方案说明
接入设备采集水、电、暖通等能耗数据,可视化分析和智能调度帮助楼宇节能减碳。
改造成本低
改造成本低
  • 免布线安装的低功耗传感器
  • 协议兼容,无需更换终端设备
  • 远距离传输,室内少布线
隐私安全的AI计算
隐私安全的AI计算
  • 低延迟的本地算力
  • 局域网运行,核心数据不外传
  • 一次投入,长期收益
好上手,易维护
好上手,易维护
  • 一个平台管理所有设备
  • AI辅助,对话即操作
  • 完备数据接口,可对接多种平台
场景与产品
生态融合互通

场景痛点

楼宇内暖通、照明等多种用能设备品牌各异,通讯协议(Modbus, BACnet等)繁多,形成数据孤岛。系统集成困难、成本高昂,无法实现统一监控与联动控制,制约了整体能效的提升。


矽递方案

通过新增算力网关,将众多协议在内部完成转换。借助开源生态(例如 HomeAssistant, NodeRed),算力网关能将各类协议转化为统一,AI直接可用的界面,供AI智能体终端以MCP的形式去调用。从而实现整套系统 非侵入式的智能化改造。

  • 支持主流工业协议的算力网关
  • 开源统一的交互界面(人/AI)
  • 智能体终端交互/学习
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灵活组网通讯

场景痛点

大型楼宇内用能设备分布广泛,传统有线采集方案部署成本高、施工布线困难、扩展性差,难以全面、精准地采集各点位能耗数据,形成监测盲区。


矽递方案

通过LoRaWAN、Wi-Fi、以太网、4G等多种方式,实现楼宇中不同楼层、分散房间内设备的数据远程采集,无需复杂布线,提升部署效率,适配复杂楼宇结构。

  • 多设备灵活组网
  • 远距离通讯技术
  • 网络内设备自动发现
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本地 AI分析

场景痛点

单纯依赖云端进行能耗数据分析,存在网络延迟高、带宽成本高、数据隐私安全风险等问题。当网络连接不稳定时,无法对能耗异常进行实时控制与快速响应。


矽递方案

部署边缘AI设备(如本地AI盒子),在终端侧即可完成能耗异常检测、设备运行优化判断等分析任务,提升响应速度,降低对云端依赖,实现“数据本地用”。

  • 本地多路AI视频分析
  • 本地 LLM 数据整合
  • 基于 LLM 的设备管理
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