中央控制模式：依赖中央处理器，单点故障风险

传感器-执行器分离：感知与行动通过复杂系统连接

预编程响应：缺乏学习适应能力

能耗高昂：持续数据传输与处理耗能巨大

事件驱动：只在需要时激活，节能90%以上

存算一体：记忆与处理在同一单元完成

分布式智能：每个砖块都是计算节点

持续学习：使用过程中不断优化行为模式

容错韧性：部分损坏不影响整体功能

事件驱动传感器阵列：

• 动态视觉传感器：仅检测亮度变化，减少数据量1000倍

• 压电事件传感器：仅记录压力变化事件

• 热电事件传感器：检测温度变化阈值事件

• 功耗：待机状态<1mW，事件触发时<10mW

脉冲神经网络（SNN）处理器：

• 神经元数量：每砖64-256个仿真神经元

• 突触连接：1000-4000个可编程连接

• 学习算法：脉冲时序依赖可塑性（STDP）

• 计算模式：异步脉冲，无全局时钟

非易失性存储器：

• 忆阻器交叉阵列：同时存储突触权重并执行乘加运算

• 容量：每砖存储1-4KB的权重矩阵

• 能耗：传统冯·诺依曼架构的1/100

脉冲通信协议：

• 编码：信息编码为脉冲时序模式（而非数据包）

• 带宽需求：传统无线通信的1/1000

• 延迟：砖间通信延迟<5ms

• 拓扑：支持任意连接的自组织网络

化学启发的调制机制：

• 类神经递质释放模拟：释放微型胶囊传递化学信号

• 接收端化学传感器检测浓度变化

• 应用：长期增强/抑制记忆的形成

• 优势：低能耗，物理模拟生物过程

光神经网络互联：

• 砖表面集成微光子器件

• 光脉冲传输权重信息

• 优势：超低延迟，抗电磁干扰

• 带宽：单信道10Gbps以上

砖级（感知-动作单元）：

• 负责：基础感知与简单反应

• 能力：模式识别（如识别特定脚步声）

• 节点数：每平米墙面100-400个砖块

• 协同：局部砖块形成感知野

墙级（特征提取与整合）：

• 负责：整合多模态信息，提取特征

• 能力：场景理解（如识别“房间有人聚集”）

• 节点：每面墙作为功能柱状结构

• 连接：墙面内全连接+跨墙连接

建筑级（决策与记忆）：

• 负责：全局决策，长期记忆存储

• 能力：行为预测，习惯学习

• 节点：关键墙面的增强砖块作为“海马体”

• 学习：基于建筑使用数据的强化学习

街区级（集体智能）：

• 负责：多建筑协同，社区级优化

• 能力：资源分配，应急协调

• 通信：建筑间光通信或低功耗无线

• 涌现：自组织行为（如街区级能耗削峰填谷）

作息节律学习：

• 周：观察记录居住者活动模式

• 第二周：建立个人作息模型

• 第三周：开始预测性调节（提前10分钟调整温度、照明）

• 精度：4周后预测准确率>85%

多居住者冲突解决：

• 识别不同居住者的偏好冲突（如温度偏好差异）

• 学习妥协策略：基于时间、位置、活动类型动态调整

• 公平性算法：确保长期公平性

• 透明度：通过灯光颜色显示当前为谁的需求优化

异常行为检测：

• 建立正常行为基线

• 检测：长时间静止、异常移动模式、跌倒

• 响应：自动联系指定联系人，调整照明辅助救援

• 误报率：<2%（通过多模态交叉验证）

微电网学习优化：

• 每砖监测：局部温度、光照、

• 分布式决策：每砖自主调整热工性能、光伏输出

• 协同优化：墙面级协调实现全局优

• 节能效果：相比传统中央控制再节能15-25%

需求响应学习：

• 学习电价模式与居住者价格敏感度

• 预测性储能/释能：在低价时储能，高价时使用

• 舒适度-成本权衡：动态调整以满足预算约束

• 经济效益：年能源费用降低20-40%

能量收集协同：

• 协调不同类型能量收集（光伏、热电、压电）

• 基于天气预测优化能量流分配

• 能量路由算法：寻找低损耗路径

• 自愈能力：部分损坏时自动重新路由

活动识别与空间变形：

• 识别当前活动：工作、休息、社交、运动

• 自动重组：墙面移动、隔断出现、家具变形

• 变形时间：主要空间重构<3分钟

• 案例：32㎡公寓可变换12种不同布局

量适应：

• 监测密度与流向

• 调整：通道宽度、出口数量、导向标识

• 应急模式：检测紧急情况时自动打开所有通道

• 效率提升：高峰时段通过速度提高30%

声学环境学习优化：

• 监测不同位置的声学特性

• 调整：墙面吸声系数、反射方向、混响时间

• 学习偏好：记录居住者对声学环境的反馈

• 应用：住宅、办公室、音乐练习室的自适应声学

损伤感知与定位：

• 每砖监测局部应变、振动、温度

• 脉冲神经网络识别损伤特征模式

• 损伤定位精度：<5cm

• 损伤程度评估：轻、中、重三级分类

自修复协调：

• 微胶囊修复：裂缝触发局部修复剂释放

• 形状记忆合金：变形后加热恢复原形

• 修复优先级算法：关键部位优先修复

• 修复进度跟踪：实时监测修复效果

荷载预测与重分布：

• 学习建筑使用模式与荷载历史

• 预测高峰荷载时间与位置

• 预先加固：在预测荷载前增加局部刚度

• 案例：仓库建筑预测重型设备移动路径，提前加固

情绪状态推断：

• 多模态线索：运动速度、声音特征、交互模式

• 情绪分类：平静、兴奋、压力、抑郁倾向

• 隐私保护：原始数据不离开建筑，仅使用推断结果

• 准确率：与评估一致性>75%

环境干预疗法：

• 检测到压力时：调整照明色温（偏向暖色）、释放舒缓香气、播放白噪音

• 检测到抑郁倾向时：增加自然光模拟、显示积图像、鼓励社交连接提示

• 个性化调整：基于历史反馈优化干预策略

• 临床验证：试点显示焦虑症状减轻30%

认知训练整合：

• 老年人认知训练：墙面互动游戏刺激记忆、注意力

• 儿童教育：墙面成为交互式学习界面

• 难度自适应：基于表现调整挑战级别

• 进展追踪：长期监测认知能力变化

偏好聚合：

• 每个居住者通过简单界面表达偏好（如温度偏好）

• 砖网络计算帕累托优解

• 动态调整：基于时间、活动类型加权

• 公平性保证：无主导个体垄断决策

冲突消解：

• 检测不一致需求（如不同房间相反温度需求）

• 协商算法：寻找小不适解决方案

• 轮流满足：时间上交替满足不同需求

• 学习妥协策略：记录成功解决方案

经验库构建：

• 记录成功的环境调节策略

• 标签化：季节、天气、居住者状态、活动类型

• 检索：相似情境下检索历史成功策略

• 进化：淘汰无效策略，强化有效策略

跨建筑知识共享：

• 匿名化聚合数据：环境调节策略库

• 联邦学习：在不共享原始数据情况下协同学习

• 区域性适应：共享本地气候适应策略

• 新建筑快速适应：从相似建筑导入初始知识库

居住者代际知识传递：

• 记录不同居住者的偏好与习惯

• 新居住者适应期：逐步学习新习惯，保留有用旧策略

• 家庭记忆：记录家庭传统、纪念日、特殊习惯

• 连续性：居住者更换时保持部分建筑“个性”

火情神经网络：

• 多砖温度异常检测

• 烟颗粒分布模式识别

• 火源定位算法：三角定位精度<1m

• 疏散路径动态优化：避开危险区域

地震响应协调：

• 初期微震动检测（提前数秒预警）

• 结构刚度动态重分配：加固逃生路径

• 照明引导：闪烁引导至安全区域

• 余震预测：基于初期震动模式预测余震强度

医疗紧急响应：

• 异常生理指标检测（通过非接触传感器）

• 自动联系紧急服务，提供定位

• 准备急救设备：自动打开急救箱所在柜门

• 引导救援人员：墙面显示优路径

砖内集成事件驱动传感器

规则基础的反应系统

应用：住宅、养老设施

成本溢价：30-50%

砖级脉冲神经网络

个人习惯学习

应用：办公楼、医院、学校

成本溢价：15-25%

建筑级神经网络

多居住者协调

应用：社区、校园、园区

成本溢价：5-10%

街区级神经形态网络

社会级优化

应用：智慧城市基础设施

成本效益：净收益为正

贴面神经砖：

• 厚度：20-30mm，覆盖现有墙面

• 连接：无线供电与通信

• 功能：感知+计算，不参与结构

• 安装：1-2天完成典型房间

神经砂浆系统：

• 替换部分砂浆为导电砂浆

• 嵌入微型传感器与通信节点

• 形成传感网络，不改变砖块

• 成本：传统改造的1/3

关键节点增强：

• 仅替换10-20%关键位置砖块

• 获得80%的核心功能

• 适合历史建筑、保护建筑

• 小干预原则

透明度原则：

• 可视化界面：实时显示建筑正在“思考”什么

• 决策解释：可查询决策的理由

• 学习日志：记录所有学习过程

• 人工覆盖：随时可切换至手动模式

价值观对齐：

• 初始价值设定：居住者设定优先级（节能vs舒适，个人vs集体）

• 价值观学习限制：不学习违反伦理的偏好

• 价值漂移检测：监测系统价值观是否偏离初始设定

• 重置机制：可完全重置学习历史

数据小化：仅处理必要数据

本地处理：敏感数据不离开建筑

匿名聚合：共享数据时去除

遗忘权：居住者可要求删除个人数据

传感器设计：无法识别身份（如仅识别有无移动，不识别谁）

数据加密：存储与传输全程加密

访问控制：严格分级访问权限

审计日志：所有数据访问记录

经济可及性：提供基础版本，成本接近传统建筑

技术可及性：界面简单，无需技术背景

文化适应性：尊重不同文化对隐私、自主性的不同观念

老年人友好：大字体、语音交互、简单模式

数据集多样性：训练数据覆盖不同年龄、文化、能力

偏见检测算法：定期检测决策中的统计偏见

人工审核：关键决策加入人工审核环节

投诉机制：对不公平决策的申诉渠道

06:30：建筑检测到居住者睡眠周期接近结束

06:40：逐渐增加光照，模拟日出

06:50：根据当天日程建议起床时间

07:00：卫生间提前预热，咖啡机开始准备

09:00：检测到团队需要头脑风暴，自动布置协作空间

10:30：识别会议陷入僵局，调整照明与色彩促进创意

12:00：根据个人健康目标建议午餐选择

15:00：检测到久坐时间过长，提醒站立活动

18:00：根据压力水平建议放松活动

22:00：优化睡眠环境，监测睡眠质量

建筑间协调：错峰用电，共享储能

紧急互助：一家医疗紧急时，邻居建筑准备接待急救人员

资源优化：空闲房间临时作为社区活动空间

建筑不再是 passively 响应指令

而是 actively 提供建议、关怀、优化

关系模式：监护（儿童/老人）、协作（工作）、共情（生活）

建筑擅长：模式识别、持续监测、多变量优化

人类擅长：创造力、情感理解、价值判断

协同优势：1+1>2的系统智能

建筑发展“个性”

居住者形成情感依恋

建筑成为家庭记忆的一部分

跨代传承：建筑“认识”家族多代人

建筑作为城市神经系统的神经元

街区作为功能脑区

城市级认知：交通优化、灾害响应、资源分配

全球知识网络：跨城市学习佳实践

技术是隐形的：智能不张扬，而是安静地服务

学习是相互的：建筑学习人类习惯，人类学习与智能环境共处

关怀是系统的：从物理安全到心理健康的关护

记忆是共享的：建筑成为个人与集体记忆的活档案