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非侵入式设备感知家庭行为模式,「千居智」根据室内用电情况构建用户画像_详细解读_最新资讯_热点事件

在消费级市场,智能家居作为IOT最大的落地场景之一,由于家庭环境的私密性,使得用户数据的采集、处理变得比较困难。当前存在的挑战主要体现在两点:一是连接设备的成本及收益不匹配,难以实现广泛连接,并且每个设备之间的单链接会造成通信管理的复杂;二是侵入式连接使设备的安全性及可靠性收到挑战,用户存在被窃取隐私的风险。

那么,如何在安全可靠的条件下获取有效信息成为突破的关键。其中涉及到了学术界从上世纪末就一直在研究的用电Signature(学术界研究以非侵入式负荷监测 NILM最有代表性),然而这项技术在2010年前后一直停滞不前,直到2014年左右随着人工智能、深度学习算法的成熟,及硬件算力的提升,欧美开始出现使用非侵入式技术的设备获取用户数据的公司,之后随着国内相关技术的迅速发展,市场需求逐渐打开。

在国内市场,上海千居智科技有限公司(以下简称“千居智”)就是以用电指纹Signature技术为核心,进入了家庭用电领域。团队通过自研传感器结合算法实现了对用电数据的高频采集,还可以区分不同的用电设备;在分析室内耗电情况的基础上形成用户画像,帮助用户节省能源的同时,还将与保险公司合作,为用户提供个性化保险产品。

关于为什么选择以“电”作为用户画像的基础,千居智创始人张勇表示:首先,电在家用能源中占据绝大部分比重,2011年起家庭用电的增速基本保持在年均8%-10%,工业化进程加快后会出现进一步提升;其次,典型的三口之家,家用电器在15-20种,不同电器耗电情况不同,可以说掌握了用电情况,就能够解读家庭的生活水平、行为习惯、消费能力等信息,背后就是数据挖掘的价值;最后,通过对数据的分析处理,能够提升用电安全并且节能,减少事故隐患。

基于以上出发点,公司自研了软硬件一体的用电指纹Signature采集和分析设备,核心的传感器及算法均为自研。每家只需一台设备(安装在强电箱上)即可实现对全屋的用电检测,技术壁垒体现在高精度、高频的数据采集以及安全、设备等相关的识别算法。从硬件上看,传感器支持最高每秒上千次的采集频率,保证数据获取的完整性、丰富性;从算法上看,团队利用边缘+AI算法,可以利用耗电情况识别不同设备,当前识别准确率已超95%,行业平均在85%。

目前团队已经积累了超万种设备的组合运行状态,用户可以用过设备+APP实时跟进并管理用电情况。产品从2020年4月正式推向市场,直接客户除了面向家庭之外,还扩展出了B端的中小型商铺,客户总量已达上千家。目前盈利模式主要以销售整套设备为主。

产品正处于市场拓展阶段,除了直接客户外,公司还将与电力/电表公司、地产商、物业、智能家居厂商合作,以卖授权的形式营利。创始人张勇表示,公司的营收除了主要来自销售设备之外,还会为政府、保险公司提供数据服务,帮助他们建立用户画像。

市场方面,欧美发展领先于国内,目前已经出现美国Sense(IRobot、施耐德、Landis+Gyr投资)、法国Luko、日本Informetis等,但由于国内外用电制式的不同,国外公司进中国市场比较困难;国内市场处于早期阶段,创业公司少见,目前有江苏智臻、天津求实智源两家代表,以提供2B解决方案为主。整体来看国内产品化速度较慢,市场还处于早期阶段。

千居智成立于2019年9月,正在寻求天使轮融资。

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