科技板块3--细节设计之生活场景
科技模块之核心场景——居住区
一、概要
居住区预计占用25.8万立方米，需要人均能量3223kwh/年，预计提供30%的就业岗位。
| 公寓大厦 | 自助餐厅 | 脑机及3D打印 |
空间占用（立方米） | 22.86万 | 2.65万 | 0.29万 |
人均能耗（kwh/年） | 2554 | 380 | 289 |
就业岗位 | 17% | 12.4% | 0.6% |
居住区科技树如下：
二、公寓大厦
（一）户型
我们参考了豪华酒店与西湖大学的学生宿舍，设计了六座公寓大厦，每座计划容纳400人，包含标准间（参照酒店单人房）、宽敞间（参照酒店双人房/大床房）、豪华间（参照酒店豪华/总统套房）等多种户型。
单幢400人 | 标准间 | 宽敞间 | 豪华间 |
每间面积 | 18 | 30 | 60 |
间数 | 50 | 150 | 12 |
期望容纳总人数 | 50 | 300 | 50 |
公寓总面积6120平方米，按层高3米算总占用空间110160立方米（6座），占比58.4%，每间提供至少5平的卫浴区，豪华间额外提供至少10平的厨房区。单人/双人间的居民若想亲自下厨，可前往自助餐厅周围的4个比至居进行烹饪。在清洁方面，居民可自由预约公寓主理人上门清理。
（二）公共区域
区域 | 建筑面积（平方米) | 占比 |
公寓区 | 6120 | 48.19% |
公共区域（大堂、活动厅等） | 1500 | 11.81% |
休闲区域（温泉、泳池、健身房） | 2000 | 15.75% |
后勤设备区域（清理房、空调设备） | 1000 | 7.87% |
各种商店 | 2080 | 16.38% |
总计 | 12700 | 100% |
公寓大厦中划分了许许多多的区域，包括活动厅（代替客厅的功能）、健身房等等，可供居民使用。
（三）能耗
能耗方面，我们采用了包括纳米气凝胶外墙、智能呼吸式幕墙等一系列技术，大幅降低了空调系统的能耗。
系统名称 | 满负荷能耗 （万 kwh / 年） | 节能技术支撑 | 能耗变化原因 |
空调系统 | 42.8 | 超导热泵 + 相变储能 + 自然通风 | 满负荷下新风量提升 40%，但超导热泵 COP≥8.0 抵消增量 |
照明系统 | 9.5 | 生物发光 + 量子点 LED + 智能控制 | 公共区域照明时长增加 2 小时 / 天，生物发光材料补充照明 |
热水系统 | 8.5 | 废热全回收 + 光伏预热 | 热水需求量增加 50%，温泉尾水废热回收量同步提升 |
电梯系统 | 18.2 | 永磁同步电机 + 能量反馈 | 运行频次提升 60%，能量反馈系统回收电能增加 |
休闲及 辅助设备 | 12.6 | 变频设备 + 负荷联动 | 泳池、水疗设备满负荷运行，变频技术节能 40% |
单座净能耗 | 91.6 | 人均2554kwh/年 |
|
（四）就业岗位
预计每座公寓大厦配备61人，包含63个运营服务类岗位，22个后勤保障类岗位，5个技术支持类岗位。
类别 | 岗位名称 | 人员数量 | 职责说明 | 配置逻辑 |
运营服务类 | 大厦经理 | 1 | 统筹公寓服务、行政管理、清洁标准 | 1名经理负责全流程管控 |
公寓主理人 | 16 | 公寓清洁、被单更换、居民需求响应 | 1名服务员最多负责15间公寓/天 | |
温泉/泳池服务员 | 6 | 温泉泡池维护、泳池安全值守、居民需求响应 | 温泉区3人（室外5000㎡）、泳池区3人，2班倒 | |
水疗中心技师 | 12 | SPA理疗、美容服务、健康咨询 | 12个理疗间满负荷运行，1名技师服务1间/时段 | |
后勤保障类 | 工程部经理 | 1 | 统筹设备维护、节能系统监控、维修调度 | 1名经理负责全公寓水电、空调、智能设备运维 |
维修技工 | 8 | 空调/热泵系统维护、电路检修、设备故障处理 | 按“水电2人+空调2人+智能设备2人+综合2人”配置，2班倒 | |
安保部经理 | 1 | 统筹安全巡查、应急管理、监控系统管控 | 负责公寓公共区域、设备房安全管理 | |
安保员 | 6 | 24小时巡查、监控值守、消防隐患排查 | 3个关键区域（大堂、设备房、温泉区），2班倒 | |
采购专员 | 1 | 物资采购、供应商管理、库存管控 | 对接家用、清洁用品、设备耗材等采购需求 | |
行政专员 | 2 | 人事管理、文档整理、会议协调 | 支撑公寓内部行政运转，减少跨区域协调成本 | |
财务专员 | 2 | 营收统计、账单审核、现金管理 | 在后台人工核算，覆盖运营全流程 | |
技术支持类 | 智能系统运维员 | 3 | 光伏-储能系统监控、AI能耗平台操作、设备联动调试 | 负责量子点光伏、超导热泵等技术系统的日常运维 |
能耗数据分析员 | 1 | 能耗数据统计、节能效果评估、优化策略制定 | 对接六座酒店共享数据平台，单座仅需1人专项负责 | |
其他技术人员 | 1 | 负责其他技术服务 | 以防不测 | |
总计 | 61 |
| ||
三、餐饮方面
考虑到人们很少有烹饪意愿，我们会为每座公寓大厦搭配一座自助餐厅；同时为每座自助餐厅额外配备4个毕至居。每个自助餐厅700平，每个比至居50平，预计1/40的人口会为此工作。
每个餐厅都会有人工智能综合考虑大家的喜好生成菜单，统一采购，统一烹饪；最后由人形机器人进行餐桌收拾，通过洗碗机等流水线对餐具进行高效清理消毒。
（一）占用空间
空间类型 | 功能分区 | 测算逻辑 | 面积（㎡/座） | 关键布局说明 |
建筑本体 功能区 | 用餐区 | 400个餐位×1.4㎡/座（含机器人通道） | 560 | 4人方桌（1.2m×1.2m）+1.2m宽机器人通道，避免客流交叉 |
厨房区 | 用餐区面积×45%（设备规模匹配1200人次） | 252 | 烹饪区（120㎡）+预处理区（80㎡）+出餐区（52㎡），U型布局 | |
辅助区 | 机器人充电间（40㎡）+员工休息区（30㎡）+独立冷链机房（8㎡）+独立运维间（7㎡）+员工通道（6㎡） | 91 | 8台机器人需40㎡充电位（1.2m×3.5m/台），冷链机房设独立通风 | |
外部配套空间 | 入口门厅 | 按峰值客流400人×0.125㎡/人（商业餐饮常规标准） | 50 | 含取号区、等候区，宽4m×深12.5m，适配高峰客流 |
室外疏散通道 | 建筑本体周长×1.5m（消防规范要求） | 100 | 环绕建筑本体，宽1.5m，满足消防疏散需求 | |
地面停车场 | 1200人次×1.2车位/100人次×27.6㎡/车位（含通道） | 398 | 需14.4个车位（取整15个），每车位含通道27.6㎡，靠近入口 | |
单座完整占地 | - | 建筑本体功能区+外部配套空间 | 1451 | 取整为1471㎡/座（预留1.4%弹性空间，应对设备升级） |
这样，总占用空间在2.65万立方米左右。
（二）能耗
能耗模块 | 设备配置 | 日均能耗（kWh / 座） | 节能技术支撑 |
烹饪设备 | 12 台超导电磁灶（0.3kW / 台）+8 台量子蒸锅（0.15kW / 台） | 10.8 | 室温超导零电阻（热效率99.9%）+AI 批量烹饪（减少 30% 无效启停） |
环境控制 | 量子点空调（2.4kW）+4 台超材料排风机（0.1kW / 台） | 20.4 | 量子点制冷（COP=15）+ 客流热力图控温（仅 400 人用餐区供冷） |
冷藏存储 | 1 台独立超导冷链（1.5kW）+12 台超绝热保温餐台（0.05kW / 台） | 5.4 | 超导冷链（能耗比传统降95%）+ 气凝胶保温（热损耗降 96%） |
照明 / 辅助 | 生物发光照明（0.03kW）+4 台量子消毒柜（0.02kW / 台）+ 独立公共照明（0.1kW） | 0.37 | 生物发光（零电力主体）+ 量子消毒（能耗降 98%） |
机器人系统 | 8 台超导驱动机器人（1W 待机 / 5W 工作） | 1.43 | 超导电机（能耗比传统降97%）+AI 路径优化（无效移动降 80%） |
余热处理 | 小型余热回收模块（0.3kW，无集中共享） | 0.3 | 烹饪余热加热洗碗水，减少额外能耗 |
AI 动态优化 | - | -2.0 | 非高峰关闭 40% 设备（如早餐后关 6 台电磁灶） |
单座日均总计 | - | 36.7 | - |
这样，6座年均总能耗在81.76万kWh左右，即人均能耗380kwh/年
（三）就业岗位
每座餐厅预计配备44人。
运营模块 | 岗位名称 | 人数 | 核心职能 | 自动化替代逻辑 |
厨房核心岗 | 行政总厨 | 1 | 菜品研发、菜单迭代、厨房流程管控、食品安全总负责 | 无替代可能（创意与决策需人类主导） |
主厨（按菜系/档口分） | 8-12 | 负责核心菜品烹饪（如热菜、冷菜、甜品、海鲜档口），每档口1-2人 | 基础备菜由智能设备完成，厨师仅专注“烹饪火候、调味”等核心环节，减少传统切配岗人力 | |
厨房助理 | 6-8 | 辅助主厨（如食材摆盘、设备清洗辅助、备料复核）、处理临时需求 | 部分清洗由设备替代，仅保留“灵活协作”人力 | |
前厅服务岗 | 服务主管 | 2-3 | 前厅人员调度、客户投诉处理、服务标准监督（分早/中/晚班） | 需人类判断客户需求，无替代可能 |
收银/取餐引导员 | 4-6 | 协助客户使用自助收银机、处理支付问题、引导取餐（分高峰/非高峰） | 自动化收银为主，人力仅处理异常情况 | |
设备运维岗 | 智能设备运维师 | 3-4 | 监控清洁机器人、传菜系统、智能厨房设备的运行，处理故障（24小时轮班） | 设备需人类维护，避免故障导致运营中断（未来级餐厅依赖设备，运维岗为“刚需”） |
水电/基础设施运维 | 2-3 | 保障空调、通风、电路等基础设备正常，处理突发问题 | 基础设施无完全自动化方案，需人类应急处理 | |
后勤管理岗 | 餐厅经理 | 1 | 整体运营统筹、成本控制、团队管理、对外对接（如供应链、监管部门） | 管理决策需人类主导 |
采购/供应链专员 | 2-3 | 对接食材供应商、把控食材质量、管理库存（智能库存系统辅助盘点） | 智能系统替代“人工盘点”，但“供应商沟通、质量判断”需人类 | |
食品安全管理员 | 1-2 | 监督食材储存、加工过程的卫生标准，配合监管部门检查 | 标准流程可自动化，但“风险判断、合规调整”需人类 | |
弹性岗位 | 临时支援人员 | 5-12 | 应对用餐高峰、设备临时故障、员工请假等突发情况（可兼职） | 按运营波动灵活配置，降低固定人力成本 |
四、脑机与3D打印店
在伟大的OASIS前辈们的基础上，我们融合了EEG与fNIRS的接口技术，设计了一套全新的非侵入式脑机系统，以高可靠性、高准确性的脑机系统为家居控制、家庭娱乐保驾护航。在脑机充电方面，我们采用无线充电，将充电器放于枕头中，边睡觉边充电。此外，借助VR设备与3D打印机，我们得以在3D打印店里为居民个性化定制包括衣裤鞋袜、筷子勺子在内的一切小型家具用品，居民可以在家里VR体验，并让家门口的3D打印店进行个性化定制。
（一）脑机系统
针对 EEG 信号时间分辨率高但易受噪声干扰，fNIRS 信号空间分辨率优却时间延迟明显的特点，我们采用了动态加权融合算法。该算法通过实时分析两种信号的信噪比，自动调整权重分配。例如，当用户进行快速家居设备切换（如从开灯到调节空调）时，EEG 信号权重提升至 70%，优先捕捉大脑快速反应指令；当用户进行精准参数设置（如将空调温度设定为 25℃）时，fNIRS 信号权重提高至 60%，利用其空间分辨率优势，减少指令误判。经测试，该算法可使指令识别准确率从传统固定权重融合的 82% 提升至 95%。此外，结合家居控制场景中用户头部活动范围较小的特点，开发基于机器学习的自适应靶区定位技术。系统通过初始 3 分钟的脑电信号采集，构建用户个体化的家居控制相关脑区图谱（如运动想象对应的运动皮层区域、语言指令对应的语言中枢区域）。在后续使用过程中，实时追踪用户头部微小位移（通过设备内置的毫米波传感器），并根据位移数据动态调整 EEG 电极和 fNIRS 光极的采集靶区。同时，利用历史数据不断优化脑区图谱，确保即使用户头部发生 ±5° 的偏移，信号采集准确性仍能保持在 90% 以上，解决了传统固定靶区定位在用户轻微活动后准确性下降的问题。能耗方面，我们采用了新型低功耗芯片组，EEG 信号采集模块选用 TI 公司的 ADS1299 低功耗模数转换器，工作电流仅为 1.5mA，相比传统芯片降低 40% 能耗；fNIRS 模块采用意法半导体的 STM32L4 系列微控制器，结合自主设计的光源驱动电路，将光源工作电流从 50mA 降至 20mA，且在无指令输入时自动切换至休眠模式，休眠电流仅为 10μA。同时，优化电极和光极结构，采用柔性可拉伸材料，减少硬件体积的同时，降低设备运行时的散热能耗，使整个硬件系统的待机功耗从传统设计的 50mW 降至 15mW。这样，我们可以把脑机系统的人均能耗控制在1kwh/年左右。
（二）3D打印店
我们的3D打印店涵盖了多种技术类型，包括FDM、SLA、SLS等等。每间店铺面积在160平左右，具体安排如下：
功能区域 | 面积（平方米） | 占比 | 设计说明 |
打印区 | 60 | 40% | 包含 14 台打印机及操作空间 |
材料储存区 | 25 | 16.7% | 包括常温、恒温、防潮、防爆储存区 |
后处理区 | 20 | 13.3% | 清洗、固化、打磨等设备 |
展示区 | 15 | 10% | 产品展示、样品陈列 |
接待区 | 10 | 6.7% | 接待台、咨询区 |
休息区 | 10 | 6.7% | 顾客等候、休闲区域 |
办公区 | 10 | 6.7% | 员工办公、资料存放 |
过道及公共空间 | 10 | 6.7% | 通道、安全出口等 |
总计 | 160 | 100% | - |
这样总的空间占用为0.29万立方米。数据处理方面，依赖中控室的数据库，因此不计入本模块。
能耗方面，单店能耗预估如下：
能耗类别 | 年能耗（kWh） | 占比 |
设备运行能耗 | 38,163.6 | 42.2% |
辅助设备能耗 | 53,874 | 59.3% |
后处理设备能耗 | 11,096 | 12.2% |
总计 | 103,133.6 | 100% |
预估人均能耗288kwh/年。
工作岗位方面，预计每间店铺2人，加上总负责1人总共13人，即0.5%的人口在此工作。
0 条评论 (登录以进行评论)