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自2017年人工智能兴起以来，国内厂商开始进入物联网市场，但中央空调群控系统的问题仍未得到解决，关键挑战包括：1、自动化人员流动率高2、人工编写控制逻辑错误率高3、空调系统自动化程度低。目前，PLC、DDC产品开发迭代速度在国内外都飞速发展，但中央空调群控的理论基础仍然薄弱，大部分方案都依赖于观察和数据采集，而非先进的自动化。自动化行业的高流动率进一步加剧了维护难度，增加了客户的运营成本。我们寻求基于Alphazero模型、采用分支定界算法和多变量动态预测分析的自学习空调控制系统，利用仿真和动态预测分析将空调控制的自动化率提高到80%，从而解决中央空调群控的挑战。
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