智能家居刚起步 距物联网概念相去甚远

2014年初,智能家居成为风投市场热点,众多企业涌入此领域。据长江证券预测,智能家居市场将持续增长至季末。国家和地方政府出台多项扶持政策,市场空间巨大,预计2013年至2020年间市场年增长率达25%。
核心提示:2014年初,智能家居一跃成为风投市场的全年投资热点主题,吸引了大量资金和众多企业进入这一市场领域。2月17日,A股市场智能家居相关概念股盘中普涨。上午10时左右,美菱股份,金桑乐涨停,安居宝涨幅超过6%。据长江证券预期,家电板块本轮牛市或将...

       2014年初,智能家居一跃成为风投市场的全年投资热点主题,吸引了大量资金和众多企业进入这一市场领域。2月17日,A股市场智能家居相关概念股盘中普涨。上午10时左右,美菱股份,金桑乐涨停,安居宝涨幅超过6%。据长江证券预期,家电板块本轮牛市或将一直延续至季末。目前,智能家居究竟现状如何?

智能家居刚起步 距物联网概念相去甚远

       智能家居扶持政策有望出台

       近年来,国家和地方政府多次出台智能家居产业的相关扶持政策。去年9月,发改委、工信部等14个部门共同发布《国家物联网发展专项行动计划》更是明确将智能家电列入了重点领域示范工程。此外,北京、深圳等多个地方政府也出台了相应的政策,积极支持智能家居产业迅速发展。

       业内人士称,目前企业、科研院所、产业基地等多方力量都在加紧研究,为智能家居的发展扫清各种发展“路障”。

       智能家居市场空间巨大,迎来快速发展期

       有关调查显示,中国市场拥有1亿多的潜在智能家居用户。智能家居将带来三方面市场空间,包括智能家居工程建设、智能家居产品升级和后续服务市场。根据中怡康数据推算,其中仅智能家电、智能照明两大家居必需品行业的升级空间,就高达2000多亿元,市场空间巨大。

       据《2012-2020年中国智能家居市场发展趋势及投资机会分析》,预计2013年到2020年,中国智能家居市场年增长率将达到25%左右。智能家居已经迎来了快速发展期。

       智能家居物联网思维有待树立

       赫智电子负责人周培良先生认为,现在的智能家电,只是简单解决了无线通信的问题,很多智能家电的制造商和新进入智能家居领域的互联网企业目前对智能家居的认识仍停留在“互联网”层面,与智能家居的真正概念还差得比较远。

       在2014年初的CES大展上,LG的HomeChat和三星的SmartHome,都是基于手机对家电产品进行远程控制。这种人对家电的远程控制,虽然可以在一定程度上促进家电的智能化,但些技术显然还没未摆脱“Everything in Control”的互联网思维。

       真正的智能家居是基于“物联网”思维建立的,目的在于通过物和物之间的沟通互联,传递信息,让家电智能地“思考和工作”,解放人在控制家电上花费的时间和精力,最终做到“Everything out of Control”。

       周培良先生还指出,目前的智能家电在物联网方面还需攻克三道关隘。

       首先,感知层面很多东西没有利用起来,智能家电上传感器的应用和适配尚有不足。例如智能空调,现在市面上的智能空调还很难做到自动感知和检测室内温度、室内湿度、空气质量等多项数据指标。

       其次,目前的智能家电也并未真正实现云计算。云计算是家电智能化的最大成本,它的根本目的是降低成本,将所有计算的东西全部放在云端,最大限度减少本地产品上的计算信息量,实现计算的高性能,根据摩尔定律,形成规模后云计算成本近乎为‘0’。许多制造商已经意识到,物物之间的沟通成本,在云端是最低的。现阶段也就是许多厂商租用了一个云服务器,就号称自己的产品实现了云计算和智能化,这是不对的!

       再次,现在的智能家电在沟通层面存在诸多问题。目前市面上在售的大多数智能家电只解决了“人”和“物”的沟通问题,但是“物”和“物”之间的信息交互尚未实现,例如冰箱传感器接收到的信息难以传递给空调、洗衣机等其他家电设备。

出处:中国家电网 作者: (责任编辑: 颜西龙 )
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源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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