FIND研究員：王琬棻 您注意到濕度影響體感溫度了嗎？台灣因地理位置、地形構造及受大氣環流影響，空氣濕度經常高居不下，平均氣溫23.3°C 的4月，民眾的體感溫度則可能來到23.5°C ~ 29.0°C之間，5月進入梅雨季（或是連續多日下雨），體感溫度會上升更多至30°C。因次現在很多氣象APP都會標註”體感溫度”的數字，供民眾參考。
從「室溫」到「人體感受的溫度」
換個場景，在您的公司是否也有這樣畫面，一整天中不時有人因為當下的體感溫度，調高或調低冷暖空調設備，原因是因為進入室內後，人真正感受到的溫度，不是當下空調設備所營造出「空氣的溫度」，而是多種環境因素共同作用的結果，包含空氣濕度、氣流速度、建築結構、室外氣候、人於室內的位置、開關門(頻繁度)，以及人員密度與活動量等多的因素。
在韓國就有一家AIoT新創公司-SeedN，注意到這點並把這個概念實際應用在建築空調的管理，推出Leaf智慧溫度管理系統，透過具有溫濕偵測的感測器、AI演算法及大數據，依環境當下狀況，或是預測未來的狀況，自動/提前調整空調設備的運作，讓室內環境更舒適，同時降低電力消耗，以人為本的出發點，推出後立即獲得了韓國很多咖啡餐飲及零售店的認同大獲好評。
Leaf AI：收集人們所處空間的數據，而不是專注於天花板上的空調
2015年創立的SeedN，公司創辦人Hyun-woong Choi擁有深厚的建築工程背景，畢業於漢陽大學建築工程系，曾在一家建築相關研究公司從事建築工程研究，特別是建築能源研究。多年後他開始思考能夠直接影響現實生活的技術，最終構思了空調溫度管理解決方案「Leaf」。目前該服務在韓國不僅應用於餐飲，也擁有許多大型企業、零售商的客戶，在ESG節能領域備受矚目。
SeedN leaf溫控方案的核心是一顆外型極簡的AIoT感測控制器，但它不只是感測溫度，其技術架構背後，還融合了建築能源模擬(Building Energy Simulation,BES)與人體熱舒適性指數(該指數也稱預測平均熱感覺指數；Predicted Mean Vote, PMV)模型，並且SeedN主張將感測器安裝在牆面約125cm處，理論基礎來自建築環境工程，該公司認為那高度除接近人體活動高度外，也是人類坐姿時最敏感的熱交換高度，然後結合每10分鐘1次的自動AI模型演算與分析，動態調控溫度讓環境始終維持在舒適區間。
這樣的做法，與傳統空調系統將感測器安裝於天花板或回風口不同，因為該處溫度通常比顧客實際活動的高度高出2~3°C，當天花板感測器達到設定溫度的同時，下方的顧客早已處於過冷的環境，會讓商家無由浪費了許多不必要的能源。
Leaf AI：低負擔「舊機+SaaS 訂閱制」共創節能轉型契機
SeedN Leaf系統還有1個很大的特色，不拆機與訂閱制收費服務。有經驗的人都知道，發展智慧城市推動綠色轉型，對中小型企業來說最大的障礙，有時往往莫過於是初期高昂的設備費用，但SeedN Leaf系統採外掛式服務，不需要更換既有空調設備與不需要重新安裝管線，只要您的舊空調是用紅外線遙控器，僅需安裝感測器連結雲端進行AI環境狀態分析，便可透過原有紅外線訊號調控商家原有空調主機，讓舊冷氣機獲得等同於新型AI機種的智慧節能效果。
收費的部分，SeedN採用SaaS (Software as a Service)訂閱制，打破傳統節能設備需一次性買斷的門檻，商家僅需支付基本的安裝費或少許月費，即可開始節能，這樣的商模意味SeedN必須確保持商家能產生節能，才會持續訂閱，並且讓商家相信按月支付的服務費，能被省下來的 15%~25%電費所抵銷。
「節能」但不犧牲「舒適度」
在智慧城市的願景中，「節能」往往有時會與「犧牲舒適度」掛鉤。但SeedN從「空調管理不應只看溫度，而是理解人真正感受到的環境」視角切入，結合AI 介入邏輯與PMV (預測平均熱感指標)的深度應用判斷最適合的空調運轉模式，使空間維持在舒適狀態，同時避免過度制冷或過度加熱的情況發生，讓「節能」與「舒適」不再是二選一的難題。
參考資料來源：
1.https://www.cwa.gov.tw/V8/C/C/Statistics/monthlymean.html
2.https://www.seedn.co.kr/
3.https://www.leafvillages.com/
4.https://www.leafvillages.com/ai
5.https://www.donga.com/en/article/all/20250918/5855347/1
6.https://www.tcri.org.tw/cnrfiles/download/431/8.BIM%E6%87
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