从芯片到场景,维智引擎如何解码家居生态?
2025-02-27 10:36:14 来源:半导体器件应用网 作者:黄弋珂 点击:3290
2月20日,家居云工业软件领域佼佼者三维家发布全球首款专为家居生态设计的AI Agent引擎——维智引擎(VzEngine),正式标志着家居产业在AI大模型应用下,全链路生态即将得到重构。这不仅是软件层面的突破,更预示着智能家居产业正式迈入“芯片-算法-场景”深度耦合的新阶段。
作为三维家智能体运行的核心,维智引擎深度融合DeepSeek等AI大模型,通过“AI生态组件矩阵+Agent动态编排+多模态RAG”技术架构,实现了“设计即生产”的闭环。
维智引擎不仅为半导体行业打开了智能家居底层硬件创新的新窗口,更展现了智能家居领域在AI技术和场景化应用上的重大突破,推动智能家居生态的开放化和标准化。
01| 维智引擎:AI驱动下,从“功能芯片”到“场景芯片”的产业跃迁
为什么说维智引擎能够重构AI+应用全链路生态,内部集成的AI生态组件、Agent编排以及多模态RAG(Retrieval-Augmented Generation)能带来什么显著优势?
全场景智能控制:从“被动响应”到“主动服务”
维智引擎通过AI技术可以实现家居设计的快速生成和生产流程的优化,帮助设计师提高工作效率,提供一站式家居行业的供应链式服务。
例如,通过AI创意生图功能,输入“北欧极简风客厅”等指令,引擎将自动生成3D设计方案,同步匹配家具供应链数据。值得一提的是,根据设计方案自动生成物料清单,动态调整生产线排程。
图源:包图网
Agent功能编排
在智能家居场景中,Agent可以是不同的设备或软件模块,例如灯光控制器、温控器、安防系统等。维智引擎通过Agent编排技术,能够实现不同设备之间的智能联动,解决了传统智能家居设备孤立运行、难以协同的问题。
不仅如此,Agent编排技术使设备能够根据环境变化动态调整策略。例如,当检测到家中无人时,自动关闭不必要的设备以节省能源,能有效提升设备的智能化水平和能效表现。
多模态RAG交互
维智引擎通过多模态RAG技术,能够同时处理语音、图像、文本等多种数据,提供更全面的环境感知能力。例如,通过摄像头识别用户手势、通过麦克风接收语音指令、通过传感器获取环境数据,综合判断用户需求。多模态RAG技术还能结合用户的历史数据,提供更精准的个性化服务。
图源:包图网
维智引擎集成的多项AI生态与模块,让家居场景逐步、稳步实现从智能单品到全屋智能的蜕变。同时,维智引擎也在侧面展现了对高精度ToF传感器、多核异构处理器、多模态传感融合架构等高性能硬件的强烈需求。
因此,维智引擎为家居产业提供了一个“需求-技术-硬件”的转化枢纽,展现了在AI应用趋势下,智能家居创新思维的前瞻性与前进空间,智能家居生态的从“功能芯片”到“场景芯片”的产业跃迁。
02|数据融合、智能延迟、电磁干扰…无法忽略的行业难题
随着AI+模式在智能家居生态中得到不断深化与应用,尽管维智引擎将为智能家居提供强大的技术支撑,但智能家居领域仍面临诸多技术难题,这些也是元器件厂商需要面对的课题。
设备互联互通壁垒
不同品牌设备采用Wi-Fi、Zigbee、蓝牙等异构协议,设备互联互通成本高,不同品牌、不同协议的智能家居设备之间难以实现无缝互联,生态壁垒严重。未来,智能家居将走向Wi-Fi 7与UWB融合设计趋势,实现厘米级定位与千兆级传输。
对于芯片厂商而言,集成Matter协议硬件加速引擎,开发支持多协议(如Wi-Fi、Zigbee、蓝牙Mesh)的网关设备,从而提升设备的兼容性和互操作性,成为助力智能家居提质的首要前提。
图源:包图网
边缘计算与实时响应
智能家居设备依赖云端计算可能导致延迟,影响用户体验。并且当前在多设备协同场景下,产品实时性不足,提升边缘计算能力,实现设备本地化处理数据的问题亟待解决。
同时,现有的智能家居设备的AI能力有限,难以真正理解用户需求,交互体验不够自然。提升自然语言处理(NLP)技术,才能实现更精准的语音交互,为用户提供更好的使用体验。
电磁兼容性(EMC)风险
多设备密集部署场景下,智能家居设备在不同环境下的稳定性和适应性不足,就容易出现误操作。因此,提升设备的抗干扰能力(如电磁干扰、信号干扰),开发自适应算法,才能使设备能够适应不同的环境条件。
对于半导体行业的元器件厂商们而言,解决好了这些问题不仅能够提升现有产品的性能,还能推动智能家居行业的进一步发展,使其更加普及和智能化。
03|以技术为核心,解构智能家居发展范式
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