AI智慧供暖在生活中实现ICT技术的价值养生智慧 56健康网

　　几年前网上就有个段子，说北方的冬天是物理攻击，南方的冬天是魔法攻击；北方人靠设备过冬，南方人靠肉体硬抗。

　　作为一枚标准的黑龙江人，这个说法还是颇有道理的。到了南方之后，我会日常发现我是最怕冷的那一个。因为我们有过冬的真正神器：暖气，以及一年中有半年都是采暖期。

　　很多山海关以南的南方朋友（对，这就是我们东北人定义的南方）非常羡慕我们的“冬日装甲”。但其实，在我的真实记忆里，众多东北人冬天要面对的最大问题，就是暖气。

　　老旧小区日常出现的采暖不给力；某户人家忘给暖气放气，导致整栋楼采暖水压不足；甚至很多时候，暖气过热无法调节都是个问题。可能有朋友觉得这是站着说话不腰疼。但如果感受过暖气贼热，开窗降温寒流奔涌，老人孩子马上感冒的情况，或许就会对北方的暖气换一个看法。

　　我记忆里黑龙江的冬天确实是美好的，但也会承认有不少“隐秘的角落”存在其中。因为塞北的冬天里，暖气是如此重要。而一旦这条防线出现问题，那影响的将是一家人的生活。

　　所以当我知道在哈尔滨，一个用AI改善供暖的故事时，竟会觉得有几分恍然：如果铁子们的暖气都没毛病了，那俺们那嘎达不得被羡慕死啊？

　　9 月 16 日，世界自然保护联盟、新华网携手华为带来了“让科技与自然共生”主题在线论坛，期间邀请了环保界、科技界、产业界的专家和实践者，分享了科技应对生态挑战、守护自然资源的多种实践——而其中一项最让我在意的，就是哈尔滨的智慧供暖项目。

　　好吧，让我们说说新锐的智能与旧梦中的暖气，两件听上去天差地别事物的相遇。好在所有能给人带来温暖的遇见，都不会有一点违和。

　　而与大批重工业基础设施一同建设的城市供暖系统，也在岁月如歌之后显现出了一点点斑驳。当然，今天东北的供暖系统依旧是可以引以为傲的工程，但粗放型的管理方式与运行体系，确实在一些角落里显示出了问题。

　　比如上文所述的供暖不均匀问题，这就在现有的供暖体系下很难解决。因为片区采用同一套集中式供暖，但热力分配到每一个居民区，却会因为供热系统、房屋设计、管道老化、设备使用率等多种问题产生最终供暖效果的差异。有的小区太冷，有的小区过热，这种不平衡实质上是难以消除的。

　　而另一方面，如今居民对舒适生活的要求也越来越高，暖气也不是越热越好。双职工家庭可能希望白天屋内降低温度，避免供暖浪费；而家有老人孕妇则希望持续获得高位供暖。这些需求矛盾在每个居民区都有，这也造成了供暖矛盾势必出现。

　　另一方面，供暖本身的能源与环境问题也日益凸显。不知道有没有朋友跟我一样，发现如今冬天的天气已经大不如前。其中漫长的供暖季与城市化、汽车化并行，可以说是主要原因。还回白山黑水之上的蓝天，势必要从供暖上下功夫。

　　同时，随着新楼盘增加、煤炭产业生产优化，供暖所需的煤炭资源日趋紧张，供暖成本不断上升，最终成为社会与家庭的共同负担。

　　这些“隐秘的角落”，构成了东北冬天的另一道风景：供暖带来的矛盾暗流涌动，并且很难在旧有的城市集中供暖技术框架里得到解决。

　　那么想要解决这些“隐秘”问题，就势必需要跳出旧有的技术框架，比如说，启动人工智能来解决问题。

　　供暖系统之所以很难精细化、个性化，是因为供暖本身设计就是一个粗放型系统。一般来说，城市供暖系统由两个水循环系统组成，也就是俗称的一级网和二级网。一级网通过高温水循环，负责将热力从热源输送到换热站，二级网则通过低温水循环，将一级网输送的热量送至千家万户。

　　这套相对简单粗放的系统里，问题就处在可控制可调节的“关节”太少了。而想要改变集中式供暖带来的僵化问题，最好的办法也就是解耦整个流程。

　　既然传统供暖的问题是粗放，那么对供暖体系的革新，就需要精细化和智能化的加入，最好能够将整个供暖流程置入可控、可调、可智能分析与决策的技术逻辑中。这种模式用技术语言说，就叫全栈全流程智能化，用金融术语说叫一揽子解决方案，用我们东北话说，叫“要整得整个全套的”。

　　从 2019 年供暖季开始，哈尔滨太平供热公司就与华为合作了这样一个项目，让AI的能力渗透到小区供暖的各个环节中。这套系统，基于物联网、大数据、人工智能技术对供暖系统进行了全流程改造，并且进行了大量技术试点。

　　根据哈尔滨太平供热有限责任公司生产指挥中心主任杨振兴的介绍，智慧供暖体系首先选取了系统应用区 10%的居民，在家中安装室温采集设备，通过物联网技术，取得大量真实的室温数据。由于基于物联网设备提供，能够检测到室温的长时间变化，避免出现有限测量造成的温度差异。基于这些数据，智能供暖系统开始了智能化的操作。

　　基于数据分析，智能供暖系统进驻了哈尔滨两个小区的 800 户居民家中，从而实现实现统一温度调节和用户自主温度调节功能具备。而基于这些设备，供热公司可以分析出不同居民温度的相互影响，从而进行进一步的智能调控。

　　接下来，智能供暖系统还包括在楼栋单元中的远程单元调节设备，通过人工智能技术的调节，解决了单元间的供热不平衡问题。以往楼栋单元的不平衡供热，可以通过人工智能的干预和匹配得到最大效率的优化。

　　而在换热站方面，智能供暖系统也在现有的 SCADA 系统上，叠加了人工智能的调控技术，通过人工智能大脑，指挥全网 122 座换热站进行精细化调控，以往站点调节对全网的影响是粗放和模糊的，只能依靠经验来控制。而在加入AI大脑后，可以计算全网换热站的数据，进行智能化的合理调配。这也让换热站可以变成真正意义上的无人值守。

　　再向上游走，这些从用户、单元到换热站中留存的数据，就可以被用来反推出热源的生产数据，从而指导热源生产的合理性分配。由传统的、粗放式的、基于天气预报和人工经验制定按日级的生产计划，转换为人工智能系统基于小时级、多时段、多维度环境参数的生产计划和智能调控。可以基于室外 24 小时温度变化，对供热生产进行实时化调节，实现能效比的最优解。

　　在上一个采暖季，智能供暖系统通过全面感知、智能决策，以及可视化的管理系统，基于人工智能、物联网与大数据技术的聚合，实现了一系列产业价值的迸发。期间，在 1433 万平方米的热网内，智能供暖系统覆盖了换热站 122 座、涉及居民 6 万 6 千户，用户自主调控覆盖了 21 万平方米的居民区，最终实现了全采暖期节能 2.62%，EI 投运集中控制期间节能 6.8%。全采暖期折合后，共节省标准煤 5193 吨，减少了碳排放 3397 吨，减少了 CO2 的排放 12461 吨、SO2110 吨、NO187 吨，城市空气质量改善作出了重要贡献。

　　等到 2020 到 2021 采暖期，智能供暖系统预计将新增三个试点小区，涉及 40 余万平方米供热面积，4700 余户居民，并且计划逐年扩大试点范围，让冰城感受到 AI 的温暖。

　　整个看下来，我们会发现基于华为供热智能体，在哈尔滨投入应用的智能供暖系统，可以实现全网联动、全流程可控的智能化交接能力。既实现了居民供热体验的保障，以及对居民差异化供热需求的满足，又实现了节能减排，总体热量消耗下降。

　　都说我们东北人过日子不精细，但这笔青山绿水蓝天白云的账，我们心里还是清清楚楚的。

　　如果说，用一句话形容我们正经历的技术巨变，那或许可以表达为：依靠技术聚合红利，激活产业聚合价值。人工智能、大数据、云计算、5G、物联网，这些技术的集体成熟打开了技术融合与协作的全新机遇，将它们巧妙集成于同一个产业需求中，可以有效实现产业智能化升级，带来提质增效等一系列产业价值。

　　这股温暖的触觉可以从哪里感受到？答案也许就在哈尔滨飘飞的雪花里。作为民生基础设施重中之重的供暖，与时代的技术变革邂逅，将民生优化、环保提升与产业智能化融合在了一起。在我们积极讨论新基建的时候，哈尔滨政府已经在新基建与数字经济机遇中做出了一个有益探索。

　　哈尔滨政府相关部门及哈尔滨太平供热公司，基于华为 AI 技术完成的智慧供暖合作，虽然目前是试点阶段，但已经可以看到产业与社会价值逻辑上的重大变革。我们可以将其总结为哈尔滨 AI+供暖的“一箭三雕”：

　　1、社会价值：居民供暖体验更优质，供暖效果更平衡准确，供暖自主性极大增强。有效提升了居民的生活体验与生活质量，确保了

　　透过子公司投资 1.62 亿元新台币，取得 AIS Cayman 60%股权，桦汉获得 AIS Cayman 的工业物联网开放平台运算解决方案，以及人机界面(HMI)显示器等产品技术，进一步拓展北美市场。2018 年 6 月桦汉透过 AIS Cayman 并购超恩，除了拓展工业嵌入式计算机产品线外，进一步取得「机器视觉」技术，布局影像分析监控、轨道交通、工自动化，以及 AMR/AGV 等应用领域。2020 年桦汉进一步强化机器视觉领域，宣布推出机器视觉系统解决方案，深化 Intel、NVIDIA 合作，提供开发与运算平台，整合软件与硬件为一个系统，加速产品上市时间与节省成本，产品涵盖AI

　　物流黑科技，既让物流行业充满陌生感，又充满激动，因为它的到来，颠覆了传统物流行业的发展，推动物流行业不断创新，在工业4.0催生的人工智能（AI）、数字化、物联网等新技术加持下，将打造全新的物流生态环境，创造新的物流经济增长点。尤其是AI的落地，将物流行业推进全新的发展阶段，向智能物流转型升级。五年前，福佑卡车凭借科技与物流的优势，获得第一票线上下单的整车运输订单，完成第一次线上调车。历经五年的发展，已成为科技物流企业头部公司的福佑卡车携手多家AI技术公司，包括360行车记录仪、贝壳找房、懂车帝、高德地图、美图、有车以后等，在物流科技领域的深耕，以“为中国公路运输装上科技引擎”为宗旨，深挖整车运输，逐步实现网络化、数字化、智能化服务

　　近日，IEEE（电气电子工程师学会）发布了《IEEE全球CIO、CTO访问调研：2021年的机遇和挑战，以及关键的科技趋势》。本次调研在美国、英国、中国、印度和巴西五个国家进行，共对350名CIO（首席信息官）和CTO（首席技术官）进行访问。据IEEE全球CIO、CTO调研结果显示，32%的受访者认为人工智能和机器学习，将成为全方位影响2021产业发展的关键技术。超过一半（56%）的中国受访者认为，人工智能和机器学习技术在全球新冠疫情恢复中发挥着最关键的作用。20%的全球受访者认为5G将会是2021年最重要的科技，物联网（14%）紧随其后。IEEE会上，上海科技大学杨旸教授表示，5G和物联网技术2021年将在千行百业的数字化转型过程

　　处理万亿字节的传感器数据，既然是计算，就离不开人工智能（AI）对数据的理解，否则就无法向车轮、引擎和制动器发出指令，从而实现ADAS和完全自动驾驶。Aptiv 高级副总裁、首席技术官 Glen De Vos 说：“只是摄像头没有什么用，它只能捕捉图像，却不知道这些图像是什么东西，更不知道如何根据图像做出反应和决策。”他补充道，摄像头是最早采用AI的设备，目前使用量最多。不管是ADAS还是未来的自动驾驶汽车，利用AI感知环境并采取行动，才能最大限度地让人们安全到达预定目的地。Glen De Vos

　　的搭配适合自己的设计需求。特别是，随着AI技术的广泛应用，罗姆还推出了为AI智能控制的 AGV、用于医疗及护理现场的移动方式和近距离通勤车的小型移动工具开发的，以充电电池为动力源的低电压、非绝缘电机驱动参考设计（根据用途不同提供~50W，~150W 和~300W 三种），并提供了综合设计支持，对于从启动时就需要低速、高扭矩的应用，利用罗姆的预驱动器、栅极驱动器和 MOSFET 等器件，实现了小型高效率的参考设计方案。单相 AC100V~AC240V 非绝缘电机驱动系统方框图DC24V~DC48V 工业电机驱动系统方框图5. 展望“万丈高楼平地起，一砖一瓦

　　。它们还可以识别语音命令，比如启动汽车或摇下车窗。这些芯片将集成在汽车本身，不需要连接到云端就能工作。埃森哲实验室今年与一家汽车制造商合作进行了一项神经形态计算实验。在实验中，英特尔实验室制造的一款名为Loihi的神经形态芯片能够识别“启动汽车”等语音指令。谢依说，这款芯片的功耗降低了1000倍，响应速度比标准GPU快200毫秒。下一代人工智能——神经形态计算英特尔只是众多研究神经形态计算的公司、大学等机构之一。国际商用机器公司、SynSense和应用脑研究公司。SynSense和应用脑研究公司都在进行此项研究。“业界正在寻找新的方法来开发功耗更低的AI系统。”研究公司Gartner的AI技术分析师艾伦·普利斯特里（Alan

　　芯片：感应到鸡皮疙瘩就帮关空调 /

　　Counterpoint报告：2020年Q3苹果AirPods真无线%

　　2016 TI 工业研讨会：TI隔离式DCDC偏置电源的设计难点与解决方案