中國報告大廳網訊，電梯空調作為調節轎廂內溫度的重要設備，在炎熱的夏天和寒冷的冬天為乘客提供著舒適的乘坐環境，其市場需求正持續增長。然而，當前電梯空調在應用中存在諸多問題，隨著技術的發展，智能化成為解決這些問題、推動行業進步的重要方向，一系列智能化應用方案也應運而生。以下是2025年電梯空調行業現狀分析。
當前電梯空調行業在實際運行過程中，暴露出不少亟待解決的問題。
首先是能耗優化不足。大部分電梯空調採用固定溫度運行模式，無論電梯載客情況如何都持續工作，即便在夜間等低使用率時段，也保持統一功率運行，造成了能源的浪費。雖然有部分空調採用定時開關機的控制方式，但無法根據轎廂內的溫度動態調節功率，節能效果還有很大提升空間。
其次是缺乏動態調溫能力。多數電梯空調不能根據轎廂內的實時負載、客流高峰和低谷時段以及外部環境溫度等工況，綜合調整製冷量和風速，通常只能按照遙控器預先設定的溫度及風速固定運行，難以根據實際需求動態響應，導致部分時段製冷量過度或不足，既影響乘客乘坐的舒適性，也不利於空調的節能。
再者是維護管理成本高。電梯空調組件較多，結構緊湊，故障類型多樣，像冷凝水堵塞、過濾網堵塞、風機磨損等都較為常見。由於缺乏運行狀態監測和預診斷手段，目前的維護管理大多依賴人工巡檢發現問題或出現故障後再進行維修，不僅故障發生率高、維修周期長，影響空調的可靠性和使用壽命，人工成本也相對較高。
最後是運行數據孤立。電梯空調的運行數據未與電梯運維系統或樓宇自控系統(BAS)互通，溫度、能耗等信息封閉在空調本地控制器中，無法參與電梯調度或能效優化控制。這種信息孤島現象限制了空調的遠程管理，以及與電梯運維系統、BAS 的協同，對整體智能化水平和運維效率造成了不利影響。
電梯空調行業智能化發展的核心目標是通過引入先進的感知、計算與控制技術，提升其智能管理水平、能效性及舒適性，主要體現在以下幾個方面。
一是溫度動態調節。在空調中內置高精度的溫度、濕度及水位傳感器，並與電梯運維系統相連接，電梯運維系統可實時監測轎廂內外環境參數與客流變化，結合人工智慧算法與自學習技術，實現動態調節空調製冷量與風速，還能在轎廂門開關等運行過程中智能調整出風模式，進一步提升溫度控制響應效率。電梯運維系統會依據客流高峰和低谷時段的不同負荷自動優化運行策略，比如在早晚尖峰時段快速提升製冷或加熱能力以滿足舒適性需求，在客流低峰時段降低功率輸出以實現節能。同時，通過對歷史運行數據及環境變化規律的學習，電梯運維系統可預測負載變化趨勢，提前調整空調運行模式，進一步提升運行效率和舒適性。
二是遠程實時監控與預測性維護。藉助物聯網與移動網際網路技術，可全面實現電梯空調的遠程實時監控與預測性維護。運維人員通過監控平台或移動端應用，能實時獲取空調運行狀態、故障報警信息、關鍵環境參數，還可遠程進行運行模式調整、故障處理與遠程重啟操作，有效提升日常運維響應效率。電梯空調的運行數據，包括壓縮機電流、風機電流、水位、過濾網壓差等關鍵運行指標，可實時上傳至監控平台。監控平台通過持續監測與智能分析，能對過濾網堵塞、水泵老化、風機磨損及壓縮機運行狀態等部件劣化趨勢進行預測性維護評估，提前生成維護提醒與優化建議，降低人工巡檢頻次與緊急故障率，提升整體管理效率與運維安全性。
三是與樓宇自控系統聯動。電梯空調可與樓宇自控系統實現深度集成，完成空調、照明、電梯、安防、消防等子系統的協同聯動控制。在正常狀態下，電梯空調與樓宇自控系統間的數據共享有助於整體的負荷平衡與節能優化。在異常高溫或火災早期階段，電梯空調通過實時監測轎廂及井道溫度變化，可為樓宇自控系統提供預警信號，輔助消防子系統提前干預。在確認為火災緊急狀態時，電梯空調可啟動受控的應急運行模式：在消防子系統統一調度下，適當降低風機風速與製冷能力，在確保不助長火勢的前提下，平衡轎廂內通風與降溫，減緩乘客在轎廂內被困時因高溫造成的不適與風險，提升乘客安全保障與應急處置效率。
《2025-2030年全球及中國電梯空調行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，人工智慧算法的引入為電梯空調的智能化發展注入了新的活力，通過融合人工智慧算法，電梯空調能夠實現更精準的環境控制、更智能的故障預測及更高效的管理方式，具體應用方案如下。
一是乘客流量預測與自適應溫度控制。利用計算機視覺或紅外傳感器實時監測轎廂內乘客數量，採用機器學習模型分析每天不同時段的客流數據，同時使用深度神經網絡提高客流數據預測準確性，根據客流數據預測確定客流高峰和低谷時段。電梯空調運維系統可根據乘客數量、客流數據預測及環境溫度動態調整空調運行模式：在乘客較少時，自動降低空調運行功率，節省能源;在乘客較多時，提前調節溫度，避免轎廂內溫度波動，提升乘客乘坐的舒適性。
二是語音與手勢識別交互控制。採用自然語言處理技術實現語音識別，如基於 Transformer 模型解析乘客語音指令;結合深度學習(如採用卷積神經網絡)與攝像頭或激光雷達檢測對乘客手部動作進行實時識別。乘客可通過語音命令(如 「調高溫度」)或簡單手勢(如揮手)對空調進行操作。這種交互方式顯著提升了空調操作的便利性，特別適合老年人或行動不便者，契合無障礙電梯設計理念，提升了交互體驗與人性化水平。
三是自學習優化運行模式。通過多種傳感器(如溫濕度、PM₂.₅、CO₂濃度傳感器)採集轎廂內的環境數據，並記錄乘客使用習慣、開關門頻率等行為數據，採用循環神經網絡或長短期記憶網絡等深度學習算法對時序數據進行建模學習。能夠識別出乘客尖峰時段(如每日 8:00-10:00 為高峰)，並自動提前調整空調運行模式。經過長期運行學習，可逐步形成個性化、場景化的空調運行策略，提升空調自適應能力，減少不必要的能耗。
四是故障預測與預測性維護。採集壓縮機功率、溫差數據、風機電流等關鍵參數，結合異常檢測模型(如 Isolation Forest 模型)識別空調運行中的偏離特徵;同時利用時間序列分析算法(如 Prophet、ARIMA 算法)預測未來可能發生的故障趨勢。若檢測到溫度設定值與實際值偏差較大，或關鍵部件功率波動異常，即可觸發預警。該機制可在早期發現潛在故障，並通過雲平台自動上報問題。維保人員可提前安排維護，降低突發宕機風險，提升維護響應效率，延長設備使用壽命。
五是遠程監控與智能調度。通過雲端管理平台實現電梯空調運行狀態遠程監控和調度，運維人員可通過手機應用程式或網頁端查看空調運行數據、執行調節或遠程診斷。採用邊緣計算實現部分運行數據本地預處理，減輕雲端計算壓力，同時結合 LoRa 或窄帶物聯網等低功耗廣域通信技術，確保在弱信號井道環境中也能實現穩定的數據傳輸。還可根據不同電梯使用頻率智能分配資源(如對於使用頻率較低的電梯，僅在乘客進入轎廂時短時間開啟空調)，從而節省能源、降低人工管理成本。
電梯空調智能化應用已成為智慧建築與電梯運維系統技術發展的重要組成部分。通過集成傳感感知、人工智慧算法、自學習優化、遠程監控、預測性維護及與樓宇系統的聯動，電梯空調在舒適性保障、運行效率提升與維護管理優化等方面展現出明顯優勢。未來，電梯空調智能化將持續向更高水平演進，重點體現在用戶體驗的優化、設備的全生命周期健康管理，以及多系統深度融合的協同控制能力，為提升電梯運行安全性、舒適性與智能化管理水平提供有力支撐。
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