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导读：近日，上海建工四建集团正式推出融合大模型和数字孪生的建筑智慧运维系统，这是行业内首个该类型的运维系统。通过去按钮平台操作、全流程自动化、定制化大模型助手等三大创新功能，在用户体验、数据处理、实时响应等三方面提升显著，让复杂公共建筑运维更智能，让建筑空间使用体验更人性化。
目前，运维系统已经在四建集团二号楼正式上线次，常规运维需求响应时间缩短至1秒以内，楼宇内空调系统及照明系统的故障诊断处理时间相比以往缩短了50%，在572㎡的办公区域自动发出8000多条控制指令，当月节约用电454kwh，预期长期运行该策略可减少能耗5%—10%。
全文共2465字，阅读大约需要5分钟文 许璟琳 谈骏杰2010年以来，上海建工四建集团围绕复杂工程和重点工程的建造需求，积极引入物联网、云计算、大数据和数字孪生等前沿信息技术，探索面向建筑全生命期的数字建造核心技术，自主研发的建筑智慧运维系统，成功应用于上海市东方医院、上海市新华医院、嘉兴平湖二院、深圳南山医院、青岛胶州医院、上海图书馆东馆、上海少年儿童图书馆等多个标志性建筑项目中，积累了丰富的实践经验与充分的运维数据。近日，通过持续深化对大模型与数字孪生技术融合的探索与实践，四建集团成功推出了行业内首个融合大模型和建筑数字孪生的建筑智慧运维系统（简称：运维系统）。三大创新功能赋能智慧运维创新性地去按钮平台操作，实现高效交互传统建筑运维系统需通过繁复的界面和多步操作实现功能。四建集团创新性地提出了去按钮的操作概念，通过自然语言处理技术，使办公人员、物业人员、管理人员能直接通过语言描述操控系统，查看建筑相关信息，实现高效交互。这种“未来派”的交互方式不仅减少了学习成本，也极大提升了操作便捷性和系统响应速度。
物业人员收到办公大楼报修通知，用语音给运维系统发送指令，大模型自动推送报修位置的空调设备参数、运行数据及相关出厂资料，大模型智能分析故障原因并提供维修建议。
大模型驱动的全流程自动化，让运维决策更科学高效当下建筑运维管理场景中，运维数据的分析往往面临专业门槛高、处理效率低的双重挑战。大模型技术的引入，让建筑运维管理从被动响应转变为主动预测，实现了从数据收集、分析到智能决策的全流程自动化。用户仅需表达数据分析需求，系统便能自动完成数据检索和分析图表的生成。系统能够自主分析海量运维数据，智能识别潜在的运维问题，并提供基于数据的洞察和建议。这一创新不仅大幅提升了数据处理的效率，也降低了对运维人员专业技能的依赖，让运维决策更加科学、高效。
建筑管理人员通过大模型询问大楼运行情况，大模型可智能提供大楼内人员活动、设备运行、能耗监测等分析结果和运行处理建议，建筑管理人员依此调整和优化了机电系统运行策略。
定制化大模型助手，实现更经济的运维管理如今，个性化服务已成为判断运维系统先进与否的关键要素之一。通过大规模数据集训练而成的定制大模型助手，可以理解建筑及其使用者的独特需求，无论用户需要调节办公室温度、优化能源使用、还是进行专业咨询泛亚电竞、新人培训，系统都可以提供精准、快速的解决方案。运维系统不仅能够执行用户的直接命令，还能通过对用户行为的学习和分析，预测用户需求，主动提出优化建议，实现真正意义上的智能化服务。例如，系统可以根据过去的使用模式，在用户到达办公室之前调整室内温度至最佳舒适度，或是在能耗高峰期提醒进行能源调整，以实现更经济的运维管理。此外，系统还具有高度的灵活性和扩展性，随着用户需求的不断变化和技术的不断进步，系统可以通过持续学习和更新，不断提升服务质量和效率。楼内办公人员通过语音向运维系统反馈使用感受和需求，大模型智能分析楼内环境，智能调控窗帘、照明亮度、空调温湿度、会议设备，为办公人员提供贴心的助手服务。
目前，运维系统已经在四建集团二号楼正式上线次，在优化交互体验、缩短运维需求响应时间、提高物业人员运维效率、提升办公人员用户满意度、优化楼宇能源使用策略等方面具有显著的表现。常规运维需求响应时间缩短至1秒内融合大模型技术的系统上线前，常规楼宇运维需求响应通常涉及复杂的交互操作、信息查询、控制入口查找，经过培训的楼宇办公人员操作时间一般需要5分钟左右完成1次需求响应，未经培训的人员一般需要有较多的学习成本或花时间与物业人员沟通后才能完成1次需求响应，费时在30分钟至数天不等。在四建二号楼，大模型将常规运维需求响应时间缩短至1秒以内，系统可自动巡检建筑的环境状态，如温度、湿度、光照等，可根据用户权限自动控制建筑的能耗系统，如暖通空调（HVAC）、照明和其他关键设施，以优化能源使用效率，可联动调取视频监控画面，为智慧运维功能的普及和深入应用奠定了基础。物业人员通过大模型操作运维系统巡检建筑室内环境，能耗系统运行状态等信息，下达调控指令并调取监控画面验证结果。故障处理效率与用户满意度的显著提升在大模型的辅助下，楼宇内空调系统及照明系统的故障诊断处理时间相比以往缩短了50%，用户满意度调查表明使用者对建筑环境的满意度提高了18%。通过十余年运维服务累积经验构建而成的建筑运维数据的迭代训练，大模型不仅可自主综合分析建筑全生命期运行大数据，还能主动识别潜在的运维问题，形成了个性化的智能化环境调控、自主化运维决策能力。建筑管理人员通过大模型提出数据分析需求泛亚电竞，大模型自动检索运维大数据并生成图表，同时根据管理需求识别潜在问题，提出可行性建议。降低能耗并节约运维成本基于大模型和数字孪生技术的深入整合，运维系统不只是一个数据显示平台，它还能提供基于数据驱动的决策支持。在四建集团二号楼上线运行后，通过大模型智能调取空调控制策略，在572㎡的办公区域自动发出8000多条控制指令，当月节约用电454kwh，预期长期运行该策略可减少能耗5%—10%，在降低能耗、节约运维成本方面具有极大潜力。借助大模型和数字孪生技术，四建集团已经构建起了一套可持续发展的建筑运维生态系统，将持续服务好上图东馆、上博东馆等一批项目的智慧运维。
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