随着全球能源消耗的持续增长和“双碳”目标的推进，建筑领域的节能改造成为实现可持续发展的重要环节。空调系统作为建筑能耗的主要组成部分，尤其在一些运行年限较长的老旧建筑中，其能效低下、控制方式落后的问题尤为突出。传统的空调系统多依赖人工调节或简单的定时启停，缺乏对环境变化的动态响应能力，导致能源浪费严重。在此背景下，人工智能（AI）技术的引入为老旧空调系统的节能改造提供了全新的解决方案。

AI技术通过数据采集、智能分析与自主决策，能够显著提升空调系统的运行效率。首先，在数据感知层面，AI系统可集成温度、湿度、二氧化碳浓度、人员密度等多种传感器，实时采集室内外环境参数，并结合历史运行数据进行深度学习。通过对大量运行数据的建模分析，AI可以识别出空调系统在不同工况下的能耗特征，从而发现潜在的节能空间。例如，某些老旧系统在夜间或非高峰时段仍保持高负荷运行，AI可通过模式识别自动调整运行策略，避免不必要的能源消耗。

其次，AI具备强大的预测与优化能力。基于机器学习算法，系统可以预测未来一段时间内的室内外温湿度变化趋势以及人员活动规律，提前调整空调设备的启停时间和运行功率。这种“预判式”控制相比传统“反应式”控制更加高效。例如，在夏季高温天气来临前，AI可提前启动空调进行预冷，使室内温度平稳过渡，避免峰值时段电力负荷激增；而在人员稀少的区域，则自动降低送风量或关闭局部机组，实现按需供能。

此外，AI还能实现多设备协同优化。在复杂的中央空调系统中，冷水机组、冷却塔、水泵、风机盘管等多个子系统之间存在复杂的耦合关系。传统控制方式往往难以兼顾各部件之间的协调运行，容易造成“大马拉小车”或“局部过冷”等问题。AI系统则可以通过强化学习等算法，不断优化整体运行策略，实现全局能效最大化。例如，通过动态调节冷冻水流量与温度设定值，使主机始终运行在高效区间，同时减少水泵能耗，从而达到系统级节能。

值得一提的是，AI技术的应用并不意味着必须更换整套空调设备。对于许多预算有限的老旧建筑而言，完全替换系统成本高昂且周期长。而AI改造通常以“软件升级+边缘计算设备接入”的方式实施，具有投资少、施工快、兼容性强的优势。只需在原有控制系统中加装AI网关或边缘服务器，即可实现智能化升级。这种方式不仅降低了改造门槛，也延长了既有设备的使用寿命，符合循环经济的发展理念。

在实际应用中，已有多个成功案例验证了AI在空调节能中的显著成效。某大型写字楼在引入AI节能系统后，全年空调能耗下降了28%，年节省电费超过60万元；一所高校图书馆通过AI优化新风系统运行策略，在保障室内空气质量的同时，实现了15%以上的节能效果。这些成果表明，AI不仅提升了能源利用效率，也改善了用户的舒适体验。

当然，AI技术在推广过程中也面临一些挑战。例如，数据质量直接影响模型精度，部分老旧系统缺乏完善的监测设备，导致数据采集不完整；此外，不同建筑的使用模式差异较大，通用算法难以直接套用，需要进行个性化训练与调优。因此，在实施AI改造时，应注重前期调研与系统诊断，确保技术方案的针对性和可操作性。

展望未来，随着物联网、5G通信和边缘计算等技术的进一步发展，AI在建筑节能领域的应用将更加深入。未来的空调系统将不再是孤立的设备，而是融入智慧建筑大脑的一部分，能够与其他能源系统（如照明、电梯、光伏）联动，实现整体能源管理的最优化。对于存量庞大的老旧空调系统而言，AI不仅是节能的“加速器”，更是推动建筑绿色转型的核心驱动力。

综上所述，AI技术以其强大的数据分析、预测建模和自主优化能力，正在重塑老旧空调系统的运行方式。它不仅有效解决了传统系统能耗高、控制粗放的问题，还为建筑节能提供了可持续的技术路径。在“双碳”战略持续推进的今天，加快AI在空调改造中的推广应用，既是技术进步的必然选择，也是实现绿色低碳发展的关键举措。