随着全球能源结构转型与“双碳”目标的推进，建筑能耗的优化已成为节能减排的重要抓手。在各类建筑用能系统中，暖通空调（HVAC）系统的能耗占比通常高达40%以上，尤其在过渡季节——即春秋季气温波动较大、冷热需求交替的时期，传统空调运行策略往往存在显著的能源浪费问题。这一阶段室外温度接近人体舒适区间，理论上可减少机械制冷或制热的依赖，但由于控制逻辑滞后或缺乏精细化调节，许多建筑仍持续开启空调设备，造成不必要的能耗。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为优化过渡季节空调运行提供了全新的解决方案。

传统的空调控制系统多依赖预设的时间表或简单的温湿度阈值进行启停判断，这种静态策略难以适应过渡季节复杂多变的气象条件和室内负荷动态变化。例如，在一个阳光充足的春日午后，南向房间可能迅速升温，而北向区域仍保持凉爽；若系统统一按照设定温度启动制冷，极易导致局部过冷和能源浪费。此外，人员活动、照明设备、太阳辐射等多重因素叠加，使室内热环境呈现高度非线性特征，传统控制方法难以精准预测和响应。

AI技术，特别是机器学习与深度学习模型，具备强大的数据处理与模式识别能力，能够从历史运行数据、实时传感器信息及天气预报中提取关键特征，构建动态预测模型。通过训练神经网络或支持向量机等算法，AI系统可以准确预测未来几小时内的室内外温度变化趋势、人员 occupancy 分布以及建筑热惯性响应，从而提前调整空调设备的运行状态。例如，利用长短期记忆网络（LSTM）对时间序列数据进行建模，可有效捕捉温度变化的周期性与突发性，实现更精准的负荷预测。

在实际应用中，AI驱动的优化策略通常采用“预测—决策—反馈”的闭环控制机制。系统首先整合来自建筑自动化系统（BAS）、气象站、智能电表和室内传感器的多源数据，输入至训练好的AI模型中，生成未来时段的最优运行方案。该方案不仅包括空调启停时间、送风温度设定，还可协调新风系统、遮阳装置和自然通风策略，实现多系统协同节能。例如，在清晨室外空气质量良好且温度适宜时，AI可自动开启窗户或诱导风机引入新鲜空气，替代机械制冷；而在午后太阳辐射增强前，提前关闭遮阳帘并适度降低室内温度，利用建筑热质量实现“冷量蓄积”。

值得注意的是，AI优化并非追求极端节能而牺牲舒适度。现代AI控制系统普遍引入热舒适模型（如PMV-PPD指标），将人体感知纳入优化目标函数。通过强化学习等自适应算法，系统可在长期运行中不断学习用户偏好，动态调整控制权重，在节能与舒适之间找到最佳平衡点。某办公建筑的实际案例显示，引入AI优化后，过渡季节空调能耗同比下降28%，同时室内热舒适满意度提升15%以上。

此外，AI系统还具备良好的可扩展性与迁移学习能力。一旦在一个建筑中完成模型训练，可通过参数迁移快速适配相似气候区或功能类型的建筑，大幅降低部署成本。结合边缘计算与云计算架构，AI控制器可在本地实现实时响应，同时利用云端资源进行模型迭代与全局优化。

当然，AI在空调系统中的应用也面临挑战。数据质量、模型可解释性、系统安全性等问题仍需关注。特别是在老旧建筑中，传感器覆盖不足或通信协议不统一可能限制AI效能的发挥。因此，未来的智能化改造应注重基础设施升级与标准化建设，为AI提供可靠的数据基础。

总体而言，借助AI技术优化过渡季节空调运行策略，不仅是提升能源效率的有效手段，更是推动建筑迈向智慧化、低碳化的重要路径。随着算法不断成熟、硬件成本持续下降，AI将在更多建筑场景中落地应用，助力实现可持续发展的长远目标。