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近期，思倍云成功签约瑞吉酒店冷站/机房智控节能改造项目。
项目以 AI 驱动的节能优化为核心，面向酒店冷站核心系统，开展“计量完善 + 群控寻优 + 智控平台”的一体化升级，明确目标为：机房设备总能耗节能率达15%以上，并实现全量数据接入华润隆地科创管理平台，推动冷站从“人工经验运行”走向“AI持续寻优”。
瑞吉酒店介绍：
瑞吉酒店为万豪国际旗下高端奢华酒店品牌，在全球范围内以高标准服务体验与精细化运营管理著称。
在高端酒店的运营体系中，冷站机房几乎不被客人看到，却直接影响三件事：舒适体验、运行稳定性与长期能耗成本。
与普通建筑不同，酒店的空调系统长期处在高度动态的运行环境中面临诸多挑战：
1、负荷波动大：客房入住率、会议宴会叠加、季节变化叠加，运行工况高度动态。
2、依赖人工经验：运行调节及昼夜与季节切换以人工为主，难以在舒适与能耗之间持续取得最优解。
3、计量与核算不足：节能效果难以精确评估，优化成果难以长期维持。
4、系统割裂：控制、计量、运维、展示分散在不同系统中，缺乏统一运营视角。
任何“省电”如果以牺牲舒适为代价，都会直接带来投诉与口碑风险！这类问题的本质，并非“设备不先进”，而是缺乏一套面向长期运营能持续跑、持续算、持续优化的AI智控体系。
当一座高端酒店把“冷站机房”当成经营资产来管，节能就不再是“省点电”——而是把舒适度、稳定性、运维效率和成本确定性一起拉齐。
在项目前期梳理中，思倍云团队从长期运营视角对冷站运行现状进行了系统分析，为了确保客房与公共空间的舒适稳定，冷站长期依赖人工经验进行偏保守运行；
一旦遇到入住率与宴会活动叠加，往往只能通过“多开设备”兜底。而当尝试压缩能耗时，又容易触及舒适度边界，带来服务风险。
与此同时，节能效果缺乏统一、可复核的核算口径，也使优化成果难以沉淀为长期能力。这正是高端酒店冷站需要从“经验运行”走向“智能运营”的根本原因。
因此思倍云做的不是“单点节能”，而是“系统级智控+可核算验收”
思倍云为什么能做：把AI节能做成“可落地、可控、可证明”的体系？在AI节能上，市场上最常见的失败，不是算法不够“炫”，而是：
在 AI 节能领域，真正拉开差距的，从来不是算法“看起来有多智能”，而是AI 能否真正驱动节能结果持续发生。
思倍云的核心能力，在于将 AI 融入冷站运行的每一个关键环节，使节能不再依赖人工经验，而是形成一套可计算、可执行、可验证的闭环机制：
在这样的机制下，AI 不再只是“辅助决策工具”，而是成为驱动节能结果持续发生的核心引擎。这也正是思倍云在 AI 节能领域一贯坚持的方向：不是交付一次性的节能工程，而是为建筑构建长期可运行的节能能力。这也符合思倍云一贯的产品底座逻辑：以“IoT+Software+Data+BIM+AI（ISDBA）”为基础，面向商写综合体等多业态场景输出可持续的空间运营数字化能力。
在项目规划与建设阶段，双方基于冷站运行特性，对节能优化方向与潜在空间进行了系统测算，并同步明确节能目标、计量口径与验收方式。相关节能成效将在项目实施完成并稳定运行后，依据统一标准进行验证与复核。
1、体验不打折：舒适度与能耗同步优化，而非二选一，保障舒适度与服务品质稳定的前提下推进能效优化
2、管理有抓手：节能过程可核算、可复核、可持续
3、资产可运营：冷站从“后台成本中心”升级为可被精细管理的能源资产
从瑞吉酒店冷站 AI 节能项目可以看到，酒店真正需要的，并不是一次性的节能改造，而是一套能够长期运行、持续优化、结果可核算的运营能力。
通过计量先行、系统级群控与 AI 持续寻优，冷站运行逐步摆脱对个人经验的依赖，节能成果也能够被管理层、运营方与财务体系共同认可和验证。
节能不再停留在“阶段性工程”，而是沉淀为支撑建筑长期运营的管理能力。
因此，这不仅是一个单体酒店项目，更验证了一条适用于高端酒店与商业综合体的 AI 节能实践路径：在不影响体验的前提下，实现能耗透明、策略可控、结果可交付，为建筑运营带来更高的确定性。
思倍云长期深耕化工、能源及园区类场景，坚持不做概念堆叠，而是通过可复制、可演进的建设路径，帮助企业企业把AI节能真正转化为一项可持续的降本增效能力。
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