今天小編分享的科技經驗：小米四項技術獲國際領先技術鑑定，空調再獲3項國際領先成果、冰箱獲首個國際領先鑑定，歡迎閲讀。
2025 年 4 月 18 日，由小米智能家電（武漢）有限公司主導的 " 空調外機多目标柔性復合降噪技術及應用 "、" 家用變頻空調全工況多目标動态尋優 AI 節能控制算法 "、" 家用空調氣流及冷媒雙循環系統智能診斷關鍵技術 "、" 基于雲平台的冰箱智能商檢和主動維保關鍵技術 " 四項創新成果順利完成科技成果鑑定。
本次鑑定會由中國輕工業聯合會組織，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研究所、浙江大學、華中科技大學的專家學者組成本次鑑定委員會。
鑑定大場景照片
小米大家電總經理單聯瑜介紹了大家電的技術發展現狀，技術代表詳細向鑑定委員會專家作項目報告及現場演示。經質詢和讨論，鑑定委員會專家一致認為四個項目的技術成果創新性顯著，達到了國際領先水平。
鑑定會現場
國際領先技術成果一：空調器室外機多目标柔性復合降噪技術及應用
針對行業内普遍存在的空調外機噪聲問題和降噪技術難題，小米提出了基于結構尋優的空調室外機多目标流體降噪方法，優化了空調室外機相關零部件參數，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，實現源頭、傳遞路徑和殼體響應末端全鏈路降噪。提出了空調室外機噪聲源場景化控制方法，發明了寬温網域壓縮機全周期低噪聲調控技術和基于氣象聯動的運行環境自适應室外機風機轉速控制方法，有效避免了高噪聲場景的發生率。應用該項目創新技術的小米空調產品外機噪聲可低至 49dB（A），大大降低外機運行產生的環境噪聲，提高用户使用的舒适性。
國際領先技術成果二：家用變頻空調全工況多目标動态尋優 AI 節能控制算法
面向用户使用過程中的控温超調、過度除濕、電輔熱使用不合理等產生的空調耗能問題，小米開發了數據與模型雙模驅動的空調温度和能耗協同控制技術，基于專家控制策略，應用模仿學習、強化學習手段，開發了温度與能耗的全工況多目标動态尋優控制算法，實現了節能和舒适的同步改善；提出了基于動态温濕度權重尋優的智能除濕控制技術，構建了温 / 濕度耦合預測模型，動态調節温濕度區間權重，實現了熱舒适性及能效的協同優化，開發了基于達温過程預測模型的輔助熱源節能控制技術，通過對用户達温情況的精準預測，實現空調輔助熱源的節能優化。通過上述技術創新，小米空調可實現快速降温不超調，不過度除濕，較行業同等能效機型節能率最高可達 36.9%，達到舒适性和能耗協同最優控制。
國際領先技術成果三：房間空調器空氣和制冷劑雙循環系統智能診斷關鍵技術
針對空調售後安裝的合規性監測難度大、濾網髒堵診斷技術手段不足、缺氟診斷易誤診及漏診，影響用户使用體驗等問題。小米提出了基于空調安裝現場影像分割與識别智能算法的空調安裝質量檢測技術，通過雲平台空調售後數據，結合視覺大模型以及影像分類模型進行空調安裝影像關鍵目标區網域的分割與識别，實現了空調安裝合規性的精準檢測。提出了基于空氣流動關鍵特征比對 AI 算法的空調髒堵診斷技術，通過物理模型提取空氣流動關鍵特征對比學習，實現了空調髒堵的精準判斷。提出了多源樣本融合與時序異常識别算法的空調制冷劑不足的檢測技術，通過多工況、海量樣本的篩選以及構建時序異常識别模型，識别了不同制冷劑充注量的運行參數序列關聯規律，實現了空調缺氟的精準檢測。該技術的應用和推廣實現了對于空調安裝合規的智能診斷、濾網髒堵的精準識别和及時提醒，以及系統缺氟狀态的準确判定并進行主動幹預，推動售後運維智能化、信息化的革新。
國際領先技術成果四：基于雲平台的冰箱智能商檢和主動維保關鍵技術
電冰箱產品普遍存在部件狀态檢測技術難題，在生產質檢和用户使用場景下，因缺少高效檢測手段導致資源投入高、故障發現和處理不及時等問題。為保障冰箱產品的質量，提高遠程運維能力，小米首創了基于雲平台的冰箱質量產線檢測技術，研制了基于實時數據的全負載高精度檢測電路，開發了融合温度調參、交直流電壓注入、實時功率計算交流電壓、權重迭代的高精度功率檢測算法，提出了產線無感組網技術，提高了電冰箱產線檢測的精準性和自動化水平；提出了基于雲平台的冰箱主動維保技術，建立了基于雲端用户場景的自适應調優智能決策運維平台，開發了基于故障樹的制冷系統診斷算法，采用溯因推理模型實現了異常使用場景及部件故障等級的分層識别，設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。該技術已逐步應用于小米電冰箱產品，從生產側到用户側為小米冰箱質量保駕護航，實現部件問題秒級檢測，負載閉環檢測覆蓋率達 100%，較行業技術檢出時間縮短 50%，通過自适應調優控制遠程處理壓縮機、風口堵塞等故障，保障冰箱的持續穩定運行。
未來，小米大家電将始終堅持創新驅動，從用户需求出發，繼續加大研發投入，引領行業技術發展和智能化變革。
