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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(jī)、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(yùn)行實(shí)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(gè)路徑不過是其中之一。

在寫字樓、商場(chǎng)、地鐵等公共建筑中，空調(diào)系統(tǒng)相對(duì)簡(jiǎn)單，對(duì)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(duì)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?cè)诿總€(gè)企業(yè)面前，如何能精準(zhǔn)高效地實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)的低碳運(yùn)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(gè)問題——深度智控，通過AI數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+機(jī)理模型的優(yōu)化控制算法，讓寧德時(shí)代、京東方、國(guó)家超級(jí)計(jì)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(gè)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(shí)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(guó)種子基金、源碼資本的投資。

別小看空調(diào)運(yùn)行控制

人類對(duì)于空調(diào)的運(yùn)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「IF-THEN」的固定規(guī)則，比如IF-要調(diào)整到某個(gè)溫度，THEN-開5臺(tái)冷機(jī)。這些規(guī)則往往是依據(jù)專業(yè)師傅的經(jīng)驗(yàn)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(shí)時(shí)節(jié)能最優(yōu)解。國(guó)內(nèi)外的空調(diào)運(yùn)行控制系統(tǒng)，九成以上都是采用這種基于專家經(jīng)驗(yàn)的調(diào)控方式。

AI出現(xiàn)以后，Google、國(guó)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(gè)最優(yōu)解。這個(gè)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(yùn)行數(shù)據(jù)與歷史運(yùn)行工況好壞的被動(dòng)算法，天花板就是全體老師傅的智慧——如果系統(tǒng)歷史運(yùn)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(jī)理模型與AI數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，找到系統(tǒng)真正的最優(yōu)解？」2018年，還在美國(guó)勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室做研究的李輝博士找到了答案。

所謂「機(jī)理模型」，以冷機(jī)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(jī)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(jì)算得到系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行的最優(yōu)解。

在一些項(xiàng)目中驗(yàn)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(duì)空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行高精度仿真建模與預(yù)測(cè)，基于實(shí)時(shí)的空調(diào)負(fù)荷，在仿真環(huán)境中計(jì)算出此刻的數(shù)十萬種運(yùn)行組合各自對(duì)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(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)的最優(yōu)運(yùn)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(shí)現(xiàn)與第三方設(shè)備及系統(tǒng)的采集與對(duì)接。

其次是DeepLogic算法模塊開發(fā)平臺(tái)，也就是建模與AI運(yùn)算的平臺(tái)，負(fù)責(zé)核心的數(shù)據(jù)處理、模型建立與預(yù)測(cè)、調(diào)度、診斷、報(bào)警等。值得一提的是，DeepLogic是個(gè)無代碼平臺(tái)，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(tái)，客戶可以實(shí)時(shí)觀察產(chǎn)品的節(jié)能效果，同時(shí)可積木式搭建與擴(kuò)展各種功能及可視化模塊。

簡(jiǎn)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(yàn)證節(jié)能效果。

李輝告訴36氪，基于高精度仿真模型，DeepCtrls對(duì)每個(gè)工況要對(duì)比計(jì)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(gè)是專家經(jīng)驗(yàn)規(guī)則所沒法實(shí)現(xiàn)的。

賺錢的企服公司長(zhǎng)什么樣？

相比較很多公司過度強(qiáng)調(diào)核心技術(shù)但沒法商業(yè)落地，深度智控的特點(diǎn)在于通過核心技術(shù)的產(chǎn)品化實(shí)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(shí)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(diǎn)：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(tái)，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(gè)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(tái)，不需要研發(fā)人員進(jìn)行項(xiàng)目定制，只需要進(jìn)行項(xiàng)目配置即可。

同時(shí)，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(chǎng)景紛繁，但實(shí)際上都是基于同一套系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的——吃透一套系統(tǒng)，規(guī)模化重復(fù)應(yīng)用。

深度智控試圖在多場(chǎng)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(yùn)維方面應(yīng)用，但實(shí)際上更多做的是管理建議。而結(jié)合了機(jī)理模型的DeepCtrls則可以對(duì)安全管理、預(yù)防性診斷運(yùn)維等進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)，并執(zhí)行指令。

節(jié)能、安全管理、運(yùn)維等效果，都可以在DeepSight上實(shí)時(shí)看到。李輝告訴36氪，DeepLogic對(duì)設(shè)備性能的預(yù)測(cè)值和實(shí)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(yùn)行優(yōu)化的節(jié)能極限。客戶在DeepSight上看到的節(jié)能數(shù)據(jù)，可以切換到改造前進(jìn)行對(duì)比，切換過程只需要3-5分鐘，客戶就可以自行驗(yàn)證系統(tǒng)的節(jié)能效果。李輝表示，實(shí)際項(xiàng)目銷售中，節(jié)能效果可實(shí)時(shí)驗(yàn)證是客戶復(fù)購(gòu)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(shí)際節(jié)能收益；第二種是年訂閱費(fèi)，即雙方約定節(jié)能目標(biāo)，客戶按軟件licence付固定年費(fèi)用。

公司成立三年，深度智控產(chǎn)品與解決方案已在全國(guó)的110多個(gè)項(xiàng)目應(yīng)用，典型案例包括國(guó)家超級(jí)計(jì)算中心、騰訊數(shù)據(jù)中心等數(shù)據(jù)中心，京東方、寧德時(shí)代、寧德新能源、國(guó)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(xiàng)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(gè)行業(yè)發(fā)力。

仔細(xì)觀察這家公司，會(huì)發(fā)現(xiàn)它的業(yè)務(wù)和產(chǎn)品都并不復(fù)雜，但或許簡(jiǎn)單正是其優(yōu)勢(shì)所在——鎖定一個(gè)真實(shí)需求，提供的確創(chuàng)造價(jià)值的解決方案，并可輕量化、規(guī)模化復(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。

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