GEBT 2026
展商风采
北京海林自控科技股份有限公司
展位号
13.2馆 D50
Introduction
企业简介
北京海林自控科技股份有限公司（简称海林自控）
成立于 1999 年，总部位于北京市昌平区回龙观国际信息产业基地，是集研发、制造、销售、服务于一体的高新技术企业。海林自控致力于建筑楼宇从能源的高效产生，到能源的合理输送与分配，到能源在楼宇内的有效应用的监测、分析、控制与管理，实现建筑楼宇设备的自动化管理、室内舒适的环境，并最大程度地节能。公司专注于能源楼控产品的研发、制造及销售服务，核心业务是能源楼控、暖通自控、智慧供热；产品包括DDC、边缘计算网关、传感器、温控器、自控阀门、管理平台等，产品线涵盖能源楼控领域几乎全部弱电、机电产品及系统。
26年的稳定发展，海林自控已成为中国楼宇自控领域的优秀企业，拥有楼宇自控领域全方位的解决方案及全线的产品。海林自控拥有强大的研发中心及实验室，拥有自动化的电子产品制造工厂和自控阀门制造工厂。
海林自控建立了完善的服务体系，目前在全国拥有一百多家代理商，营销服务网点覆盖全国200多个城市，致力于为客户提供更加方便、快捷、无忧的专业化服务。同时积极拓展国际市场，产品出口美国、欧洲、中东、澳洲、南美等六十多个国家。
海林自控为冬奥会三场一村、国家速滑馆、国家体育场（鸟巢）、北京大兴国际机场、亚投行、绿地中心、万达广场、万科社区等国家及省市的地标性建筑提供了楼宇自控产品及系统。同时，海林自控成为了国内优秀的几十家房地产商如万科、绿地、万达、龙湖等战略合作伙伴或入围品牌。海林自控秉承“做好产品，做好服务，做负责任的公司，做令人尊敬的企业”的经营理念，立志成为全球专业和优秀的楼宇自控企业，以持续的科技创新和卓越的产品品质为中国及全球的建筑提供舒适、健康和节能的智能控制。
Products
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109Pro AI系列温控器
具备AI模式，用户只需调节设定温度，模式和风速会自动调节。
AI模式：只需设定想要的温度，温控器便会自动选择制冷或制热模式，并智能调节风速；
智能提示：若温控器判断当前条件无法达到设定温度，界面会有提示
AI冷暖模式：算法能通过监测房间温度的变化速率，自动判断当前运行模式是否合理，并智能开关阀门以提高效率。
HD1407-LoRa无线DDC
海林HD1407-LoRa无线DDC是一款基于物联网技术的无线数字控制器，专为智能建筑中楼宇自控系统设计，搭载国产芯片，支持 SM2 和 SM4 国密算法，通过各种通讯接口对多种标准主流通讯协议的支持，能够完美适配各种楼控网络架构，无论对于新建项目还是改造项目，都可灵活可靠地组建楼控网络。
全量程高精度传感器
海林全量程高精度传感器包括HSD系列高精度风管道温湿度传感器、HSP系列高精度水管道温度传感器，以测量范围广、测量精度高以及灵活多样的输出信号、稳定的供电性能、出色的防护等级等诸多优势，能够精确地控制实验室及洁净室的温度和湿度，确保实验环境的稳定性和一致性，从而提高实验数据的准确性和可靠性。
• 超低精度漂移：温度漂移 ≤±0.008℃/年，湿度漂移 ＜0.2%RH/年；
• 抗干扰能力强：静电±8kV、浪涌±2kV，群脉冲±4kV。
6合1室内环境传感器
6合1室内环境传感器集成温度、湿度、CO₂、PM2.5、PM10、VOC等多参数传感器，检测精度达高，通讯方式可选RS-485、Wi-Fi、LoRa或Zigbee，适用于和楼宇自控系统、智能家居系统或独立的监测系统中。
EBA能源楼控系统
具备多系统集成能力，覆盖能源监测、楼宇自控、末端监控、环境监测等功能，可实现用能控制60-80%、监测率100%，并支持统一管理、数据归档与节能调优，推动建筑实现“源‐网‐荷‐储”高效协同与按需供能。在暖通空调工艺优化方面，该系统通过就地控制协同、源侧精准调控、输配协同与末端动态平衡，显著提升系统COP值，实现能源站按需生产与末端节能精细化控制。
AI诊断专家
海林AI诊断专家基于行业知识图谱，融合超3000个设备故障案例与暖通领域专家经验，通过专家模型与大模型的对比学习机制，实现了智能楼宇的故障模式自动识别智能体建立。AI诊断专家对建筑楼宇的智能运维赋能，支持多模态交互，可根据自然语义理解自动生成风险解决方案，运维效率提升3倍。在设备健康管理方面，AI诊断专家基于LSTM-PPO混合模型构建设备寿命预测系统，实现多类设备的隐性故障早期预警。AI诊断专家的故障溯源体系，构建基于因果推理的故障诊断机制，支持多源异构数据的关联分析。
AI节能工具
海林AI节能工具基于分布式强化学习架构，构建冷冻站群、末端设备与环境感知单元的多维决策网络，应用强化学习算法构建通用优化模型，通过动态均衡实现暖通系统的全局能效优化。该系统突破传统PID控制在多变量耦合场景下的局限性，可实现不同室外环境和末端负荷下的控制策略优化。依托行业内暖通设备运行数据库，采用参数解耦的元学习框架，实现跨系统知识迁移。通过设备运行特征模型，实现在零样本条件下完成策略迁移，算法部署周期可缩短至一周，数据需求降低80%。AI节能算法在交互过程中不断优化，可获得系统在理论最优的节能量。
广州国际建筑电气技术展览会
2026年6月9日-12日
广州·中国进出口商品交易会展馆
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