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前沿拓展：

文 | 吳睿

編輯 | 彭孝秋

很少有人知道，空調(diào)節(jié)能是件十萬里挑一的事。

我們常見的中央空調(diào)由冷熱源系統(tǒng)和空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)組成，包含冷塔、冷機、冷卻水泵、冷水內(nèi)外循環(huán)泵等組件，每一次溫度的調(diào)節(jié)都是由這些組件共同完成。而這些組件搭配的方式、參數(shù)的不同決定了，空調(diào)系統(tǒng)控制有數(shù)十萬種運行實現(xiàn)路徑。而空調(diào)能耗常占到工業(yè)與建筑能耗的20%50%，最節(jié)能的那個路徑不過是其中之一。

在寫字樓、商場、地鐵等公共建筑中，空調(diào)系統(tǒng)相對簡單，對溫濕度控制的要求不高，空調(diào)節(jié)能還不算是件難事。但精密工廠與數(shù)據(jù)中心對環(huán)境的溫度、濕度、壓力往往有嚴(yán)格的控制要求，比如溫度控制范圍在±0.5℃內(nèi)、保證穩(wěn)定的房間氣壓以避免氣流污染等。這樣的要求需要復(fù)雜的中央空調(diào)系統(tǒng)控制來完成，也就帶來了高能耗。

當(dāng)碳中和的目標(biāo)橫亙在每個企業(yè)面前，如何能精準(zhǔn)高效地實現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)的低碳運行？36氪發(fā)現(xiàn)，一家成立三年的初創(chuàng)公司正在解決這個問題——深度智控，通過AI數(shù)據(jù)驅(qū)動+機理模型的優(yōu)化控制算法，讓寧德時代、京東方、國家超級計算中心等工廠和數(shù)據(jù)中心的空調(diào)系統(tǒng)，在主流節(jié)能控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上再節(jié)能10%40%。在一個大型工廠中，深度智控通過系統(tǒng)控制軟件優(yōu)化，一年就為客戶節(jié)省800多萬度電。

空調(diào)節(jié)能SaaS生意，讓這家成立三年、沒有一位銷售人員的公司即將實現(xiàn)軟件合同年收入近億——這是多少成立6、7年的企服公司跨不過的生死關(guān)。目前，深度智控已獲得某互聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)投、紅杉中國種子基金、源碼資本的投資。

別小看空調(diào)運行控制

人類對于空調(diào)的運行控制經(jīng)歷過幾次迭代。

應(yīng)用最早、最普遍的方式是設(shè)定一套「IFTHEN」的固定規(guī)則，比如IF要調(diào)整到某個溫度，THEN開5臺冷機。這些規(guī)則往往是依據(jù)專業(yè)師傅的經(jīng)驗設(shè)定，不同的廠家、不同的產(chǎn)品線所使用的規(guī)則各不相同，由專業(yè)人員case by case地編程，標(biāo)準(zhǔn)化程度低，數(shù)據(jù)也難以互通，最重要的是沒法提供實時節(jié)能最優(yōu)解。國內(nèi)外的空調(diào)運行控制系統(tǒng)，九成以上都是采用這種基于專家經(jīng)驗的調(diào)控方式。

AI出現(xiàn)以后，Google、國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠開始推出AI節(jié)能算法產(chǎn)品，即將空調(diào)系統(tǒng)過往所有調(diào)節(jié)過程的數(shù)據(jù)，輸入AI訓(xùn)練算法系統(tǒng)，最終算出一個最優(yōu)解。這個方式的BUG在于，算法得出的結(jié)果是從過往“老師傅”式的調(diào)節(jié)行為總結(jié)訓(xùn)練出來的，是一種受限于歷史運行數(shù)據(jù)與歷史運行工況好壞的被動算法，天花板就是全體老師傅的智慧——如果系統(tǒng)歷史運行中本身就沒有最優(yōu)解，AI也沒法無中生有。

「能不能結(jié)合機理模型與AI數(shù)據(jù)驅(qū)動，找到系統(tǒng)真正的最優(yōu)解？」2018年，還在美國勞倫斯伯克利國家實驗室做研究的李輝博士找到了答案。

所謂「機理模型」，以冷機為例，它的性能有著固有的特性，李輝要做的是找到既不損失冷機特性又可用AI訓(xùn)練的高精度模型建模方法，基于高精度模型遍歷尋優(yōu)計算得到系統(tǒng)實時運行的最優(yōu)解。

在一些項目中驗證過算法后，李輝帶著幾位研究生成立了深度智控，開發(fā)出了產(chǎn)品「DeepCtrls」。DeepCtrls先對空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行高精度仿真建模與預(yù)測，基于實時的空調(diào)負(fù)荷，在仿真環(huán)境中計算出此刻的數(shù)十萬種運行組合各自對應(yīng)的系統(tǒng)能耗，從而找到能耗最低的控制參數(shù)，并將它下發(fā)到設(shè)備控制器中，實現(xiàn)系統(tǒng)實時的最優(yōu)運行。

「DeepCtrls」由三部分組成：

首先是硬件DeepBox邊緣服務(wù)器，所有的數(shù)據(jù)采集和輸出指令工作基于DeepBox在本地下發(fā)執(zhí)行。DeepBox包含許多通訊協(xié)議，可以實現(xiàn)與第三方設(shè)備及系統(tǒng)的采集與對接。

其次是DeepLogic算法模塊開發(fā)平臺，也就是建模與AI運算的平臺，負(fù)責(zé)核心的數(shù)據(jù)處理、模型建立與預(yù)測、調(diào)度、診斷、報警等。值得一提的是，DeepLogic是個無代碼平臺，通過拖拽就可以搭建系統(tǒng)適用的各種算法模塊。

最后是DeepSight功能可視化平臺，客戶可以實時觀察產(chǎn)品的節(jié)能效果，同時可積木式搭建與擴展各種功能及可視化模塊。

簡單來說，工作過程就是DeepBox采集數(shù)據(jù)，DeepLogic算出最優(yōu)控制指令交還給DeepBox下發(fā)至控制器并執(zhí)行，在DeepSight上查看并驗證節(jié)能效果。

李輝告訴36氪，基于高精度仿真模型，DeepCtrls對每個工況要對比計算數(shù)十萬次才能找到系統(tǒng)能耗最低的最優(yōu)控制指令，這個是專家經(jīng)驗規(guī)則所沒法實現(xiàn)的。

賺錢的企服公司長什么樣？

相比較很多公司過度強調(diào)核心技術(shù)但沒法商業(yè)落地，深度智控的特點在于通過核心技術(shù)的產(chǎn)品化實現(xiàn)了良好的商業(yè)模型。李輝告訴36氪，深度智控成立一年后就已經(jīng)實現(xiàn)盈利，今年的軟件合同收入即將突破億元大關(guān)。

總結(jié)而言，深度智控的商業(yè)能力來自幾點：讓產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)輕量化、讓落地跨行業(yè)規(guī)模復(fù)制、讓客戶看見效果。

李輝告訴36氪，DeepLogic和DeepSight都是低代碼平臺，最大好處是標(biāo)準(zhǔn)化。DeepCtrls部署調(diào)試的標(biāo)準(zhǔn)工期是兩個人月，給客戶帶來的卻是數(shù)百萬的節(jié)能收益。深度智控定義DeepCtrls是PaaS+SaaS平臺，不需要研發(fā)人員進(jìn)行項目定制，只需要進(jìn)行項目配置即可。

同時，DeepCtrls產(chǎn)品可跨行業(yè)應(yīng)用，比如工廠、數(shù)據(jù)中心、醫(yī)院、商業(yè)建筑、園區(qū)、地鐵等，看似應(yīng)用場景紛繁，但實際上都是基于同一套系統(tǒng)實現(xiàn)的——吃透一套系統(tǒng)，規(guī)?；貜?fù)應(yīng)用。

深度智控試圖在多場景中提供比節(jié)能更多的能力。常規(guī)AI產(chǎn)品一直以來都有在安全管理、運維方面應(yīng)用，但實際上更多做的是管理建議。而結(jié)合了機理模型的DeepCtrls則可以對安全管理、預(yù)防性診斷運維等進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測，并執(zhí)行指令。

節(jié)能、安全管理、運維等效果，都可以在DeepSight上實時看到。李輝告訴36氪，DeepLogic對設(shè)備性能的預(yù)測值和實際值之間的誤差普遍做到3%以內(nèi)，即系統(tǒng)可在3%誤差范圍內(nèi)去逼近系統(tǒng)運行優(yōu)化的節(jié)能極限?？蛻粼贒eepSight上看到的節(jié)能數(shù)據(jù)，可以切換到改造前進(jìn)行對比，切換過程只需要35分鐘，客戶就可以自行驗證系統(tǒng)的節(jié)能效果。李輝表示，實際項目銷售中，節(jié)能效果可實時驗證是客戶復(fù)購的重要原因。

商務(wù)變現(xiàn)方面，深度智控主推兩種模式。一種是合同能源管理，即基于節(jié)能收益，深度智控從中分享一定比例的實際節(jié)能收益；第二種是年訂閱費，即雙方約定節(jié)能目標(biāo)，客戶按軟件licence付固定年費用。

公司成立三年，深度智控產(chǎn)品與解決方案已在全國的110多個項目應(yīng)用，典型案例包括國家超級計算中心、騰訊數(shù)據(jù)中心等數(shù)據(jù)中心，京東方、寧德時代、寧德新能源、國博電子等精密工廠，以及多地軌道交通、能源站、三甲醫(yī)院及地標(biāo)性商業(yè)建筑項目。這些行業(yè)中，工廠和數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)最為復(fù)雜、要求最高、減碳需求也迫切，深度智控正向這兩個行業(yè)發(fā)力。

仔細(xì)觀察這家公司，會發(fā)現(xiàn)它的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品都并不復(fù)雜，但或許簡單正是其優(yōu)勢所在——鎖定一個真實需求，提供的確創(chuàng)造價值的解決方案，并可輕量化、規(guī)?；瘡?fù)制推廣。企服生意向來盈利困難，而在極為垂直的賽道中，我們看到了企服的另一種可能。

拓展知識：