南安人脸识别工程师培训

智能家居是指主要以住宅建筑(包括酒店、小区、办公室、普通住宅、别墅、高档公寓等)为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的建筑设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。随着智能终端设备的增多，物联网技术的快速普及，智能家居设备开始进入发展的快车道。

智能家居在我国的发展进程

智能家居的演变也是顺应着时代的潮流。我国改革开放以来，人民生活水平不断提高，对于改善居住环境、提升居住舒适性的需求不断提高。从最初的整套智能家居定制系统到现在的智能电器和智能网关产品的演化，智能家居设备开始从高端定制走向了普通百姓家。

智能家居在我国的发展经历了四个阶段：萌芽期/智能小区期、开创期、徘徊期和融合演变期。

国家政策层出 致力发展智能家居

我国近十年来对于智能家居设备行业的政策扶持层出不穷，随着物联网技术的发展与5G产业的普及，万物联网智能生态的行业态势蔓延至整个智能家居设备行业。进入2021年，我国在“十四五规划”纲要中对于发展智能家电、智能照明、智能安防等一系列智能家居设备发展给指导性意见。

智能家居产业规模快速增长

根据CSHIA发布的《2020中国智能家居生态发展白皮书》显示，在2019年底中国已成为全球最大的物联网市场，全球15亿台蜂窝网络连接设备中亿台来自中国，占比64%。中国将成为全球最大的智能家居市场消费国，占据全球50%-60%的智能家居市场消费份额，利润占据全球20%-30%的市场份额。

市场规模方面，2016年开始随着产品成熟度的落地以及智能安防与智能家电市场的崛起，智能家居增长幅度开始稳定，每年保持20%左右的增长幅度，2020年因疫情影响，仅预测有小幅度增长。

注：统计数据包括上下游云平台、智能家居设备、集成服务和地产全屋智能等。

智能家居产业链生态的复杂与多样

目前尚没有一家公司能够做到全集成、全产品线的智能家居设备生产企业。主要是由于智能家居设备行业是需要多跨度、多维度合作的行业发展模式。

目前，智能家居设备的大致分类可以分为家庭安防、智能照明、智能影音、智能家电、智能传感、智能遮阳、环境控制、智能控制、可视对讲、智能网络、智能晾晒和智能健康等。

从细分市场的占比来看，智能家居品类中家庭安防、智能照明、智能家电、智能影音占据最大额的市场份额。家庭安防的组成部分包含了智能门锁、智能安防传感器 与智能摄像机等产品 。

智能家居产业链企业分布集中度较高

根据企查猫的数据，截止2021年4月，我国制造业企业涉及智能家居设备生产的规模以上的企业为3716家。

CSHIA的报告给出了这些智能家居企业的区域分布情况，智能家居厂商主要分布在沿海东部地区，其中广东、浙江地区分布的厂商占比最高，分布达到了29%和23%，合计占52%，反映了当前我国智能家居设备制造的区域集中度很高。其他的主要省份还包括北京、上海和山东等地区。

—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》

智能家居前景很好，甚至可以说未来家居全面智能化是大势所驱。

科技在发展，家居也在升级，我们的居家生活最终追求的是舒适、便捷，而智能家居正好满足这种需求，随着技术成熟，智能家居解决方案越来越便宜，更多的人可以接触使用，行业规模会越来越大。

随着智能终端设备和物联网技术快速发展普及，以住宅为平台，采用智能技术实现安全、健康、环保、舒适、便利等功能的智能家居逐步进入寻常百姓家。

它的出现，迅速吸引了一部分消费者的目光。业内人士表示，智能家居融合是一个趋势，消费升级加速家居生活向智能化方向发展，越来越多的消费者将享受智能家居带来的惬意。

智能家居融合成趋势随着智能终端设备增多和物联网技术快速普及，智能家居进入寻常百姓家，居家生活更加便捷、智慧。

智能餐桌、智能厨房、智能衣柜等一系列智能家居产品涌现，迅速抢占了传统家居的部分市场份额。

目前，海尔、美的、华为、小米、京东等巨头已经布局智能家居市场。

智能家居行业将迎来快速发展的新纪元。

值得一提的是，随着人们消费水平的不断提高，对美好生活的向往越来越强烈，智能家居是未来的发展大趋势。

智能家居相较于传统家居有这些优势：

1.安全性；通过智能门锁、高清摄像头、烟雾传感器、红外感应器等智能设备能够24小时的实时保卫居家安全，出现危险能及时提醒用户并报警，保障生命财产安全。

2.舒适性；将所有的设备联合起一个生态圈，制定离家模式、睡眠模式、会客模式、回家模式等等，各种模式之间相互协作。

3.环保性；集中控制系统可以及时关闭电器与灯光，减少用电消耗，空气检测仪指挥空气净化器保持屋内环境。

4.便捷性:家电可以设置离家自动关闭，回家自动打开模式，也可通过语音或者手机，控制家中电器的使用，操作便捷。

5.趣味性；个性定制的智能家居功能繁多，满足不同的使用需要。

总结；智能家居是生活智能化的核心，生活中的衣食住行都会全面智能化，所以智能家居发展不仅仅是一个行业的趋势，相关的生活方方面面都会智能化发展。

如何入手，想从事这个行业？可以从以下4个方面入手；

一、销售

进入智能家居行业做销售可以让你更深入的了解产品、市场、消费者，而且你有机会与这个行业的专业人士接触，通过与他们打交道可以帮助你加深对智能家居行业的认知，还能帮助你清晰的判断自己是否适合这一行业。在开展业务、拓展市场的过程中，你还能积累更多的人脉、渠道等优质资源，如果你以后想自己创业，加盟代理某个品牌的智能家居，这些优质资源都可以为你所用，成为你的加分项，让你的工作进行的更加顺利。二、装修

不管你在什么行业从事何种工作，都要与时俱进，否则很容易在激烈的竞争中被淘汰出局，其实，就康凯智能了解来看，很多人都能意识到这一点。因为在咨询康凯智能的群体中，有一半人目前从事的是装修工作，而且有自己的商铺可以用来做智能家居展厅。康凯智能认为这类人眼光还是很长远的，他们不仅踏踏实实的做自己的老本行，而且懂得抬头看远方，毕竟以后的家居设备肯定会朝着更加智能化的方向发展。随着消费升级，人们也会更加重视生活品质，想要安装康凯智能家居的人群会越来越庞大，在给业主装修的过程中，如果能够顺便帮他们打造智慧家庭，不仅能够开展更多业务，还能够提高装修团队在同行中的竞争力。如果你从事装修工作多年，那么你进入智能家居行业会有很大的优势。三、安装

智能家居行业的兴起，也给人们提供了更多的工作机会，近两年，智能家居安装工程师培训非常流行，如果你想进入这一行业，也可以从安装工作开始做起。通过专业的安装培训，零经验人员也能够快速掌握市场主流智能家居品牌的安装、调试工作，目前，智能家居安装工程师也是比较紧缺的，市场在不断拓展，安装智能家居的用户也越来越多，而安装就成了一个缺口。如果你没有做好代理加盟的准备四、代理进入智能家居行业的另外一种形式，也是大家普遍比较感兴趣的，那就是代理加盟。如果说智能锁千亿市场将迎来爆发期，那么智能家居行业所拥有的就是万亿市场，如此庞大的蛋糕，谁不想分一块，于是越来越多的创业者跻身智能家居行业。

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程

算法工程师是一个非常高端的职位；专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。简介：算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等专业。

算法工程师简介：

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。

另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)。

缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

以上内容参考：百度百科-算法工程师