Li Zhijun analysiert eingehend: KI + Beleuchtung – keine Frage der Wahl, sondern eine Überlebensfrage für die Lichtbranche.

„Wenn die Beleuchtungsindustrie mit KI nicht Schritt hält, sind wir in Zukunft vielleicht nur noch als ‚Leuchtenlieferant‘ geeignet, und der Kernwert intelligenter Beleuchtung wird uns dann nichts mehr angehen!!!“

Li Zhijun

Auf einem kürzlich abgehaltenen Branchensalon zum Thema „KI+Beleuchtung“ betonte Li Zhijun, Co-Vorsitzender des Alumni-Vereins für Beleuchtung der Fudan-Universität und Ehrenvorsitzender des Verbands für intelligente Beleuchtung Pudongs in Shanghai, nachdrücklich.

Mit über 40 Jahren Erfahrung in der Beleuchtungsbranche, die er von traditionellen Lichtquellen bis hin zur LED-Revolution begleitet hat, stellte er diesmal unter dem Motto „Die Integration der Beleuchtung in das neue Zeitalter von KI+“ eine tiefgreifende Analyse vor, wie KI die Zukunft der Beleuchtungsindustrie neu gestaltet und welche drei zentralen Wachstumsfelder Beleuchtungsexperten unbedingt nutzen müssen.

1. Die KI-Beschleunigung durch politische Vorgaben: Von 10 % auf 70 % – den Akteuren in der Beleuchtungsbranche bleibt nicht viel Zeit

„Bis 2027 soll die Durchdringungsrate intelligenter Anwendungen in sechs Schlüsselbereichen 70 % erreichen; bis 2030 wird diese Zahl auf 90 % ansteigen.“ Li Zhijun nannte ohne Umschweife die strengen Zielvorgaben aus den „Meinungen zur vertieften Umsetzung der ‚Künstliche Intelligenz+‘-Initiative“ des Staatsrats.

Er räumte ein, dass die aktuelle Verbreitung intelligenter Technologien in der Beleuchtungsbranche nur bei 10–15 % liegt und sich größtenteils noch in einer „frühen Erprobungsphase“ befindet – viele Unternehmen investieren enorm, können jedoch kaum einen Marktwert realisieren und stecken sogar in der Zwickmühle „Je höher die Investition, desto geringer die Rendite“. „Die Geschwindigkeit staatlicher Richtlinien übertrifft die Branchenerwartungen bei Weitem. Wenn wir jetzt nicht schneller handeln, könnte die Beleuchtungsindustrie zu einem bloßen ‚Hardware-Anhängsel‘ verkommen und vom Kern der intelligenten Ökosysteme ausgeschlossen werden.“

Warum verläuft die KI-Transformation in der Beleuchtungsbranche relativ langsam?

Li Zhijun sieht das Hauptproblem in der „unzureichenden Fähigkeit zum System-Closed-Loop“: Von der Erfassung sensordatenbasierter Informationen über algorithmische Entscheidungen bis hin zur Rückmeldung im Einsatzszenario ist die intelligente Kette der Beleuchtungssysteme noch nicht vollständig geschlossen. „Doch die Beleuchtung selbst verfügt über natürliche Vorteile – die Szenarien sind relativ einfach und ermöglichen die Bildung eines unabhängigen Closed-Loops. Solange man die richtige Richtung wählt, besteht durchaus die Chance, zu einem ‚Pioniergebiet‘ für die praktische Anwendung von KI zu werden.“

2. Null-Carbon × Gesundheit × Branchenübergreifende Synergien: Wie formt KI die drei Kernbereiche der Beleuchtung neu?

„Die Zukunft der Beleuchtung ist untrennbar mit den drei Schlüsselwörtern ‚Null-Carbon‘, ‚Gesundheit‘ und ‚Branchenübergreifende Synergien‘ verbunden, und KI ist der zentrale Motor, der sie miteinander verknüpft.“ Auf Basis seiner 40-jährigen Branchenerfahrung erläuterte Li Zhijun die logischen Grundlagen, wie KI die Beleuchtungsindustrie umgestaltet.

▍Null-Carbon: Von ‚Energieeinsparung‘ zu ‚Intelligenter Emissionsminderung‘ – kann KI das Ziel der CO₂‑Neutralität bis 2050 vorziehen?

„Der Stromverbrauch der Beleuchtung macht 13 % des gesamten nationalen Stromverbrauchs aus, und dieser Anteil steigt weiter aufgrund des urbanen Wandels sowie wachsender Nachfrage in Tourismus und Kultur. Wenn die Beleuchtungsbranche ihre CO₂‑Neutralität bis 2050 erreichen will, ist KI der unverzichtbare ‚Beschleuniger‘.“

Li Zhijun führte als Beispiel die intelligente Garagenbeleuchtung an: Eine herkömmliche 40-W-Tageslichtlampe kann durch KI-gestützte Sensorik (Erkennung von Personen und Fahrzeugen) und intelligente Steuerung auf durchschnittlich unter 2 Watt reduziert werden, was einer Energieeinsparung von über 95 % entspricht. „Das ist keine einfache ‚Ein-/Ausschaltsteuerung‘, sondern ‚Bedarfsgerechte Beleuchtung‘ durch Szenariperception – Licht geht an, wenn jemand kommt, und erlischt, wenn die Person geht; zudem lässt sich die Helligkeit dynamisch an die Verkehrsdichte anpassen.“

Er hob weiter hervor, dass KI auch die „Integration erneuerbarer Energien“ vorantreiben kann: „Zukünftige Beleuchtungssysteme werden eng mit Solar-, Wind- und anderen grünen Energien verknüpft sein und durch intelligente Verteilungsalgorithmen ‚Eigenproduktion und Eigenverbrauch mit Speicherung überschüssiger Energie‘ ermöglichen, wodurch die Abhängigkeit vom Stromnetz verringert wird. Wenn sich die Lichtausbeute (die aktuelle LED-Straßenbeleuchtung übersteigt bereits 200 lm/W), die Verbreitung intelligenter Technologien und die Nutzung erneuerbarer Energien kombinieren, könnte die CO₂‑Neutralität der Beleuchtungsbranche sogar schon 2040 erreicht werden.“

▍Gesundheit: Von ‚Ausleuchten‘ zu ‚Gutes Ausleuchten‘ – wie löst KI das Problem der ‚Dateninsel‘?

„Selbst das schwache Licht einer Nachttischlampe kann den menschlichen Schlafrhythmus stören – die Auswirkungen der Beleuchtung auf die Gesundheit sind weitaus direkter, als wir es uns vorstellen.“

Li Zhijun betonte, dass gesunde Beleuchtung die drei Dimensionen Sehen, Physiologie und Psyche abdecken muss:

◇ Visuell müssen grundlegende Probleme wie Beleuchtungsstärke, Farbtemperatur und Flimmern gelöst werden;

◇ Physiologisch gilt es, den menschlichen Biorhythmus anzupassen (z. B. Melatoninsekretion);

◇ Psychisch sollen Lichtumgebungen helfen, Angstzustände zu lindern und die Stimmung zu heben.

Derzeit besteht jedoch das größte Problem in fehlenden Daten:

„Im Labor können wir mittels komplexer Methoden wie EEG, Eye-Tracking und Speicheltests die Beziehung zwischen Licht und Gesundheit validieren, doch in realen Szenarien mangelt es den Beleuchtungssystemen an ‚Wahrnehmungsfähigkeit‘ – alleinige Sensoren wie Infrarot oder Radar reichen nicht aus, um physiologische Zustände und emotionale Veränderungen zu erfassen.“

Er sieht den Wert von KI genau hier: Durch die Fusion mehrerer Sensoren (z. B. Kameras + physiologische Überwachungsgeräte unter Wahrung des Datenschutzes) lässt sich ein Datenmodell für die Beziehung „Lichtumgebung – menschlicher Zustand“ erstellen, um schließlich eine „unsichtbare gesunde Beleuchtung“ zu realisieren.

„So könnte beispielsweise die Bürobeleuchtung basierend auf den Gehirnwellendaten der Mitarbeiter automatisch die Farbtemperatur anpassen und die Konzentration steigern; die Beleuchtung in Pflegeheimen könnte durch Schlafüberwachung die nächtlichen Lichtverhältnisse optimieren und so die Schlafqualität älterer Menschen verbessern.“

▍Branchenübergreifende Synergien: Von ‚Laternenmast‘ zu ‚Intelligentem Agenten‘ – wie kann das Beleuchtungsnetz zum ‚Nervenende‘ einer Smart City werden?

„Bei den aktuellen Smart-Poles haben wir nur den ‚Mast‘ gebaut, aber nicht die ‚Intelligenz‘ – 5G-Basisstationen und Kameras gehören anderen, und Beleuchtungsexperten sind zu bloßen ‚Hardware-Trägern‘ geworden.“

Li Zhijun machte deutlich, dass der Kern der Branchenübergreifenden Synergien in der „Intelligenz des Beleuchtungsnetzes“ liegt: Der Laternenmast sollte kein bloßer ‚Geräteständer‘ sein, sondern ein ‚intelligenter Agent mit Governance-Fähigkeiten‘.

Zum Beispiel kann der Laternenmast durch KI-Algorithmen integrierte Verkehrsdaten und Umweltüberwachungsdaten nutzen, um in Echtzeit Staus zu warnen und die Luftqualität zu überwachen; landwirtschaftliche Beleuchtung sollte nicht nur „Pflanzenwachstumslicht“ liefern, sondern zusammen mit Temperatur-, Feuchtigkeits- und CO₂-Daten durch KI das Lichtrezept optimieren und so die Ernteerträge steigern.

„Der zukünftige Wettbewerb der Beleuchtungsunternehmen wird nicht mehr darin bestehen, ‚Lampen zu verkaufen‘, sondern ‚Systemdienste zu verkaufen‘. Wer das Beleuchtungsnetz zu einem ‚Daten-Eingang‘ machen kann, wird in Bereichen wie Smart Cities und Smart Agriculture die Nase vorn haben.“

3. Branchenübergreifende Synergien in der Beleuchtung: Systematische Durchbrüche mit der „Intelligenz des Beleuchtungsnetzes“ als Kern

„KI ist keine ‚Zusatzoption‘, sondern eine ‚existenzielle Notwendigkeit‘ für die Beleuchtungsindustrie.“

Li Zhijun fasste zusammen, dass die Durchbrüche bei KI+Beleuchtung sich auf drei Hauptachsen konzentrieren müssen:

◆Sensoren-Aufrüstung: Weg von Einzelsensoren hin zur „Multimodalitätsfusion“ (z. B. visuelle Sensoren + Umweltsensoren), damit Beleuchtungssysteme „Szenarien verstehen und Menschen lesen“ können;

◆Selbstentwicklung von Algorithmen: Entwicklung spezialisierter Modelle für Beleuchtungsszenarien statt Anwendung allgemeiner KI-Algorithmen – etwa „Personen- und Fahrzeugerkennungsalgorithmus“ für Garagenbeleuchtung, „Rhythmusregulierungsalgorithmus“ für gesunde Beleuchtung oder ein Spektral-Helligkeits-Imaging-Gerät (das Beleuchtungsparameter auf dem Smartphone visualisiert);

◆Szenario-Fokussierung: Beginn mit einfachen Szenarien (wie Garage oder Flur), anschließend schrittweise Ausweitung auf komplexe Szenarien (wie Büro oder Zuhause), um den Wert durch „kleine Closed-Loops“ zu validieren und anschließend zu replizieren und zu verbreiten.

▍Grundlegende Kerntechnologien: Schlüsseldurchbrüche bilden die Basis für die Netzwerkintelligenz

Ziel: Durch technologische Closed-Loops soll das Beleuchtungsnetz den Sprung von „Hardware-Verbindung“ zu „Intelligenter Koordination“ vollziehen.

▍Tragfähige Umsetzung: Produkt-Durchbrüche ermöglichen die „Plug-and-Play“-Implementierung der Netzwerkintelligenz

Ziel: Beleuchtungsprodukte sollen zu den „Nervenenden“ der Netzwerkintelligenz werden, statt isolierte Hardware zu bleiben.

1. Von „Einzelprodukt-Intelligenz“ zu „System-Intelligenz“

◇ Beispiel: Ein intelligentes Bürosystem umfasst nicht nur smarte Leuchten, sondern integriert auch Sensoren, Controller und Cloud-Plattformen, um eine nahtlose Kombination aus „Arbeitsplatzbeleuchtung – Raumnutzungsanalyse – Energiemanagement“ zu realisieren (Fallstudie eines Unternehmens: Der Energieverbrauch pro Arbeitsplatz sank um 80 %, die Raumnutzung stieg um 30 %).

2. „Unsichtbarkeit“ und „Proaktive Intelligenz“

◇ Produkte lernen automatisch Nutzergewohnheiten (wie die Haushaltsbeleuchtung, die Parameter des „Filmmodus“ merkt), ohne menschliches Eingreifen; proaktive Dienstleistungen durch Vorhersage von Bedürfnissen (wie Krankenhausflure, deren Licht 10 Sekunden vorher die Bewegungsrichtung des medizinischen Personals erkennt und einschaltet).

3. Hardware-Innovation und Funktionsintegration

◇ Smarte Straßenlaternen integrieren 5G-Mikro-Basisstationen, Umweltsensoren und Notfallalarmmodule und werden zu „Städtischen IoT-Knotenpunkten“, wodurch sie die Grenze der reinen Beleuchtungsfunktion überschreiten (Pilotstadt: Ein einzelner Laternenmast realisiert Verkehrsüberwachung + PM2.5-Monitoring + Notfall-Rundfunk; die Gesamtnutzen steigen um 300 %).

4. Software-definierte Beleuchtung

◇ Funktionen werden kontinuierlich per OTA-Update iteriert: Normale Haushaltslampen können auf „Rhythmusbeleuchtungsmodus“ aktualisiert werden, kommerzielle Strahler erhalten zusätzliche „Passagierstrom-Wärmeanalyse“-Funktion, wodurch die Produktlebensdauer verlängert wird (eine Lampenmarke erzielte durch Software-Updates zweite Verkäufe und erhöhte die Kundenbindung um 45 %).

▍Wertvalidierung: Schlüsselszenarien werden zum „Goldenen Teststein“ der Netzwerkintelligenz

Ziel: In hochwertigen Szenarien den kommerziellen und gesellschaftlichen Wert der Netzwerkintelligenz für Beleuchtung validieren.

●Smart Offices und Handelsräume

◇Technische Anwendung: Arbeitsplatzbeleuchtung gekoppelt mit OA-Systemen (z. B. automatische Abschaltung bei „Licht nicht ausgeschaltet nach Feierabend“), Raumnutzungsanalyse (durch Beleuchtungsdaten wird die Belegungsrate der Arbeitsplätze zurückgerechnet);

◇Wert: Fallstudie eines führenden Unternehmens zeigt: Die Konzentration der Mitarbeiter stieg um 25 %, die Raumnutzung um 30 %.

●Gesundheitsfürsorge und Alterspflege

◇Technische Anwendung:

→ Rhythmusbeleuchtung verbessert den Schlaf von Alzheimer-Patienten (nächtliche 2000K-Lichter mit niedriger Blendung reduzieren die Anzahl der Aufwachphasen);

→ Unsichtbare Sturzerkennung (Millimeterwellenradar + KI-Ganganalyse, Reaktionszeit der Warnung < 10 Sekunden);

◇Wert: In Pflegeheim-Pilotprojekten sank das Risiko von nächtlichen Unfällen bei Senioren um 60 %, die Zufriedenheit der Angehörigen stieg um 90 %.

●Smart Cities

◇Technische Anwendung: Smarte Straßenlaternen dienen als „Kernelemente des städtischen IoT“, um intelligente Stadtverwaltung (Erkennung von Straßenblockaden), intelligenten Verkehr (Verkehrsüberwachung), öffentliche Sicherheit (Notfallalarm) und Umweltmonitoring (PM2.5) zu ermöglichen;

◇Wert: Sie werden zu einem Schlüsselbestandteil der digitalen Infrastruktur der „Neuen Infrastruktur“; in einer Pilotstadt stieg die Effizienz des Straßenverkehrs um 25 %.

●High-End-Haushalte und Kultur-/Unterhaltungsprojekte

◇Technische Anwendung: KI ermöglicht präzise szenariobasierte und dramatische Beleuchtung – im Haushalt lässt sich mit einem Klick zwischen Empfangs-, Kino- und Party-Modus wechseln; im Kulturbereich werden Lichtshows in Echtzeit mit Musik und Besucherinteraktion synchronisiert;

◇Wert: Schaffung beeindruckender immersiver Erlebnisse; die Verweildauer von Besuchern in Kulturprojekten steigt um 40 %, die Rate der Wiederholungskäufe um 20 %.

▍Kommerzielle Closed-Loops: Marktmechanismen treiben die skalierbare Implementierung der Netzwerkintelligenz voran

Ziel: Von „technischer Machbarkeit“ zu „kommerzieller Nachhaltigkeit“, um die Verbreitung intelligenter Beleuchtungssysteme zu beschleunigen.

1. Geschäftsmodell-Innovation: Von „Produktverkauf“ zu „Dienstleistungsverkauf“ (LaaS)

◇ Kunden zahlen in Raten entsprechend der „Effektivität der Beleuchtungsdienste“ (z. B. anteilige Gewinnbeteiligung aus Energieeinsparungen), wodurch die Einstiegshürde sinkt. Fallstudie eines Handelskomplexes: Null-Anzahlung bei der Implementierung, Kostendeckung innerhalb von 2 Jahren, Kundenzufriedenheit stieg um 70 %.

2. Ökosystem-Zusammenarbeit: Integration in Mainstream-Plattformen, um Einzelkämpferei zu vermeiden

◇ Partnerschaften mit Huawei HarmonyOS, Xiaomi IoT, Tuya Smart usw., um über deren Kanäle und Ökosystemressourcen schnell Kunden zu erreichen (z. B. Zusammenarbeit mit Immobilienentwicklern zur Vorinstallation intelligenter Haushaltsbeleuchtungssysteme, Penetrationsrate stieg um 50 %).

3. Benchmark-Führung: Schaffung „replizierbarer“ Demonstrationsfälle

◇ Fokus auf Spitzenkunden (wie Hauptsitze führender Unternehmen oder markante Smart-Parks), um standardisierte Lösungen bereitzustellen. Beispiel: Das Smart-Office-Projekt eines Internetunternehmens wurde durch empirische Daten wie „80 % weniger Energieverbrauch + 25 % höhere Mitarbeiterproduktivität“ unterstützt, was den Bestellungszuwachs der Branche um 120 % ankurbelte.

4. Marktbildung und Wertvermittlung

◇ Marketing-Slogans wurden von „sparsamer im Stromverbrauch“ zu „gesünder, effizienter und wertsteigernder“ aktualisiert, um Entscheidungsträgern den umfassenden Mehrwert von KI-Beleuchtung zu zeigen – nicht nur geringere Stromrechnungen, sondern auch verbesserte Mitarbeitergesundheit, gesteigerte Produktivität, Aufwertung der Markenimage und Senkung der Managementkosten.

Zusammenfassung: Von ‚Raum ausleuchten‘ zu ‚Menschen dienen‘ – KI verleiht dem Licht „Wärme“

„Sensoren sind ‚Augen‘, Algorithmen sind ‚Gehirn‘, Szenarien sind ‚Bühne‘ und der Markt ist ‚Closed-Loop‘. Nur wenn diese vier Komponenten harmonisch zusammenwirken, kann Beleuchtung ihre physischen Eigenschaften überwinden und zu einer maßgeschneiderten, interaktiven und fürsorglichen digitalen Dienstleistung werden. Das Ziel von 70 % intelligenten Anwendungen bis 2027 rückt immer näher – Beleuchtungsexperten dürfen nicht länger warten.“

Li Zhijun appellierte abschließend: „KI+Beleuchtung ist keine Wahlfrage, sondern eine ‚Existenzfrage‘ für Beleuchtungsexperten. Statt abzuwarten, sollten wir aktiv teilnehmen – KI nutzen, um Beleuchtung neu zu definieren und das Licht über seine physischen Eigenschaften hinaus zu einer spürbaren, interaktiven und warmherzigen digitalen Dienstleistung zu machen.“

4. Interaktive Fragen und Antworten:

Reale Herausforderungen und Umsetzungswege von KI+Beleuchtung

Frage: Multimodale Wahrnehmung erfordert die Sammlung großer Datenmengen. Wie balancieren wir „Datenbedarf“ und „Datenschutz“ aus?
Li Zhijun: Der Schlüssel liegt in „lokaler Datenverarbeitung + nicht-invasiver Sensorik“. Zum Beispiel wird Millimeterwellenradar anstelle von Kameras zur Überwachung menschlicher Aktivitäten eingesetzt; Daten werden direkt am Leuchtenendgerät analysiert (z. B. „Ob jemand gestürzt ist“), ohne dass Rohbilder hochgeladen werden müssen; Licht-, Temperatur- und Feuchtigkeitsdaten sowie andere Umweltdaten werden anonymisiert, bevor sie in die Cloud hochgeladen werden, sodass sie zwar nutzbar, aber nicht sichtbar sind. Einige Unternehmen haben bereits „Edge-Intelligence-Gateways“ implementiert, die über 90 % der Daten lokal verarbeiten und das Datenschutzrisiko um mehr als 80 % senken.

Frage: Der Algorithmus zur Anpassung des menschlichen Biorhythmus klingt ideal, aber wie validieren wir seine Wirksamkeit in realen Szenarien? Gibt es konkrete Fallbeispiele?

Li Zhijun: Die Validierung erfordert einen Doppelhub aus „Labordaten + Feedback aus realen Szenarien“. Zum Beispiel führte die Fudan-Universität gemeinsam mit einem Unternehmen einen Pilotversuch in einem Pflegeheim durch: Durch rhythmische Beleuchtung wurde der Schlaf-Wach-Rhythmus der Bewohner angepasst; nach 3 Monaten zeigten die Monitorings – der Höhepunkt der Melatoninsekretion trat 1,5 Stunden früher auf, die Einschlafzeit verkürzte sich um 20 Minuten und die Anzahl der nächtlichen Aufwachphasen sank um 40 %. Noch wichtiger ist das „Benutzerfeedback“: 85 % der Senioren berichteten von „deutlich besserem Schlaf“, und Pflegekräfte dokumentierten „mehr geistige Frische am Tag“. Dies ist der geschlossene Kreislauf von „Algorithmus-Modell“ zu „echtem Wert“.

Frage: In Smart Cities werden Smart-Poles immer funktionaler. Wie vermeiden wir „Hardware-Hortung statt praktischer Anwendung“?

Li Zhijun: Der Schlüssel liegt in „Funktionsorientierung nach Bedarf, statt Bedarf nach Funktion suchen“. Zum Beispiel installierte eine Kreisstadt blindlings über 10 Geräte wie 5G-Basisstationen und LED-Bildschirme auf ihren Laternenmasts, doch die tatsächliche Nutzungsrate lag unter 30 %. Später konzentrierte man sich auf das einzige drängende Problem der „Verkehrssteuerung“: Radarüberwachung des Fahrzeugverkehrs und automatische Anpassung der Laternenhelligkeit (hohe Helligkeit bei dichtem Verkehr, Leistungssenkung bei Leerfahrt), gleichzeitig wurden Ampeln gekoppelt, um die Signalzeiten zu optimieren. Am Ende sank der Energieverbrauch um 35 % und die Verkehrseffizienz stieg um 25 %. „Weniger ist mehr“ – zuerst echte Probleme lösen, dann Funktionen schrittweise erweitern.

Frage: Wie überwinden Unternehmen die Hürden hoher Anfangsinvestitionen und langer Amortisationszeiten beim Übergang vom „Produktverkauf“ zum „Dienstleistungsverkauf“ (LaaS-Modell)?

Li Zhijun: Es bedarf „Ökosystem-Zusammenarbeit + Benchmark-Vorreiter“. Zum Beispiel lancierte ein Unternehmen gemeinsam mit einem Energiedienstleister ein „Beleuchtungsdienstpaket“: Kunden zahlen keine Anfangsgebühr, sondern in Raten je nach „Beleuchtungsdienst“ oder „Energieeinsparungsgewinn“ (z. B. monatliche Zahlung von 60 % der eingesparten Stromkosten), während gleichzeitig staatliche Energieeinsparungssubventionen geteilt werden. Mit diesem Modell konnte ein Handelskomplex Projekt „Null-Anzahlung bei der Implementierung“ realisieren, die Kosten wurden innerhalb von 2 Jahren gedeckt und die Kundenzufriedenheit erreichte 92 %. Darüber hinaus werden Benchmark-Fälle geschaffen (wie markante Gebäude oder Hauptsitze führender Unternehmen), um durch „tatsächliche Energieeinsparungsdaten + Nutzererfahrung“ den Wert zu beweisen und ihn dann durch Mundpropaganda in der Branche zu verbreiten, wodurch die Kosten für Marktbildung gesenkt werden.

Schlusswort

Während KI tausende Branchen neu gestaltet, ist die Transformation der Beleuchtungsindustrie nicht mehr die Frage „Ob wir es tun sollen“, sondern „Wie wir es tun sollen“. Li Zhijuns Beitrag ist sowohl eine nüchterne Bestandsaufnahme der aktuellen Lage als auch eine vorausschauende Planung für die Zukunft – Wer auf dem KI+Beleuchtung-Schienenweg als Erster den geschlossenen Kreislauf von „Wahrnehmung–Entscheidung–Dienstleistung“ schafft, wird zum Spitzenreiter des nächsten Jahrzehnts.

END

Haftungsausschluss

Der Artikel wurde von Ming Classroom auf der Grundlage von Li Zhijuns Präsentation „Die Integration der Beleuchtung in das neue Zeitalter von KI+“ während einer Salon-Aufzeichnung zusammengestellt. Klicken Sie auf „Originaltext lesen“, um die Aufzeichnung dieses Salons anzusehen.

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