非侵入式设备感知家庭行为模式，「千居智」根据室内用电情况构建用户画像
在消费级市场，智能家居作为IOT最大的落地场景之一，由于家庭环境的私密性，使得用户数据的采集、处理变得比较困难。当前存在的挑战主要体现在两点：一是连接设备的成本及收益不匹配，难以实现广泛连接，并且每个设备之间的单链接会造成通信管理的复杂；二是侵入式连接使设备的安全性及可靠性收到挑战，用户存在被窃取隐私的风险。
那么，如何在安全可靠的条件下获取有效信息成为突破的关键。其中涉及到了学术界从上世纪末就一直在研究的用电Signature（学术界研究以非侵入式负荷监测 NILM最有代表性），然而这项技术在2010年前后一直停滞不前，直到2014年左右随着人工智能、深度学习算法的成熟，及硬件算力的提升，欧美开始出现使用非侵入式技术的设备获取用户数据的公司，之后随着国内相关技术的迅速发展，市场需求逐渐打开。
在国内市场，上海千居智科技有限公司（以下简称“千居智”）就是以用电指纹Signature技术为核心，进入了家庭用电领域。团队通过自研传感器结合算法实现了对用电数据的高频采集，还可以区分不同的用电设备；在分析室内耗电情况的基础上形成用户画像，帮助用户节省能源的同时，还将与保险公司合作，为用户提供个性化保险产品。
关于为什么选择以“电”作为用户画像的基础，千居智创始人张勇表示：首先，电在家用能源中占据绝大部分比重，2011年起家庭用电的增速基本保持在年均8%-10%，工业化进程加快后会出现进一步提升；其次，典型的三口之家，家用电器在15-20种，不同电器耗电情况不同，可以说掌握了用电情况，就能够解读家庭的生活水平、行为习惯、消费能力等信息，背后就是数据挖掘的价值；最后，通过对数据的分析处理，能够提升用电安全并且节能，减少事故隐患。
基于以上出发点，公司自研了软硬件一体的用电指纹Signature采集和分析设备，核心的传感器及算法均为自研。每家只需一台设备（安装在强电箱上）即可实现对全屋的用电检测，技术壁垒体现在高精度、高频的数据采集以及安全、设备等相关的识别算法。从硬件上看，传感器支持最高每秒上千次的采集频率，保证数据获取的完整性、丰富性；从算法上看，团队利用边缘+AI算法，可以利用耗电情况识别不同设备，当前识别准确率已超95%，行业平均在85%。
目前团队已经积累了超万种设备的组合运行状态，用户可以用过设备+APP实时跟进并管理用电情况。产品从2020年4月正式推向市场，直接客户除了面向家庭之外，还扩展出了B端的中小型商铺，客户总量已达上千家。目前盈利模式主要以销售整套设备为主。
产品正处于市场拓展阶段，除了直接客户外，公司还将与电力/电表公司、地产商、物业、智能家居厂商合作，以卖授权的形式营利。创始人张勇表示，公司的营收除了主要来自销售设备之外，还会为政府、保险公司提供数据服务，帮助他们建立用户画像。
市场方面，欧美发展领先于国内，目前已经出现美国Sense（IRobot、施耐德、Landis+Gyr投资）、法国Luko、日本Informetis等，但由于国内外用电制式的不同，国外公司进中国市场比较困难；国内市场处于早期阶段，创业公司少见，目前有江苏智臻、天津求实智源两家代表，以提供2B解决方案为主。整体来看国内产品化速度较慢，市场还处于早期阶段。
千居智成立于2019年9月，正在寻求天使轮融资。
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