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2025年4月18日，由小米智能家電（武漢）有限公司主導的“空調(diào)外機多目標柔性復合降噪技術(shù)及應(yīng)用”、“家用變頻空調(diào)全工況多目標動態(tài)尋優(yōu)AI節(jié)能控制算法”、“家用空調(diào)氣流及冷媒雙循環(huán)系統(tǒng)智能診斷關(guān)鍵技術(shù)”、“基于云平臺的冰箱智能商檢和主動維保關(guān)鍵技術(shù)”四項創(chuàng)新成果順利完成科技成果鑒定。

本次鑒定會由中國輕工業(yè)聯(lián)合會組織，由西安交通大學何雅玲院士及上海理工大學、中國家用電器研究院、上海交通大學、西安交通大學、中國科學院理化技術(shù)研究所、浙江大學、華中科技大學的專家學者組成本次鑒定委員會。

鑒定大場景照片

小米大家電總經(jīng)理單聯(lián)瑜介紹了大家電的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，技術(shù)代表詳細向鑒定委員會專家作項目報告及現(xiàn)場演示。經(jīng)質(zhì)詢和討論，鑒定委員會專家一致認為四個項目的技術(shù)成果創(chuàng)新性顯著，達到了國際領(lǐng)先水平。

鑒定會現(xiàn)場

突破空調(diào)外機靜音技術(shù)瓶頸

國際領(lǐng)先技術(shù)成果一：空調(diào)器室外機多目標柔性復合降噪技術(shù)及應(yīng)用

針對行業(yè)內(nèi)普遍存在的空調(diào)外機噪聲問題和降噪技術(shù)難題，小米提出了基于結(jié)構(gòu)尋優(yōu)的空調(diào)室外機多目標流體降噪方法，優(yōu)化了空調(diào)室外機相關(guān)零部件參數(shù)，顯著降低了外機送風噪聲；提出了一種壓縮機-管路-殼體的全鏈路減振降噪方法，實現(xiàn)源頭、傳遞路徑和殼體響應(yīng)末端全鏈路降噪。提出了空調(diào)室外機噪聲源場景化控制方法，發(fā)明了寬溫域壓縮機全周期低噪聲調(diào)控技術(shù)和基于氣象聯(lián)動的運行環(huán)境自適應(yīng)室外機風機轉(zhuǎn)速控制方法，有效避免了高噪聲場景的發(fā)生率。應(yīng)用該項目創(chuàng)新技術(shù)的小米空調(diào)產(chǎn)品外機噪聲可低至49dB（A），大大降低外機運行產(chǎn)生的環(huán)境噪聲，提高用戶使用的舒適性。

AI賦能空調(diào)智能節(jié)能運行

國際領(lǐng)先技術(shù)成果二：家用變頻空調(diào)全工況多目標動態(tài)尋優(yōu)AI節(jié)能控制算法

面向用戶使用過程中的控溫超調(diào)、過度除濕、電輔熱使用不合理等產(chǎn)生的空調(diào)耗能問題，小米開發(fā)了數(shù)據(jù)與模型雙模驅(qū)動的空調(diào)溫度和能耗協(xié)同控制技術(shù)，基于專家控制策略，應(yīng)用模仿學習、強化學習手段，開發(fā)了溫度與能耗的全工況多目標動態(tài)尋優(yōu)控制算法，實現(xiàn)了節(jié)能和舒適的同步改善；提出了基于動態(tài)溫濕度權(quán)重尋優(yōu)的智能除濕控制技術(shù)，構(gòu)建了溫/濕度耦合預(yù)測模型，動態(tài)調(diào)節(jié)溫濕度區(qū)間權(quán)重，實現(xiàn)了熱舒適性及能效的協(xié)同優(yōu)化，開發(fā)了基于達溫過程預(yù)測模型的輔助熱源節(jié)能控制技術(shù)，通過對用戶達溫情況的精準預(yù)測，實現(xiàn)空調(diào)輔助熱源的節(jié)能優(yōu)化。通過上述技術(shù)創(chuàng)新，小米空調(diào)可實現(xiàn)快速降溫不超調(diào)，不過度除濕，較行業(yè)同等能效機型節(jié)能率最高可達36.9%，達到舒適性和能耗協(xié)同最優(yōu)控制。

AI賦能空調(diào)智能診斷和遠程運維

國際領(lǐng)先技術(shù)成果三：房間空調(diào)器空氣和制冷劑雙循環(huán)系統(tǒng)智能診斷關(guān)鍵技術(shù)

針對空調(diào)售后安裝的合規(guī)性監(jiān)測難度大、濾網(wǎng)臟堵診斷技術(shù)手段不足、缺氟診斷易誤診及漏診，影響用戶使用體驗等問題。小米提出了基于空調(diào)安裝現(xiàn)場圖像分割與識別智能算法的空調(diào)安裝質(zhì)量檢測技術(shù)，通過云平臺空調(diào)售后數(shù)據(jù)，結(jié)合視覺大模型以及圖像分類模型進行空調(diào)安裝圖像關(guān)鍵目標區(qū)域的分割與識別，實現(xiàn)了空調(diào)安裝合規(guī)性的精準檢測。提出了基于空氣流動關(guān)鍵特征比對AI算法的空調(diào)臟堵診斷技術(shù)，通過物理模型提取空氣流動關(guān)鍵特征對比學習，實現(xiàn)了空調(diào)臟堵的精準判斷。提出了多源樣本融合與時序異常識別算法的空調(diào)制冷劑不足的檢測技術(shù)，通過多工況、海量樣本的篩選以及構(gòu)建時序異常識別模型，識別了不同制冷劑充注量的運行參數(shù)序列關(guān)聯(lián)規(guī)律，實現(xiàn)了空調(diào)缺氟的精準檢測。該技術(shù)的應(yīng)用和推廣實現(xiàn)了對于空調(diào)安裝合規(guī)的智能診斷、濾網(wǎng)臟堵的精準識別和及時提醒，以及系統(tǒng)缺氟狀態(tài)的準確判定并進行主動干預(yù)，推動售后運維智能化、信息化的革新。

軟硬件協(xié)同創(chuàng)新突破電冰箱質(zhì)量檢測及運維瓶頸

國際領(lǐng)先技術(shù)成果四：基于云平臺的冰箱智能商檢和主動維保關(guān)鍵技術(shù)

電冰箱產(chǎn)品普遍存在部件狀態(tài)檢測技術(shù)難題，在生產(chǎn)質(zhì)檢和用戶使用場景下，因缺少高效檢測手段導致資源投入高、故障發(fā)現(xiàn)和處理不及時等問題。為保障冰箱產(chǎn)品的質(zhì)量，提高遠程運維能力，小米首創(chuàng)了基于云平臺的冰箱質(zhì)量產(chǎn)線檢測技術(shù)，研制了基于實時數(shù)據(jù)的全負載高精度檢測電路，開發(fā)了融合溫度調(diào)參、交直流電壓注入、實時功率計算交流電壓、權(quán)重迭代的高精度功率檢測算法，提出了產(chǎn)線無感組網(wǎng)技術(shù)，提高了電冰箱產(chǎn)線檢測的精準性和自動化水平；提出了基于云平臺的冰箱主動維保技術(shù)，建立了基于云端用戶場景的自適應(yīng)調(diào)優(yōu)智能決策運維平臺，開發(fā)了基于故障樹的制冷系統(tǒng)診斷算法，采用溯因推理模型實現(xiàn)了異常使用場景及部件故障等級的分層識別，設(shè)計了差異化決策方案與主動維保策略，提升了維保的時效性與主動性。該技術(shù)已逐步應(yīng)用于小米電冰箱產(chǎn)品，從生產(chǎn)側(cè)到用戶側(cè)為小米冰箱質(zhì)量保駕護航，實現(xiàn)部件問題秒級檢測，負載閉環(huán)檢測覆蓋率達100%，較行業(yè)技術(shù)檢出時間縮短50%，通過自適應(yīng)調(diào)優(yōu)控制遠程處理壓縮機、風口堵塞等故障，保障冰箱的持續(xù)穩(wěn)定運行。