智能家电市场增长迅速，伦茨科技助力智能家电的发展

最新推荐文章于 2025-04-18 08:15:00 发布
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#蓝牙

随着智能家电市场的快速增长，特别是受无线连接设备采用增加的影响，本文介绍了一种基于蓝牙技术的智能宠物管理方案。该方案利用伦茨科技的ST17H65蓝牙芯片实现低功耗蓝牙连接，支持温湿度采集、喂食管理和远程预警等功能。

据市场调研机构Technavio发布的调查数据，全球智能家电市场有望在 2020-2024 年间增长 316.6 亿美元，在预测期内以超过 16% 的复合年增长率减速。这份智能家电市场报告提供了整体更新、市场规模和预测、趋势、增长动力和挑战，以及供应商分析。

该报告提供了有关当前全球市场情况和整体市场环境的最新分析。智能家电市场受到越来越多的无线连接设备采用的推动。

智能家电市场分析包括产品和分销渠道细分以及地理格局。这项研究将智能手机普及率的提高和互联网速度的提高确定为未来几年推动智能家电市场增长的主要原因之一。

伦茨科技扎根于蓝牙，为广大厂家提供优质的蓝牙产品解决方案，如今智能家居正进入千家万户，伦茨科技推出智能宠物方案，我们集成电路和参考设计为您提供低功耗蓝牙、省料设计的智能宠物解决方案的帮助，通过ST17H65 BLE 5.2蓝牙无线堆栈配对连接智能手机APP，预先设定宠物喂食时间段，对宠物及周围采集温度、湿度和光照数据，实现高温本地、远程预警及智能照明控制，针对智能宠物管理提供一个智能的管理系统。此方案功耗极低且易于生产。

方案特性

1、支持灯控、温湿度采集功能；

2、支持喂食管理预设；

3、支持iOS/Android双系统；

适用芯片
在这里插入图片描述

芯片：ST17H65
描述：Bluetooth 5.2、BLE、Bluetooth Mesh
CPU：ARM®Cortex™-M0 32位处理器
存储器：512KB in-system flash memory
支持的频段：2.4 GHz
支持的协议：Bluetooth 5.2

灵敏度：-97dBm@BLE 1Mbps data rate
发射功率：+10dBm
接收电流：4mA
发射电流：4.7mA
封装：QFN32
开发套件：ST17H65开发套件

伦茨科技拥有自主研发数传应用芯片BLE 5.0和高速传输芯片BLE 5.2并具有全球知识产权 ，针对企业用户和个人消费者，提供智能音频类全套量产产品的解决方案，配套全方位APP软件平台定制开发。随着物联网基础设施逐渐布局，伦茨科技已在共享经济、人脸识别，美颜/美妆，直播云台、智慧医疗、个人洗护，人机交互等多个领域独具优势。

最新推出的ST17H66蓝牙BLE5.2芯片，支持蓝牙Mesh，支持一对多，多对多等控制模式，为企业提供“交钥匙”式解决方案，备有全面详细的参考设计，方便客户快速开发产品和面市，第一时间抢占物联网先机。

BLE5.2 ST17H66蓝牙芯片特征

在这里插入图片描述

蓝牙资讯|2024年智能家居新趋势，蓝牙助力智能家居发展
Lenzetech的博客
10-13 1190
除此之外，还以可以通过移动设备，对整个房间内的电器及灯具的控制。低功耗蓝牙在我们平时生活中很是常见，应用范围也比较广，人们生活中的家居用品，如智能控制灯光技术，这种技术不仅是传统意义上的对灯光开关的控制，更随科学技术的发展，人们对灯光的控制要求不仅在开关上面，还包含灯光色彩、种类的变化控制等。因此，在现时生活中，低功耗蓝牙智能灯光控制技术的应用在很大程度上满足了人们的需要，也可以满足人们的需求 智能家居技术在人们生活中的应用范围很广，依据应用的地方不同，相关企业智能家居把他们分为以下几个方面。
蓝牙技术|智能家居快速增长，低功耗蓝牙发挥重要作用
Lenzetech的博客
04-24 2382
根据物联网分析公司 Berg Insight 的一份新研究报告，2021 年欧洲和北美的智能家居数量达到 1.05 亿个。 最先进的智能家居市场是北美，截至年底，智能家居的安装基数为 5130 万。这代表了 36% 的渗透率。 2021年，北美智能家居数量同比增长13.0%。预计未来几年市场将继续强劲增长。 Berg Insight 估计，到 2026 年，北美约有 7460 万户家庭将是智能的，相当于该地区所有家庭的 50%。在市场渗透率方面，欧洲市场仍落后于北美。截至 2021 年底，欧洲共有 5370
蓝牙技术|智能照明市场蓬勃发展，蓝牙技术助力市场发展
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07-28 348
人们对于智能化、便利化的家居体验的需求，将推动智能照明控制系统的应用。它允许您创建基于多个设备的大型网络，网络可以包含数十台，数百甚至数千台蓝牙Mesh设备，这些设备之间可以相互进行信息的传递。伦茨科技推出最新蓝牙智能照明方案，本蓝牙方案采用伦茨科技最新蓝牙BLE5.2芯片ST17H66，通过手机APP软件、微信小程序与蓝牙Mesh灯连接，通过手机APP实现对蓝牙Mesh灯的颜色改变。手机蓝牙和彩灯上的蓝牙模块进行配对，实现APP 命令控制彩灯蓝牙，实现不同的功能等。场景设置：可以对多个灯进行场景设置；
蓝牙技术|蓝牙助力智能照明市场快速增长
Lenzetech的博客
08-19 252
根据 Grand View Research, Inc. 的一项新研究，到 2028 年，全球智能照明市场规模预计将达到 469 亿美元，2021 年至 2028 年的复合年增长率为 20.4%。市场增长归因于智慧城市、智能家居的上升趋势、智能路灯系统以及实施节能照明系统的需求。智能灯虽然比普通灯贵，但其优势胜过整体安装成本。 智能照明也称为互联照明，因为它可以无缝集成到建筑物或城市基础设施中的 IT 网络中，以共享有关运行状态的信息。 例如，城市停车场或道路中的智能路灯通过连接物联网设备提供广泛的覆盖范围
蓝牙技术|蓝牙助力智能手表的未来发展
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11-02 487
智能手表现在已经拥有了许多让人兴奋的功能，比如蓝牙无线连接手机，无线上网聊天冲浪，健康监测和健身监控等，已经可以实现同步操作智能手机的一切功能，包括接打电话、收发短信、查看应用提醒等。 2017-2020年中国成人智能手表市场规模呈现逐年上升的趋势。随着成人智能手表在中国的逐渐普及，结合IDC的2017-2018年市场规模数据进行测算，经过初步估算，2020年中国成人智能手表市场规模达到128亿元。 目前，中国成人智能手表产品的特征主要集中于，可蓝牙同步手机打电话、收发短信、监测睡眠、监测心率、久坐提醒、跑
蓝牙技术|蓝牙助力智能音箱市场蓬勃发展
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09-16 389
Strategy Analytics 发布报告称，2021 年 Q2 智能音箱和智能屏幕的全球出货量比去年同期增长 34.8%，达到 3950 万台，创下了 Q2 的纪录。 报告指出，智能屏幕的销量同比飙升 45%，达到 1160 万台，而基础智能音箱（没有屏幕）的销量同比增长 31%。报告显示，2021 年 Q2 的智能音箱和智能屏幕市场中，亚马逊、谷歌、百度、阿里巴巴、苹果、小米位列前六位。 随着人们对于无线电子产品的青睐，无线音箱逐渐成为年轻人家里必不可少的设备，其中的蓝牙智能音箱是近年来较热门的无线
蓝牙技术|智能蓝牙芯片助力元宇宙发展
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早在今年7月份，Facebook CEO扎克伯格就宣布了他的虚拟世界愿景，不久之后公布了Facebook的第一个“元宇宙”产品——一个数字会议App，该App可以让用户在VR环境中参加会议。 通俗来讲，元宇宙就是使用耳机和目镜，通过数据链接到计算机，以这种方式进入到一个由计算机模拟的、与现实平行的虚拟空间。 你可以把元宇宙理解成一个梦，一个由计算机构建得无比真实而又非常清醒，受人们主观意志影响的梦。在这个梦里，你可以创造一个分身，分身的一切经历、行为受你指挥，而分身的一切感官你又可以深刻地体会到。 VR技术
Apple Find My 支持的芯片类型（用于智能硬件）
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Apple 的 Find My 网络对设备的支持是高度安全封闭的，它要求使用 Apple 指定或授权的芯片 来确保身份验证、数据加密和通信的可靠性。以下是目前已知 Find My 兼容或推荐使用的芯片类型和厂商（需要通过 MFi 或 Find My Accessory Program 获得技术资料和芯片授权）：
蓝牙技术|伦茨科技ST17H65蓝牙BLE5.2芯片助力蓝牙电容笔
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当传统书写方式遇到信息化大潮，我们更多地需要将记录的内容迁移到电脑、手机或平板等设备上，通过网络将记录下来的资讯进行分享和协作。但在某些场合，如手绘、会议记录、构思问题等情况下，更适合的方法还是使用原始的笔和纸将内容记录下来，纸质记录带来的问题是后期整理内容时还需要通过信息化处理，才能将内容更方便地进行交流和网络传输。 智能笔的出现，非常好地解决纸质记录与移动设备之间的信息化互通问题，智能笔在两种方式间搭建起一个桥梁，让我们体验书写与绘画的带来快乐的同时，也能将这些文字图画通过信息化终端进行分享，使用配套的
基于Java+SpringBoot+Vue的家具网上商城系统设计与实现源码及文档
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推荐系统基于Java+Vue的联邦学习隐私保护模型设计：分布式协同推荐架构与安全通信实现 项目介绍 基于java+vue的联邦学习的隐私保护推荐系统设计与实现（含模型描述及部分示例代码）
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内容概要：本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构，使用户数据在本地完成模型训练，仅上传加密后的模型参数或梯度，通过中心服务器进行联邦平均聚合，从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计，包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块，并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时，系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示，Java后端支撑高并发服务与日志处理，形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例，如特征提取、模型聚合、加密上传等，增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群：具备一定Java和Vue开发基础，熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术，从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标：①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法；②掌握隐私保护机制（如加密传输、差分隐私）与模型聚合技术的集成；③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型；④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议：建议结合代码示例深入理解联邦学习流程，重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑，同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展，适用于科研验证与工业级系统原型开发。
基于spring boot的水果商城网站的设计与实现开题报告.docx
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遗传算法的原理及其在实践中的应用（PDF格式）
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第4讲：RGB-LED 传感器实验.mp4
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Arduino智能硬件开发实战项目
基于MATLAB的频谱图与Bode图绘制方法及实现
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在实验数据处理过程中，频谱图的生成通常涉及多种分析方法。其中，自相关函数法通过计算信号时间序列的自相关特性来估计功率谱密度。另一种常用方法是自回归模型法，该方法基于信号的前期观测值构建线性预测模型，进而推导出频谱分布。这两种技术均被广泛应用于从实验数据中提取频域特征，以实现对信号能量在不同频率上分布状况的可视化呈现。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
RBF神经网络训练：MATLAB实现与源码解析
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windbg安装包及使用教程
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基于KNN的手写识别系统设计开题报告.doc
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基于KNN的手写识别系统设计开题报告
Winform TextBox实现了垂直居中功能
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