基于AI技術的空調器智能化特性研究

(廣東中認華南檢測技術有限公司，廣東 中山 528427)

0 引言

2019年1月28日，國家發改委對《推動汽車、家電、消費電子產品更新消費及促進循環經濟發展實施方案》征求意見，擬重啟家電“以舊換新”，新型綠色、智能化家電產品可獲得不高于產品價格13%的補貼。發改委的征求意見稿提出，中央財政將對購買國家能效2級以上且獲得3C認證的新型綠色、智能化家電產品，給予不高于產品價格13%的補貼，單臺上限800元。在國家政策的支持和消費升級的背景下，各大家電巨頭紛紛投入到智能家電的研發和投產中。AI技術、通信技術、傳感檢測技術的快速發展，為家電的智能化提供了可能。

1 人工智能技術

智能家電的“智”來源于AI技術，通過網絡技術、大數據處理技術，對來自傳感器的信號的識別與篩選、學習與記憶、分析與決策等，使得智能家電的“思維判斷能力”，通過家電本身的微處理器，給到用戶最合理的控制指令，滿足人們的某種特定需求。

人工智能是計算機研究領域的一個重要方向，主要研究對象包括專家系統(大數據)、機器學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理五大部分。

專家系統是計算機的一個智能化程序系統，內部包含有大量的信息資產，信息資產來源于各個領域專家提供的知識和驗驗。通過核心算法，利用知識庫進行推理和判斷，模擬人類進行決策。

機器學習是用數據或以往的經驗，以此優化計算機程序的性能。機器學習涉及多門學科，通過訓練樣本的特征進行統計和歸納，采用推理、歸納的學習方法進行學習，是人工智能的核心。

計算機視覺：利用視覺設備，如攝像機、監控系統代替人眼對目標進行跟蹤識別，通過計算機視覺處理分析系統，將識別到的有效信息傳遞給目標用戶。計算機視覺系統依賴于傳感器技術和圖象識別技術。

語音識別，是目前AI技術中最成熟的技術。機器可通過語音信息識別輸入指令，并執行相應的動作。語音識別技術是人機交換的基礎。

自然語言處理是計算機和人類語言的交互，通過自然語言處理，計算機具備理解人類語言的能力，可理解人類的情緒，人類用自然語言來使用計算機，與計算機視覺系統結合，具備將文本轉換為數字語音、將語音轉錄為電子文本、將圖像字幕轉換文本描述過程等功能。

2 智能化空調

根據國家標準《GB/T 28219-2018 智能家用電器通用技術要求》對智能家用電器的定義是：應用了智能化技術或具有了智能化能力/功能的家用和類似用途的電器，智能家用電器可以簡稱為智能家電、智慧家電、人工智能家電等。智能化能力主要指應用了智能化技術而使過程或產品具備的與智能化技術相對應的能力。智能化能力要求智能家電應具有智能化技術相對應的感知、決策、執行和學習能力。

因此，智能空調可定義為：采用了智能化技術，具備感知、決策、執行以及學習能力，或將這些能力綜合利用以實現特定功能的空氣調節器。

人工智能技術正越來越多地應用到智能空調產品上，傳統智能化空調主要引入WIFI、APP，基于AI技術的空調則引入了人工智能，以及攝像頭、麥克風等新硬件，將專家系統(大數據)、機器學習、計算機視覺、語音識別結合起來，使人與空調能能直接進行聽、說、看的自然交互。

智能化空調，是家電產品中智能化技術應用最深入的，但仍處于半成熟階段，僅少數企業具備多種智能化技術的開發能力。智能化技術特性集中表現為自學習功能、自適應功能、自感知功能、自決策功能、自體檢功能、交互功能、視頻安防監控等功能。

以語音識別為例，空調的語音模塊是基于神經網絡處理硬件和智能語音算法的技術，在傳統的控制器上增加語音識別模塊、語音播報輸出模塊和語音輸入模塊，基本實現了智能人機交互功能。當語音識別模塊識別語音指令后，能完成開關機等功能的反饋，符合智能空調評價中遠程控制功能的要求。

3 空調智能化特性研究

3.1 感知能力

感知能力指具有接收并轉換信息的能力和過程，由此，可定義智能空調的感知能力為：智能空調能夠通過一定技術手段獲得室內外環境信息、室內人體狀態信息、自身運行狀態等信息的能力。

對于環境的信息，可以從環境溫度感應、濕度感應、光敏功能、環境控制質量等方面進行評價；對于室內人體狀態的信息，可以從冷熱感檢測功能、語音控制功能、活動感知功能等進行評價；對于空調自身，可以從電量檢測功能、濾網臟堵檢測功能、冷媒泄露檢測功能等方面進行評價。以濾網臟堵檢測功能為例，在額定電壓下，當空調器的波網模擬灰塵較多時，器具通過傳感器感知，檢測出濾網積塵過多，應通過語音或手機APP提醒用戶清洗濾網，或自動聯系售后服務，進行濾網清洗或更換。

3.2 決策能力

決策能力指對輸入的信息進行處理并作出判斷和決定的能力和過程，由此，可定義智能空調的決策能力為：智能空調能夠對室內外感知到的信息，進行分析處理，并根據人們的需求，決策空調器當前以及一定周期內最優運行策略的能力。

為了尋求最優運行策略，需要從室內是否有人、人數的多少、溫度的調節、送風方式的調節等方面信息進行收集，然后進行分析處理。因此，決策能力的評價可以從控制開關機的時間、模式的設置、溫度和濕度的設置、送風方式的設置等進行調節，同時，可借助云端技術或空調本身進行實現。

器具應能識別當前環境條件，可以檢測到室內溫度、濕度、室內PM2.5、室外溫度等，根據室內外環境參數調整運行模式，溫度和風速。

3.3 執行能力

執行能力指將決策結果付諸實施的能力和過程，由此可定義智能空調的執行能力為：智能空調能夠根據決策的最優運行策略進行運行，并將執行結果反饋到決策系統或交互端。

智能空調執行決策的最優運行策略，應首先考慮對于多個參數的反饋，空調本身是否能兼容和處理，因此可以從運行模式的自適應方面進行評價；其次，針對每個獨立的參數，接受最優運行策略后是否能有效地執行，則可以從智能送風功能、防著涼功能等方面進行評價。

以防著涼為例，在空調的幾何中心，在中心軸線兩側一定范圍內，在用戶設定舒適的溫度下，空調通過紅外線檢測功能，應識別到用戶的冷熱感受，進行分析處理后，對溫度、風速、方向進行適當調整，例如升高設定溫度、調整風葉角度、減少風速等措施，以防用戶著涼。

3.4 學習能力

學習能力指吸收知識、經驗、教訓，以實現自適應、自調節的能力和過程，由此可定義智能空調的學習能力為：智能空調在工作過程中，在一定周期內，收集一定量使用空調的習慣數據，并對收集的數據進行分析，形成多種空氣調節的運行策略。

智能空調應能在一定時間范圍內學習用戶的使用習慣，對不同時間點的參數設定，如溫度、風速、風向的設定情況進行學習分析，在長期間的學習分析后，應能在同樣條件下，依據學習曲線，設定工作模式。

4 結語

本文討論了人工智能技術在智能化空調產品上的應用，結合智能家電電器的通用技術要求內容對空調的智能化特性進行分析研究，并提出評價方法，為空調產品的智能化升級提供參考方向。