涂鸦On-App AI生成式灯光场景方案，零门槛、毫秒级打造专业级全屋照明

灯光，是一个家的情绪载体和风格名片。

如今，智能照明越来越注重氛围营造与美学表达，用户（包括普通消费者、设计师及销售施工方）希望以更简单的方式，快速获得专业级灯光效果。然而，当前的灯光场景配置存在明显障碍：

操作繁琐：需依次完成房间选择、设备筛选、逐灯调参等多个步骤，流程冗长。

专业门槛高：需具备色温、亮度、动态效果等基础灯光知识，否则难以调出理想效果。

效率低下：多设备批量配置时，手动调节耗时，难以满足快速交付或高频创作需求。

依赖经验：缺乏智能推荐，用户只能凭感觉尝试，试错成本高。

 

为此，涂鸦智能推出On-App AI生成式灯光场景方案，基于自研轻量级灯光场景生成模型，在移动端本地一键生成专业级灯光方案。用户只需选择风格偏好或使用场景（如会客、观影、睡眠等），系统即可批量生成多套适配房间与设备组合的灯光方案，让专业级空间氛围触手可及。

 

端侧AI生成式灯光场景，

零门槛打造全屋空间氛围
 

基于On-App AI端侧灯光场景能力，涂鸦为智能照明产品提供高效、低成本、可实时响应的AI灯光方案。该方案通过在移动端本地部署轻量化灯光场景生成模型，实现毫秒级（<10ms）生成专业级整屋灯光效果，无需云端推理，显著降低使用门槛与运营成本，全面提升用户体验与规模化落地效率。

系统结合房间类型（客厅/卧室/餐厅）与设备组合（灯带/射灯/吸顶灯），一键生成9组风格各异的灯光场景，并由AI动作预测引擎自动匹配设备控制指令（Actions），确保效果可落地执行，真正实现“所见即可所得”。

 

用户可通过直观交互快速完成个性化配置：

 

实时预览：点击即可执行灯光动作，设备即时反馈，实时呈现氛围效果。

 

灵活替换：支持替换单个灯光方案，或仅刷新未选中的灯光方案，已选内容自动保留。

 

批量保存：支持一次保存多个AI生成场景，长期留存并可随时调用。

 

技术方案深度解析，

重构智能照明新体验
 

 1  移动端端侧AI整体架构图

 

移动端模型部署采用TensorFlow Lite方案，具备高效推理、低延迟、低功耗优势，支持本地离线运行，提升用户体验与响应速度。

 2  技术处理流程

整体技术处理流程说明：

 

 

云端通过行业级光配方数据结合LLM大模型训练，生成用户级别光配方。

 

 

On-App AI针对云端下发的风格、设备特征、房间信息、家庭信息等输入信息进行向量化处理。

 

 

端侧Core Network DNN，逐层提取特征，输出推理数据，再由端侧照明业务组合展现成完整的灯光场景信息进行展示预览。

 

三大核心技术驱动，

让专业灯光“指尖即所得”
 

 1  更灵活的AI架构：极致轻量与动态编排

 

通过移动端专属的模型优化技术，实现算法能力与应用体积的完美解耦，兼顾高性能与低负担。

1.1 移动端专属的轻量化模型(Lighting Scene Model)

 

 

针对移动端NPU/GPU特性，我们对涂鸦自研的专业级灯光场景模型进行了深度的剪枝与量化处理，构建出兼具低参数量与低内存占用的“小而美”模型；该模型在保持专业级预测精度的同时，能在受限的端侧算力下精准、快速地推测出复杂的灯光参数，打破了专业模型只能依赖云端服务器运行的固有印象。

 

 

1.2 全生命周期的动态模型管理(Dynamic Lifecycle)

 

 

通过引入“按需加载”与“在线热更”机制，APP初始安装包仅含基础功能，AI模型依据用户实际场景动态下载；支持模型在线OTA升级，确保终端始终运行最优算法，无需重新发布APP版本即可修复问题或提升效果，实现功能的“常用常新”。

 2  更优的用户体验：毫秒级响应与交互重构

 

 

利用端侧算力的即时性，彻底消除了网络延迟带来的卡顿感，将繁琐的“参数调节”转化为直观的“效果选择”。

 

 

2.1 端侧实时推理(Real-time Inference)

 

 

摒弃传统云端大模型“上传-排队-生成-下载”的长链路，彻底避免网络波动带来的等待。

 

 

实测数据：在多个Android和iOS中低端机型上，基于10个设备特征数据推理出一套完整的灯光场景，平均耗时均在10ms以内。相比于人类眨眼（约300ms），这种延迟在感官上几乎可以忽略不计，实现了真正的“指尖即所得”。

2.2 高效的“所见即所得”创作流(WYSIWYG Creation)

 

 

从“手动逐灯调色”进化为“AI批量生成”，用户无需具备专业灯光知识，在AI生成页即可快速获取多套适配自身的专业级灯光方案列表；支持点击风格实时预览物理环境变化并一键保存。这种“浏览即创作”的模式将专业灯光设计门槛降至零，效率提升数十倍。

 3  端云协同：降本增效与数据自主

 

 

采用“云端重训练，端侧轻推理”的分布式架构，最大化利用端侧闲置算力，同时构建隐私护城河。

 

 

3.1 分布式算力架构，优化成本结构

 

 

将复杂的大规模专业数据训练保留在云端迭代，而将高频、海量的用户级推理请求完全下放至用户终端；这种分布式协同不仅大幅降低云端服务器的并发压力与昂贵的GPU/Token成本，还因无需频繁的实时网络交互而显著减少带宽消耗，为应用提供了更具性价比的计算环境。

 

 

3.2 过程端侧闭环，用户自主确权(Privacy by Control)

构建完全的端侧推理闭环，所有的试算、生成过程均在手机本地完成，未被选中的数据即刻销毁；只有当用户点击“保存”时，数据才会加密上传云端存储。这种“不保存，不上云”的机制赋予了用户对数据的完全掌控权，让智能体验更加安心、透明。

 

多元化场景扩展，释放AI灯光价值
 

AI生成式灯光场景方案已集成于智能生活App/涂鸦App（v7.1.0及以上版本），适用于所有支持涂鸦生态的智能灯具、灯带、射灯等照明设备。

立即体验：进入SMB家庭，点击首页右上角 “+” → 选择“添加新灯光场景” → 选择房间 → 选择类型 → 点击“自动生成”，开启智能光效之旅！
 

该方案不仅服务于家庭用户，更在多个垂直场景中展现出强大的扩展性：

家庭DIY灯光设计：用户选择“派对”“阅读”等意图标签，AI自动生成整屋灯光方案。

智能灯具销售演示：销售人员现场一键生成多种灯光效果，提升客户转化率。

工装与酒店快速部署：针对标准化户型，批量生成统一灯光模板，节省施工调试时间。

离线环境应急配置：无网络环境下，仍可本地创建或切换灯光场景，保障基础体验。

老人与儿童友好交互：无需复杂操作，点击风格即可应用，降低使用门槛。