當全球 AI 發展正式邁入「代理式 AI（Agentic AI）」與「物理 AI（Physical AI）」的新階段，建築產業也正迎來一場營運模式的變革。
現代建築如何同時兼顧低耗能、淨零減碳，以及使用者的健康、舒適、效率與福祉，一直是建築領域最複雜且最具挑戰性的課題，也是成功大學建築學系特聘教授江哲銘長年研究的核心方向。江哲銘表示：「過去，要在節能、健康與舒適之間找到最佳平衡，主要依靠建築科學、專業經驗與大量環境研究；但今年 COMPUTEX 2026 所釋出的訊號，讓我們看見 AI 正開始改變建築營運管理的思維與方法。」
今年 COMPUTEX 中，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳提出「代理式 AI」與「物理 AI」概念，指出 AI 未來將不再侷限於文字、影像等數位內容的理解與生成，而是具備感知、推理與影響真實世界的能力。
若將這股趨勢延伸至建築領域，AIoT（人工智慧物聯網）、感測器（Sensor）與數位雙生（Digital Twin）將成為串聯環境資料、設備運轉與能源管理的重要基礎，使建築從過去的靜態性能設計，逐步邁向即時分析、動態調整與自主最佳化的新階段。
#AI 算力驅動建築最佳化，提升健康與能源效益
江哲銘認為，AI 進入建築領域最重要的價值，在於讓建築具備持續計算「最佳化使用方式」的能力。建築營運環境並非固定不變，而是隨著季節、氣候、基地條件，以及使用者年齡、行為與需求持續變化。因此，真正的智慧建築並非預設一套固定控制模式，而是能根據即時環境不斷修正最佳解。
當 AI 擁有足夠的算力後，便能即時分析室內外環境，判斷能源使用效率、自動調整空調與通風策略、維持光環境與室內空氣品質，同時預估不同操作方式對居住舒適度、工作效率及能源績效所帶來的影響，逐步形成一套全年 24 小時、365 天持續運作的智慧決策系統。
▲當 AI 擁有足夠的算力後，逐步形成一套全年 24 小時、365 天持續運作的智慧決策系統。圖/pexels
江哲銘補充：「無論是容積獎勵、老屋延壽補助、綠建築改造，或高齡住宅及公共建築更新，過去最大的爭議，在於政策投入是否真正創造公共效益。未來若能透過 AI 將建築效益精準量化，政策工具將有更科學、更透明的討論基礎。」
#AIoT的基礎，是建築科學與聲光熱氣環境數據
AI 要做出正確判斷，前提是取得足夠且可信的環境資料。江哲銘長期提出以「聲、光、熱、氣」作為評估室內環境品質的重要架構，「聲音」涵蓋噪音、吸音及反射材料；「光環境」包括照度、色溫、眩光與視覺舒適；「熱環境」涉及溫度、濕度及空調負荷；「空氣品質」則包含二氧化碳濃度、PM2.5、甲醛HCHO、VOC、換氣效率及污染物排除等指標。在 AIoT 架構下，這些原本分散的環境資訊，都將轉化為建築營運的重要即時數據。
江哲銘指出，AIoT 的核心可分為三個層次：首先是感測（Sense），透過各類感測器蒐集室內外環境、設備及能源資訊；其次是分析（Analyze），利用 AI 建立各項數據間的關聯；最後則是調控（Act），將分析結果回饋至空調、照明、遮陽、通風、能源管理及設備維護系統，形成完整的智慧營運閉環。
▲AIoT 的第一核心層級，感測。圖/pexels
他特別強調：「台灣在感測器、半導體與資通訊產業具有世界級優勢，AI 算力也逐漸成熟，但真正稀缺的，是能整合建築科學、AI 技術與營運管理的跨域人才。」重視科學論證的江哲銘再次強調「建築不能只依賴設備商提供硬體，也不能完全交由 AI 自行判斷，AI 的 input，必須建立在建築科學之上。」
#數位雙生：讓建築先在虛擬世界完成決策
近年快速發展的數位雙生（Digital Twin）已廣泛應用於建築工地、智慧城市與工業製造，其核心概念是在虛擬平台上建立與實體同步更新的數位模型。相較於 AIoT 著重即時監測，數位雙生最大的價值，在於提供一個「可模擬、可測試、可驗證」的虛擬決策環境。
近年 NVIDIA 積極投入城市治理、氣象模擬及數位雙生平台，也顯示大尺度環境模擬能力正快速提升。當 BIM（Building Information Modeling，建築資訊模型）、城市資料、氣候資料、感測資訊與 AI 算力整合後，建築便能在虛擬環境中預先模擬各種情境，降低決策風險。
江哲銘表示：「面對颱風、豪雨、熱浪、空污或用電尖峰等情境，管理者可以先在數位雙生平台比較不同策略，再決定真實建築應如何調整通風、排水、空調、照明及能源調度。」
#AIoT時代，建築顧問走向數據驅動的價值服務
江哲銘指出，當 AIoT、健康建築與淨零策略逐漸融合，建築顧問的角色也將從一次性的認證輔導，轉型為長期且持續創造價值的數據服務。
未來，即時監控可提供建築碳排預警與能源調度依據；全生命週期資產管理可將建築視為持續產生數據的智慧平台；生成式 AI 則可於設計初期提出低碳設計策略，協助業主在投資效益、健康福祉與永續目標之間取得最佳平衡。
他認為，AIoT 時代最重要的不只是技術，而是跨域整合能力。設備商負責硬體、AI 公司提供演算法與模型、建築師完成空間設計，而真正整合基地條件、使用需求、綠建築標章、ESG 指標、能源策略與健康環境，仍需具備跨領域知識的建築顧問，扮演整合、分析與決策的重要角色。
江哲銘最後建議，企業應持續投入研發（R&D），關注跨領域技術發展，並逐步建立專屬的建築資料庫。每一個建案累積的聲、光、熱、氣環境數據、能源使用紀錄、設備維護資訊，以及使用者回饋，都將成為下一個專案最佳化決策的重要基礎。
AI 正在改變建築，不只是讓建築更智慧，而是讓建築開始具備「持續學習、即時判斷、自主最佳化」的能力。從 AIoT、數位雙生到生成式 AI，建築產業正從一次性的設計思維，走向全生命週期的數據治理。未來，真正的競爭力將不再只是擁有更多設備或更大的算力，而是能否整合建築科學、環境數據與 AI 技術，建立兼顧健康、淨零與營運效益的新價值。
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