2026首届国际暖通空调AI节能大赛
大赛由香港科技大学（广州）联合中国电子节能技术协会等主办，
面向暖通空调领域打造公平、开放的 AI 节能大赛。
背景
在全球能源紧缺、生态环境压力加剧的当下，建筑能耗已成为全球能源消耗与碳排放的核心来源。据行业数据统计，建筑能耗占全球总能耗比重超40%，在人口密集、建筑集中的现代化高密度城市，该占比更是攀升至80%，其中暖通空调系统作为建筑的核心能耗设备，常年占据建筑总能耗的50%以上，是全球节能减排、绿色低碳转型的关键攻坚领域。
长期以来，传统暖通系统多依靠人工经验粗放调控，缺乏动态自适应调控能力，无法适配环境与负荷的动态变化，普遍存在高能耗、高浪费、低能效的问题。同时其调控精度不足、运维被动滞后，难以兼顾人居舒适体验与设备长效稳定运行。
伴随全球人工智能、大数据、物联网技术的迅猛发展，数字化、智能化技术的突破革新，为传统暖通系统的节能升级与精准优化带来了全新发展契机。依托AI强大的数据学习、实时感知与智能决策能力，为暖通系统高效节能、精准控温、智能运维提供全新解决方案，助力暖通行业摆脱能耗桎梏、实现提质降本增效。
当前，AI与暖通节能的融合应用已展现出广阔发展前景，但目前全球学界与产业界仍存在技术落地断层，优质的可复现研究数据、标准化评测体系、工程实践平台较为稀缺，大量创新技术难以从理论走向实景应用。为打通技术创新与产业落地的壁垒，汇聚全球智慧攻坚暖通节能难题，本次大赛面向全球暖通行业从业者、高校师生、科研团队及科创爱好者开放招募，聚焦AI技术与暖通系统优化的深度融合，鼓励团队挖掘创新算法、优化控制策略、打磨落地方案。以赛促学、以赛促创，加速智能化暖通节能技术的迭代升级与规模化落地，为全球建筑低碳转型、智慧城市绿色发展注入全新动能。
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1
让更多学者了解人工智能技术在建筑节能中的潜力与应用场景。
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2
公开少有的建筑营运数据，促进学界投入智慧建筑技术研发——在缺乏数据时这类研究往往难以开展。
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3
让参赛者理解 AI 大规模应用中的挑战，并引入语义与数据平台，支持智能建筑领域规模化落地。
比赛详情
赛题背景
传统暖通系统多依赖固定控制逻辑，难以随负荷与环境动态变化而自适应优化。本次大赛以香港科技大学（广州）真实集中供冷场景为底座，在仿真平台中评估参赛团队开发的 AI 控制与优化策略，从舒适保障、系统能效与设备安全等多维度量化表现。
参赛任务
本次大赛采用「官网策略提交 + Kaggle 负荷评测」双平台联动模式：参赛者在暖通大赛官网提交控制算法或优化策略文件，系统在集中供冷仿真环境中运行并生成负荷数据；再将返回的 CSV 上传至 Kaggle 完成最终评测与排名。
两平台须使用完全一致账号注册与提交，否则成绩不予认定；每日提交次数及文件格式以各平台说明为准。
评测围绕末端负荷保障、COP、供回水温差、主机供水温度、冷凝水出水温度上限、冷冻水总管压差等核心指标综合计分，具体权重与阈值见「评分标准」及竞赛平台说明。
线上赛排名靠前的队伍受邀参加线下决赛，赴香港科技大学（广州）进行现场技术路演与答辩，展示策略设计思路、仿真验证结果、创新亮点及工程落地可行性。决赛时间与具体安排以组委会邮件通知为准；入围队伍须按时到场参加，差旅与住宿费用原则上由参赛方自行承担。
评分标准
大赛综合评估参赛团队在仿真与实景工况下对暖通系统的 AI 优化能力，从舒适保障、能效表现与设备安全运行三个维度出发，围绕六大核心指标进行量化评分。
参赛算法与调控策略须稳定满足建筑末端冷（热）负荷需求，保障各区域温度、湿度等舒适度指标处于设定范围内，不得为片面追求能效而牺牲实际用能侧的基本供应质量。
以系统综合能效系数（COP）衡量制冷（热）效率，鼓励参赛方案在保障负荷的前提下最大化主机与系统的能源利用效率，实现「保供」与「节能」的协同优化。
分别考核冷冻水侧与冷却水侧的供回水温差，反映水系统输送效率与换热匹配程度。合理维持温差有助于降低泵送能耗、提升换热效果，是衡量调控策略精细度的重要指标。
主机冷冻水供水温度直接影响末端供应能力与系统能耗。参赛方案需在动态负荷与环境变化下，智能设定并稳定控制供水温度，兼顾舒适体验、能效表现与设备运行边界。
冷凝水出水温度须控制在规定上限以内，避免冷凝压力过高、主机效率下降及设备运行风险。该项用于约束参赛策略对冷却侧工况的管理与保护能力。
冷冻水总管压差反映管网水力平衡与末端流通状况。参赛方案应在满足末端需求的同时，将总管压差维持在合理区间，避免不必要的水泵能耗与系统振荡。
各指标权重及具体阈值以竞赛平台公布的评测说明为准；综合得分按多维度加权汇总，排名以最终综合得分为准。
赛程安排
- 01赛事启动启动仪式发布赛题，官网与竞赛平台筹备上线
- 02双平台注册在 Kaggle 与暖通大赛官网完成注册，账号信息须完全一致
- 03竞赛报名在 Kaggle 完成竞赛报名，并在官网确认账号绑定
- 04数据开放仿真平台开放历史负荷、气象及设备工况等训练数据
- 05线上赛开始官网开放策略提交，系统运行仿真并更新排行榜
- 06策略迭代提交策略 → 获取负荷 CSV → 上传 Kaggle 评测（次数以平台限制为准）
- 07线上赛截止最终提交截止（UTC+8 23:59，以官网公告为准）
- 08排名公示Kaggle 私有榜出分，确定线上排名；公示期内可书面申诉
- 09入围通知向晋级决赛的队伍发送路演邀请
- 10决赛路演入围队伍赴港科大（广州）现场演示与答辩
- 11颁奖典礼公布最终获奖名单并颁奖
具体日期以组委会最新公告为准。
数据
本次大赛将提供香港科技大学（广州）真实机房全维度数据集作为参赛核心支撑。赛事官方将开放完整的机房设备详细参数、连续一整年的校园实际用冷负荷数据、室内外环境监测数据以及全套机房设备运行工况数据。所有数据均源自真实校园暖通场景，数据维度全面、时序完整、真实可靠，可为参赛团队的算法训练、模型优化、策略迭代与效果验证提供扎实、可复现的工程数据底座。
比赛规则
1. 参赛资格
面向全球高校、研究机构、企业及创新团队；须按要求完成报名并遵守平台账号与实名政策。未满 18 周岁参赛者须取得监护人同意。
2. 团队组成
每队人数上限以官网说明为准；队员变更须在截止前申报并经组委会批准。同一人不得代表多支队伍提交最终结果。
3. 账号注册
参赛者须同时在 Kaggle 平台与暖通大赛官网完成注册。两平台须使用完全一致的账号信息（注册邮箱、用户名须与 Kaggle 保持一致）。
账号不一致将导致策略提交、负荷数据回传与最终评分无法正确关联，直接影响成绩认定。请在 Kaggle 报名竞赛后，及时在官网完成账号绑定或信息确认。
4. 参赛流程
本次大赛采用「官网策略提交 + Kaggle 负荷评测」双平台联动模式，完整流程如下：
- 在 Kaggle 与暖通大赛官网同步注册，并保持账号信息一致；
- 在 Kaggle 完成竞赛报名；
- 在暖通大赛官网提交策略文件（控制算法、优化方案等）；
- 系统运行策略并返回负荷预测 CSV 文件，同时更新官网排行榜；
- 下载返回的负荷数据 CSV，上传提交至 Kaggle 平台；
- Kaggle 侧完成最终评测，参赛流程完毕。
各步骤的具体操作指引、文件格式与命名规范，以两平台公布的说明文档为准。
5. 数据与知识产权
主办方提供的数据仅限本次大赛使用，不得转售或用于未授权商业用途。参赛者保留其模型与方法知识产权，但授予主办方为宣传、评测所需的非独占使用许可。
6. 提交规范
- 官网策略文件：须符合平台要求的格式、编码与命名规范，每次提交将触发策略运行与负荷数据生成；
- Kaggle 负荷 CSV：须使用官网返回的负荷数据文件，按 Kaggle 平台要求上传提交；
- 两平台提交均须使用已绑定的同一账号，否则成绩不予认定；
- 每日提交次数可能受限，以各平台显示为准；
- 最终成绩以截止时刻前最后一次有效提交为准；
- 禁止抄袭、伪造数据或操纵排行榜，违规将取消资格。
7. 评测与申诉
官网侧根据策略运行结果生成负荷数据并更新排行榜；Kaggle 侧对提交的负荷 CSV 进行最终评测。公开榜与私有测试集分离，最终排名以 Kaggle 私有榜为准。对评测结果有异议可在公示期内书面申诉，组委会保留最终决定权。
8. 决赛与差旅
入围决赛队伍须按时参加现场演示；差旅与住宿费用由参赛方自行承担，除非另有赞助说明。
9. 免责声明
组委会可对赛程、规则与数据做合理调整并公告；因不可抗力导致赛事变更时，将另行通知。参赛即视为同意本规则及隐私政策。
促进AI+暖通空调
