2025-04-23 17:04 北京
本次鉴定会由中国轻工业联合会组织，由何雅玲院士、张华教授、丁国良教授等8位行业顶级的专家学者组成本次鉴定委员会。
小米大家电总经理单联瑜介绍了大家电的技术发展现状，技术代表详细向鉴定委员会专家作项目报告及现场演示。经质询和讨论，鉴定委员会专家一致认为四个项目的技术成果创新性显著，达到了国际领先水平。
01
突破空调外机静音技术瓶颈
针对行业内普遍存在的空调外机噪声问题和降噪技术难题，小米提出了基于结构寻优的空调室外机多目标流体降噪方法，优化了空调室外机相关零部件参数，显著降低了外机送风噪声；提出了一种压缩机-管路-壳体的全链路减振降噪方法，实现源头、传递路径和壳体响应末端全链路降噪。
小米还提出了空调室外机噪声源场景化控制方法，发明了宽温域压缩机全周期低噪声调控技术和基于气象联动的运行环境自适应室外机风机转速控制方法，有效避免了高噪声场景的发生率。应用该项目创新技术的小米空调产品外机噪声可低至49dB（A），大大降低外机运行产生的环境噪声，提高用户使用的舒适性。
02
AI赋能空调智能节能运行
面向用户使用过程中的控温超调、过度除湿、电辅热使用不合理等产生的空调耗能问题，小米开发了数据与模型双模驱动的空调温度和能耗协同控制技术，基于专家控制策略，应用模仿学习、强化学习手段，开发了温度与能耗的全工况多目标动态寻优控制算法，实现了节能和舒适的同步改善；提出了基于动态温湿度权重寻优的智能除湿控制技术，构建了温/湿度耦合预测模型，动态调节温湿度区间权重，实现了热舒适性及能效的协同优化，开发了基于达温过程预测模型的辅助热源节能控制技术，通过对用户达温情况的精准预测，实现空调辅助热源的节能优化。
通过上述技术创新，小米空调可实现快速降温不超调，不过度除湿，较行业同等能效机型节能率最高可达36.9%，达到舒适性和能耗协同最优控制。
03
AI赋能空调智能诊断和远程运维
针对空调售后安装的合规性监测难度大、滤网脏堵诊断技术手段不足、缺氟诊断易误诊及漏诊，影响用户使用体验等问题。小米提出了基于空调安装现场图像分割与识别智能算法的空调安装质量检测技术，通过云平台空调售后数据，结合视觉大模型以及图像分类模型进行空调安装图像关键目标区域的分割与识别，实现了空调安装合规性的精准检测。提出了基于空气流动关键特征比对AI算法的空调脏堵诊断技术，通过物理模型提取空气流动关键特征对比学习，实现了空调脏堵的精准判断。
小米还提出了多源样本融合与时序异常识别算法的空调制冷剂不足的检测技术，通过多工况、海量样本的筛选以及构建时序异常识别模型，识别了不同制冷剂充注量的运行参数序列关联规律，实现了空调缺氟的精准检测。该技术的应用和推广实现了对于空调安装合规的智能诊断、滤网脏堵的精准识别和及时提醒，以及系统缺氟状态的准确判定并进行主动干预，推动售后运维智能化、信息化的革新。
04
软硬件协同创新突破电冰箱质量检测及运维瓶颈
电冰箱产品普遍存在部件状态检测技术难题，在生产质检和用户使用场景下，因缺少高效检测手段导致资源投入高、故障发现和处理不及时等问题。为保障冰箱产品的质量，提高远程运维能力，小米首创了基于云平台的冰箱质量产线检测技术，研制了基于实时数据的全负载高精度检测电路，开发了融合温度调参、交直流电压注入、实时功率计算交流电压、权重迭代的高精度功率检测算法，提出了产线无感组网技术，提高了电冰箱产线检测的精准性和自动化水平。
小米提出了基于云平台的冰箱主动维保技术，建立了基于云端用户场景的自适应调优智能决策运维平台，开发了基于故障树的制冷系统诊断算法，采用溯因推理模型实现了异常使用场景及部件故障等级的分层识别，设计了差异化决策方案与主动维保策略，提升了维保的时效性与主动性。
该技术已逐步应用于小米电冰箱产品，从生产侧到用户侧为小米冰箱质量保驾护航，实现部件问题秒级检测，负载闭环检测覆盖率达100%，较行业技术检出时间缩短50%，通过自适应调优控制远程处理压缩机、风口堵塞等故障，保障冰箱的持续稳定运行。
未来，小米大家电将始终坚持创新驱动，从用户需求出发，继续加大研发投入，引领行业技术发展和智能化变革。
