随着城市化进程的加快和人们对室内空气质量要求的不断提高，建筑内部的通风与空调系统已成为保障舒适生活环境的重要组成部分。然而，传统的新风系统与空调系统往往独立运行，缺乏协同控制，导致能源浪费、温湿度波动大、室内空气质量不稳定等问题。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为建筑环境智能调控提供了新的解决方案。通过将AI技术应用于新风系统与空调系统的联动控制，不仅可以显著提升室内环境品质，还能实现高效节能的目标。

在传统的建筑 HVAC（供热、通风与空调）系统中，新风系统主要负责引入室外新鲜空气并进行过滤，以改善室内空气质量；而空调系统则负责调节温度和湿度。两者通常采用固定的运行模式或基于简单传感器反馈的启停控制，难以应对复杂多变的室内外环境变化。例如，在过渡季节，室外空气温度适宜但湿度较高时，若仅依靠空调除湿，会造成不必要的制冷能耗；而在人员密集时段，若新风量不足，则易导致二氧化碳浓度升高，影响人体健康。

AI调控的核心在于通过数据驱动的方式实现对环境变量的精准预测与动态优化。借助机器学习算法，系统可以实时采集室内外温度、湿度、CO₂浓度、PM2.5、人员活动状态等多种参数，并结合历史运行数据和天气预报信息，建立环境响应模型。基于该模型，AI控制器能够预测未来一段时间内的负荷变化趋势，并据此动态调整新风系统的送风量和空调系统的制冷/制热功率，实现供需匹配的最优控制。

具体而言，AI调控新风与空调联动的节能机制体现在以下几个方面。首先，在空气质量良好且室外温湿度接近设定值时，系统可优先启用“自由冷却”或“自然通风”模式，即通过增加新风量来替代部分空调制冷，从而大幅降低压缩机运行时间。其次，在高污染或极端气候条件下，AI会自动减少新风引入量，同时提升空调的温湿度调控能力，确保室内环境稳定。此外，系统还可根据人员分布和活动强度（如通过红外感应或Wi-Fi探针获取）进行区域化调控，避免对无人区域进行无效送风和制冷，进一步提升能效。

更为重要的是，AI系统具备持续学习和自适应能力。随着运行时间的延长，系统不断积累运行数据，优化控制策略，逐步形成针对特定建筑结构、使用习惯和地域气候特征的个性化调控模型。例如，在办公建筑中，系统可识别出工作日与周末、白天与夜间的使用规律，提前预启动或预关闭设备，减少待机能耗。在商业综合体中，AI还可结合客流数据分析，动态调整不同区域的新风与空调配比，实现精细化管理。

从实际应用效果来看，已有多个项目验证了AI联动调控的节能潜力。某写字楼在引入AI控制系统后，全年综合能耗下降约28%，其中空调系统节电达35%，新风系统运行效率提升40%以上。同时，室内CO₂浓度始终维持在1000ppm以下，PM2.5去除率超过90%，显著提升了 occupants 的舒适度与健康水平。

当然，AI调控系统的实施也面临一些挑战。首先是初期投入成本较高，涉及传感器部署、边缘计算设备配置及系统集成调试；其次是数据安全与隐私保护问题，需确保用户行为数据不被滥用；此外，系统的稳定性与容错能力也需要在复杂工况下经过长期验证。

综上所述，AI调控新风系统与空调联动是一种具有广阔前景的节能技术路径。它不仅打破了传统 HVAC 系统“各自为政”的局限，更通过智能化手段实现了环境质量与能源效率的双重提升。未来，随着物联网、边缘计算和深度学习技术的进一步融合，AI将在建筑节能领域发挥更加核心的作用，推动绿色建筑向真正意义上的“智慧建筑”迈进。对于建筑设计方、物业管理者以及政策制定者而言，积极拥抱这一变革，将是实现可持续发展目标的关键一步。