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人工智能在建筑领域的应用系统综述
自从人工智能方法在建筑领域出现和使用以来，大量研究都集中于将技术解决方案整合到建筑问题中。人工智能在建筑设计中的应用范围从智能材料设计到建筑规划解决方案。该领域研究的普遍性和分布性，以及人工智能技术在解决设计挑战方面的日益广泛使用，需要对必要的文献综述进行分析分类。本文对人工智能在建筑中的应用进行了描述性和分析性回顾。进行了有力的回顾，确定并解决了人工智能和建筑之间的差距；文献综述被转化为统计图。研究结果表明，人们对人工智能在建筑领域的兴趣日益浓厚。需要使用先进的技术和技巧在这些领域开展新颖的研究。
AI在建筑设计中的作用的演变
将人工智能（AI）整合到建筑设计中，彻底改变了建筑行业。AI提供了多种算法方法，可用于探索抽象的概念设计并基于数学定义的参数生成无限数量的设计思想。本文提供了一项探索性研究，对建筑设计中AI的演变进行了严格的评论。这项研究强调了在建筑设计的背景下，该技术的潜力，局限性和未来愿景。AI已从用于功能优化的工具过渡到基于机器智能的设计灵感的前所未有的资源。然而，作者强调了一种平衡方法的重要性，该方法可确保AI生成的设计以人为本，环境负责和文化敏感。该研究得出的结论是，AI有可能激发和增强建筑设计，但必须在道德和负责任的情况下使用以避免对人类创造力和设计伦理的负面影响。
氢气在建筑物中的应用
空间供暖需要大量电力，而强大的电网则需要支持这些电力。要让热泵满足大型或整个建筑的供暖需求，必须在配电和输电层面更快地加强电网。尤其是在寒潮期间，当电动热泵效率较低时，电力需求将达到峰值，这可能会限制配电网。燃料电池、锅炉和集成混合热泵等氢动力设备将有助于缓解电网扩张和限制，降低成本并加快该行业的脱碳步伐。
从可再生能源角度看热能储存在建筑应用中的协同效益
尽管在建筑中使用可再生能源的主要目的之一是减少建筑物对全球能源的高需求对环境的影响，但它也可以产生其他积极影响，即协同效益。出于节能或提高能源效率的原因，热能存储技术经常用于建筑应用中，可以集成到可再生能源系统中，也可以独立使用。本文表明，通过跨部门研究可再生能源和热能存储部门，可以确定建筑中使用热能存储的协同效益。为此，本文首先回顾了可再生能源对建筑应用的协同效益的文献，然后评估了这些协同效益如何归因于建筑物热能存储。通过关键词分析，确定了热能存储的主要协同效益，涉及环境、健康、经济、成本和政策方面。
有关相变的储能在建筑能源效率中的应用的观点
随着近年来建筑物的能源消耗的增加，在建筑行业有效地使用能源已经变得迫切了。相变材料（PCM）可以通过吸收或释放大量热量来调节环境温度，当周围温度变化，具有高能量存储密度的优势和降低温度波动的优势，[1]已成为研究构建能源效率的热点。将PCM组合到建筑物中可以有效地改善建筑物的热舒适度，并将峰值电荷转移到非高峰期，从而减少电能消耗以实现建筑物中高能效率。[2]通常，应用于建筑能源效率的PCM主要包括无机PCM，有机PCM和复合PCM。[3]根据设计机制，相变材料在建筑能源效率中的应用主要反映在两个方面：被动建筑能源设计和主动建筑能源设计（图1）。
电池存储和车辆到电网系统在建设微电网中的技术和经济评估
摘要：在微电网中，分布式可再生能源发电是实现能源可持续性、成本效益和电网自主性的主要工具之一。然而，对间歇性电源的依赖会导致发电和需求不匹配，从而给微电网管理带来问题。灵活性是减少不匹配和提供稳定运行的关键。在这样的背景下，需求响应和储能系统是微电网灵活性的主要因素。本文评估了微电网在建筑层面的技术和经济影响，考虑了光伏发电、电池储能和电动汽车在汽车到建筑系统中的使用。这项工作的主要新贡献是量化系统效率，并使用现场实际数据提供对微电网设计和实施的见解。使用现场实际数据进行了几次测试，以计算不同资产在运行过程中的总体效率。进行了经济评估，以评估将电池存储与车辆到建筑系统协调起来对微电网的灵活性和成本效益运行的潜在好处。结果表明，这两个系统有效地提高了自用水平和可用灵活性，但私人电动汽车在公共建筑中的实用性受到用户时间表和停车时间的限制。此外，经济效益在很大程度上取决于关税的变化和能源存储系统的成本及其退化，以及转换链中使用的设备的效率。
人工智能惠及所有人：机器学习在建筑设计中的作用观点和展望
2022 年 11 月 本文作为“小组 1：数字化如何改变住房的设计和建造方式？”的一部分发表，该研讨会于 2022 年 3 月由哈佛大学住房研究中心主办，由高通公司资助。参与者研究了数字化（使用自动化数字技术收集、处理、分析、分发、使用和销售信息）在住房生产、营销、销售、融资、管理和居住方式中引发的变化。©2022 哈佛大学校长和研究员。本文中表达的任何观点均为作者的观点，不代表哈佛大学住房研究中心或为住房研究中心提供支持的任何个人或组织的观点。有关联合住房研究中心的更多信息，请访问我们的网站 www.jchs.harvard.edu 。
IR 4.0 技术在建筑行业安全管理中的实施 Sali Amirah Razali 1 和 Narimah Kasim 1,* 1 建筑部
IR 4.0 技术在建筑业安全管理中的实施 Sali Amirah Razali 1 和 Narimah Kasim 1,* 1 马来西亚敦胡先翁大学科技管理与商业学院建筑管理系，86400 Parit Raja，峇株巴辖，柔佛，马来西亚 * 通讯作者的电子邮件：narimah@uthm.edu.my 摘要：近年来，工业革命 4.0 以高科技、全自动化和数字化的新进展而闻名。这项技术受到学术界和从业者，特别是建筑行业的需求。建筑业涉及复杂的管理流程，因此无法消除工作场所的潜在危险。尽管如此，事故和死亡率每年都在持续增加。本研究的目的是确定 IR 4.0 技术在建筑业安全管理中实施的驱动因素和障碍。在研究 IR 4.0 技术时，我们进行了系统的文献综述。本文通过提取基于主题的信息并重点介绍旨在实施 IR 4.0 进行安全管理的研究来审查本文。在安全管理实践方面，重点介绍了有关 IR 4.0 技术及其驱动因素和障碍的几种想法。这篇评论深入了解了技术需要关注的领域，从而实现在建筑行业实施 IR 4.0 的切实转变。关键词：工业革命 4.0；安全管理；建筑业 1. 简介
人工智能在建筑行业的可行性
建筑、工程和建设 (AEC) 行业是欧盟 (EU) 的关键行业，因为它占 GDP 的 9% 并提供了超过 6% 的欧洲就业机会 (Baldini 等人，2019 年)。尽管如此，与其他行业相比，该行业的生产率水平却非常低，许多建筑项目都面临成本和时间超支的问题。这种延迟可能是由于该行业数字化程度较低造成的：根据麦肯锡全球研究院 (MGI) 行业数字化指数，建筑业在欧洲排名垫底，在美国排名倒数第二 (麦肯锡全球研究院，2017 年)。除此之外，当前的劳动力短缺、COVID-19 疫情以及建设可持续基础设施的需求都加速了快速变革以实现更高数字化的需要。最近，受“工业 4.0”的启发，人工智能 (AI) 应用发展势头强劲，并具备作为推动 AEC 适当数字战略的骨干的所有功能（Darko 等人 2020 年，Pan & Zhang 2021 年）。根据 MGI（Chui 等人，2018 年）的数据，到 2030 年，人工智能对全球经济的潜在价值将达到 13 万亿美元，相当于累计 GDP 比 2018 年增长 16%。尽管人工智能有多种定义，但欧盟委员会任命的高级专家组 (HLEG) 将人工智能定义为“由人类设计的软件（也可能是硬件）系统，该系统在给定复杂目标的情况下，通过数据采集感知周围环境，解释收集到的结构化或非结构化数据，推理知识或处理从这些数据中得出的信息并决定最佳行动，从而在物理或数字维度上采取行动