摘要
建筑物占全球能源消耗和温室气体排放的相当大比重，凸显了被动式设计策略在提高住宅能效和热舒适性方面的重要性。本系统综述按照PRISMA 2020指南进行实施和报告，考察了住宅被动式设计从生物气候原则向建筑能耗模拟、计算优化和人工智能（AI）的演变历程。共有191项研究被纳入系统证据综合。所审查的证据确定了朝向、保温、玻璃性能、窗墙比、遮阳、蓄热和通风等反复出现的设计变量，它们影响着住宅的能耗和热性能。文献还揭示了从评估单一被动策略向整合计算框架的方法论转变，该框架结合了建筑性能模拟、预测建模和多目标优化。在191项研究中，有72项（37.7%）明确报告了验证或检验过程，凸显了基于模拟和AI所得结果在可转移性方面的重要方法论局限性。 方法学异质性、气候不确定性、居住者行为以及在气候和建筑环境之间的有限可转移性仍然是重要挑战。总体而言，证据表明AI可以补充而非取代被动式设计的物理原理，通过支持预测、设计空间探索和优化来发挥作用。从工程角度来看，研究结果支持一种分层工作流程：被动变量引导早期设计决策，模拟评估它们之间的相互作用，多目标优化探索性能权衡，而AI或代理模型仅在针对特定气候和建筑环境进行充分验证后才提供决策支持。
