讯（报导：乔志斌）2025年4月18日，由小米智能家电（武汉）有限公司主导的“空调外机多方针柔性复合降噪技能及运用”、“家用变频空调全工况多方针动态寻优AI节能操控算法”、“家用空调气流及冷媒双循环体系智能确诊要害技能”、“根据云渠道的冰箱智能商检和自动维保要害技能”四项立异效果顺利完成科技效果断定。

本次断定会由我国轻工业联合会安排，由西安交通大学何雅玲院士及上海理工大学、我国家用电器研究院、上海交通大学、西安交通大学、我国科学院理化技能研究所、浙江大学、华中科技大学的专家学者组成本次断定委员会。

小米大家电总经理单联瑜介绍了大家电的技能发展现状，技能代表具体向断定委员会专家作项目陈述及现场演示。经质询和评论，断定委员会专家共同以为四个项目的技能效果立异性明显，到达了世界抢先水平。

打破空调外机静音技能瓶颈。

世界抢先技能效果一：空调器室外机多方针柔性复合降噪技能及运用。

针对职业界普遍存在的空调外机噪声问题和降噪技能难题，小米提出了。根据结构寻优的空调室外机多方针流体降噪办法。，优化了空调室外机相关零部件参数，明显下降了外机送风噪声；提出了一种。压缩机-管路-壳体的全链路减振降噪办法。，完成源头、传递途径和壳体呼应结尾全链路降噪。提出了。空调室外机噪声源场景化操控办法。，发明晰宽温域压缩机全周期低噪声调控技能和根据气候联动的运转环境自适应室外机风机转速操控办法，有用避免了高噪声场景的发生率。运用该项目立异技能的小米空调产品。外机噪声可低至49dB（A）。，大大下降外机运转发生的环境噪声，进步用户运用的舒适性。

AI。赋能空调智能节能运转。

世界抢先技能效果二：家用变频空调全工况多方针动态寻优。AI。节能操控算法。

面向用户运用进程中的控温超调、过度除湿、电辅热运用不合理等发生的空调耗能问题，小米开发了。数据与模型双模驱动的空调温度和能耗协同操控技能。，根据专家操控战略，运用仿照学习、强化学习手法，开发了温度与能耗的全工况多方针动态寻优操控算法，完成了节能和舒适的同步改进；提出了。根据动态温湿度权重寻优的智能除湿操控技能。，构建了温/湿度耦合猜测模型，动态调理温湿度区间权重，完成了热舒适性及能效的协同优化，开发了。根据达温进程猜测模型的辅佐热源节能操控技能。，经过对用户达温状况的精准猜测，完成空调辅佐热源的节能优化。经过上述技能立异，小米空调可完成快速降温不超调，不过度除湿，较职业平等能效机型节能率最高可达36.9%，到达舒适性和能耗协同最优操控。

AI。赋能空调智能确诊和长途运维。

世界抢先技能效果三：房间空调器空气和制冷剂双循环体系智能确诊要害技能。

针对空调售后装置的合规性监测难度大、滤网脏堵确诊技能手法缺乏、缺氟确诊易误诊及漏诊，影响用户运用体会等问题。小米提出了。根据空调装置现场图画切割与辨认智能算法的空调装置质量检测技能。，经过云渠道空调售后数据，结合视觉大模型以及图画分类模型进行空调装置图画要害方针区域的切割与辨认，完成了空调装置合规性的精准检测。提出了。根据空气活动要害特征比对AI算法的空调脏堵确诊技能。，经过物理模型提取空气活动要害特征比照学习，完成了空调脏堵的精准判别。提出了。多源样本交融与时序反常辨认算法的空调制冷剂缺乏的检测技能。，经过多工况、海量样本的挑选以及构建时序反常辨认模型，辨认了不同制冷剂充注量的运转参数序列相关规则，完成了空调缺氟的精准检测。该技能的运用和推行完成了关于空调装置合规的智能确诊、滤网脏堵的精准辨认和及时提示，以及体系缺氟状况的精确断定并进行自动干涉，推进售后运维智能化、信息化的改造。

软硬件协同立异打破电冰箱质量检测及运维瓶颈。

世界抢先技能效果四：根据云渠道的冰箱智能商检和自动维保要害技能。

电冰箱产品普遍存在部件状况检测技能难题，在出产质检和用户运用场景下，因短少高效检测手法导致资源投入高、毛病发现和处理不及时等问题。为保证冰箱产品的质量，进步长途运维才能，小米创始了。根据云渠道的冰箱质量产线检测技能。，研制了。根据实时数据的全负载高精度检测电路。，开发了交融温度调参、交直流电压注入、实时功率核算沟通电压、权重迭代的高精度功率检测算法，提出了产线无感组网技能，进步了电冰箱产线检测的精准性和自动化水平；提出了。根据云渠道的冰箱自动维保技能，建立了根据云端用户场景的自适应调优智能决议计划运维渠道，开发了根据毛病树的制冷体系确诊算法，选用溯因推理模型完成了反常运用场景及部件毛病等级的分层辨认，规划了差异化决议计划计划与自动维保战略，提升了维保的时效性与自动性。该技能已逐渐运用于小米电冰箱产品，从出产侧到用户侧为小米冰箱质量保驾护航，完成部件问题秒级检测，负载闭环检测覆盖率达100%，较职业技能检出时刻缩短50%，经过自适应调优操控长途处理压缩机、风口阻塞等毛病，保证冰箱的持续安稳运转。

未来，小米大家电将一直坚持立异驱动，从用户需求动身，持续加大研制投入，引领职业技能发展和智能化革新。

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