【嘉勤點評】格力發明的適配不同物件的智慧家居裝置的控制方案，結合了深度學習技術來識別使用者身份，針對不同的使用者身份，對智慧家居裝置進行控制，有助於智慧家居裝置根據實際情況進行動態調整，從而提升了智慧家居裝置的使用者使用體驗。
集微網訊息，在2021世界人工智慧大會開幕式上，珠海格力電器股份有限公司（格力電器）董事長&總裁董明珠談到了人工智慧與製造業的關係。她表示，“數字化加速與傳統制造業融合，將更能取得產業騰飛，更能滿足技術的革命和創新。”
其中，提及傳統制造業，智慧家居無疑是近些年來作為向著智慧化轉型的代表。智慧家居場景切換作為多裝置集中快捷操控的一種方式，目前市場上主流的解決方案是透過預設條件如溫溼度環境、地理位置、時間等判斷條件，當符合條件時系統自動觸發、並向各種智慧家居裝置下達執行相應的預設指令，如開啟空調、加溼器等。
在這樣的解決方案中，需要使用者提前手動選定和預設場景方案，在同時同一場景設定後，每次執行的策略都是固化的，不能根據使用者實際的情況進行進一步的調整。例如場景方案中預設空調溫度26度，但此時如果家中來訪一名幼兒，使用者的期望是在此場景其他的設定不變情況下，空調溫度上調至27度，此時仍需要使用者手動進行操作。
因此，在上述的解決方案中，存在以下缺陷：
1）家居場景需要使用者進行預先定義、選擇、設定；
2）家居場景策略設定後，不能根據實際情況進行動態調整。
為了解決上述問題，格力在2020年10月10日申請了一項名為“智慧家居裝置的控制方法和裝置”的發明專利（申請號：202011079880。8），申請人為智慧家居裝置的控制方法和裝置。
根據該專利目前公開的相關資料，讓我們一起來看看這項智慧家居裝置的控制方法吧。
如上圖，為該專利中發明的智慧家居裝置的控制方法的流程圖，首先，系統需要獲取智慧家居裝置（例如空調、電視、冰箱等）所在的家居環境的資料資訊，並利用預先訓練好的資料模型從家居環境的資料資訊中識別出使用者的人體特徵資料。
家居環境的資料資訊中可能還包含有干擾資料，因此需要對資料進行清洗，然後利用預先訓練好的資料模型從家居環境的資料資訊中識別出使用者的人體特徵資料，例如識別出使用者的身份特徵和行為特徵。
接著，還需要利用預先訓練好的決策模型獲取與人體特徵資料相匹配的控制策略，最後，將控制策略傳送至智慧家居裝置，以對智慧家居裝置進行控制。這種控制方法可以實現智慧家居裝置根據實際情況進行動態調整，相比於傳統的控制技術有一定的智慧性，例如可以針對於不同的家庭成員推薦不一樣的服務，以提升使用者的使用體驗。
如上圖，為這種智慧家居裝置的控制流程的示意圖，初始時，由AI微感器採集室內環境資訊，其中包括室內空間的人數、人體運動速度、位置以及姿態等資訊，並將這些資料傳遞給深度學習模型以識別使用者的身份。
根據伺服器中內建的匹配裝置控制規則，例如年齡規則（老人、小孩、成人等）、使用者行為、姿態規則（躺臥、坐立、活動等）等，由伺服器下發裝置操控指令，裝置接收到指令結果後進行執行。這種基於人體特徵識別結果建立決策規則，並透過機器學習不斷最佳化決策，無需使用者提前設定，即可自動提供最優的裝置調控方案。
以上就是格力發明的適配不同物件的智慧家居裝置的控制方法，該方案結合了深度學習技術來識別使用者身份，針對不同的使用者身份，對智慧家居裝置進行控制，有助於智慧家居裝置根據實際情況進行動態調整，從而提升了智慧家居裝置的使用者使用體驗。
（校對/holly）
