化進一步走向AI智慧化，這項轉型已經成為不可逆的趨勢。建築本身就是一個高度複雜的系統，涵蓋人員活動、空間環境、機電設備、能源調度、安全管理與營運邏輯，而且二十四小時持續運轉、持續生成資料。也因如此，建築變成為一個龐大動態變化與持續學習並自主優化的運作場域。當AI與算力真正進入其中，建築的管理模式、服務模式與整體產業價值也將同步重構。 針對現階段智慧建築的發展困境，温琇玲提出三項核心瓶頸。首先是系統碎片化問題。她指出，現在許多建築場域其實早已累積大量資料，但這些資料長期分散於不同設備、不同子系統與不同平台之中，往往需要依賴系統整合商逐案串接，導致整體架構封閉、彈性不足，也讓使用端難以真正掌握整體主導權。第二項瓶頸則是數據利用率偏低。儘管許多建築已具備資料蒐集能力，但資訊常停留在顯示與儲存層次，無法進一步轉化為分析結果、維運洞察與決策依據。第三項則是雲端依賴帶來的風險。對醫院、企業總部與高敏感場域而言，個資保護、資安漏洞與資料外流風險始終是導入AI時無法忽視的關鍵顧慮，這也使得單純仰賴雲端運算的模式，難以完全滿足未來智慧建築的需求。 她進一步指出，AI時代下的新需求，已經讓建築從「看見數據」提升到「看懂數據、預測狀態、優化運作」的階段。在安全監測方面，系統需要即時掌握環境風險、辨識異常事件並快速回應；在能源管理方面，AI可以同時整合空調、照明、電力與其他設備資料，主動分析能源使用模式、辨識浪費與異常，進一步調整控制策略與設備設定；在設備維護、健康照護與空間管理等領域，AI也將從輔助工具，發展為能持續執行判讀與優化任務的智慧中樞。温琇玲強調，這一切的前提，在於建築端必須真正擁有足夠的AI算力，才能支撐即時理解與即時決策所需的運算能力。 也因此，她在論壇中特別強調「建築端AI算力」的戰略意義。她表示，此次與台灣威泰經貿合作導入高算力微型電腦，目的就在於驗證一種新的可能性，也就是讓每一棟建築未來都能擁有自己的AI算力，執行即時影像辨識、多系統資料分析、AI agent同步運作、預測維護與能源最佳化等應用。這樣的驗證，關鍵在於讓智慧建築終於開始具備真正可落地、可持續演化的在地端智慧能力。 在AI運算模式的選擇上，温琇玲也明確點出從Cloud AI走向Edge AI的重要方向。她認為，當運算位置逐步從雲端下放到建築端，將直接改變整個建築服務的反應速度、安全性與自治能力。低延遲的在地端運算，能讓安全照護、設備監控與異常反應更即時完成，機敏資料留在建築內部處理，也能降低上雲後可能衍生的外洩與攻擊風險；更重要的是，當建築具備在地端持續運作與持續優化的能力，即使網路不穩或外部連線受限，關鍵系統依然能維持穩定執行。這對高可靠度、高敏感場域來說，將是未來智慧建築能否真正深化落地的關鍵基礎。 談到未來建築的整體架構，温琇玲提出「AI Building Brain」的概念，主張每一棟智慧建築最終都將逐步形成自己的智慧大腦。這顆大腦可以感知環境與設備狀態、理解資料與模型、辨識異常並進行決策與調度。她將這套核心平台命名為BOS，也就是Building Operating System，建築作業系統。她認為，正如智慧手機有iOS與Android，智慧車輛逐步發展Vehicle OS，未來建築同樣需要自己的作業平台。BOS的價值，在於向下整合各類設備與資料，向上支援API、AI agent與各種建築服務，成為智慧建築數位化與AI化的中樞。 在這樣的架構下，温琇玲也進一步指出，未來智慧建築的競爭重點，將逐步從設備層往平台層、代理層與服務層移動。產業真正的關鍵，將落在誰能掌握BOS、誰能建立開放的API能力、誰能讓AI agent有效調動照明、空調、電梯、能源與安防等系統資源。她特別強調，建築服務的使用方式也會跟著改變。過去的數位應用建立在app邏輯之上，使用者需要逐一開啟、逐一操作；進入AI agent時代後，建築中的各項服務將由代理型智慧主動串聯、主動執行，使用者面對的將是一個能夠直接回應需求、提供建議與協助完成任務的服務環境。 為了具體說明AI agent在建築中的角色，温琇玲也以能源管理與安全管理為例進行闡述。以能源agent來說，系統可以從即時監測水、空調與電力資料開始，接著分析能源使用模式、辨識浪費與異常，進一步自動優化設備設定與節能控制策略，最後通知管理人員並生成能效、能源績效與碳排報告。安全agent則可依據即時影像與各項事件資料，自動辨識異常狀況、判讀風險等級、通知保全或管理單位處理。這些流程的意義，在於建築的運作邏輯已經從傳統的資料監測與人工判讀，提升到理解、決策與行動可以連續完成的層次。 在論壇最後，温琇玲也說明了台灣智慧建築協會接下來的推動方向。她表示，協會將結合建研所與相關產業夥伴，推動AI智慧建築實證計畫，嘗試在公有既有建築中導入建築端AI算力與相關平台架構，建立可以複製、擴展的智慧建築AI標竿範本。她也指出，未來每一棟建築所形成的AI agent，不會完全一致，因為不同建築的使用者、場域需求、設備條件與資料型態皆不相同。模組化能力可以複製，真正長出的智慧服務卻會因建築條件不同而呈現差異，這也正是智慧建築真正走向成熟的重要標誌。   ※本文圖文非經授權不得轉載，洽詢授權，請E-Mail至contact@aimag.tw[ iBT數位建築雜誌聲明 ]※

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