一、项目简介:
开发一套AI驱动的中央空调控制系统。利用自学习算法替代传统逻辑控制，实现环境的精准控温与节能，让系统具备“越用越聪明”的持续进化能力。
二、核心功能:
1.AI自学习策略: 摒弃固定规则，基于强化学习(RL)或模型预测控制(MPC)，自动分析温湿度、负荷及气象数据，自主探索并生成最优运行策略。
2.全局动态协同: 实时联动冷水机组、水泵、冷却塔及风机，在确保温度波动极小（±0.5℃~1℃以内）的前提下，动态寻找系统整体能效最高点。
3.智能故障预判: 通过数据趋势分析，提前识别设备异常（如能效衰减、振动异常），在故障发生前发出维护预警，避免停机风险。
4.工业级无缝集成: 原生支持Modbus/BACnet等主流协议，能直接对接各类品牌冷机及现有BA系统，无需大规模改造硬件。
三、团队要求:
1.技术实力: 精通Python/C++，熟练运用StableBaselines/RLlib或TensorFlow/PyTorch框架；拥有暖通空调或工业过程控制的AI落地案例。
2.效果承诺: 承诺项目验收时达到约定的节能与稳定性指标，否则需承担相应责任。
3.知识产权: 项目产生的所有源代码、算法模型、训练数据及文档的知识产权归我方所有，团队需签署保密协议并交付完整可编译源码，不得保留后门盗取数据。
4.售后运维: 提供至少1年的现场或远程技术支持，包含系统定期巡检、模型迭代优化、突发故障紧急响应及操作人员培训，确保系统长期稳定运行。