“腾日智能+存在感应器”的技术整合方案、应用场景及实施策略的详细分析

通过将存在感应器如毫米波雷达、红外传感器、摄像头）与腾日智能的AI分析平台TR-Sensor结合，形成“感知-决策-执行”闭环：

1. 感知层：传感器实时采集环境数据（人体位置、移动轨迹、生物体征等）。

2. 分析层：腾日智能平台融合多传感器数据，进行行为识别、意图预测。

3. 执行层：触发自动化设备（灯光/空调/安防）或推送预警信息。

应用场景与价值

1. 智慧办公空间     人员存在检测

  - 传感器检测工位占用状态，联动腾日智能空间管理系统，实时显示空闲工位。

  - 动态调节区域空调温度（如无人区域自动节能）。

会议效率优化       通过存在时长+移动轨迹识别无效会议（如参会者频繁离场），推送优化建议。

2. 零售顾客行为分析  动线热力图生成

  - 存在感应器追踪顾客停留位置及时长，结合腾日AI生成店铺热力图。

  - 优化货架陈列（将高利润商品移至高频停留区）。

精准营销触发      - 当顾客在商品前停留超15秒，自动推送优惠券至其手机（需与POS系统打通）。

3. 居家健康监护       跌倒监测告警

  - 毫米波雷达识别老人异常跌倒动作，通过腾日AI排除宠物干扰误报。

  - 自动拨打紧急联系人并发送位置信息。

睡眠质量分          监测呼吸频率、翻身次数，生成睡眠报告并建议改善措施（如调整室温）。

4. 工业安全管控     危险区域闯入预警

  - 存在感应器划定电子围栏，腾日AI识别人员是否佩戴安全装备。

  - 未达标者触发声光报警并通知管理员。

在岗状态监测            结合存在时长与操作台动作数据，发现疲劳作业风险。

技术实施关键步骤

1. 传感器选型与部署

2. 数据融合与AI训练           多模态数据对齐

  使用时序数据库（如InfluxDB）统一传感器时间戳，解决毫米波雷达（200ms/次）与摄像头（30fps）的采集频率差异。

异常行为训练集构建                               用生成对抗网络（GAN）模拟罕见场景（如癫痫发作），解决真实数据不足问题。

3. 边缘计算架构

传感器终端 → 边缘网关（运行轻量化腾日AI模型） → 云平台（模型迭代优化）

商业化落地策略

1. 硬件即服务（HaaS）模式

低门槛部署：客户按月支付传感器+AI分析服务费（如¥299/月/100㎡），免去硬件采购成本。

按效果付费：节能场景可按省电量分成（如电费降低部分的20%）。

2. 行业解决方案包

3. 数据资产变现  脱敏数据交易：将零售客流动线数据出售给品牌方，用于竞品分析（需获得用户授权）。

                                                      AI模型租赁：开放训练好的“工业安全行为识别模型”API，按调用量收费。

传感器误报   设置多级验证规则：当毫米波雷达触发警报后，需TOF摄像头二次确认才执行动作。

                      加入自学习机制：腾日AI自动标记误报场景（如窗帘晃动），逐步降低误判率。

标杆案例：智能会议室系统               客户痛点：某企业会议室使用率不足40%，但常出现抢占冲突。  

解决方案：  

1. 安装存在感应器监测会议室占用状态；

2. 腾日AI分析历史数据，发现下午2-4点为使用高峰；

3. 自动调度系统将非紧急会议建议至低谷时段；

4. 无人使用时关闭设备，节省能耗。  

效果：会议室利用率提升至68%，年度电费减少¥12万元

通过“腾日智能+存在感应器”的深度整合，可实现从基础存在检测到高级行为预测的升级，建议优先落地高价值场景（养老、工业），逐步构建“传感器硬件-数据分析-决策服务”的全链条能力。