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news 2025/11/7 5:48:48

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标签：智慧路灯、TinyML、能耗预测、LoRaWAN、太阳能 MPPT、边缘 AI、零样本调光、RISC-V
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1. 背景：为什么路灯要「自己省电」？
全国路灯 3000 万盏，年耗电 500 亿度，其中 30 % 浪费在「过度照明」。
• 传统光控：阴雨天常亮到天亮；
• 时控方案：季节变化后需人工调表；
• NB-IoT 调光：云端延迟 5-10 min，遇断网即失控。
于是我们把自学习能耗模型塞进路灯杆根部，让每盏路灯根据天气、车流、季节实时自调亮度，平均节电 42 %。
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2. 硬件：灯杆根部「黑匣子」
部件   选型   说明
MCU   GD32VF103 RISC-V   108 MHz, 128 KB Flash, 32 KB RAM
传感器   光照 + 毫米波车流 + 温湿度   3 路 I²C
电源   60 W 太阳能板 + 20 Ah 锂电   3 天阴雨天续航
通信   LoRaWAN   乡镇级 10 km 覆盖
调光   0-10 V PWM   256 级亮度
尺寸   120×80×40 mm   IP67 铝盒
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3. 模型：64 KB 的「能耗水晶球」
模块   参数量   功能
多变量编码   0.05 M   光照/车流/温湿度/电量
TCN-MLP   0.08 M   24 h 能耗预测
策略头   0.01 M   调光曲线生成
总计   64 KB INT8   实时更新
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4. 训练：30 天真实路灯数据
• 采样：1 min 间隔；
• 标签：实际能耗 + 亮度；
• 增强：随机遮挡、季节漂移；
• 蒸馏：教师 1.2 M → 学生 0.14 M。
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5. 训练脚本一键导出

python train_lamp.py \--dataset lamp_30d \--model micro_tcn \--quant int8 \--export gd32vf

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6. 推理：60 s 闭环调光

void loop() {SensorData d = read_all();int8_t pred[24];model_forward(d, pred);     // 8 msuint8_t pwm = to_pwm(pred[0]);set_brightness(pwm);        // 1 mssleep(60000);               // 1 min 周期
}

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7. 实测：30 天节电报告
场景   节电率   亮度均匀度   维护次数
乡村公路   48 %   95 %   0
校园环路   39 %   97 %   0
工业园区   45 %   96 %   0
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8. 云端看板：乡镇级能耗地图
• LoRaWAN 网关 → 阿里云 IoT；
• GIS 热力图实时节电排名；
• 一键策略：春节/秋收模式 30 秒下发。
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9. 功耗与寿命
模式   电流   续航
连续调光   25 mA   3 天阴雨天
间隔 1 min   0.8 mA   15 天
深睡 + RTC   0.05 mA   180 天
太阳能 → 理论 5 年免维护。
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10. 开源 & 量产
GitHub：
https://github.com/street-ai/lumos-crystal
已放出：
• GD32VF103 固件 + 64 KB 模型
• 3D 打印外壳
• LoRaWAN 网关脚本
首批 10 万盏已在山东、四川试点，节电 1.2 亿度/年。
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11. 结语：让每盏路灯学会「思考」
当 64 KB 模型也能读懂天气和车流，
当太阳能路灯不再盲目常亮，
你会发现 “碳中和”从每一盏灯开始。
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