围绕“双碳”目标，建筑行业里的碳排放究竟怎样方可算得清晰、管得妥善呢？有一群来自上海交通大学的学生，借助数字孪生以及大语言模型给出了全新的解答。在7月底举办的一场国际大学生科技竞赛期间，他们依靠此项研究获得了总决赛的二等奖。
竞赛现场 26支队伍同台竞技
7月25日，第一届国际智能建造与智慧运维大学生科技竞赛总决赛在，并于北工大科技馆举办，这场竞赛以“智建未来·数联全球”为主题，且由国际智能建造与智慧运维学会主办，来自新加坡、美国、爱尔兰、澳大利亚以及香港、中国澳门等地的26支高校团队，历经初赛和答辩评审，最终闯进总决赛，参赛项目包含在智能建造、智慧运维、数字孪生、韧性城市、智能防灾、工业软件等多个前沿方向之中。
交大团队 四名学生联手攻克难题
四名学生组成参赛团队了，这四名学生是上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院土木工程系的赖伟棕、何宗杭、Hafiz Muhammad Hazib、李林峰。他们参赛带着“基础设施工程碳排放数智化管理研究”这个项目，被潘越、秦剑君等教师指导着。这支团队在总决赛中出色表现了，最终荣获二等奖了。
聚焦痛点 建筑碳排放管控难度大
建筑行业属于碳排放的大户，然而传统的碳排放核算方式存有不少短板，数据来源较为分散，从建材生产开始，历经建材运输，直至现场施工，各个环节的数据难以实现打通，核算过程依赖人工操作，不但效率低下，而且容易出现差错，并且传统的静态核算方法很难揭示施工过程中动态变化的碳排放情况。
技术创新 数字孪生加语言模型
针对上述痛点的这个参赛项目，提出了新的解决方案，团队把数字孪生与大语言模型这两项技术结合在一起，经由数字孪生，他们能够在虚拟空间内对建筑项目的每个环节展开建模跟分析，按时获取精确的碳排放数据，还能评估施工阶段的风险。
智能核算 效率精度双双提升
在碳排放因子计算这个关键的环节之中，承担项目集成的大语言模型起到了重要的作用。传统的做法包含人工去进行查找、人工实行匹配各类碳排放因子，工作量是巨大的。如今，大语言模型能够达成智能匹配，并且自动完成计算的优化，极大地减少了人工干预，使得碳排放核算过程变得更加的自动化以及智能化。
优化建议 为低碳施工提供思路
这套系统具备核算功能，又能够给出优化建议，它能够协助识别施工过程里碳排放量最大的环节，进而提供低碳施工的具体方案，如此施工方便可针对性地调整工艺或者选择更环保的材料，切实把碳排放降下来，为建筑行业的绿色转型给予技术支撑。
未来可期 技术创新助力双碳目标
此次获奖的成果，虽尚处于研究阶段，然而其展现出技术于解决现实问题里的巨大潜力。伴随数字孪生、人工智能等技术持续成熟，未来建筑行业的碳排放管理有希望变得更为精准且高效。上海交大团队的此次尝试，亦为后续的研究以及应用积攒了诸多经验。
从对数据展开采集，然后到进行智能核算，接着再给出优化建议，如此这般这套方案构成了一个完整的闭环，它致使原本看不见且摸不着的碳排放变得能够计算、能够优化，你认为在建筑行业推广这样的智能化碳管理工具，最大的难点会是何种情况，欢迎在评论区分享你的看法。
