当前位置: 首页 > news >正文

智能家居体验大变革 博联 AI 方案让智能不再繁琐


1.

全球AI技术发展背景及智能家居市场趋势


人工智能(AI)技术的飞速发展正在推动全球各行业的数字化转型。国际电信联盟与德勤联合发布《人工智能向善影响》报告指出,全球94%的商界领袖认为,人工智能技术对于其企业在未来5年内的发展至关重要,67%的商界领袖看重生成式人工智能的价值,正在加大投资。人工智能市场收入预计未来10年内能够达到19%的复合年均增长率,在2031年突破2万亿美元。


AI的技术进步尤其体现在自然语言处理、机器学习、计算机视觉等领域,其中OpenAI和Google DeepMind等技术巨头的研发成果推动了AI技术向更加智能化、应用化的方向发展。同时,中国的华为、字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度和360等公司也在大力推动AI在垂直领域的应用,特别是在智能家居、智能驾驶、智能医疗等领域取得了显著进展。


3555c57c2d4ed9f9cb0a8a7ea35d6ac6.jpeg 

智能家居作为AI应用的重要领域之一,已经逐步从基础的自动化控制转向更加智能化的自适应系统。市场调研机构TechInsights发布最新报告,预计在全球经济挑战和通胀压力的背景下,2024年全球智能家居设备、服务及安装费用支出将同比增长7%,总额超过1250亿美,预计到2030年,这一支出将接近1950亿美元。随着AI技术的不断突破,传统智能家居面临的多重痛点——设备间不兼容、缺乏个性化智能、操作繁琐等问题,正逐步被智能化、自动化的AI解决方案所替代。


传统智能家居产品往往依赖固定的程序和手动控制,缺乏智能感知和自学习能力,用户需要复杂的配置和学习过程才能较好的使用系统,导致用户体验受限,本来想体验“智能家居”,结果往往变成“智障家居”。而随着AI技术的爆发式增长,AI+智能家居的解决方案将极大地提升用户体验,推动智能家居行业进入一个全新的时代。


作为智能家居行业技术创新标兵,Broadlink博联以让智能更简单为目标,借势AI力量,推出了“极简AI商照方案”和“极简AI家居交互方案”。这些方案通过将AI自学习技术与智能家居设备深度融合,重新定义了智能家居的应用场景,极大地提升了用户体验,并有效解决了传统智能家居操作繁琐、体验欠佳的痛点,让智能更简单、更省心。


2.

博联极简AI家居交互方案:
全屋智能的便捷体验


45ef3ed19510ffb3540aedbfc980cfef.jpeg 

博联推出的“极简AI家居交互方案”,为用户提供更加智能、便捷的家居生活体验。传统智能家居系统往往依赖复杂的设置和设备配置,而博联的FastCon全屋智能方案通过即插即用和AI语音控制等便捷功能,极大地降低了智能家居的使用门槛,使其更符合现代家庭的需求。


即插即用


7954797596d9ab1708f5ab8e2003e7e0.jpeg 

博联的全屋智能家居系统支持即插即用,用户无需复杂的配置步骤便可快速享受智能家居带来的便捷体验。无需连接外网即可一键添加Siri语音控制,并设置个性化语音指令,用户只需通过语音指令,即可控制家中的各类智能设备,如照明、温控、音响等。此外,系统还支持自动生成默认场景,用户可以无需任何设置便享受到智能家居的便捷性,让智能更简单、更省心。


AI智能管家:高效处理日常事务


d0f832690cb344fcebea26264d8e6eb8.jpeg 

博联的智能家居系统配备了AI管家,能够高效处理家庭中的各种事务。例如,用户可以通过语音命令报修家电故障、查询维修记录,甚至缴纳物业费。通过自然语言处理技术,AI管家能够理解用户需求,并迅速执行相应任务,简化了家庭管理中的各种流程,让智能更简单。


3.

博联极简AI商照方案:
智能车库照明重构节能新模式


地下停车场是建筑照明中能源浪费最为严重的区域之一。数据显示,停车场占到整个建筑能源消耗的30%以上,而停车场照明则是停车场能耗的大户,其能源消耗通常占整个停车场能耗的80%以上。传统车库照明系统通常采用T8灯管24小时常亮的方式,既浪费能源,又缺乏灵活性。随着“双碳目标”逐步推进,停车场照明节能降本的需求越来越迫切。


60f3105087394d4e0a8bbe9e974b734a.jpeg 

博联的“极简AI商照方案”通过采用AI自学习技术和智能感应雷达,为地下车库照明带来了革命性的变化。与传统的车库照明方式不同,博联的AI智能车库照明系统配备了FastCon雷达一体化T8灯管,这些灯管能够根据环境和需求自动调节亮度,并通过FastCon雷达模组与其他灯具进行联动,达到按需照明的效果。系统通过智能感应,自动判断车主行驶轨迹,并通过无线通讯将灯具同步点亮,AI学习和判断同步执行,运行越久越稳定,同时也最大限度地节约了能源。


AI自学习技术:精准调节、节能高效


633f04584072c527fbb2b11b7ea701b6.jpeg 

让智能更简单,博联的智能车库照明系统最大的创新之一在于其AI自学习技术。系统能够通过学习车主的行车轨迹,自动调整灯具之间的联动方式,从而优化停车场内的照明效果。例如,当车辆驶入交叉路口时,系统会提前点亮该区域的灯光,确保驾驶员有足够的视野。这一创新解决了传统雷达感应照明系统无法灵活应对不同使用场景的问题,实现了更加精确和高效的照明管理。


定制化APP与SaaS平台服务


866d7818001973b69a74e782c6174bce.jpeg 

为进一步提升用户体验,博联还提供了定制化的APP和SaaS平台服务,支持用户根据实际需求灵活调整照明系统的各项参数(如感应距离、亮度、模式、延时等)。通过SaaS平台,用户可以实时监控设备运行状态与能耗情况,及时发现问题并进行调整,进一步优化节能策略。


FastCon通讯技术:确保高效稳定


cd72a480b8cc8d37bb760b07178bdf24.jpeg 

博联的FastCon通讯技术通过去中心化的自组网方式,在停车场这种信号干扰较大的环境中仍然能够保证设备间的高效稳定通信。根据FastCon协议的性能评估报告,在大规模设备接入和信号复杂的环境中,FastCon的组网能力比传统通讯协议更具优势,确保了设备的实时响应和高效联动。


经济效益:节能效果显著


b919e2923970333a12e95db085671597.jpeg 

博联的智能车库照明系统具有显著的节能效果。杭州人工智能产业园地下车库采用博联智能地下停车场节能照明方案后,相较改造之前传统照明方案,实测节能率达77%,减少碳排放629.19kg,节能效果显著。

这一节能效果不仅适用于新建停车场,也适用于老旧车库的改造和升级,以及办公、工厂/仓库、养老、教育、商超等,博联通过AI赋能,为各类商业场所提供了一个切实可行的节能解决方案,让智能更简单,不仅节能,还通过AI加持和方便的后台管理功能,让复杂的商业照明系统更加易于管理和使用。


结语


全球AI市场的爆发与中国AI技术的快速发展,为智能家居行业注入了新的活力。从语音识别到图像处理,从自适应学习到预测分析,AI技术为智能家居的深度个性化和自我调节提供了基础。在这一背景下,AI+智能家居的方案将成为未来智能家居发展的主流。博联通过将AI自学习技术与智能照明、家居交互深度融合,推动了智能家居行业的变革。随着AI技术的不断发展,智能家居将不再仅仅依赖预设的自动化规则,而是进入一个真正智能、个性化的新时代。


博联让智能更简单,通过“极简AI商照方案”和“极简AI家居交互方案”,打破了传统智能家居系统的限制,为用户带来了更加智能、高效的生活体验。博联无疑将在推动智能家居行业创新与变革方面发挥重要作用,为消费者带来更加智能、便捷、节能的家居体验。

相关文章:

智能家居体验大变革 博联 AI 方案让智能不再繁琐

1. 全球AI技术发展背景及智能家居市场趋势 人工智能(AI)技术的飞速发展正在推动全球各行业的数字化转型。国际电信联盟与德勤联合发布《人工智能向善影响》报告指出,全球94%的商界领袖认为,人工智能技术对于其企业在未来5年内的发…...

云计算与服务是什么

云计算与服务是一个广泛而深入的话题,涵盖了云计算的基本概念、特点、服务类型以及应用场景等多个方面。以下是对云计算与服务的详细解析: ### 一、云计算的基本概念 云计算是一种基于互联网的计算方式,它通过动态易扩展且虚拟化的资源&…...

接口测试面试题

接口测试在软件测试中占据重要位置,无论是功能测试还是性能测试,接口的稳定性至关重要。以下总结了一些常见的接口测试面试题,帮助你从容应对面试挑战! 面试官常说:“接口测试是测试的重头戏,了解接口的设计…...

【Cesium】六、实现鹰眼地图(三维)与主图联动效果

文章目录 一、前言二、效果三、实现方法2.1 思路2.2 方法2.3 使用 App.vue 一、前言 上一篇文章:【Cesium】五、地图实现鹰眼效果(三维),虽然实现了3D 的鸟瞰图效果,但是只有鸟瞰图跟着 主地图在动,如果 在…...

ESLint+Prettier的配置

ESLintPrettier的配置 安装插件 ​​​​​​ 在settings.json中写下配置 {// tab自动转换标签"emmet.triggerExpansionOnTab": true,"workbench.colorTheme": "Default Dark","editor.tabSize": 2,"editor.fontSize": …...

4.微服务灰度发布落地实践(消息队列增强)

文章目录 前言问题分析消息队列特性分析kafkarocketmqrabbitmq 发布订阅公共抽象发送端订阅端 前言 消息队列是一种用于在应用程序的不同组件或系统之间传递消息的通信机制。它通过将消息存储在一个队列中,确保消息能够可靠地从发送方传递到接收方,即使…...

【从零开始入门unity游戏开发之——C#篇35】C#自定义类实现Sort自定义排序

文章目录 一、List<T>自带的排序方法1、List<T>调用Sort()排序2、 能够使用 Sort() 方法进行排序的本质 二、自定义类的排序1、通过实现泛型IComparable<T> 接口&#xff08;1&#xff09;示例&#xff08;2&#xff09;直接调用 int 类型的 CompareTo 方法进…...

音频进阶学习九——离散时间傅里叶变换DTFT

文章目录 前言一、DTFT的解释1.DTFT公式2.DTFT右边释义1&#xff09; 复指数 e − j ω n e^{-j\omega n} e−jωn2&#xff09;序列与复指数相乘 x [ n ] ∗ e − j ω n x[n]*e^{-j\omega n} x[n]∗e−jωn复指数序列复数的共轭正交正交集 3&#xff09;复指数序列求和 3.DTF…...

连接github和ai的桥梁:GitIngest

Git ingest GitIngest - 将任何 Github 仓库转变为适合 LLM 的友好型提示文本 (https://github.com/cyclotruc/gitingest) 输入 Github 地址或者名称&#xff0c;GitIngest 就会提供该仓库的总结、目录结构、仓库内容的文本内容 你可以复制这些文本与 AI 大模型更好地对话...

Pytorch使用手册-DCGAN 指南(专题十四)

1. Introduction 本教程将通过一个示例介绍 DCGANs(深度卷积生成对抗网络)。我们将训练一个生成对抗网络(GAN),在给它展示大量真实名人照片后,它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于 PyTorch 官方示例中的 DCGAN 实现,而本文档将对该实现进行详细解释,并…...

Flume的安装和使用

一、安装Flume 1. 下载flume-1.7.0 http://mirrors.shu.edu.cn/apache/flume/1.7.0/apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz 2. 解压改名 tar xvf apache-flume-1.7.0-bin.tar.gz mv apache-flume-1.7.0-bin flume 二、配置Flume 1. 配置sh文件 cp conf/flume-env.sh.template …...

[Hive]七 Hive 内核

1. Hive架构 Hive架构主要包括&#xff1a; 用户界面&#xff1a;命令行&#xff08;CLI&#xff09;和web UIThrift Server&#xff1a;公开了一个非常简单的客户端执行HiveQL语句的API&#xff0c;包括JDBC&#xff08;Java&#xff09;和ODBC&#xff08;C&#xff09;&…...

Druid密码错误重试导致数据库超慢

文章目录 密码错误重试导致数据库超慢如何避免呢&#xff1f; 密码错误重试导致数据库超慢 有同事把项目的数据库密码配错了&#xff0c;导致其他所有连接该数据库的项目全部连接都获取缓慢了&#xff0c;一个页面加载要花费十几秒。排查mysql连接发现很多connect命令的连接 …...

Ubuntu 24.04安装和使用WPS 2019

为Ubuntu找一款免费、功能丰富的 Microsoft Office 替代品&#xff1f;WPS Office是理想选择&#xff01;在本文中&#xff0c;包含在Ubuntu上安装 WPS Office&#xff0c;修复初次使用出现问题的修复。 安装WPS&#xff0c;参考链接>>How to Install WPS Office on Ubu…...

week05_nlp大模型训练·词向量文本向量

1、词向量训练 1.1 CBOW&#xff08;两边预测中间&#xff09; 一、CBOW 基本概念 CBOW 是一种用于生成词向量的方法&#xff0c;属于神经网络语言模型的一种。其核心思想是根据上下文来预测中心词。在 CBOW 中&#xff0c;输入是目标词的上下文词汇&#xff0c;输出是该目标…...

【RabbitMQ消息队列原理与应用】

RabbitMQ消息队列原理与应用 一、消息队列概述 &#xff08;一&#xff09;概念 消息队列&#xff08;Message Queue&#xff0c;简称MQ&#xff09;是一种应用程序间的通信方式&#xff0c;它允许应用程序通过将消息放入队列中&#xff0c;而不是直接调用其他应用程序的接口…...

反欺诈风控体系及策略

本文详细介绍了互联网领域金融信贷行业的反欺诈策略。首先&#xff0c;探讨了反欺诈的定义、重要性以及在当前互联网发展背景下欺诈风险的加剧。接着&#xff0c;分析了反欺诈的主要手段和基础技术&#xff0c;包括对中介和黑产的了解、欺诈风险的具体类型和表现方式&#xff0…...

Mac 12.1安装tiger-vnc问题-routines:CRYPTO_internal:bad key length

背景&#xff1a;因为某些原因需要从本地mac连接远程linxu桌面查看一些内容&#xff0c;必须使用桌面查看&#xff0c;所以ssh无法满足&#xff0c;所以决定安装vnc客户端。 问题&#xff1a; 在mac上通过 brew install tiger-vnc命令安装, 但是报错如下&#xff1a; > D…...

【代码分析】Unet-Pytorch

1&#xff1a;unet_parts.py 主要包含&#xff1a; 【1】double conv&#xff0c;双层卷积 【2】down&#xff0c;下采样 【3】up&#xff0c;上采样 【4】out conv&#xff0c;输出卷积 """ Parts of the U-Net model """import torch im…...

【LLM入门系列】01 深度学习入门介绍

NLP Github 项目&#xff1a; NLP 项目实践&#xff1a;fasterai/nlp-project-practice 介绍&#xff1a;该仓库围绕着 NLP 任务模型的设计、训练、优化、部署和应用&#xff0c;分享大模型算法工程师的日常工作和实战经验 AI 藏经阁&#xff1a;https://gitee.com/fasterai/a…...

KubeSphere 容器平台高可用:环境搭建与可视化操作指南

Linux_k8s篇 欢迎来到Linux的世界&#xff0c;看笔记好好学多敲多打&#xff0c;每个人都是大神&#xff01; 题目&#xff1a;KubeSphere 容器平台高可用&#xff1a;环境搭建与可视化操作指南 版本号: 1.0,0 作者: 老王要学习 日期: 2025.06.05 适用环境: Ubuntu22 文档说…...

Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别

一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代&#xff0c;情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现&#xff0c;消费者对内容的“有感”程度&#xff0c;正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析

数据集成平台ETLCloud&#xff0c;主要用于支持数据的抽取&#xff08;Extract&#xff09;、转换&#xff08;Transform&#xff09;和加载&#xff08;Load&#xff09;过程。提供了一个简洁直观的界面&#xff0c;以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;参数规模的增长&#xff0c;推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长&#xff0c;而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB&#xff08;例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...

管理学院权限管理系统开发总结

文章目录 &#x1f393; 管理学院权限管理系统开发总结 - 现代化Web应用实践之路&#x1f4dd; 项目概述&#x1f3d7;️ 技术架构设计后端技术栈前端技术栈 &#x1f4a1; 核心功能特性1. 用户管理模块2. 权限管理系统3. 统计报表功能4. 用户体验优化 &#x1f5c4;️ 数据库设…...

使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务

目录 使用Spring AI和MCP协议构建图片搜索服务 引言 技术栈概览 项目架构设计 架构图 服务端开发 1. 创建Spring Boot项目 2. 实现图片搜索工具 3. 配置传输模式 Stdio模式&#xff08;本地调用&#xff09; SSE模式&#xff08;远程调用&#xff09; 4. 注册工具提…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...

NPOI操作EXCEL文件 ——CAD C# 二次开发

缺点:dll.版本容易加载错误。CAD加载插件时&#xff0c;没有加载所有类库。插件运行过程中用到某个类库&#xff0c;会从CAD的安装目录找&#xff0c;找不到就报错了。 【方案2】让CAD在加载过程中把类库加载到内存 【方案3】是发现缺少了哪个库&#xff0c;就用插件程序加载进…...

基于PHP的连锁酒店管理系统

有需要请加文章底部Q哦 可远程调试 基于PHP的连锁酒店管理系统 一 介绍 连锁酒店管理系统基于原生PHP开发&#xff0c;数据库mysql&#xff0c;前端bootstrap。系统角色分为用户和管理员。 技术栈 phpmysqlbootstrapphpstudyvscode 二 功能 用户 1 注册/登录/注销 2 个人中…...