COLMO洗衣机获吴文俊奖，美的将主导AI洗护大局

　　美的洗衣机事业部研发中心主任徐彭城介绍，目前洗衣机行业内在洗护识别领域的人工智能主要有射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术进行衣物类型感知，俗称电子标签，针对用户需要洗护衣物的标签进行扫描识别，然后再选择相对应的洗涤程序，这种识别技术存在很多局限性，标签缺失、标签标注不准确等问题都会影响识别和洗护，还需要用户手动识别和操作，和真正意义上的AI智能识别还是存在很大差距。

　　目前家电领域，尤其是洗衣机行业，很多智能产品仅仅是添加了远程操控、wifi联网的功能，这只是在基础功能上提升了自动化程度，远没有达到真正的人工智能。

　　把脉差异化创新，技术驱动AI洗护升级

　　针对目前行业普遍存在的AI智能难点，美的洗衣机研发团队开始研究智能洗衣机的视觉感知和衣物洗护关键技术，2016年1月正式启动基于该技术的智能洗衣机开发项目，联合了江南大学、美的硅谷研究院，历时1000多天时间终于在2019年1月成功开发出基于视觉感知和动态参数自适应的智能洗衣机。

　　徐彭城介绍，目前视觉感知技术主要运用在COLMO产品中，COLMO作为AI科技家电高端品牌，很好的承载了美的洗衣机AI洗护最新技术，并通过视觉感知、语音交互和AI云大脑三大核心技术，让用户真正体验智能“一键洗”，自动识别衣物材质，匹配最合适程序、水量、自动投放适量的洗涤剂、柔顺剂，达到精准洗护，最强单机智能。未来通过降低硬件成本，逐步将视觉识别技术在中高端产品中应用。

　　目前COLMO洗衣机视觉技术大数据已经包含10000多种服装，仅衬衣一项衣物特征标注就能达到10个以上，最为关键的是，这项技术还可以让洗衣机通过不断的自学习，以增加自我识别能力，实现真正的AI智能。“目前我们的视觉识别技术准确率已经达到85%以上，未来半年内将达到98%，这就意味着不论用户一次性放多少衣服，不管衣服的种类有多少，我们的洗衣机都可以非常精准的识别出衣物的类别，材质等信息，自动匹配合适程序，满足最好洗涤需求。”徐彭城表示，这项技术还突破了传统滚筒感知衣物重量不准且需要1-2分钟的“称重”过程才能感知出结果，而加上视觉判断，可以在1秒之内给出衣物重量、数量信息，这是一般洗衣机没法实现的，视觉识别技术更智能地实现精准的高效洗护。

　　【天极网IT新闻频道】11月30日，COLMO洗衣机获得中国智能科技最高奖，同时也是人工智能领域的最高殊荣——第九届吴文俊人工智能科技进步奖。半个月前美的洗衣机事业部刚刚获评行业内首个智能制造全流程的四级成熟度企业，此次美的集团旗下AI科技家电高端品牌COLMO又再次斩获行业内首个人工智能领域最高奖项，标志着美的洗衣机在智能化领域进入收获期，未来将主导行业AI洗护变革升级。

　　填补行业空白，打破AI洗护壁垒

　　徐彭城表示，美的洗衣机研发中心除了视觉识别方向之外，还部署了大数据分析、AI语音识别、云计算、5G、边缘计算等方向;在洗衣场景方向，已经在研了一系列产品;持续通过技术驱动的美的洗衣机事业部，已经布局多样的技术矩阵，将人工智能带到用户身边，未来将通过持续性差异化创新，以洗衣机为核心家庭终端，融合语音、视觉、洗护等多种人机交互方式，联合硬件、内容、服务合作伙伴，不断推动行业从健康洗涤向单机智能的AI洗护时代升级。

　　COLMO洗衣机此次获得行业首个吴文俊奖，不仅代表着美的过去在AI领域走在了行业前面，实现了家电AI领域的从无到有，更意味着其今后在AI领域走出的每一步，对于行业来说都是提升用户智能洗涤体验的关键性引领。(林夏)

　　吴文俊奖组委会对于COLMO洗衣机项目在人工智能相关技术领域的技术创新评价为“项目所设计的智能感知及自适应参数匹配执行机制可以在感知之后进行全方位的决策和精准执行，真正做到‘一键洗’的效果，实现智能洗护。经第三方检测机构的测试，项目技术方案的洗涤效果在节电、节水、省时，便捷方面与竞品比较有明显的优势。”如此高度的评价明确了COLMO洗衣机在人工智能领域的绝对优势。

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　　近5年来，美的集团洗衣机事业部研发投入累计达35亿元，在人员部署方面，积极落实“4+1”战略，部署了4个海外研发中心包括了意大利、日本、美国、德国，以及国内的上海研发中心，同时与国内的高校加深基础研究领域的合作，包括江大、浙大、南航、南理工等，通过基础技术研究战略合作，全面打造洗护生态链。

　　事实上，美的产品从企划到研发，从生产到最后的服务，都广泛应用了AI科技，比如产品研发方面大量应用人工智能的算法和大数据，精准理解用户需求，打造最符合用户需求的产品，产品服务方面，更是凝聚了所有AI技术的核心，比如交互智能化、服务智能化、生态智能化，无一不体现AI的核心技术。

　　“美的研发方向是通过视觉技术直接感知衣物类型，因而所有用户的衣物均可进行相关的识别感知，且无需在衣物中添加额外的标签，适用场景更具有广泛性。”徐彭城介绍，视觉感知技术的难点在于洗衣场景非常复杂，会遇到柔性衣物变形、多光源、桶壁反光、水汽干扰等问题，导致图像识别难度很大，美的研发团队通过反复调整，并联合硅谷团队尝试多种算法模型，最终提出了多模块融合的技术，可以精确的将桶内的衣物和背景分离，从而实现柔性物体类别的有效识别。