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需求背景

在典型家电产品中引入本体技术应用，构建典型家电产品的本体模型，在设备层中添加语义层，为设备以及设备所提供的服务添加语义信息，力争实现兼容设备间的异构性，为实现设备之间信息和数据的共享奠定基础；基于本体建模技术构造制冷家电情景信息表示模型，并通过本体模型映射数据库，力争实现对动态情景信息和历史情景信息的聚合存储，为实现智能冰箱与外部知识网络的信息共享及多模态人机交互和智能控制提供理论基础。 （2）研发基于大数据驱动的个性化主动服务技术，深入分析与挖掘用户对冰箱产品的使用习惯，建立用户个性化服务模型，为精确个性化服务提供理论支撑。建立基于语音、距离、温度、红外等多传感器的动态自适应智能分析方法，力争实现用户习惯特征的快速精准提取，简化遍历所有数据源的过程，实现自动选择最优数据源进行匹配分析，动态添加数据源直至分析结果可信，从而提高算法运算速度。构建适用于多源异构的神经网络结构和目标函数，力争实现深度学习在数据分析领域的灵活应用，进一步提高数据分析的智能化水平

需解决的主要技术难题

基于Agent的动态自适应感知技术，研发多模态人机交互和智能控制系统，实现多模态智能控制，提升产品的智能化水平和节能效果。时间：2021年11月-2022年8月 （1）利用Agent的智能性、自主性和交互性等特点，对传感器、用户、设备和环境进行建模，开展各种Agent的结构、通信互联机制、交互控制及学习机制等方面的研究，建立动态自适应感知的多Agent模型，力争实现用户、设备资源和环境资源的全方位可靠感知和准确的交互控制。 （2）基于物联网技术、智能信息处理技术、智能控制技术、智能人机交互等技术，采用语音、距离、温度、红外等传感器和FPGA核心处理器，研制面向对象的多模态人机交互与智能控制系统平台。研究基于深度学习的人机交互技术，构建专用人机交互网络模型，设计目标函数，充分考虑结构化信息，学习得到专用于人机交互的深度学习网络，用于用户动作、语音等交互信息识别中。多模态人机交互与智能控制系统利用不同类型的传感器实现用户、设备、环境的智能感知，采用人工智能大数据分析技术对感知数据分析处理，获取关键的人机交互与控制决策依据，通过深度学习网络模型实现高效的人机交互和智能控制。

建立产品生命周期方案设计框架，实现大屏智能冰箱产品的结构优化创新设计，以绿色、节能为核心技术进行产品开发，满足产品功能和环保属性要求，提高产品核心竞争力。时间：2022年9月-2023年6月 （1）针对家电生命周期求解的特点和难点，建立基于“客户需求-功能样机-解决方案”的产品生命周期方案设计框架，建立产品功能、结构和闭环化生命周期过程的并行集成设计方法。产品的全生命周期设计强调面向产品生命周期的设计视野和系统性、全局性的产品性能改善目标，是实现绿色制造的关键技术。建立“全生命周期设计”的用户需求域、产品功能域和方案域，为设计方法研究提供科学的理论基础；建立结合产品生命周期绿色设计准则指导、产品生命周期过程闭环化策略分析和QFD方法的产品功能、结构和生命周期过程的并行集成设计方法，力争实现生命周期目标到生命周期方案的有效转化；建立基于生命周期仿真的产品生命周期设计评价框架。 （2）对冰箱部分结构进行优化设计。对冰箱化霜部分进行创新优化设计，提升化霜效率；对冰箱储能型冷凝器进行设计开发，力争实现节能效果的充分提升；优化风机叶片结构，降低噪音，改善音品质；研发新型绿色发泡保温技术，提升发泡尺寸稳定性、抗压强度、流动性，且能够满足冷热循环实验的技术标准；优化冰箱冷藏区域，改进储物结构及冷藏装置，实现冰箱内储藏食材存拿过程的节能优化。

期望实现的主要技术目标

本项目将针对大屏智能冰箱的交互控制、创新设计、节能技术等方面进行相关的技术研发与产品开发工作，计划产出发明专利5项，外观专利20项，开发3个型号系列的大屏智慧冰箱产品，且不断迭代升级，致力于为用户创造更加智慧的生活体验。

处理进度