[导读] 温控器自学习的实现需要多款传感器的检测数据，比如根据内置的温度和湿度传感器结合用户的操作习惯，对环境变化做一个预判，进而对空调进行相应的控制，这不难理解。
Ambi Climate是一款实现了自学习的温控器，与几乎只能在美国使用的Nest不同，它的定位是亚洲市场。做出这样一款产品的团队是香港的Ambi Labs。团队CEO李尚行（Julian Lee）表示这款产品是根据亚洲居民的空调使用习惯而设计的，并且他认为大部分温控器的使用者离家时自动关闭空调的功能，在亚洲市场并不适用。那么什么才是亚洲用户需要的温控器？一台自学习的温控器又是如何工作的？
温控器自学习的实现需要多款传感器的检测数据，比如根据内置的温度和湿度传感器结合用户的操作习惯，对环境变化做一个预判，进而对空调进行相应的控制，这不难理解。
但是现实生活中的场景是复杂的：如果每天下午3点太阳射进来，温度升高，但是温控器怎么会知道这时温度是升高的？一般空调只能记下这个时间室内温度会升高，并且每到这个时候加大空调制冷。这样当某一天下雨了，太阳没有射进来时，恒温器还是会预测温度升高，并对空调进行相应的制冷控制，那就傻X了。
“这就需要分辨热源。温控器分辨热源时配合的是红外光传感器。在下雨的时候，红外光会减少，红外光传感器检测到红外光比以前少了，再结合天气预报和其他因素做出一个判断，就会相应调整空调。因为红外光是产热的，比如说你开了暖炉，暖炉产生的可见光不多，但是它发出的红外光很多。但是如果仅仅检测温度和可见光线的话，就检测不到这个问题。比如LED灯产生的光线，虽然很亮但是它发热很少，LED光源发出的红外光也很少。”
