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Ambi Climate:预测室内气候最大化空调效率

Ambi Labs稍早前推出可优化室内空调的Ambi Climate升级插件。Ambi Climate能帮助用户管理空调系统,在能耗最小化的前提下维持室内空调的舒适度。
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Ambi Labs稍早前推出可优化室内空调的Ambi Climate升级插件。Ambi Climate能帮助用户管理空调系统,在能耗最小化的前提下维持室内空调的舒适度。
 
Ambi Labs创办人兼CEO Julian Lee表示,市面上已经出现许多学习型的恒温器和空调控制器,然而,大部份恒温器都只是预测并将使用行为加入排程中,当使用者离开家时,便自动关闭空调。而Ambi的研究则显示,这种针对用户日常习惯的预测在亚洲并不适用,因为亚洲用户在出门前通常会关掉空调,只在需要时才打开,因此这种装置对亚洲用户而言需求并不大。
 
过去两年内,Ambi Labs在亚洲针对十个市场,超过4,000位受访者进行了网上调查。受访者表示,维持舒适空调条件是他们最主要的挑战,同时他们也都关注因空调而产生的高额成本和碳足迹。整体来看,亚洲地区中有72%的受访者都面临着至少一个空调问题,如房间内过热、太冷、太干或太潮湿等。
 
Ambi Labs表示,其研究表明用户面临的空调问题主要是由于现有空调遥控器的过时设计。Julian表示,目前遥控器设计重点都在电源和温度调节按钮上,这也难怪许多空调系统使用效率不彰,因为用户只能开/关和调高/调低温度而已。这种做法必须在温度上升或下降到足以让用户觉得过热或太冷时,再逐步调回最舒适的温度,但往往会造成能源浪费。
 
Ambi Climate运用了机器学习机制和大数据技术来解决些问题。它不仅学习用户偏好,还会预测家中的环境条件将如何改变。Ambi Climate的专利算法能对用户的家进行全面计算,调整空调设定,达到用户最舒适的程度,而非简单地依照用户生活习惯来安排。
 
此外,Ambi Climate也为用户的家提供深度的、数据驱动的条件观察,并观察会造成影响的使用者行为。“许多人都知道白天和晚上最好拉上百叶窗,以减少空调能耗,但真正这样做的人又有多少?”而Ambi Climate则能让用户洞察到这些因素,让用户更了解各种影响居家空调效率的因素。
 
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