近期，一篇关于智能建筑研究发展趋势的论文，通过对近十年（2014年至2023年）的智能建筑研究文献的统计分析，展示了近十年来全球智能建筑行业的重点研究领域和发展趋势，非常值得智能建筑行业小伙伴们看看。
该研究发现，近十年来，与智能建筑相关的研究文献数量显著增长，表明智能建筑技术近年来备受关注。从高被引文章中可以看出，人工智能、物联网、大数据等技术的快速发展，为智能建筑提供了新的理论基础和技术支撑，推动了该领域的创新和突破。后来出现的“机器学习”和更早出现的“物联网”都是重要节点，凸显了它们在智能建筑技术中的重要性，为建筑智能化和自动化提供了新的可能性。 而近年来“能源效率”和“可再生能源”等关键词占据重要地位，强调可持续发展是智能建筑领域的关键目标。
接下来，小编带大家一起通过这篇论文来看看，近十年来智能建筑行业的发展趋势。
建筑与数字化的深度融合
智能建筑作为一种新兴的建筑理念，已成为建筑行业转型升级的关键驱动力。另外，智能建筑作为一个跨部门、多学科的领域，近十年来受到了各界的广泛关注，研究数量也在快速增长，尤其是中国、美国、韩国。
建筑与数字化的深度融合，逐渐使智能建造技术成为建筑行业的核心要素。智能建筑技术通过集成先进的科学技术方法和智能系统来提高人类舒适度和能源效率，彻底改变了建筑行业。从传统的建筑设计与施工到智能化的管理与运营，智能建筑技术以其突出的表现和优势为建筑行业注入了新的活力和动力。
智能建筑体现了技术创新，标志着建筑行业在可持续发展、资源优化和管理效率方面的全面进步。这也与国家政策以及市场驱动因素密切相关。越来越多的国家和地区正在出台促进建筑领域节能的政策和标准。
例如，2022年，欧盟委员会发布“欧洲地平线”工作计划，强调数字化转型研究是实现绿色转型的关键。同样，各国也出台了一系列政策来推广智能建筑技术。美国国家标准与技术研究院（NIST）发布《建筑行业数字化路线图》，支持智能建筑的研究和应用；英国政府设立“英国数字化建设”项目，推动数字化建设的实施；德国在建筑领域推动工业4.0，强调智能建筑和自动化施工，并设立了技术创新基金。这些政策法规的出台，不仅为智能建筑技术的应用提供了规范和依据，也为行业创新和可持续发展创造了良好的环境。
这些策略通常包括支持智能建筑技术并鼓励采用新技术来提高建筑系统的能源效率。政策推动促使相关企业和研究机构更加积极探索和实施智能建筑解决方案。随着对建筑环境质量的重视和不断升级的能源危机的推动，智能建筑解决方案的市场需求持续增长，这些核心概念既反映了学术界的研究趋势，也反映了行业内的市场需求。
能源领域研究位居榜首
智能建筑是一个跨学科、多学科的新兴课题。从已发表的文献来看，能源领域的研究位居榜首，这表明能源领域在智能建筑中发挥着重要作用。这些研究涉及能源效率、传感器技术、可再生能源利用、智能能源管理系统等方面。进一步强调了建筑节能和优化建筑环境性能在智能建筑领域的重要性。研究重点方面，主要突出“能效”、“物联网”、“建模”、“管理”、“需求响应”等核心概念，为行业未来发展指明了方向。
在利用信息和通信技术更有效地管理资源这一理念的推动下，智能环境以智能城市、智能建筑、智能电网、智能水务和智能移动的形式出现，并无缝嵌入日常用品中。这一趋势促进了互联设备的发展，使我们的生活更加智能和便捷。也为能源管理、资源利用、环境保护提供了更多可能性。
智能环境发展的关键驱动力是物联网和大数据等技术的融合，它们正在推动智能环境的进步，使我们能够实现更高水平的能源效率、减少浪费和降低能源消耗成本。这些技术正在彻底改变我们与周围环境互动的方式。 通过利用物联网设备和数据分析，我们可以监控和优化建筑物的能源使用，从而显著节省成本并带来环境效益。
另外，国际能源署 (IEA) 敦促各国政府实现到 2030 年将全球可再生能源产能增加两倍、每年将能源效率提高一倍的目标。建筑行业作为节能减排的主力军，应响应国家大力推广智能建筑的号召，最大限度地减少能源浪费。
人工智能、数字孪生等新技术不断涌现
能建筑技术是一种将先进技术与节能理念相结合的技术，旨在提高建筑的效率、安全性和可持续性。
例如，在优化设计和运营策略方面出现了“无线传感器网络”、“机器学习”、“人工智能”、“数字孪生”、“云计算”和“建筑信息模型（BIM）”等关键技术。这些技术在改进设计和操作策略方面发挥着至关重要的作用 。无线传感器网络可用于远程监控建筑设施，以发现和解决潜在问题，提高运营效率；机器学习可用于形成智能控制系统，实时调整设备运行，以实现最佳性能和能源效率。人工智能还可以分析用户行为和偏好，提供个性化的建筑环境，提高人们对空间的舒适度和满意度；通过数字孪生的模拟，运营商可以预测设备故障并进行有效的维护计划，以降低成本和停机时间。通过云计算，设计师、工程师、运营经理等利益相关者可以实时共享信息，提高沟通效率和协作。 BIM提供详细信息支持施工过程和后续运营管理，有助于提高项目管理效率、降低成本、增强项目管理。
该研究还发现，智能建筑技术正在快速发展，目前已进入技术应用阶段，现阶段新兴技术的应用，如强化学习、边缘计算、神经网络、数据模型等是当前智能建筑领域的热门话题。
强化学习可以通过使智能系统与环境交互、学习和不断调整来优化建筑设计、施工流程和设备管理。这反过来又提高了能源利用效率。例如，通过强化学习算法来优化建筑物空调系统的运行策略，可以根据不同时段自动调节温度和气流，满足用户需要在节能和舒适之间取得平衡。边缘计算能够快速响应实时数据需求，有助于提高能源系统的响应能力和效率。神经网络在智能建筑技术中优化建筑设计和微调能源管理方面发挥着作用。数据模型在智能建筑技术中也发挥着至关重要的作用。它们可以帮助识别建筑能耗的瓶颈和潜在的节能机会，从而优化建筑系统的运行策略，提高能源利用效率。
另外，设计是智能建筑的基础，决定了建筑的功能性、可持续性、美观性；用户行为和习惯对建筑能耗、舒适度、安全性有直接影响；数字孪生技术可以在设计、施工和运营的各个阶段提供重要的视觉信息；无线传感器网络是智能建筑实现实时监测和控制的核心技术，利用传感器采集环境和设备数据，为决策提供依据。
平台、节能、设备、强化学习、控制策略等关键词表明智能建筑已经开始走向实用技术，而不仅仅局限于理论创新。一方面是技术升级，通过新技术与实际应用的融合。智能建筑不仅提高了建筑效率，还有效提高了建筑质量和安全性，也为更多领域的创新和应用提供了模型和参考；另一方面，建筑行业越来越注重人们在建筑环境中的舒适感受。
更加注重“以人为本”与实际应用
目前，智能建筑领域的研究正在不断发展，逐渐从基础技术转向实际应用，结合物联网、机器学习等新兴技术，实现更加智能化、更可持续的建筑环境。此外，研究人员越来越强调人为因素在智能建筑中的作用，以促进更舒适的 、健康和可持续的建筑环境。
在过去的十年里，研究的重点已转向考虑用户的需求，生活空间主要以人为中心。 “热舒适”和“行为”变得越来越普遍。同时，智能建筑也面临着数据隐私、网络安全和标准化等挑战。尤其是2017年后，“传热导”、“用户行为”等与以人为本的考虑相关的术语开始出现。对居住者行为的研究出现了，强调了对其对建筑能耗和舒适度影响的认识，以及通过分析这种行为来优化建筑管理的愿望 。随着理论的整体成熟，对优化的关注不断发展。
人们越来越重视“居住行为”、“室内空气质量”、“热舒适度”等与人相关的因素，这些都表明智能建筑的设计和运营正朝着以人为本的方向发展。从这些关键词中，我们可以验证智能建筑正在从理论转向实际应用的理念。
运营与维护逐步受到重视
2018年以来，故障检测技术成为研究热点，呈现出利用智能技术及时识别建筑系统故障，预防事故发生，保障安全运行的趋势。与此同时，“建筑管理系统”、“设施管理”、“建筑能源管理系统”、“机械性能”等术语也得到了认可。在此背景下“补丁”的出现，相当于为系统提供“维护”，旨在预防问题的发生，保证系统的长期稳定。
该研究对2014年至2023年智能建筑领域关键词的趋势和演变表明，最初的文章重点是传感器网络和定位技术等基础技术。随着时间的推移，焦点逐渐转向实际应用。越来越细化的关键词开始更频繁地出现，重点关注能源管理、物联网 (IoT) 和能源效率等领域。此外，人们越来越关注整合物联网和机器学习等新兴技术，以实现更智能、更可持续的建筑环境。
同时，众多新的关键词表明技术升级和人性化设计并重，体现了智能建筑朝着更健康、更舒适、可持续发展的趋势。当下，智能建筑技术逐渐进入技术应用阶段，强化学习、边缘计算、神经网络等新兴技术成为研究热点。这些技术的应用促进了建筑设计、施工和设施管理以及能源效率的优化，体现了智能建筑在提高建筑效率、安全性和可持续性方面所做的努力。
总而言之，这篇论文经过对文献的细致整理，清晰地揭示出近年来智能建筑开始注重用户体验和建筑的可持续性，这是建筑行业未来发展的重要趋势。可持续建筑通常强调创造健康舒适的室内环境，这直接影响用户体验。同时，可持续建筑通过高效的能源管理系统和节能设计来减少能源消耗，不仅减少了对环境的影响，还降低了用户的能源成本，增强了用户的经济体验。
然而，智能建筑领域还缺乏以用户为中心的研究和用户体验标准。政府机构、行业协会和企业应鼓励和资助以用户为中心的智能建筑相关研究，促进该领域的知识发展和实践创新。未来，我们应该鼓励更多的跨学科研究，鼓励建筑、工程、心理学、人机交互设计等学科的专家合作，更好地理解和满足用户的需求和体验。建立智能建设的用户体验标准和考核政策，为行业提供指导和规范。同时，制定并验证一套用户体验指标，评估智能建筑项目的用户满意度、舒适度、便捷性、可达性、健康影响等，为建筑体系的完善做出贡献。
更多研究发现，参见论文原文：
Evolving Trends in Smart Building Research: A Scientometric Analysis
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