PassiveLogic
用物理世界模型讓大樓自己運轉的自主建築控制平台
PassiveLogic 主張建築應該像自駕車一樣自己開，而不是靠人一天到晚調空調參數。它做的是完整的「Physical AI」堆疊：世界模型、推理代理，加上真正能下指令的自主控制系統。
功能特色與適用場景
傳統的建築自動化（BAS）本質上是一堆 if-then 規則：溫度超過幾度就開冰水主機，時間到就關燈。問題是建築是一個熱力學系統，牆體蓄熱、日照、人流、外氣都在互相影響，靠規則永遠只能事後反應。PassiveLogic 的路線是建立以物理為基礎的數位分身，讓系統理解「這棟樓實際上怎麼運作」，再由推理代理推導出最佳控制策略，24 小時持續優化而不需人工介入。產品線包括核心的 Autonomy Building Platform、Hive 平台與 Autonomy Suite。跟純軟體的分析工具比，它最大的差異是「閉環」——不只告訴你哪裡浪費能源，而是直接接手控制。這個路線需要相當的算力與感測基礎，公司也因此在 2025 年完成 7,400 萬美元的 C 輪募資，被視為建築 AI 領域最積極的技術路線之一。
適合大型商辦、園區與商用不動產投資組合的業主與物管公司，特別是同時面對能源成本與碳排要求、又不想再多雇一組人盯儀表板的組織。
主要功能
- 以物理為基礎的建築數位分身（world model）
- 推理代理自動推導控制策略
- 自主控制系統，直接下指令而非只給建議
- Autonomy Building Platform 核心平台
- Hive 平台與 Autonomy Suite 模組
- 24 小時持續優化，無需人工調參
- 以節能與碳排降低為主要成效指標
常見用途
- 大型商辦的空調系統自主優化
- 園區級不動產投資組合的能源統一管理
- 以節能成效支撐 ESG 與碳盤查報告
- 新建智慧建築的控制層規劃
- 取代人工調參的既有 BAS 系統升級
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話建築節能這個領域，講「AI 優化」的廠商多到數不完，多數其實只是把歷史資料畫成圖表。PassiveLogic 敢做閉環控制，這個技術野心我是佩服的。但也正因為它真的會動你的空調，導入時的保守程度應該要比一般軟體高一個等級——先小範圍、先設安全邊界、先確認斷線時的行為。
主要功能
- 以物理為基礎的建築數位分身（world model）
- 推理代理自動推導控制策略
- 自主控制系統，直接下指令而非只給建議
- Autonomy Building Platform 核心平台
- Hive 平台與 Autonomy Suite 模組
- 24 小時持續優化，無需人工調參
- 以節能與碳排降低為主要成效指標
適用場景
- 大型商辦的空調系統自主優化
- 園區級不動產投資組合的能源統一管理
- 以節能成效支撐 ESG 與碳盤查報告
- 新建智慧建築的控制層規劃
- 取代人工調參的既有 BAS 系統升級
PassiveLogic 的優點與缺點
優點
- 閉環控制，不只診斷還能直接執行
- 物理模型比純資料驅動更能處理新建築與資料稀少的情境
- 減少對現場技師持續調校的依賴
- 同時對應能源成本與 ESG 碳排兩個需求
缺點
- 官網未公開定價，屬企業級專案
- 需要相當程度的感測器與控制系統基礎，老舊建築改造成本高
- 把控制權交給 AI，異常時的接手機制必須事先設計
- 官網部分成效數字呈現不完整，宜以實際 POC 驗證
PassiveLogic 常見問題
它跟一般的建築能源管理系統（BEMS）差在哪？
多數 BEMS 停在「監測與分析」，告訴你哪裡耗能，後面還是要人去調。PassiveLogic 的定位是自主控制，系統自己推導策略並執行。這個差別聽起來小，實務上決定了你需不需要養一組人長期盯著。
老舊建築可以導入嗎？
可以，但要看既有的感測與控制基礎。如果連基本的分區溫度感測與可遠端控制的設備都沒有，得先補這一段硬體，成本可能比軟體本身還高。評估時要把改造費用一起算進投報。
把空調控制權交給 AI 安全嗎？
關鍵在異常接手機制。任何自主控制系統都必須保留人工覆寫與安全邊界（例如溫度上下限、設備保護邏輯），並在通訊中斷時有安全的預設狀態。導入前務必把這些情境跟廠商確認清楚，不要只看節能數字。
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