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智能床云端系统

给智能电动床装上 AI 语音与睡眠数据闭环

已上线运行 智能家居行业客户(ZY)
工程实况
交付形态 委托开发
上线版本 v1.3.0
单节点支撑 5,000 台
后端接口 64 路由
自动化测试 1,064 项
工具规模 39 个 ToolSpec
设备物联AI 语音交互睡眠数据分析REST + WebSocket
5,000 台 / 单节点
64 后端路由
1,064 自动化测试
39 工具(ToolSpec)

谁

  • 智能家居行业客户(代号 ZY),智能电动床产品线。
  • 需求是把「可联网的床」升级为「可持续运营的智能睡眠服务」:设备管理、语音交互、睡眠数据三件事要打通。

难在哪

  • 设备侧网络不稳定:断网时语音也要能用,因此必须做离在线混合。
  • 语音交互对时延敏感:用户说完之后要尽快给出可感知反馈。
  • 睡眠数据涉及健康信息:端侧与云端的数据边界必须清楚。

我们怎么做

  • 设备物联:注册 / 激活 / 绑定 / 注销全生命周期,OTA 与固件版本管理。
  • 自研 ZRE 通信协议:WebSocket + HMAC-SHA256 握手 + 心跳与指数退避重连,并附 C 参考实现。
  • 语音链路:流式 ASR + 云端 TTS + 端侧离线能力,离在线混合调度。
  • 睡眠健康:采集心率、呼吸、翻身、打鼾等体征,生成每日 / 每周评分与趋势。
  • 语音指令经工具调用执行,工具规模 39 个 ToolSpec。
  • 双环境部署:预发与正式分离,前端静态与 API / WebSocket 分域。

结果

  • 已上线运行,版本 v1.3.0;单节点支撑 5,000 台设备。
  • 后端 64 路由;自动化测试 1,064 项。
  • 工具规模 39 个 ToolSpec;自研 ZRE 协议已落地并有 C 参考实现。
  • 设计目标:最后一句输入后 1–4 秒内输出可感知反馈(80% 落在 1–2 秒);端侧识别置信度 70–80% 即本地执行、不上传云端。
口径说明:响应时效与端侧策略为设计目标,不是实测值;指令准确率等指标同样以目标口径表述。

先把业务问题讲清楚,再谈怎么做

我们会先判断你的场景适不适合用 AI、投入产出是否合理。不合适的场景,我们会直说。

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