指通过将建筑物的结构、设备、服务和管理根据用户的需求进行最优化组合，从而为用户提供一个高效、舒适、便利的人性化建筑环境。智能建筑是集现代科学技术之大成的产物。其技术基础主要由现代建筑技术、现代电脑技术现代通讯技术和现代控制技术所组成。
产生
智能建筑的概念，在上世纪末诞生于美国。第一幢智能大厦于1984年在美国哈特福德 （Hartfor）市建成。中国于90年代才起步，但迅猛发展势头令世人瞩目。智能建筑是信息时代的必然产物，建筑物智能化程度随科学技术的发展而逐步提高。当今世界科学技术发展的主要标志是4C技术（即Computer计算机技术、Contro控制技术、Communication通信技术、CRT图形显示技术）。将4C技术综合应用于建筑物之中，在建筑物内建立一个计算机综合网络，使建筑物智能化。4C技术仅仅是智能建筑的结构化和系统化。
目的
通过对建筑物的4个基本要素，即结构、系统、服务和管理，以及它们之间的内在联系，以最优化的设计， 提供一个投资合理又拥有高效率的幽雅舒适、便利快捷、高度安全的环境空间。智能建筑物能够帮助大厦的主人，财产的管理者和拥有者等意识到，他们在诸如费用开支、生活舒适、商务活动和人身安全等方面得到最大利益的回报。”.
概念
修订版的国家标准《智能建筑设计标准》GB/T50314-2006） 对智能建筑定义为“以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等，集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境”。
原国家标准《智能建筑设计标准》（GB/T50314-2000）对智能建筑定义为“以建筑为平台，兼备建筑自动化设备BA、办公自动化OA及通信网络系统CA，集结构、系统、服务、管理及它们之间的最优化组合，向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑环境”。
按照上海市的定义，智能家居“是采用现代计算机、信息通信和系统集成技术建立的家庭信息化平台，它通过家庭网络将与家居设备和系统互联并统一管理，以提供一个舒适、便利、安全、节能和环保的家居生活环境”。
标准
在智能建筑和数字社区的规划和设计中主要使用这两套标准作为设计依据。其中，智能化标准侧重于：以建筑物为平台，强调智能化系统设计与建筑结构的配合和协调，如：综合布线系统（GCS，PDS）、火灾报警系统（SAS）、建筑设备管理系统（BAS）、火灾报警系统（FAS）等，在技术应用方面主要涉及监控技术应用、自动化技术应用等。 数字化标准侧重于：以数字化信息集成为平台，强调楼宇物业与设施管理、一卡通综合服务、业务管理系统的信息共享、网络融合、功能协同，如：综合信息集成系统(IBMS.net)、楼宇物业与设施管理系统(IPMS)、楼宇管理系统(BMS)、综合安防管理系统(SMS)、“一卡通”管理系统(ICMS)等，在技术应用方面主要涉及信息网络技术应用、信息集成技术应用、软件技术应用等。
由于历史和部门协调的原因，两套标准的名词、概念、系统内涵可能需要进一步标准化，避免在工程实践和国际交流中造成不必要的混乱，加大社会沟通成本。比如：BAS与BMS、SAS与SMS。作为系统性标准，定性太多、定量指标几乎没有，作为教科书或职称论文尚可，但是作为指导智能建筑这个新兴产业整个行业的技术管理标准，同志仍需努力！
开放标准
在GB/T 50314-2006中，智能建筑是一个大概念。它包括信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统和机房工程。原来的安防、消防、楼宇自控、电话/电视/计算机、网络统统收入囊中，包括信息通信、计算机、自动化控制、建筑电气等技术领域，涵盖新建、扩建和改建的办公、商业、文化、媒体、体育、医院、学校、交通和住宅等民用工业建筑等智能化系统的工程设计。GB 50339已经有2007年06月送审稿。国家标准的频繁升级，将导致建筑、信息产业、广电、公安、消防等行业电气电子工程/产品目录、统计口径的频繁变更，导致图书、教材、培训班、宣贯班和IB应用软件的空前繁荣。可惜它只是推荐性国标，如果是强制性国标就好了。
系统集成
英文 Intelligent Building System Integration，指以搭建建筑主体内的建筑智能化管理系统为目的，利用综合布线技术、楼宇自控技术、通信技术、网络互联技术、多媒体应用技术、安全防范技术等将相关设备、软件进行集成设计、安装调试、界面定制开发和应用支持。
智能建筑系统集成实施的子系统的包括综合布线、楼宇自控、电话交换机、机房工程、监控系统、防盗报警、公共广播、门禁系统、楼宇对讲、一卡通、停车管理、消防系统、多媒体显示系统、远程会议系统。对于功能近似、统一管理的多幢住宅楼的智能建筑系统集成，又称为智能小区系统集成。
楼宇自动化系统(BAS)对整个建筑的所有公用机电设备，包括建筑的中央空调系统、给排水系统、供配电系统、照明系统、电梯系统，进行集中监测和遥控来提高建筑的管理水平，降低设备故障率，减少维护及营运成本。
系统集成功能说明：
对弱电子系统进行统一的监测、控制和管理——集成系统将分散的、相互独立的弱电子系统，用相同的网络环境，相同的软件界面进行集中监视。
实现跨子系统的联动，提高大厦的控制流程自动化——弱电系统实现集成以后，原本各自独立的子系统在集成平台的角度来看，就如同一个系统一样，无论信息点和受控点是否在一个子系统内都可以建立联动关系。
提供开放的数据结构，共享信息资源——随着计算机和网络技术的高度发展，信息环境的建立及形成已不是一件困难的事。
提高工作效率，降低运行成本 ——集成系统的建立充分发挥了各弱电子系统的功能。
设计目的及思路
设计楼宇自动化系统的主要目的在于将建筑内各种机电设备的信息进行分析、归类、处理、判断，采用最优化的控制手段,对各系统设备进行集中监控和管理，使各子系统设备始终处于有条不紊、协同一致和高效、有序的状态下运行，在创造出一个高效、舒适、安全的工作环境中，降低各系统造价，尽量节省能耗和日常管理的各项费用，保证系统充分运行，从而提高了智能建筑的高水平的现代化管理和服务，使投资能得到一个良好的回报。楼宇机电设备监控系统，作为智能建筑楼宇自动化系统非常重要的一部分，担负着对整座大厦内机电设备的集中检测和控制，保证所有设备的正常运行，并达到最佳状态。
优势
智能控制与传统的或常规的控制有密切的关系,不是相互排斥的. 常规控制往往包含在智能控制之中,智能控制也利用常规控制的方法来解决“低级”的控制问题,力图扩充常规控制方法并建立一系列新的理论与方法来解决更具有挑战性的复杂控制问题。
1. 传统的自动控制是建立在确定的模型基础上的,而智能控制的研究对象则存在模型严重的不确定性,即模型未知或知之甚少者模型的结构和参数在很大的范围内变动,比如工业过程的病态结构问题、某些干扰的无法预测,致使无法建立其模型,这些问题对基于模型的传统自动控制来说很难解决.
2. 传统的自动控制系统的输入或输出设备与人及外界环境的信息交换很不方便,希望制造出能接受印刷体、图形甚至手写体和口头命令等形式的信息输入装置,能够更加深入而灵活地和系统进行信息交流,同时还要扩大输出装置的能力,能够用文字、图纸、立体形象、语言等形式输出信息. 另外,通常的自动装置不能接受、分析和感知各种看得见、听得着的形象、声音的组合以及外界其它的情况. 为扩大信息通道,就必须给自动装置安上能够以机械方式模拟各种感觉的精确的送音器,即文字、声音、物体识别装置. 可喜的是,近几年计算机及多媒体技术的迅速发展,为智能控制在这一方面的发展提供了物质上的准备,使智能控制变成了多方位“立体”的控制系统.
3. 传统的自动控制系统对控制任务的要求要么使输出量为定值(调节系统) ,要么使输出量跟随期望的运动轨迹(跟随系统) ,因此具有控制任务单一性的特点,而智能控制系统的控制任务可比较复杂,例如在智能机器人系统中,它要求系统对一个复杂的任务具有自动规划和决策的能力,有自动躲避障碍物运动到某一预期目标位置的能力等. 对于这些具有复杂的任务要求的系统,采用智能控制的方式便可以满足.
4. 传统的控制理论对线性问题有较成熟的理论,而对高度非线性的控制对象虽然有一些非线性方法可以利用,但不尽人意. 而智能控制为解决这类复杂的非线性问题找到了一个出路,成为解决这类问题行之有效的途径. 工业过程智能控制系统除具有上述几个特点外,又有另外一些特点,如被控对象往往是动态的,而且控制系统在线运动,一般要求有较高的实时响应速度等,恰恰是这些特点又决定了它与其它智能控制系统如智能机器人系统、航空航天控制系统、交通运输控制系统等的区别,决定了它的控制方法以及形式的独特之处.
5. 与传统自动控制系统相比,智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。
6. 与传统自动控制系统相比,智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程,采用开闭环控制和定性及定量控制结合的多模态控制方式.
7. 与传统自动控制系统相比,智能控制系统具有变结构特点,能总体自寻优,具有自适应、自组织、自学习和自协调能力.
8. 与传统自动控制系统相比,智能控制系统有补偿及自修复能力和判断决策能力.
总之,智能控制系统通过智能机自动地完成其目标的控制过程,其智能机可以在熟悉或不熟悉的环境中自动地或人─机交互地完成拟人任务.
主要技术方法
智能控制是以控制理论、计算机科学、人工智能、运筹学等学科为基础,扩展了相关的理论和技术,其中应用较多的有模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等理论和自适应控制、自组织控制、自学习控制等技术。
专家系统
专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述. 用专家系统所构成的专家控制,无论是专家控制系统还是专家控制器,其相对工程费用较高,而且还涉及自动地获取知识困难、无自学能力、知识面太窄等问题. 尽管专家系统在解决复杂的高级推理中获得较为成功的应用,但是专家控制的实际应用相对还是比较少。
模糊逻辑
模糊逻辑用模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型. 模糊逻辑可适用于任意复杂的对象控制. 但在实际应用中模糊逻辑实现简单的应用控制比较容易. 简单控制是指单输入单输出系统(SISO) 或多输入单输出系统(MISO) 的控制. 因为随着输入输出变量的增加,模糊逻辑的推理将变得非常复杂。
遗传算法
遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化工具,具有并行计算、快速寻找全局最优解等特点,它可以和其他技术混合使用,用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。
神经网络
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整方法. 它能表示出丰富的特性：并行计算、分布存储、可变结构、高度容错、非线性运算、自我组织、学习或自学习等. 这些特性是人们长期追求和期望的系统特性. 它在智能控制的参数、结构或环境的自适应、自组织、自学习等控制方面具有独特的能力.
神经网络可以和模糊逻辑一样适用于任意复杂对象的控制,但它与模糊逻辑不同的是擅长单输入多输出系统和多输入多输出系统的多变量控制. 在模糊逻辑表示的SIMO 系统和MIMO 系统中,其模糊推理、解模糊过程以及学习控制等功能常用神经网络来实现.模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术：模糊逻辑和神经网络作为智能控制的主要技术已被广泛应用. 两者既有相同性又有不同性. 其相同性为：两者都可作为万能逼近器解决非线性问题,并且两者都可以应用到控制器设计中. 不同的是：模糊逻辑可以利用语言信息描述系统,而神经网络则不行;模糊逻辑应用到控制器设计中,其参数定义有明确的物理意义,因而可提出有效的初始参数选择方法;神经网络的初始参数(如权值等) 只能随机选择. 但在学习方式下,神经网络经过各种训练,其参数设置可以达到满足控制所需的行为. 模糊逻辑和神经网络都是模仿人类大脑的运行机制,可以认为神经网络技术模仿人类大脑的硬件,模糊逻辑技术模仿人类大脑的软件. 根据模糊逻辑和神经网络的各自特点,所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术. 模糊逻辑、神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合,构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器是智能控制技术方法的一个主要特点。
