实地摸排楼宇自控全品类硬件设备，建档梳理点位分布、运行参数与硬件型号，建立统一编码与空间拓扑，完成基础设备信息全域归集与标准化建档。

打通主流自控设备通讯接口，完成 Modbus、BACnet、KNX 等异构协议适配调试与网关部署，实现跨品牌设备稳定数据互通与统一传输。

梳理原有楼宇自控系统存量数据点，分类筛选有效字段，剔除冗余并补全缺失信息，完成质量校验与标准化原始数据梳理，输出干净可用的数据资产。

整合分类业务数据，规划边缘到云端的数据流转路径与传输逻辑，配置采样频率与缓存机制，搭建适配 AI 算法运算的闭环标准化数据流通体系。

依据楼宇运行工况与控制逻辑，为采集数据划分设备属性空间维度，生成规范可信的语义化标签体系，支撑 AI 精准识别研判与后续模型训练。

对接楼宇数字孪生平台，开展 AI 运行仿真模拟与边界条件验证，完成系统融合对接、影子模式工况调试及全场景功能实效核验，确保上线稳定可靠。

针对不同功能区域光照需求差异，部署人体感应与日光采集联动控制，实现分区调光与按需供给；AI 学习空间人流规律，动态预测光照需求，自主优化分区调光策略，降低照明能耗并提升空间舒适度。

在用户侧空调末端部署温控与风量调节装置，结合 occupancy 检测实现按需送风与温度自适应；AI 学习用户用热习惯，预判 occupancy 变化，智能调节末端运行状态，减少无人区域与过冷过热的能源浪费。

对冷热源机房进行设备群控系统升级，部署负荷预测与能效寻优算法实现设备协同联动；AI 实时预测建筑负荷曲线，自主优化设备启停组合与运行参数，以最低能耗匹配建筑动态负荷需求。