综述：人工智能重塑城市建筑能源建模：从传统方法到大模型与智能体的演进综述

《Nexus》：Artificial Intelligence for Urban Building Energy Modeling Plus: Design, Renewal and Operation

　　

研究亮点：

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对城市建筑能源建模在设计、更新和运营阶段的应用进行了综述。

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追溯了城市建筑能源建模方法论的演变过程。

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讨论了传统人工智能和先进人工智能的应用。

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探讨了大模型、领域专用模型和智能体的潜力。

摘要

随着城市脱碳成为全球优先事项，城市建筑能源建模（UBEM）已从单纯的能源评估扩展到促进低碳、热舒适的城市设计、更新和运营，形成了一个更广泛的框架，称为UBEM Plus（UBEM⁺）。尽管取得了这一扩展，现有综述尚未系统性地审视人工智能（AI）如何重塑UBEM⁺，尤其是在大语言模型兴起的背景下。本研究追溯了UBEM的方法论演变，并综合了传统人工智能和先进人工智能的应用。研究结果表明，UBEM方法论已从基于物理的方法转向基于人工智能的方法，凸显了进一步整合人工智能的巨大潜力。传统人工智能将UBEM⁺从狭窄的能源分析扩展到了生成式设计、方案评估和区域控制等多种应用，而先进人工智能——包括大模型、领域专用模型和智能体——在UBEM⁺中仍未得到充分探索。最后，本文提出了一个关于共同进化、自主性和基于世界模型的城市智能的路线图，从而实现稳健且可扩展的城市决策。