NeurIPS 2026 设智能建筑挑战赛，征集可跨楼宇迁移的控制策略
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arXiv 收录一篇竞赛提案，面向 NeurIPS 2026 设立智能建筑挑战赛。提案指出美国近四成碳排放来自建筑，其中暖通空调占建筑排放约四成至六成，并消耗全球约一成五能源，但多数建筑运行效率与数十年前相差不大。核心障碍是策略迁移：现有基于仿真或学习的楼宇控制系统通常只对开发时所用的那栋楼有效。参赛者需在一组模拟建筑上构建控制策略，并在未见过的建筑上接受评估，这些建筑在规模、布局、气候、材料属性与暖通系统上各不相同。目标是推动可低成本适配新建筑的楼宇基础模型。
全文梳理
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提案把楼宇优化视为机器学习在气候领域最具潜力的应用方向之一，但指出一个结构性障碍：策略迁移缺失。无论基于仿真还是基于学习的楼宇控制系统，通常只在为其开发的那栋楼上表现良好，换一栋楼就失效。因此提案希望推动楼宇基础模型的出现，使其能以极少的配置工作适配新建筑，从而让楼宇优化在全球范围内规模化。这一目标被明确写为竞赛的出发点，而非单纯追求单栋楼的能耗指标。
评测怎么设计
参赛者在一组模拟建筑上构建控制策略，随后在未见过的建筑集合上接受评估。这些建筑在规模、布局、气候条件、材料属性以及暖通空调系统上各不相同，意味着策略必须面对训练阶段未出现的分布。提案没有给出具体的建筑数量、指标口径或提交形式，只说明评估发生在未见建筑上，以此检验泛化能力而非单点调优。
为什么与 AI 从业者相关
提案给出的背景数字是：美国近四成碳排放来自建筑，暖通空调贡献建筑排放的约四成至六成，并占全球能源消耗约一成五。与此同时，多数建筑的运行效率与数十年前相比没有实质变化。对做控制、强化学习或基础模型的研究者而言，这是一个把迁移与泛化能力放到真实物理系统约束下检验的场景，其难点在于跨建筑、跨气候、跨设备的策略复用，而不是单一环境内的回报最大化。
为什么值得看
把基础模型的迁移能力放到真实楼宇控制场景检验，涉及气候与能耗，值得关注其评测设置。
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关键事实
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