李志君深度解读：AI+照明，不是选择题，而是照明人的生存题

“如果照明行业跟不上AI的步伐，未来我们可能只配做‘灯具供应商’，而智能照明的核心价值将与我们无关！！！”

李 志 君

在近日一场聚焦“AI+照明”的行业沙龙中，复旦大学校友会照明同学会联席会长、上海浦东智能照明联合会荣誉会长李志君掷地有声地指出。

从事照明事业40余年，亲历从传统光源到LED的产业变革，他此次以“推动照明融入AI+新时代”为主题，深度剖析了AI如何重构照明产业的未来，以及照明人必须抓住的三大核心赛道。

1 政策“倒逼”下的AI加速度：从10%到70%的跨越，留给照明人的时间不多了

“2027年，六大重点领域智能体应用普及率要达70%；2030年，这一数字将冲刺90%。”李志君开门见山抛出国务院《深入实施“人工智能+”行动的意见》中的硬指标。

他坦言，当前照明行业的智能化普及率仅为10%-15%，且多停留在“初级尝试阶段”——不少企业投入巨大却难以实现市场价值，甚至陷入“投入越高、回报越低”的困境。“国家政策的速度远超行业预期，若再不加速，照明产业可能沦为‘硬件附庸’，被排除在智能生态的核心之外。”

为何照明行业的AI化进程相对缓慢？

李志君认为，核心症结在于“系统闭环能力不足”：从传感数据采集、算法决策到场景反馈，照明系统的智能化链条尚未打通。“但照明本身具备天然优势——场景相对简单、可形成独立闭环，只要找对方向，完全有机会成为AI落地的‘先锋领域’。”

2 零碳×健康×跨界：AI如何重塑照明的三大核心赛道？

“照明的未来，离不开‘零碳’‘健康’‘跨界’三大关键词，而AI是串联三者的核心引擎。”李志君结合40年行业经验，拆解了AI对照明产业的重构逻辑。

▍零碳：从“节能”到“智能减排”，AI让2050碳中和目标提前实现？

“照明用电占全国总用电量的13%，这一数字还在因城镇化、文旅等需求上升。若想实现2050年照明行业碳中和，AI是绕不开的‘加速器’。”

李志君以智能车库照明为例：传统40瓦日光灯，通过AI感知（人车动态识别）+智能控制，平均功率可降至2瓦以下，节能率超95%。“这不是简单的‘开关控制’，而是通过场景感知实现‘按需照明’——人来灯亮、人走灯灭，甚至能根据车流密度动态调节亮度。”

他进一步指出，AI还能推动“绿能融合”：“未来照明系统将与太阳能、风能等绿电深度绑定，通过智能配电算法实现‘自发自用、余电储能’，减少对电网的依赖。若光效提升（当前LED路灯光效已突破200lm/W）、智能化普及、绿能使用率提高三者结合，照明行业碳中和甚至可能提前至2040年实现。”

▍健康：从“照亮”到“照好”，AI如何破解“数据孤岛”难题？

“一盏床头指示灯的微光，都可能干扰人的睡眠节律——照明对健康的影响，远比我们想象的更直接。”

李志君强调，健康照明需覆盖视觉、生理、心理三大维度：

◇视觉上要解决照度、色温、频闪等基础问题；

◇生理上需调节人体节律（如褪黑素分泌）；

◇心理上则要通过光环境缓解焦虑、提升情绪。

但当前最大的痛点是“数据缺失”：

“实验室里，我们能用脑电、眼动、唾液检测等复杂手段验证光与健康的关系，但实际场景中，照明系统缺乏‘感知能力’——仅靠红外、雷达等单一传感器，无法捕捉人的生理状态、情绪变化。”

他认为，AI的价值正在于此：通过多传感器融合（如摄像头+生理监测设备，兼顾隐私保护），建立“光环境-人体状态”的数据模型，最终实现“无感健康照明”。

“比如办公室照明能根据员工的脑波数据自动调节色温，提升专注力；养老院照明能通过睡眠监测调整夜间灯光，改善老人睡眠质量。”

▍跨界：从“灯杆”到“智能体”，照明网络如何成为智慧城市的“神经末梢”？

“现在的智慧灯杆，我们只做了‘杆’，却没做‘智慧’——5G基站、摄像头都是别人的，照明人沦为‘硬件载体’。”

李志君直言，跨界的核心是“照明网络的智慧化”：灯杆不应只是“装设备的杆子”，而应成为具备“治理能力的智能体”。

例如，通过AI算法整合交通数据、环境监测数据，灯杆可实时预警拥堵、监测空气质量；农业照明不应只提供“植物生长光”，而应结合温湿度、CO₂浓度等数据，通过AI优化光配方，提升作物产量。

“未来照明企业的竞争，不再是‘卖灯’，而是‘卖系统服务’。谁能把照明网络变成‘数据入口’，谁就能在智慧城市、智慧农业等赛道占据先机。”

3 照明跨界：以“照明网络智能化”为核心的系统突破

“AI不是‘锦上添花’，而是照明产业的‘生存刚需’。”

李志君总结，AI+照明的突破需聚焦三大方向：

◆传感升级：告别单一传感器，走向“多模态融合”（如视觉传感器+环境传感器），让照明系统“看懂场景、读懂人”；

◆算法自研：针对照明场景开发专用模型，而非套用通用AI算法——例如车库照明的“人车识别算法”、健康照明的“节律调节算法”、光谱亮度成像计（将照明参数在手机上可视化）；

◆场景聚焦：从简单场景（如车库、走廊）切入，再逐步拓展至复杂场景（如办公室、家庭），通过“小闭环”验证价值，再复制推广。

▍底层核心：重点技术突破构建网络智能化基础

目标：通过技术闭环实现照明网络从“硬件连接”到“智能协同”的跨越。

▍载体落地：产品突破实现网络智能化“即插即用”

目标：让照明产品成为网络智能化的“神经末梢”，而非孤立硬件。

1. 从“单品智能”到“系统智能”

◇例：智慧办公系统不仅包含智能灯具，还整合传感器、控制器、云平台，实现“工位照明-空间利用率分析-能耗管理”一体化（某企业案例：单工位能耗降低80%，空间利用率提升30%）。

2. “无感化”与“主动智能”

◇产品自动学习用户习惯（如家居照明记忆“观影模式”参数），无需人工干预；通过预判需求主动服务（如医院走廊灯光提前10秒感应医护人员移动方向并点亮）。

3. 硬件创新与功能融合

◇智慧路灯集成5G微基站、环境监测传感器、应急报警模块，成为“城市物联网节点”，突破单一照明功能（某试点城市：单灯杆实现交通监控+PM2.5监测+应急广播，综合效益提升300%）。

4. 软件定义照明

◇通过OTA升级持续迭代功能：普通家居灯可升级为“节律照明模式”，商业射灯可新增“客流热力分析”功能，延长产品生命周期（某品牌灯具通过软件升级实现二次销售，用户留存率提升45%）。

▍价值验证：重点场景成为网络智能化“试金石”

目标：在高价值场景中验证照明网络智能化的商业与社会价值。

●智慧办公与商业空间

◇技术应用：工位照明联动OA系统（如“下班未关灯”自动断电）、空间利用率分析（通过照明使用数据反推工位占用率）；

◇价值：某头部企业总部案例显示，员工专注度提升25%，空间利用率提高30%。

●健康养老

◇技术应用：

→节律照明改善阿尔茨海默病患者睡眠（夜间2000K低眩光照明，减少觉醒次数）；

→无感跌倒监测（毫米波雷达+AI步态分析，预警响应时间＜10秒）；

◇价值：养老院试点中，老人夜间意外风险降低60%，家属满意度提升90%。

●智慧城市

◇技术应用：智慧路灯作为“城市物联网核心节点”，实现智慧城管（占道识别）、智慧交通（车流监测）、公共安全（应急报警）、环境监测（PM2.5）等功能；

◇价值：成为“新基建”数字底座的关键部分，某试点城市道路通行效率提升25%。

●高端家居与文旅演艺

◇技术应用：AI实现精准的场景化、戏剧化照明——家居中一键切换会客、影院、派对模式；文旅领域实现灯光秀与音乐、游客互动的实时联动；

◇价值：创造震撼的沉浸式体验，文旅项目游客停留时间延长40%，二次消费率提升20%。

▍商业闭环：市场环节推动网络智能化规模化落地

目标：从“技术可行”到“商业可持续”，加速照明网络智能化普及。

1. 商业模式创新：从“卖产品”到“卖服务”（LaaS）

◇客户按“照明服务效果”分期付费（如按节能收益分成），降低初装门槛。某商业综合体案例：零首付落地，2年收回成本，客户接受度提升70%。

2. 生态合作：融入主流平台，避免单打独斗

◇与华为鸿蒙、小米IoT、涂鸦智能等合作，借助其渠道与生态资源快速触达客户（如与地产商合作预装智慧家居照明系统，渗透率提升50%）。

3. 标杆引领：打造“可复制”的示范案例

◇聚焦头部客户（如头部企业总部、地标性智慧园区），输出标准化解决方案。例：某互联网公司总部智慧办公项目，通过“能耗下降80%+员工效率提升25%”的实证数据，带动行业订单增长120%。

4. 市场教育与价值传递

◇营销话术从“更省电”升级为“更健康、更高效、更增值”，向决策者展示AI照明带来的综合价值——不仅是电费单的减少，更是员工健康、生产力提升、品牌形象升级和管理成本的下降。

小结：从“照亮空间”到“服务人”，AI让光有了“温度”

“传感是‘眼睛’，算法是‘大脑’，场景是‘舞台’，市场是‘闭环’。四者协同，才能让照明超越物理属性，成为可定制、可交互、充满关怀的数字化服务。2027年智能体应用70%的目标已近在眼前，照明人不能再等。”

李志君最后呼吁，“AI+照明不是选择题，而是照明人的‘生存题’。与其观望，不如躬身入局——用AI重新定义照明,让光超越物理属性，成为可感知、可交互、有温度的数字化服务。”

4 互动问答：

AI+照明的现实挑战与落地路径

问：多模态感知需要采集大量数据，如何平衡“数据需求”与“隐私保护”？
李志君：核心是“数据本地化处理+非侵入式传感”。例如，采用毫米波雷达替代摄像头监测人体行为，数据在灯具端直接分析（如“是否有人跌倒”），无需上传原始影像；光感、温湿度等环境数据脱敏后再上传云端，确保“可用不可见”。目前已有企业落地“边缘智能网关”，实现90%以上的数据本地化处理，隐私风险降低80%以上。

问：人因节律算法听起来很理想，但实际场景中如何验证效果？是否有具体案例？

李志君：验证需“实验室数据+真实场景反馈”双轮驱动。例如，复旦大学联合某企业在养老院开展试点：通过节律照明调节老人作息，3个月后监测数据显示——褪黑素分泌峰值提前1.5小时，入睡时间缩短20分钟，夜间觉醒次数减少40%。更关键的是“用户反馈”：85%的老人表示“睡眠质量明显改善”，护工记录显示“白天精神状态更饱满”。这就是从“算法模型”到“真实价值”的闭环。

问：智慧城市中，智慧路灯功能越来越多，如何避免“重硬件堆砌，轻实际应用”？

李志君：关键是“以需求定功能，而非以功能找需求”。例如，某县城曾盲目在路灯上加装5G基站、LED屏等10余种设备，但实际使用率不足30%。后来聚焦“交通治理”单一痛点：通过雷达监测车流，自动调节路灯亮度（车流密集时高亮，空驶时降功率），同时联动交通信号灯优化配时，最终使能耗降低35%，通行效率提升25%。“少即是多”，先解决真问题，再逐步拓展功能。

问：从“卖产品”到“卖服务”（LaaS模式），企业如何跨过初期投入高、回报周期长的门槛？

李志君：需“生态合作+标杆先行”。例如，某企业联合能源服务商推出“照明服务包”：客户无需支付初装费，按“照明服务”或“节能收益”分期付费（如每月支付节省电费的60%），同时共享政府节能补贴。通过这种模式，某商业综合体项目实现“零首付落地”，2年收回成本，客户满意度达92%。此外，打造标杆案例（如地标建筑、头部企业总部），用“实际节能数据+用户体验”证明价值，再通过口碑辐射行业，降低市场教育成本。

结 语

当AI重构千行百业，照明行业的变革已不是“要不要做”，而是“如何做”。李志君的分享，既是对行业现状的清醒认知，更是对未来的前瞻布局——AI+照明的赛道上，谁能率先打通“感知-决策-服务”的闭环，谁就能成为下一个十年的领跑者。

END

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文章内容由明课堂根据李志君老师在明课堂的分享──《推动照明融入AI+的新时代》的沙龙回放整理。点击“阅读原文”可以查看此次沙龙回放。

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