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人工智能如何革新家电行业

人工智能（AI,ArtificialIntelligence）正在迅速改变家电枢纽控制，例如三星的SmartThingsHub——集成人工智能枢

行业。纽和平台整合多项设备，使用户能够从一个集中平台控制多项设

企业高效、快速地推出集成人工智能的家电，提供智能选项备，完成整体的自动化。使用人工智能算法来学习用户偏好，分

及高效性、个性化功能。从冰箱等大型家电到恒温器、咖啡机和析连接设备的数据，并做出智能决策。用户可以从一个界面或使

语音助手等小型家电，人工智能在家电行业各个细分领域都有显用语音命令监控各项设备并发出指令。

著的影响。智能语音助手：如亚马逊Alexa或谷歌助手等语音控制助

随着智能家电的出现，用户对产品的性能要求、期待值持续手，利用自然语言处理和机器学习来回答问题。在最简单的形式

升高。冰箱、洗衣机、烤箱和安全摄像头等设备预计将降低运中，用户可以通过语音命令要求这些设备添加购物清单项目或播

营成本，深度学习用户的习惯，并依据其他脉络数据提供个性放歌曲。此外，基于互操作性，智能语音助手可以控制家中的其

化功能。这些显著的进步得益于智能化处理能力、存储、内存以他设备，包括音频设备、卷帘/窗或照明等。通过语音命令控制不

及机器学习（ML，MachineLearning）和深度学习（DL，Deep同设备和装置的能力显著改善了用户体验，特别是对于老年人和

Learning）方面的技术发展。残障人士。

本文探讨了人工智能在家电行业中的发展现状、未来趋势以预测性维护：设备故障可能由多种因素引起，如硬件和软件

及被采用过程中的挑战。同时，还将重点地介绍业内市场竞争中问题。预测性维护可以预见因组件故障、错误导致的机器停止运

的龙头企业以及人工智能集成家电的功能。行的时间，这对用户非常有益，因为可以提高大型家电的效率，

同时降低成本。此外，预测性维护可以识别特定的故障组件，意

人工智能及其在家电中的作用味着只需更换故障部件即可，而非整台机器。这种方法不仅节省

人工智能、机器学习和深度学习的应用使家电更加智能化，资源，还使维护过程更加环保。随着物联网（IoT）、云计算和人

能够更好地适应复杂的环境和任务。家电中最常用的算法包括自工智能等技术的广泛应用，家电的维护已经从反应性方法转变

然语言处理（NLP，NaturalLanguageProcessing）、基于模糊为主动性方法，从而进一步简化了维护过程。

逻辑的方法、计算机视觉、图像识别和操作控制。在分析模型和状态的监控时，使用诸如振动分析和物联网传

（1）机器学习与智能家居感器等数据来识别可能代表设备故障或损坏的模式，以便在其

机器学习使机器的系统能够依据收集到的数据进行学习。在这导致安全风险发生之前得以识别。例如，LG公司的ThinQ技术使

些智能设备的内部，各种传感器用于监测光照和热量等要素条件。用传感器监控设备性能，并预测它们是否需要维护。

在持续运行的过程中，传感器收集的数据可以用于训练特定家预测性维护还可以利用从设备收集的过往数据进行分析，使

电的机器学习算法，从而提高基于用户日常习惯和常规操作的运行用模式识别来确定某些事件与机器故障之间的相关性。例如，可

效率。例如，通过持续跟踪使用情况和识别模式，智能咖啡机可以以确定洗衣机在某些组件出现故障迹象之前还能运行的周期。

在工作日早上7点开始煮咖啡，而在周末却是早上8点开始煮咖啡。人工智能提升智能