智能家居先行华为全屋智能家居解决方案包括哪些内容

智能家居第一,华为全屋智能家居方案包括哪些

7月20日,2021第五届中国建博会“葵花奖”智能家居颁奖典礼暨智能家居生态峰会在广州建博会举行。 华为全屋智能荣获2021年智能家居领军品牌、2021年智能家居技术创新奖、2021年物联网智能家居电子系统解决方案技术创新奖、2021年智能家居智能系统生态集成质量奖四项大奖。

“葵花奖”被誉为智能家居行业的“奥斯卡”。 据了解,该奖项评选由中国建博会、中国建博会葵花奖评选委员会、网易家居、建博网、广东省家居建材商会主办。 该活动由工业和信息化部电子第五研究所所长共同发起,并得到多家权威机构的支持。

华为全屋智能荣获2021年四项“太阳花奖”,这意味着行业、企业、消费者对华为全屋智能的广泛认可,也是对华为在智能家居行业领先地位的肯定。 同时,也证明了华为在全屋智能布局上的前瞻性视野,凸显全屋生态融合、稳定互联的优势。

随着5G的加速到来,基于物联网、云计算的智能家居应用拥有广阔的发展场景。 据亿欧智库此前预测,2021年智能家居市场规模将突破5000亿元,到2022年85%的设备将接入互联网平台。 毫无疑问,智能家居即将迎来全面爆发。 智能家居并不是一个新概念,但即使在万物互联的今天,很多品牌的智能家居和AIoT阵营的产品还没有形成系统的解决方案和实施标准。 许多智能家居产品依赖于硬件产品智能、软件智能或单系统解决方案。 消费者的智能生活很难真正做到“一劳永逸”。

在此背景下,华为提出了全屋智能解决方案,这是智能家居的最终发展方向。 是家庭化“云边核心网”的技术融合,是面向B端和C端受众的系统级解决方案。 与传统智能家居相比,它不再是制作智能硬件那么简单。 它是平台、生态、芯片、操作系统、底层通信等领域的大融合,是从单一产品、单一系统智能向全屋集成智能的创新演进。 从单一定义来看,华为全屋智能的优势不言而喻。

华为全屋智能解决方案由“一台主机+两个网络+N个系统”组成。 其中一台主机是全屋智能主机,搭载鸿蒙系统中控系统,采用模块化设计,相当于智能家居。 脑。 它利用信息和逻辑运算来控制全屋智能硬件之间的互联。 也是实现全屋智能、学习成长的基础,真正实现多工况动态预测、主动智能。

这两个网络,一个是家庭物联网,一个是家庭互联网,相当于智能家居的神经中枢,用于通信和控制智能主机发出的指令。 其中,首网采用全屋家居控制总线,采用最新PLC技术,全面解决干扰和衰减问题,实现多网融合,满足多达384个节点的稳定可靠连接; 第二个网络支持鸿蒙系统Mesh+无缝漫游技术,实现全屋Wi-Fi 6+覆盖,速度高达3000Mbps。

n系统是全屋智能产品的最小单元,为家庭打造各种场景,涵盖照明系统、水健康系统、环境系统等。目前华为已经提供了8个全屋智能的支撑系统,与水系统AO史密斯、照明系统西顿、厨电系统Boss、环境系统大金、摩根环球等1000多个大品牌合作。 系列传感器、各种美容等,未来这些系统可以不断升级和扩展。

基于“N”,消费者可以在华为全屋智能中获得更加个性化、更加丰富的全屋智能场景体验,比如提供恒温、恒湿、定时清洁、根据湿度、温度、环境等进行定时清洁。家庭环境的氧气浓度。 有氧的舒适环境,根据室内外实际光照条件建立睡眠模型,为人类提供最合适的阳光变化。

最重要的是,华为全屋智能主机不仅能实现个性化体验,还具备“成长”的特性。 通过软件升级,不断推出新功能,做到“常用、常新”。 就像手机的OTA升级一样,通过升级就能获得最新的功能体验,消费者也不用担心“几年后就过时了”。

华为全屋智能依托其智能中央控制模块、稳定可靠的全屋PLC控制总线、丰富可扩展的生态包,为消费者带来真正沉浸式、个性化、不断成长的智能体验。 正如获奖感言中提到的——华为以其前瞻的产业战略、强大的研发实力和创新的商业模式,打造了一家智能家居运营商公司,引领泛家居行业进入智能新时代。


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智能家居解决方案一般包括哪些内容?

智能家居装修解决方案是根据房屋结构、空间布局和业主的使用需求来设计的。 智能家居解决方案一般包括这几个部分: 智能入口,在家居环境中起到安全防护的作用,需要相对完善的智能安防系统。 所需的智能产品包括智能门锁、智能猫眼、智能摄像头、智能开关等。 智能客厅,客厅可以通过智能家居产品在各种场景模式之间进行切换。 比较常用的模式包括居家模式、访客模式、娱乐模式、离家模式等。所需的智能产品包括智能照明、智能插头、智能窗帘、智能扫地机器人、智能音箱、家庭影院系统、温湿度等传感器、空气净化器、智能主机、智能开关等。 智能卧室,卧室是休息的地方,注重舒适度,让身心更加放松。 智能卧室主要分为就寝模式、起床模式和叫醒模式。 所需的智能产品包括智能窗帘系统、背景音乐系统、智能插头、智能开关、红外控制器、人体活动传感器等。 智能厨房,厨房是做饭的地方,也是人最常接触的地方。安全隐患,因此智能厨房的安全性显得尤为重要。 需要的智能产品包括烟雾传感器、水浸传感器、智能冰箱、智能油烟机、智能灶具、智能推窗器、智能插头、智能洗碗机等。 智能浴室,浴室是一个比较潮湿的环境,所以要注意选择产品时的防水性能。 所需的智能产品包括智能魔镜、智能马桶、智能开关、智能插头、水浸传感器等。 智能阳台,阳台是一个休闲区域,可以用来放置鲜花和晾晒衣物。 所需的智能产品包括智能灌溉系统、智能晾衣架和智能照明。

智能家居方案一般有哪些内容?

智能家居有哪些好的解决方案?

随着社会经济结构、家庭人口和信息技术的发展变化,公众对家居环境的舒适性、有效性和安全性提出了更高的要求。 同时,很多家庭要求家居产品不仅是纯粹的智能化,还要求整个系统在功能扩展、延伸、服务等方面做到简单、方便、轻松、安全。 需要一个系统的智能家居规划来保障我们的安全、快捷和健康。 以下是一些智能家居解决方案。 居家保障计划的经济在快速增长,但公众的道德品质却在下降。 例如,入室盗窃和抢劫一直在我们周围发生。 许多智能家居解决方案专家已经开始了家庭安防卫士的研发。 家庭安防解决方案的设备主要包括系统主机、模拟网络摄像机、门磁、视频服务器和门禁系统。 计划生育需要紧急援助。 每个家庭都有一位老人。 如果床上的老人发生意外,可以通过思成智能床垫发出警报或连接APP通知亲人。 手机远程开门,用户可以通过手机远程为没有钥匙的儿童和老人开锁。 当亲友来访而家里无人时,户主也可以远程开锁。 门窗远程开关和监控。 您可以通过手机查看门窗是否关闭(门未关闭会自动报警),并可远程开关。 家居照明解决方案 当夜晚来临,大众对照明的需求越来越高。 智能家居解决方案专家开始开发家居照明。 家居照明专家涉足调光、远程开关、定时开关等控制技术。

家庭照明专家设备主要包括系统主机、单向智能照明开关、双向智能照明开关等。智能调光,所有灯的亮度均可自由调节。 随时随地通过手机(平板)快速控制全屋灯光。 离家模式下,离家时可自动切断所有照明电源,也可通过手机远程关闭。 就寝模式,睡觉时可以一键关闭家中所有照明设备。 夜景:入夜时,卧室和走廊灯光自动打开并处于弱光状态,浴室自动设置为舒适的亮度,睡觉后系统自动关灯。 安全解决方案:当您去度假时,您可以定期打开和关闭整个房子的灯光,以模拟家里有人。 个性化场景设置,用户可以根据个人喜好添加和设置不同的场景和形式,如出门、睡觉、半夜起床、闹钟、回家等。可编程控制不同方向的灯光、切换时间且照明亮度高,操作方便。 国际上,家庭健康项目下国民的体质有了很大改善,但也有部分人的体质正在下降。 许多家庭开始追求健康。 成思智能了解到,很多家庭已经开始使用体征监测垫,可以对人们在床上、床上、下床时的心率和呼吸进行采样。 信号可以传输到机构、社区护理中心和个人终端,为处于危险中的人们提供帮助。 PC与APP同步数据,让亲人随时了解家人的身体状况。 家庭健康计划的设备主要包括电子血压计、电子体温计、电子体重秤等各种后台管理系统。

家庭视频解决方案视频系统是将数字电视机顶盒、DVD播放器、录像机、卫星接收器等视频设备组装在隐蔽的地方。 该视频解决方案可以让客厅、餐厅、卧室等房间的电视共享家庭视听库,并且可以通过遥控器选择自己喜欢的音源进行观看。 这种方式不仅可以让电视共享视听设备,还可以节省资金和空间,无需重复购买设备和布线。 优点:布线简单,一根线可传输多路视频信号,操作更方便。 实用:无论主机在哪里,一个遥控器即可控制所有视频主机。 安全:使用弱电布线和网线传输信号。即使以后升级使用网线,也不会影响美观

系统集成解决方案 系统集成解决方案可以有效提高产品使用率、最小化成本、最大化功能,让用户只需集成智能家居产品即可实现灯光控制、电器控制、安防报警、背景音乐、视频共享等。 弱电信息等功能。

智能家居有什么好方案?

2>智能家居解决方案有哪些?

我家是智能家居,但总的来说,一开始还是有限制的。 有些可以远程控制的电器只能在规定的距离内进行控制。 有时我想远程控制它,比如在回家的路上。 提前打开空调和热水器,让我一回到家就可以使用。 后来又和AirDroid配对,这是一个可以远程控制的应用程序。 将远程控制软件和AirDroid下载到另一部闲置手机上并放在家里。 在您随身携带的手机上下载 AirMirror。 当您即将回家时,您可以使用手机远程控制家中手机上的远程控制软件,打开需要提前打开的家用设备。 目前看来还是非常有用和方便的,感觉智能家居的作用被最大化了

智能家居方案有什么?


人工智能综合商业应用的痛点与前景

AI热潮已经流行已久,但目前AI在商业上的应用还比较初级,AI技术的进一步探索和商业应用还没有深入到核心。 因此,笔者结合这一现象来进一步分析AI的商业用途。

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我是一名从事人工智能赋能传统行业的工作者。 虽然我使用的人工智能算法解放了传统产线操作人员的生产力,但我仍然认为AI从探索到赋能普及应用还有很长的过程。 。

就像200年前电的发明一样,对于整个时代来说,技术本身的出现和探索的意义远不如其实际的商业应用。 人类真正懂得如何使用电只有大约400年的时间,而前200年实际上只是一个实验阶段。 因此,当人工智能真正赋能、发挥作用时,它可能就不再是我们今天所知道的“人工智能”了。

01AI已经出现很久了,但不久前还很惊艳

人工智能,简称AI。 它是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。

事实上,早在1956年,即美国人发明计算机17年后,几位有远见的科学家就在研究如何用机器来模拟人类智能。

1997年IBM的深蓝计算机击败国际象棋世界冠军时,当时实际上并没有引起足够的轰动。

真正扭转人类认知、甚至改变全球人工智能产业格局的转折点是2016年AlphaGo在围棋第九关击败李世石。从此,人工智能一战成名——AlphaGo不仅计算了算法下一步的m次方可能性,而且他对棋局的整个控制(欺骗技术)也非常熟悉。 这才是让人类惊叹不已的地方。

02AI能做什么以及如何做?

那么人工智能到底是什么? AI是指机器利用一部分样本数据进行学习,根据模拟人思考的一些算法进行运算,最后经过另一部分实际样本数据的验证后得到最终的输出模型。

上述人工智能应用都是在数字、图像、语音、文本等不同维度上应用,实际核心是学习、模仿和输出数据的过程。

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AI处理不同维度的数据

移动互联网时代,人们的衣食住行的每一个细节都体现在数据中,而信息化、数字化则在所有企业的运营历史上留下了数据的痕迹。 这些数据以各种形式出现:数字、图像、声音和文本。 数据化是人工智能发展的基础,因为人工智能计算的本质是基于特征的学习和基于特征的工程。

特征学习,也称为表示学习或表示学习,是指学习过程,是机器自动从数据中提取特征或表示的方法。 例如,从6K条温度数据中提取出23-39摄氏度代表高温区域; 0-8摄氏度代表低温区。

特征工程主要指对数据的手工处理和提取,有时也指“数据清洗”。 与特征学习相比,这是一个手动项目。 它是对数据进行人工处理,以获得我们认为适合后续模型使用的样式。 例如,我们将6月至9月的气温视为夏季有效气温,将12月偶尔出现的20度异常剔除为无意义。 那么这种经过人工处理的数据就具有特征工程的意义了。

03算法和算力是AI的核心

从AI诞生到现在的这几十年里,AI发展不快的原因之一就是机器的计算能力不够,芯片和计算速度跟不上。 随着过去几十年摩尔定律在硬件领域的发展,计算能力已经成为AI普及的先决条件。 另一边,人类开始逆向模拟人类在机器另一边的工作方式。

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算法是人工智能的灵魂

人脑并没有存储大量的规则,也没有记录大量的统计数据,而是通过神经元的触发来实现的。 每个神经元都有来自其他神经元的输入。 当接收到输入时,它会产生输出来刺激其他神经元。 结果,大量的神经元相互反应,最终形成各种输出结果。

例如,当人们看到美女时,瞳孔就会放大。 这并不是因为大脑根据身体比例进行有规律的判断,也不是统计他们一生中见过的所有美女。 相反,神经元被从视网膜触发到大脑,然后返回到瞳孔。 在这个过程中,其实很难总结出每个神经元在最终结果中的作用。 无论如何,它有效。

于是人类尝试将所有影响“美女”判断的因素作为输入,比如身高、体重、五官、皮肤、笑容、身材比例、衣着等。 这些都作为输入条件。 对于任何人来说,只要能够见过无限的“女孩”样本,就能对美女的判断进行评分(可以是不同维度的)。 他只需要将这些判断出的无限样本数据和判断出的分数输入到机器中即可。 ,机器可以自动看到美女的形象并给出评分,还可以汇总每个输入影响因素(身高、体重、五官、皮肤、笑容、身材比例)的评分权重。

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这是机器模拟人脑的预测功能。

04AI在商业领域能做什么?

有了人工智能的工作原理,我们就来看看人工智能可以在商业中发挥什么作用。

下图是他们从百度AI研究院官网收集到的对AI应用的定义。

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目前,人工智能的应用仍处于弱人工智能阶段。 应用的业务场景短且浅。 只能解决特定业务场景下需要重复工作的“点”问题。 它无法解决宏观的业务场景或业务链。 有时,还需要与其他信息系统结合应用。

05AI商业应用痛点

因此,AI虽然很热,但如何落地却是令大家头疼的问题。 就像AlphaGo打败了9子围棋后,它不仅不能做其他事情,甚至会“忘记”它所学的棋谱。 AI在商业应用中主要呈现以下痛点:

1、磨合期的各种不适

企业利用人工智能创造商业价值,但投资人工智能的具体应用需要大量的人力成本。 而且由于算法是黑匣子,需要实际操作者的质疑,在很长一段时间内都无法完全替代人工。

2、错误概率目前还不能满足To B领域的需求。

人工智能技术的进步不能作为企业拓展应用的理由。 与先进性相比,其他因素如产品的稳定性、准确性、错误概率等都是大规模应用的有效基础。 目前人工智能呈现两个极端:优秀和极差。 即使只有1%的概率极其糟糕,也会产生破坏性的影响:比如给实际消费了300元的消费者退款3000万元。

因此,对于企业来说,因产品错误而导致的流程更换远比更换产品困难得多。 如果需要适应AI的准确性,需要与多个部门协作更改系统或更改后端数据系统,那么公司宁愿选择试错成本低、稳定性强、能够满足需求的产品。大规模用户。

3、To B领域的复用性低,限制了其扩展和发展

每个企业的业务流程都不同。 人工智能技术应用于企业时,一定是人工智能+信息系统的形式,而人工智能的形式取决于企业的业务形态。 比如我目前从事的是内衣、服装领域。 一旦我想把内衣、服装领域的重要特征,比如年龄、标签价格等迁移到酒类、快消品领域,我发现很难快速复用业务场景和业务场景。 最后,我必须重塑。

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06AI赋能未来商业社会的展望

AI在商业应用中会遇到痛点,但当然并不意味着它不是划时代的技术。 人工智能领域最有影响力的人物吴恩达曾说过:人工智能的影响力不亚于电力。 当人工智能赋能商业社会时,必将像互联网改变社会一样成为划时代的技术应用。 而且,人工智能的应用将会更快、迭代周期更短。

李彦宏在2016年提出,互联网在过去的16年里发生了巨大的变化。 我们一般经历过互联网的三种行为:

每个场景都有自己独特的特点,因此,它们也有不同的迭代速度。 PC互联网时代高度依赖软件的快速响应,而移动互联网则基于用户关心的一切打造了自己的生态系统。 第三幕:人工智能时代,机器将取代人类的一些“器官”,如大脑、眼睛、手、耳朵等,实现智能观察、阅读、写作、计算和说话。 人类和机器将创造一个现实与现实结合的新社会。

智能与虚拟现实的结合将体现在不同领域、行业、企业、业务场景的方方面面。

人类和机器注定要共同谱写未来社会的新篇章。