近年来，我国建筑行业在经历大规模基础设施建设的辉煌历程后，正面临着低入住率的现实挑战。这一现象的形成，是多重因素交织作用的结果。随着线上经济的强势崛起，传统线下商业业态受到剧烈冲击，大量商业建筑空置率攀升；加之城市规划布局调整、产业结构转型升级，部分区域的办公建筑、工业园区也陷入了低入住的困境。低入住率建筑不仅造成空间资源的严重浪费，其能源消耗问题也不容忽视，即便使用率低下，建筑内设备仍持续运转，导致能源利用率极低，加剧了能源资源的紧张局面。

与此同时，全球对可持续发展的呼声日益高涨，节能减排已成为国际社会的共识。在此背景下，如何提升低入住率建筑的能源使用效率，实现绿色低碳发展，成为亟待解决的关键问题。人工智能技术的飞速发展，为破解这一难题带来了新的契机。人工智能凭借强大的数据处理、分析和预测能力，能够精准把握低入住率建筑能源消耗的规律，为建筑设备能源优化提供科学依据和创新策略。

本书聚焦于基于人工智能的低入住率建筑设备能源优化策略，旨在深入剖析低入住率建筑能源现状，探索人工智能技术在该领域的应用路径，构建高效的能源优化体系。通过对能源数据的深度挖掘、精准预测模型的构建以及智能优化算法的应用，实现建筑设备的精细化管理与能源的合理分配，从而降低能源消耗，提高能源利用效率。这不仅有助于缓解能源供需矛盾，推动建筑行业的绿色转型，也为实现我国“双碳”目标提供有力支撑，对促进经济社会的可持续发展具有重要的现实意义。