卡奥斯创智物联AI算法模型，重塑洗衣机智能内核

在智能家电浪潮中，嵌入式AI正从"功能附加项"进化为"产品核心引擎"。卡奥斯创智物联突破性将AI算法植入滚筒洗衣机控制系统，通过动态感知-决策-优化闭环，破解行业长期存在的振动噪音与能耗痛点。

传统滚筒洗衣机的负载称重和偏心检测主要依赖于机械传感器和预设算法，然而这些方法在面对复杂场景时存在诸多限制，难以精确建模振动与重量之间的关系。卡奥斯创智物联通过嵌入式AI控制器，在滚筒洗衣机负载称重、偏心检测（OOB，Out of Balance）以及对角偏心检测（DOOB, Diagonal Out of Balance）场景中融入AI算法模型，为这一领域带来了全新的解决方案。

• 技术解析：AI算法模型

创智物联滚筒洗衣机AI模型的开发历经数据采集、模型训练、模型应用三个关键环节。首先，技术团队用偏心块和负载块模型滚筒洗衣旋转过程，不断调整滚筒中偏心块和负载块的位置和重量，并通过传感器（如加速度传感器、电机电流传感器）采集洗衣机运行时的振动信号和电机状态数据。

红色:-偏心块、绿色-负载块

接着，利用神经网络模型（如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN），对采集到的数据进行训练，深度学习负载重量、偏心程度与振动信号之间的映射关系，与衣物材质间的细微关联。通过海量的数据学习训练，模型具备了强泛化能力，能够适应多种复杂场景。

最终将训练优化的AI算法模型移植嵌入到控制器系统中。在实际运行中，AI模型通过增量学习快速迭代升级，无需重构算法即可持续适应市场需求与用户习惯的演进，形成动态优化的智能闭环。

• 技术亮点：AI的优势   

①泛化性强

传统算法通常依赖于特定公式或规则，难以适应不同场景的变化。而AI模型通过对大量多样化数据的学习，能够更好地泛化到未见过的新场景。例如，在训练过程中，AI模型可以同时学习轻薄衣物、厚重毛巾等多种负载类型的数据，从而在实际使用中更准确地识别各种情况。

②强大的学习能力

AI算法无需预先定义复杂的逻辑关系，而是通过大量样本数据直接拟合输入与输出之间的映射关系。这使得AI能够捕捉到传统算法难以察觉的细微特征。例如不同衣物材质对振动信号的影响。

③数据驱动与快速迭代

AI模型可以通过新增的数据快速更新和优化，而无需重新设计算法逻辑。这种特性使产品能够快速适应市场变化或用户需求的变化。

④端侧AI的高效率

在滚筒洗衣机中，AI技术运行于端侧（即设备本地），而非云端。这种方式具有低时延、高效率的优势。在终端实时检测和控制，不需要持续上传大量数据至云端，无需等待云端反馈。

• 应用效果

 在实际应用中，创智物联AI算法模型为用户带来了全新的洗衣体验。

第一，节能与效率提升。通过AI技术实现精准负载称重后，洗衣机可以动态调整洗涤程序（如水位、洗涤时间），从而降低能耗。实验数据显示，采用AI算法的滚筒洗衣机较传统机型节省约15%的能源消耗。

第二，偏心检测准确率提高。数据显示，采用AI技术的洗衣机在偏心检测准确率上提升了约20% 。

第三，降低机器运行噪音。在洗衣过程中，AI算法实时监测负载分布，并通过调整滚筒转速来减少振动，从而降低噪音。

AI技术在滚筒洗衣机中的应用展示了人工智能赋能传统家电的巨大潜力。未来，随着AI技术的进一步发展，洗衣机将变得更加智能，甚至能够根据用户的洗涤习惯自动调整工作模式，真正实现“以人为本”的智能家居体验。