广东家庭日均节电136度,数据智能驱动行业转型

海尔智能空调发布了在广东试点智慧节能行动的一组数据,此次智慧节能行动是基于海尔智能空调大数据实现的,中国标准化协会向海尔U+颁发了《基于大数据平台的智能家电节能技术规范》,数据智能驱动行业转型

图片 2

10月13日,海尔智能空调发布了在广东试点智慧节能行动的一组数据。从9月20日至10月8日,广东累积开启节能功能的海尔智能空调占运行总数的近四成,首批上线的市民家庭日均节电累计达136度。这意味着用海尔智能空调能节电、少花钱。同时,在空调使用季也能大幅降低广东家庭用电负荷,加速“互联网+智慧城市”的落地领跑。据悉,此次智慧节能行动是基于海尔智能空调大数据实现的,这是继与国网江苏电力跨界“互联网+智慧用电”之后,智能大数据对外开放一次新的落地尝试。

7月12日,“2018中国智能家居产品发展趋势高峰论坛”在天津举行,中国家用电器研究院院长刘挺、中国标准化协会理事长纪正昆、中国家用电器研究院副院长曲宗峰、海尔家电产业集团副总裁、CTO赵峰等参会。会上,赵峰博士发表“IoT+AI”赋能智慧家庭的主题演讲,全面阐述了海尔U+以数据驱动智能,成功将数据资源转化为数据资产的发展成果,获得行业专家、合作伙伴的一致认同。会上,中国标准化协会向海尔U+颁发了《基于大数据平台的智能家电节能技术规范》“第一起草单位”荣誉证书,以表彰海尔U+为促进智能节能技术进步、推动中国家电行业标准化所做出的积极贡献,见证了海尔智慧家庭对整个行业的开拓引领。

图片 1

图片 2

今年9月,海尔空调针对广东省的气候条件,建立智能空调大数据平台调控温度的智慧节能模型,并在广东试点智慧节能行动。海尔利用好空气APP对用户推送消息,引导用户参与。凡是参与智慧节能的智能空调家庭,海尔将通过大数据云端对智能空调实时监测、实时调节,达到舒适和节能双赢。同时,考虑睡眠需求进行个性化设置,并按周、按月定期发送节能报告。通过监测发现,首批上线的市民家庭使用空调集中在晚上九点至零点,节能指令下发时间集中到晚上23点,进入睡眠模式。而随着用户使用,海尔还根据用户使用和节能干预情况实时优化节能模型,个性化定制算法,确保提供用户最优体验。

海尔参与节能标准制定 成第一起草单位

对于此次智慧节能首个试点区域,海尔智能空调也经过了严格的测试和分析。据了解,广东省因夏季漫长,日均外温35℃以上的时间通常可达5小时以上,用户对于空调需求量较大,对于活动开展十分有利。海尔智能空调内部人士透露,通过智慧节能行动,广东市民家庭能达到用智能空调节电效果,少花钱即赚钱。经过广东试点后,这一智慧节能模式也将在全国范围内进一步推广,按照目前海尔智能空调设备的发展速度来看,2017年制冷季全国范围内节约电量将能达到约500万度,这相当于上海世博园区太阳能发电一年的发电量,可供1万户居民1年用电。

据悉,《基于大数据平台的智能家电节能技术规范》团体标准确立了智能家电基于物联网云端大数据技术实现舒适节能的定义、技术要求和检测评价方法,旨在根据智能化技术应用情况和智能化水平来评价系统的节能特性。依照这一规范搭建的大数据智能服务平台,具备设备智能诊断、设备故障自反馈、用户习惯学习、体验优先、实时感知、用户交互等功能,能够自学习用户习惯、用户使用参数、环境状况等因素,做出个性化的用户节能方案,是智慧家庭数据价值变现及数据驱动智能应用的典型范例。

目前,海尔智能空调基于智慧空调生态圈和U+大数据平台诞生400亿+大数据,这一开放平台的数据范围已覆盖全球29个国家地区,国内443个城市,63483个小区,形成业内最全的室内空气大数据库。此外,海尔还在U+大数据平台上开发了安装、绑定、故障、功能使用、空气质量等5张空调大数据地图,从宏观上对用户需求进行精准把握,同时通过“好空气”APP与各型号智能空调匹配,使天气、智能、节能、服务“看得见”,而这都为提前感知并精准满足用户需求提供了依据。

数据智能驱动行业转型

事实上,面对自身庞大的数据库资源,如何利用它们为用户带来更智能、更舒适、更个性化的体验成为整个家电产业生态转型的重点。此次海尔智能空调在广东率先试点智慧节能就是家电产业对大数据应用一次里程碑式的探索,这不仅将进一步推进海尔智能空调以大数据为平台向开放生态模式的转变,也将对整个家电产业从产品到网器再到网站的变革起到助推作用。

目前,在海尔的引领下,数据正在驱动着整个行业的数字化转型。海尔智慧家庭已经在食联网冰冷产业、衣联网洗衣机产业、空气圈和空调产业、水联网热水器产业、成套智能场景等领域实现了成熟、高效的大数据资产运作模式。主要体现在通过U+平台,对用户、产业、资源方等数据攸关方数据价值开展发掘,实现数据资源向数据资产的高效转化,为海尔智慧家庭生态圈的产品、服务和场景生态提供有力支持,并向第三方伙伴提供解决方案支持,加速行业协同创新,全面转型,充分体现数据的价值。