芯闻速递丨TCL空调 * 上海海思:鸿蒙星闪+eAI MCU定义第二代AI空调

话音刚落，车机屏幕上便弹出了空调已启动的反馈，画面中出现了一台 TCL 小蓝翼 P7 Ultra。远程控温往往意味着一系列琐碎的操作：解锁手机、点开专属 APP、等待设备联网、忍受云端加载。像这种跨越空间障碍、直接用语音精准操控全屋家电的体验，确实不多见。

我们喊了这么多年的 “人车家全场景智慧”，似乎在这一刻才真正迎来了无感、顺滑的硬核落地。这背后隐藏着一条深邃的技术链路。这绝非一款空调单品的功能小修补，而是 TCL 空调从芯片底层、嵌入式eAI MCU技术到鸿蒙星闪生态全链路布棋。

联网是所有智能体验的前置基础，联网环节的繁琐不仅会直接拉低用户对智能家居的体验感，更会消磨用户持续升级全屋智能体验的热情。只有先解决 “联得上” 的基础问题，再实现 “管得了” 的跨设备协同，全屋智能的体验才能真正顺畅起来。

根据中国家电院发布的行业数据，当前我国家电市场存量设备的整体联网率不足 30%，大量家电联网功能处于闲置状态。并且，智能家居始终没能摆脱 “碎片化” 的诅咒。从早期的有线技术到无线时代的各派协议，不同品牌间始终隔着一道无法逾越的鸿沟。配网难、联动卡、生态割裂，根源在于行业缺少一套统一的、软硬件深度协同的互联基座。

当下 AI 技术在智能家居领域的落地如火如荼，这种品牌与协议间的割裂更成了行业发展的核心掣肘。没有统一的互联基座，设备间无法实现高效的数据互通与能力协同，AI 驱动的全屋主动智能、场景化自动响应就成了无源之水，这也让统一互联标准的落地变得愈发迫切。

而 TCL 小蓝翼 P7 Ultra 搭载的开源鸿蒙 + 星闪统一智联方案，正是破解这一根源问题的 “手术刀”。这套方案以开源鸿蒙（OpenHarmony）作为万物互联的 “软总线”，以星闪（NearLink）作为万物互联的 “硬总线”。

在 “软总线” 层面，它为万物互联提供了统一的 “语言体系”。 传统智能家居的核心顽疾是 “各说各话”：不同品牌的设备有着不同的物模型，哪怕连入同一网络也无法对话。而开源鸿蒙的软总线，通过开放统一的物模型，为所有设备定义了标准化的沟通规则，真正实现了跨终端、跨厂家的互联互通。

在 “硬总线” 层面，它为语言体系打造了一条高效的 “信息高速公路”。 P7 Ultra 全系搭载星闪芯片，与软总线完成了代码级的深度适配。相比传统蓝牙，它将连接握手时间压缩到了 20ms 级，通信功耗降低了 40%。更重要的是，其原生抗干扰技术解决了家庭多设备环境下的信号断连问题。我们开篇提到的车机秒控空调，本质上就是这种底层 “软硬总线” 协同能力的具象化输出。

除了联接与生态，我们回到空调的本质：温控与节能。 行业AI空调划分为两代：第一代 AI 空调是将语言模型融入外围，本质是 “AI 语音外壳”；而第二代 AI 空调，不仅具备第一代AI空调的能力，更实现了设备本身的 AI 能力下沉，成为全屋智能体可调用的物理感知与执行触角，其核心标志，就是将 AI 能力直接下沉到空调的控制中枢 ——MCU 芯片中。

目前市面上绝大多数空调，能耗与温控都依赖 PID 算法。这是一套预设的固定规则：根据设定温度与室温的差值，按公式机械调节。但在真实家庭中，门窗开关、光照辐射、人员进出都是动态变量。面对这些变量，传统 PID 算法只能陷入两难困局：要么频繁调高压缩机工作频率导致能耗飙升，要么采取被动策略，在温度超过限定值后才调整压缩机工作频率，导致温度偏差大牺牲用户舒适性，最终陷入 “节能与舒适不可兼得” 的死循环。

TCL 与上海海思联合研发的 eAI MCU 端侧 AI 热交换模型，将彻底打破了这一魔咒。当前国内空调联网率还普遍低于 50%，要保证 AI 节能功能 100% 可运行，部署在端侧是更优的选择。 同时，端侧 AI 不依赖联网，不需把用户数据上传云端，可更好的保护用户隐私。更重要的是，端侧部署可以充分发挥用户现场优势，通过实时分析学习每个用户的不同使用环境，实现一户一策的个性化控制。

针对空调场景研发的这套端侧 AI 热交换模型，还具有训推一体的独特优势，超越了单一的 “机械执行” 推理模式，它能在空调工作环境发生变化时重新训练和更新模型。例如，当出现天气变化、门窗开关等环境波动时，这套端侧 AI 节能模型能让空调通过机器学习能力，自主分析已有的工作状态数据，动态生成适合当前环境的最佳节能控制策略，并自动更新 AI 模型，实现空调 “越用越节能、越用越懂你” 的持续进化。

更具行业突破性的是，这套端侧 AI 热交换模型可以在资源极其有限的 eAI MCU 上高效运行，仅需30KB运行内存（RAM）、 100KB程序闪存（Flash）和 200MHz 的CPU算力，就能实现 “变频 + eAI 节能” 二合一控制，在空调节能和高精度控温上取得了亮眼的效果。具体来看，这套方案能让空调制冷场景综合节能提高 16%，为用户实实在在省电省钱；动态能效值提升 10%，让空调厂商能以很低的成本实现更高的能效等级；同时控温精度提升 50%、温度波动小于 0.2 度，让用户的体感舒适度大幅提升。

随着AI模型从数字世界向物理世界持续扩展，传统AIoT终端已无法满足 AI 时代的发展需求。轻智能的本质，是 AI 能力真正走入端侧，并与其他智能终端、云端大模型应用深度协同，让海量物联网终端从单纯的数据采集 “哑设备”，蜕变重塑为大模型的具身智能感知触角和原生执行节点。

而 TCL 的创新实践，恰恰完整印证了轻智能落地的核心路径：开源鸿蒙 + 星闪的统一智联方案，为轻智能打造了永远在线的无感联接底座，实现了从无联接到有联接、从无交互到有交互的核心跃迁；空调自身的多维感知能力与鸿蒙生态的协同感知体系，构建了轻智能的多模态融合感知能力，完成了从无感知到融合感知的升级；eAI MCU 端侧 AI 热交换模型，则为轻智能注入了端侧轻算力，让空调拥有了本地学习、自主推理的核心能力，拓展了大模型在物理世界的落地边界。