Ambi Climate是一款實現了自學習的溫控器，與幾乎只能在美國使用的Nest不同，它的定位是亞洲市場。做出這樣一款產品的團隊是香港的Ambi Labs。表示這款產品是根據亞洲居民的空調使用習慣而設計的，并且他認為大部分溫控器的使用者離家時自動關閉空調的功能，在亞洲市場并不適用。那么什么才是亞洲用戶需要的溫控器?一臺自學習的溫控器又是如何工作的?
什么是亞洲人需要的智能溫控器？能自學習的Ambi Climate
“我們三個人創始人之前是在香港開創客空間的。兩年前想到要做一個較簡單的用手機控制的空調遙控應用。但是后來發現那種控制方式比較固定死板，比如固定什么時間開、什么時間關，是很多人不喜歡的。因為你不會每天都在同一個時間需要打開空調。很多人的生活是比較有彈性的。后來我們認識到，用戶需要的是多因素，多種情景下的控制，而單因素控制，實用體驗其實很差的。”
“我們在亞洲的三個主要市場做了一些面對面的調查，在十個國家做了4000份網上調查。通過調查，我們了解到亞洲用戶在出門前大部分都能記得關空調，自動關閉空調的需求并沒有想象中的強烈。比如說在很多地方，用戶在白天的時候為了通風也會開著窗戶，在這種情況下，溫控器是不可能幫你關掉空調的。所以說，不同市場有不同的習慣和需要，美國人的生活習慣和和亞洲很不同，產品需求是不一樣的。”
溫控器自學習的實現需要多款傳感器的檢測數據，比如根據內置的溫度和濕度傳感器結合用戶的操作習慣，對環境變化做一個預判，進而對空調進行相應的控制，這不難理解。
但是現實生活中的場景是復雜的：如果每天下午3點太陽射進來，溫度升高，但是溫控器怎么會知道這時溫度是升高的?一般空調只能記下這個時間室內溫度會升高，并且每到這個時候加大空調制冷。這樣當某一天下雨了，太陽沒有射進來時，恒溫器還是會預測溫度升高，并對空調進行相應的制冷控制，那就傻X了。
“這就需要分辨熱源。溫控器分辨熱源時配合的是紅外光傳感器。在下雨的時候，紅外光會減少，紅外光傳感器檢測到紅外光比以前少了，再結合天氣預報和其他因素做出一個判斷，就會相應調整空調。因為紅外光是產熱的，比如說你開了暖爐，暖爐產生的可見光不多，但是它發出的紅外光很多。但是如果僅僅檢測溫度和可見光線的話，就檢測不到這個問題。比如LED燈產生的光線，雖然很亮但是它發熱很少，LED光源發出的紅外光也很少。”
此前的采訪中有這樣一段描述，宅客君不解：“許多人都知道在家最好拉上百葉窗，以降低空調能耗，但真正這樣做的人又有多少?而Ambi Climate能讓用戶洞察到這些因素，讓用戶更了解各種影響居家空調效率的因素。”
對此的解釋是：“這個功能還在開發當中。我們可以通過檢測白天和晚上光線的變化，來推算你有沒有使用百葉窗。根據這個判斷我們可以對用戶提出打開或關閉百葉窗的建議。我們可以根據別的家庭中使用百葉窗的能源消耗和不使用百葉窗的能量消耗的情況，推送給用戶參考是否要使用。根據我們的統計百葉窗大概能省4%的電費。”
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