基于AI技术的空调器智能化特性研究

(广东中认华南检测技术有限公司，广东 中山 528427)

0 引言

2019年1月28日，国家发改委对《推动汽车、家电、消费电子产品更新消费及促进循环经济发展实施方案》征求意见，拟重启家电“以旧换新”，新型绿色、智能化家电产品可获得不高于产品价格13%的补贴。发改委的征求意见稿提出，中央财政将对购买国家能效2级以上且获得3C认证的新型绿色、智能化家电产品，给予不高于产品价格13%的补贴，单台上限800元。在国家政策的支持和消费升级的背景下，各大家电巨头纷纷投入到智能家电的研发和投产中。AI技术、通信技术、传感检测技术的快速发展，为家电的智能化提供了可能。

1 人工智能技术

智能家电的“智”来源于AI技术，通过网络技术、大数据处理技术，对来自传感器的信号的识别与筛选、学习与记忆、分析与决策等，使得智能家电的“思维判断能力”，通过家电本身的微处理器，给到用户最合理的控制指令，满足人们的某种特定需求。

人工智能是计算机研究领域的一个重要方向，主要研究对象包括专家系统(大数据)、机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理五大部分。

专家系统是计算机的一个智能化程序系统，内部包含有大量的信息资产，信息资产来源于各个领域专家提供的知识和验验。通过核心算法，利用知识库进行推理和判断，模拟人类进行决策。

机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能。机器学习涉及多门学科，通过训练样本的特征进行统计和归纳，采用推理、归纳的学习方法进行学习，是人工智能的核心。

计算机视觉：利用视觉设备，如摄像机、监控系统代替人眼对目标进行跟踪识别，通过计算机视觉处理分析系统，将识别到的有效信息传递给目标用户。计算机视觉系统依赖于传感器技术和图象识别技术。

语音识别，是目前AI技术中最成熟的技术。机器可通过语音信息识别输入指令，并执行相应的动作。语音识别技术是人机交换的基础。

自然语言处理是计算机和人类语言的交互，通过自然语言处理，计算机具备理解人类语言的能力，可理解人类的情绪，人类用自然语言来使用计算机，与计算机视觉系统结合，具备将文本转换为数字语音、将语音转录为电子文本、将图像字幕转换文本描述过程等功能。

2 智能化空调

根据国家标准《GB/T 28219-2018 智能家用电器通用技术要求》对智能家用电器的定义是：应用了智能化技术或具有了智能化能力/功能的家用和类似用途的电器，智能家用电器可以简称为智能家电、智慧家电、人工智能家电等。智能化能力主要指应用了智能化技术而使过程或产品具备的与智能化技术相对应的能力。智能化能力要求智能家电应具有智能化技术相对应的感知、决策、执行和学习能力。

因此，智能空调可定义为：采用了智能化技术，具备感知、决策、执行以及学习能力，或将这些能力综合利用以实现特定功能的空气调节器。

人工智能技术正越来越多地应用到智能空调产品上，传统智能化空调主要引入WIFI、APP，基于AI技术的空调则引入了人工智能，以及摄像头、麦克风等新硬件，将专家系统(大数据)、机器学习、计算机视觉、语音识别结合起来，使人与空调能能直接进行听、说、看的自然交互。

智能化空调，是家电产品中智能化技术应用最深入的，但仍处于半成熟阶段，仅少数企业具备多种智能化技术的开发能力。智能化技术特性集中表现为自学习功能、自适应功能、自感知功能、自决策功能、自体检功能、交互功能、视频安防监控等功能。

以语音识别为例，空调的语音模块是基于神经网络处理硬件和智能语音算法的技术，在传统的控制器上增加语音识别模块、语音播报输出模块和语音输入模块，基本实现了智能人机交互功能。当语音识别模块识别语音指令后，能完成开关机等功能的反馈，符合智能空调评价中远程控制功能的要求。

3 空调智能化特性研究

3.1 感知能力

感知能力指具有接收并转换信息的能力和过程，由此，可定义智能空调的感知能力为：智能空调能够通过一定技术手段获得室内外环境信息、室内人体状态信息、自身运行状态等信息的能力。

对于环境的信息，可以从环境温度感应、湿度感应、光敏功能、环境控制质量等方面进行评价；对于室内人体状态的信息，可以从冷热感检测功能、语音控制功能、活动感知功能等进行评价；对于空调自身，可以从电量检测功能、滤网脏堵检测功能、冷媒泄露检测功能等方面进行评价。以滤网脏堵检测功能为例，在额定电压下，当空调器的波网模拟灰尘较多时，器具通过传感器感知，检测出滤网积尘过多，应通过语音或手机APP提醒用户清洗滤网，或自动联系售后服务，进行滤网清洗或更换。

3.2 决策能力

决策能力指对输入的信息进行处理并作出判断和决定的能力和过程，由此，可定义智能空调的决策能力为：智能空调能够对室内外感知到的信息，进行分析处理，并根据人们的需求，决策空调器当前以及一定周期内最优运行策略的能力。

为了寻求最优运行策略，需要从室内是否有人、人数的多少、温度的调节、送风方式的调节等方面信息进行收集，然后进行分析处理。因此，决策能力的评价可以从控制开关机的时间、模式的设置、温度和湿度的设置、送风方式的设置等进行调节，同时，可借助云端技术或空调本身进行实现。

器具应能识别当前环境条件，可以检测到室内温度、湿度、室内PM2.5、室外温度等，根据室内外环境参数调整运行模式，温度和风速。

3.3 执行能力

执行能力指将决策结果付诸实施的能力和过程，由此可定义智能空调的执行能力为：智能空调能够根据决策的最优运行策略进行运行，并将执行结果反馈到决策系统或交互端。

智能空调执行决策的最优运行策略，应首先考虑对于多个参数的反馈，空调本身是否能兼容和处理，因此可以从运行模式的自适应方面进行评价；其次，针对每个独立的参数，接受最优运行策略后是否能有效地执行，则可以从智能送风功能、防着凉功能等方面进行评价。

以防着凉为例，在空调的几何中心，在中心轴线两侧一定范围内，在用户设定舒适的温度下，空调通过红外线检测功能，应识别到用户的冷热感受，进行分析处理后，对温度、风速、方向进行适当调整，例如升高设定温度、调整风叶角度、减少风速等措施，以防用户着凉。

3.4 学习能力

学习能力指吸收知识、经验、教训，以实现自适应、自调节的能力和过程，由此可定义智能空调的学习能力为：智能空调在工作过程中，在一定周期内，收集一定量使用空调的习惯数据，并对收集的数据进行分析，形成多种空气调节的运行策略。

智能空调应能在一定时间范围内学习用户的使用习惯，对不同时间点的参数设定，如温度、风速、风向的设定情况进行学习分析，在长期间的学习分析后，应能在同样条件下，依据学习曲线，设定工作模式。

4 结语

本文讨论了人工智能技术在智能化空调产品上的应用，结合智能家电电器的通用技术要求内容对空调的智能化特性进行分析研究，并提出评价方法，为空调产品的智能化升级提供参考方向。