并且随着zigbee3.0时代的到来，以zigbee标准协议为核心的物联网智能家居系统更是迅速发展落地，zigbee3.0俨然已成为智能家居的代名词...ZigBee是一种无线连接，可工作在2.4GHz、868MHz（欧洲流行)和915MHz（美国流行)3个频段上，分别具有最高250kbit/s、20kbit/s和40kbit/s的传输速
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从“草莽”到精英，智能家居开始“卷”了。随着物联网、AI等底层技术的成熟，智能家居行业迎来了高速发展期，行业“选手”暴增、新品爆发、用户显著增加等等，成为当下智能家居行业发展最显著的特点与特征。除上述之外，智能家居“破卷”的妙招还有很多，比如综合提升品牌影响力、提升服务效率、充分理解政策支持、积极全面融入泛家居平台、注重用户交互能力等等，均是打破行业发展“内卷”的重要举措。
“人工智能的iPhone时刻”、“AI2.0时代到来”、“颠覆性的创业机会”、“下一代的操作系统”......伴随着ChatGPT的出现，人们不吝为其赋予各种代表时代变革意义的宏大名称，寄望其能够赋予各行业变革式的发展。这其中作为高度注重交互体验的智能家居自然成为了ChatGPT的极佳试验田，迄今国内的部分家居企业包括美的、海信、长虹、TCL等都分别表示将接入百度的生成式AI模型“文心一言”;海尔智家推出自家的HomeGPT;阿里系全线接入旗下的“通悟听义”;小米和华为的AI大模型也相继问世并接入家居产品中。那么在此次的变革下，智能家居能否找到新的通路，真正的智慧生活又将通往何处?或许可从2023慕尼黑华南电子展上找到答案，展会将汇聚产业上下的明星企业，展示智能硬件与创新技术解决方案，与广大从业人员共探智能家居的未来发展方向。
亚马逊的Alexa即将迎来革命性变革其新面貌可能非常引人注目。在周三的秋季硬件发布活动中，该公司揭示了由其全新Alexa语言模型提供支持的全新Alexa语音助手。新的Alexa将首先在美国以预览计划的形式推出将来可能会考虑向其他地区扩展。
文/智能头条2023年9月22日，以“聚焦区域•渠道融合”为主题的“2023智能家居服务力峰会•武汉站”在武汉鑫濠格雷斯大酒店成功举办。本次2023智能家居服务力峰会•武汉站是2023年度智能家居服务力峰会继郑州站之后的第三站，由智能头条�智能家居全媒体主办，特别邀请到12位嘉宾带来主题演讲和观点分享。全面探讨了2023年智能家居区域集成市场新趋势与新格局，对促进智能家居行业发展具有重要意义。
文/智能头条相比传统照明，智能照明为家庭成员营造了更加便捷、舒适、精准以及健康的光环境，实现了更加的舒适的场景体验。智能照明领导品牌Yeelight易来推出全新智能子品牌“Yeelight凌动”，为经销商量身定制了一个集产品、展示、销售服务于一体的智能照明解决方案。Yeelight通过提升效率的方式，满足用户对提升生活品质和舒适性的追求，其次是技术成熟价格降低带来了更低门槛，以及产品的易用性提升，有助于行业规模的持续扩大，形成良性循环。
文/《环球》杂志记者张海鑫海关总署最新数据显示，2023年8月中国出口家用电器35586.7万台，同比增长26.7%；1-8月累计出口239961.8万台，同比增长4.9%。
它创建的一种人工智能系统正在帮助改善世界主要城市的交通流畅度。该系统名为「ProjectGreenLight」，目前在12个城市中使用。它计划继续将「ProjectGreenLight」扩展到更多的城市，并邀请来自世界各地的城市规划师和工程师加入该计划的候补名单。
扫地机器人好用与否，避障表现首当其冲，那么评判避障好坏的标准又是什么？有效避障仅是第一步时至今日，可以说仍有相当一部分人对于扫地机器人的印象停留在人工“智障”上，由于早期的产品基本不具备避障能力，机器人就像无头苍蝇一样到处乱撞，使用体验极其糟糕。以定向清扫为例，简单一句“清扫一下沙发周围”，机器人便能跑到沙发区域进行一次规划清扫，�
近日，以“激活数据资产，释放数据价值”为主题的第五届数据智能高峰论坛在京举办，会上“ 2023 爱分析·数据智能优秀厂商”评选结果揭晓，邦盛科技基于大数据实时智能处理领域的技术优势和行业实践，获评数据智能优秀厂商。此次爱分析综合考量企业实力、发展前景、创新能力、应用实践等多个维度进行审核评定，最终从 150 余家数据智能厂商中评选出 25 家优质厂商。
字节跳动旗下巨量引擎推出了一款智能短视频脚本工具，免费供抖音商家使用，可以帮助商家快速生成符合抖音标准的带货短视频，系统将为商家智能分析视频，锁定高光帧和拆解黄金公式，仅需20秒即可根据内容公式或自定义功能，自动生成爆款带货短视频脚本，商家使用智能短视频脚本工具后GMV提升了58%。巨量引擎还推出了一款名为智能成片的AIGC产品，这是一款AI智能混剪
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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