一、会议介绍
2024年10月31日，“人工智能背景下高密度城市低碳节能与环境优化设计”研讨会在深圳大学建筑与城市规划学院本原大讲堂成功举办。本次研讨会由深圳大学建筑与城市规划学院袁磊教授、崔冬瑾副教授组织召集，邀请到哈尔滨工业大学(深圳)胡钢教授、重庆大学何宝杰教授、中山大学杜亚星副教授、深圳大学土木与交通工程学院莫金汉教授、深圳大学建筑与城市规划学院唐海达副教授等专家参会，并邀请悉尼大学Kenny Kwok教授、香港理工大学牛建磊教授作为客座嘉宾进行点评与讨论。
会议由深圳大学建筑与城市规划学院院长范悦特聘教授致欢迎辞，袁磊教授和崔冬瑾副教授联合主持，学院众多师生参会交流，共同探讨如何在人工智能的技术浪潮和碳中和的政策背景下，将建筑学科与低碳技术、数字建筑方法紧密结合，共同建设舒适、宜居的城市环境。
会议合影
二、会议致辞
会议开始，深圳大学建筑与城市规划学院院长范悦特聘教授进行欢迎致辞。范院长表示随着全球城市化的加速推进，高密度城市面临着前所未有的挑战，其中包括能源消耗、环境污染和生态失衡等问题。 这些问题不仅关系到城市的可持续发展，更直接影响到每一位市民的生活质量。高校应共同探讨如何利用人工智能技术，推动高密度城市的低碳节能与环境优化设计，以实现更加绿色、智能、宜居的城市未来。
希望通过本次研讨会，各位专家能够分享经验和智慧，促进学科发展，并为城市可持续建设提供新的解决方案。
三、主题演讲
莫金汉教授：从传质视角实现高效通风过滤
首位特邀嘉宾是深圳大学土木与交通工程学院特聘教授国家自然科学基金杰出青年基金获得者莫金汉教授带来题为《从传质视角实现高效通风过滤》的专题报告。讲座汇报了团队从传质视角研究实现高效通风过滤的方法。从北京和广州等城市室内VOCs对人的暴露及健康风险出发，发现了我国城市中呼吸致癌风险最大的前10种VOCs。在此基础上，发现了VOCs降解有害副产物产生机制，提出了空气净化器健康相关指标，建立了光催化反应器通用模型，揭示了光催化VOCs降解效率影响机理；研究成果应用于我国航天空间站内、船舰内空气净化装置及其性能评价等场景，并可推广至室内场景。
莫金汉教授
胡钢教授：风工程领域中传感器优化布置和风场超分辨率重构
哈尔滨工业大学（深圳）土木与环境工程学院胡钢教授在报告中介绍了团队在风工程领域中传感器优化布置和风场超分辨率重构方面的研究成果。报告的第一部分聚焦于城市风速场和建筑风压场的实时超分辨率重构，分析了风场问题在经济社会发展中的重要性。团队提出了一种结合深度学习技术的方法，通过在现实场景中布置稀疏传感器，采集风速、风压等数据，实现对风场的高分辨率重构。
第二部分则针对复杂地形下风场的时空快速预测，团队发现现有方法难以有效布置传感器并进行大规模风场预测。因此，他们基于稀疏传感器数据和地形信息，利用深度学习技术重构风场数据，从而实现了复杂地形区域风场的快速预测。研究成果为高效监测和精准预测复杂城市与地形风场提供了重要的技术支持。
胡钢教授
何宝杰教授：高温韧性城市规划设计初探
何宝杰教授在《高温韧性城市规划设计初探》报告中分析了全球与我国城市高温问题，回顾全球高温适应规划体系，倡导构建城市高温缓解适应体系，并立足我国国情构建高温应对体系和实践路径，发展面向高温风险缓解适应的规划设计方法，开发面向规划设计人员的高温缓解适应决策工具。
何宝杰教授提出，高温韧性城市规划设计应注重的几个问题，以及除此之外，在面向规划设计人员的高温缓解适应决策工具上，需要以动态方式组合和叠加高温时空特征、居民动态活动信息、缓解适应策略及空间配置等信息流，方便、高效且快捷地指导政府、开发商和规划者合理选择高温应急策略，降低高温危害。
何宝杰教授
杜亚星副教授：真实城市风热环境和污染物扩散数值模拟
中山大学杜亚星副教授在题为《真实城市风热环境和污染物扩散数值模拟》的报告中，汇报了其在探究城市气候环境影响机理方面的研究成果。杜亚星副教授提出了多尺度风、温、湿场模拟方法，实现了对城市环境的高精度模拟。在三维城市温度场研究中，利用无人机红外技术精细还原了建筑壁温，为后续的CFD数值模拟和建筑能耗分析提供了精确的边界条件，模拟结果与实测数据高度吻合。
此外，在污染物扩散研究方面，杜亚星副教授结合多途径实验观测和多尺度嵌套的数值模拟方法，实现了城市污染物扩散的精准预测，为降低空气污染及其健康危害提供了科学依据。并为提升城市气候调控和环境治理能力提供了重要的技术支撑。
杜亚星副教授
袁磊教授：新城市科学背景下的人工智能与建成环境健康研究
田梦助理教授代表袁磊教授团队作了题为《新城市科学背景下的人工智能与建成环境健康研究》的主题报告。该报告基于人工智能技术的快速发展和智慧城市建设的需求前提，深入探讨了新城市科学背景下团队近年来采用数智技术在建筑设计领域的相关研究成果。
报告首先概述了团队的核心研究框架，该框架通过数字化技术整合多源数据，结合多种机器学习算法，并融入仿真模拟、实测等经典研究方法，旨在实现多尺度城市设计的精准化，以及城市健康环境的精细化管理与设计优化。
报告以团队在室外空气污染方面的研究为代表，介绍了团队利用土地利用回归预测模型、深度学习模型、监督学习模型等技术，在研究与工程实践中取得了显著进展，展示了数智技术在提升传统设计方法效率与质量方面的潜力。最后，报告总结了建筑技术相关学科的发展成果，可作为建成环境评价的重要理论基础和技术支撑。
田梦助理教授
唐海达副教授：高密度城市可再生能源潜力与柔性调节研究
唐海达副教授带来了题目为《高密度城市可再生能源潜力与柔性调节研究》的报告。报告介绍了基于局部气候区LCZ分类的城市建筑外界面光伏利用潜力的估测研究，分析了城市形态对光伏潜力的影响。并对比了深圳地区老旧小区可更新改造中外墙加装光伏和辐射制冷涂料的节能减排对比，结果发现光伏在屋面和南立面具有显著优势，辐射制冷涂料在北立面具有优势。另外分析了居住区光伏和液流电池系统的柔性调节能力，比较分析了液流电池充放电电流强度对能源效率和电网柔性的影响，为系统优化提供科学依据。
唐海达副教授
崔冬瑾副教授：安全导向的建筑立体绿化抗风特性与优化设计研究
崔冬瑾副教授带来了题为《安全导向的建筑立体绿化抗风特性与优化设计研究》的专题报告。报告中，她深入分析了建筑立面构件及立体绿化对城市风热环境的影响，并强调了在研究城市风环境时需充分考虑建筑立面元素以及热浮力对建筑风环境的影响，以提升对城市风环境的模拟精度。
此外，崔冬瑾副教授还重点介绍了植物模型探索和建立的研究过程，分享团队利用基于3D激光扫描技术获取行道树的点云数据，建立精确的有限元模型，并进行植物耦合建筑的抗风性能模拟，这项研究可以为高密度城市立体绿化建筑优化设计以及行道树绿化防台减灾提供科学依据。
崔冬瑾副教授
三、会议交流
会议邀请到Kenny Kwok教授、香港理工大学牛建磊教授进行讨论与点评，交流了各自研究心得与见解，对城市低碳节能与风、热、污染物等环境的优化相关主题进行了探讨。Kenny Kwok教授以其深厚的学术底蕴和独到见解，剖析了风环境研究的发展历程及实测数据之美，以及当前城市发展中面临的挑战；而牛建磊教授则结合自身丰硕的研究成果，提出了一系列精彩的建筑环境优化解决方案。两位嘉宾不仅分享了各自领域的研究经历，还就现代技术如何促进建筑环境可持续性发展及各位代表的研究成果发表了宝贵意见。通过此次交流，参会者受益匪浅，对于推动未来城市建设向着更低碳节能、优化环境的方向迈进有了更清晰的认识。至此，本次学术盛会在热烈而富有成效的交流氛围中圆满落幕。
