A. 既有設備與研發能量

本團隊與經濟部能源局及工研院於台南沙崙綠能科學城合作建置的亞熱帶綠能建築技術研發測 試平台(SPINLab) [18]，為亞熱帶地區第一座全尺寸可旋轉的建築測試平台，也是繼美國 FLEXLAB 和新加坡 SkyLab 後，第三座功能相仿的測試驗證平台，如圖 12 所示。此 SPINLab 的功能可分為： 建築外殼、旋轉機構、室內空間配置與照明系統、空調系統、資訊管理平台。建築外殼包括：可替換天窗、雙層側面牆、鐵捲門、及可替換之帷幕牆。旋轉機構的控制模式可分為手動控制旋轉方位（可旋轉 360o），及自動追日功能。建物室內空間配置設有 1 間監控室和 2 間測試室（A、B 室），A、B 室為鏡射配置、空間大小相同的測試室。照明系統分為：室內舒適照明數位調光控制（雙色溫有線 DALI 控制燈具）、D-bus 照明控制系統、可調控 LED 燈具（A、B 室各有 12 盞）。空調系統包括：分離式冷氣設備（維持測試空間空調環境需求）、全熱交換器（回收排氣冷能來預冷室外空氣，及降低室內二氧化碳濃度）。連續監測系統分為：室外氣象站、室外攝影機（紀錄周遭環境變化）、室內空氣品質監測儀、溫、濕度計、智慧電表。資訊管理平台：相關控制與數據能夠在管理平台顯示，並能借由管理平台控制或調整相關設備、燈具的功能表現。

圖 12 亞熱帶綠能建築技術研發測試平台(SPIN Lab)竣工相片

建築技術的發展以及相關研究、應用的檢測是相當重要的議題。本建築測試驗證平台除了參考FLEXLAB 和 SkyLab 所具有的相關功能外，亦將國內建築需要檢測的部分納入設計考量。此平台的 研發測試項目包含：建築相關的軟硬體系統整合、日照與方位影響、單一材料或綜合組件的效能驗證、 以及相關硬體或感知器的智慧化控制，並且能夠將各項檢測結果進行大數據分析。綠能建築技術研究 主題規劃分類，如圖 13 所示。

圖 13 綠能建築技術研究主題規劃分類

B. 新近研發數位技術

B.1 高雄厝智慧治理平台及建築筏基水監測系統

智慧綠建築是未來朝向智慧社區與智慧城市的基礎，構築在綠建築的發展基礎上，以資通訊科技技術進行加值，發揮智慧科技所能觸及運用的重點項目，如：能源、防災等。宏觀來看，「智慧」的 發展，由「建築」所代表「點」，逐步串聯出「社區」所代表的「線」及城市所代表的「面」，兼顧各 構面同步推動，期望循序促成智慧綠建築的發展，達成「生態、經濟、宜居、創意、國際」的既定目 標，並回應國家執行「智慧綠建築推動方案」之總體政策。本團隊目前正協助高雄市政府[19]建置高 雄厝智慧治理平台（如圖 14）及建築筏基水監測系統（如圖 15）。

配合高雄市政府智慧城市推動，將「智慧」導入建築趨勢發展，整合 IT、ICT 技術，重點針對「智 慧防洪」及「智慧節能」兩大方面進行推廣。透過水表、電表數位化技術、以及通訊技術，將建物即時數據回傳至雲端資料庫，配合後臺大數據分析，將資訊圖形化呈現於高雄市智慧雲平台。初步規劃數據蒐集由建物的公共用「水」與「電」開始。「水」的部分除實際用量外，特別針對易淹水區的建 築基地內設置淹水偵測，以達警示。並搭配雨水貯集設施觀測，確保滯洪設施正常運作，發揮防洪功能，以減少區域淹水情事。使用者可透過平台的設水量觀測，查得公私有建築用水情形及漏水異常警示等，降低用水無效浪費。在「電」的部分，透過平台收集公私有建築物公共用電情形，後運用後台協助進行分析用電，將可提供建築物「契約容量」最適建議，調整契約電價及進行公用用電改善。慧雲平台未來將拓展涵蓋公共區域用電、雨水貯集滯洪設施、用水量觀測系統、淹水感測系統、太陽光電設施等智慧生活科技設備，透過網路彙整觀測數據到雲端系統，依照高雄市行政區地圖顯示，讓使用者可直接於平台察看及時與歷史趨勢圖，警報紀錄及報表等功能，為能達到智慧透明政府，數位治理服務。

因應「高雄厝獎勵」及「高雄市政府綠建築自治條例」所設置的建築物雨水筏基，透過數位化感 測技術，將筏基的「雨水回收量」固定週期（目前設定為每筆資料/小時）回傳至平台。主要目的有 二；於雨季時，可連結中央氣象局預報資訊，在一定等級以上的累積雨量來臨前，先將筏基中回收雨水排空，可提供大雨時一定程度的消化雨量，降低高雄市既有排水系統負荷；而於旱季時，可提供市府重要水情資訊，即時掌握於高雄市轄內尚存可用水量，已備於緊急狀態時的需要。

圖 14 高雄厝智慧治理平台

圖 15 建築筏基水監測系統

B.2 機器人自造環境智慧演算控制的大數據建立

本團隊藉由協助科技部南部科學工業園區管理局推動「園區智慧機器人創新自造基地 AI 標竿型計畫」，負責「機器人自造環境智慧演算控制之大數據建立」子項計畫[20]，建立南部衛星基地，執 行智慧演算大數據分析。標的物以自造者空間(Maker Space)為主，研究成果為 Maker 場域建置能源與 環境數據監測系統，透過收集數據監測環境的潛在危害事件，同時分析空間不同使用情形的空調節能 控制策略，最終將環境監測異常事件決策控制程式化(API by Python)（如圖 16）。期許在未來 產業需求上，提案建立工業物聯網與 AI 應用於此類能環議題，持續建立技術能量。

圖 16 機器人自造環境智慧演算控制之大數據建立