4月11日,以“EXPLORE•未见”为主题的2024德施曼全球新品发布会于中国澳门隆重举行。发布会上,德施曼首发指纹识别硬核科技“GPTfinger”,引领智能锁行业进入GPT算法识别时代;首发更配中国门的大扭力“龙霆电机”,突破国内电机技术;首发不惧断电长续航的“D-Power”,突破电池续航想象。据悉,德施曼三大突破性技术及多款旗舰新品的首发,引起行业高度关注。
三大突破性技术,开启智能锁AI+赛点
国产智能锁实现了“追风”到“驭风”再到“造风”的进化,如今已远超国际同行。作为国产智能锁的领风者,德施曼秉持“造风者”的姿态,以史无前例的三大全新突破性技术,定义国产智能锁的技术新高度。
发布会现场,德施曼总裁祝志凌强调,德施曼是科技创新驱动型公司,致力于用最前沿科技,改善产品体验,让用户生活更便捷。
突破性技术1:GPTfinger
指纹不好的人 80%+都好用
据行业权威机构洛图科技统计,95.4%的智能锁均支持指纹识别功能,指纹识别依然是智能锁最主要的识别方式;然而,据不完全统计,中国有20%+人群指纹识别明显困难,包括指纹浅的女性和小孩,指纹磨损、干裂的老人,季节性蜕皮的人群等。面对少数人群,传统指纹识别算法难以覆盖各种指纹差异。
对此,德施曼领先全行业,全新发布GPTfinger,首次将GPT技术应用于智能锁指纹识别功能,引领智能锁行业进入GPT算法识别时代。
德施曼GPTfinger摆脱了预定规则依赖,算法视指纹而定,形成“一人一算法”,解决了指纹质量不佳人群指纹识别不灵敏的痛点;GPTfinger具备三大优势:更智能,指纹特征关联应用GPT模型;更灵敏,无惧指纹缺损和季节变化;更安全,更多指纹特征点关联比对。
经国家锁具产品质量检测中心(浙江)牵头人群测试,国家公证机构全程公证,德施曼GPTfinger,指纹不好的人,80%+都好用。
突破性技术2:龙霆电机
拉得动4.2吨汽车 更配中国门
相比轻、薄的日韩门,普遍厚、重并装有天地钩的中国防盗门,需要使用大锁体大电机的智能锁才能带动。但有时候,“中国门”即便使用了大电机智能锁,也会出现天地钩仍因太重或卡阻而无奈要拆除,防盗属性被迫下降;门生锈、下沉、变形造成卡阻,打不开,便捷属性下降。
德施曼针对中国门的属性,独家首创龙霆电机,扭矩高达4.5Nm,是传统大电机的1.68倍,内置小电机的10倍,强劲动力可拉动4.2吨大型卡车,具备超越智能锁电机的动力和稳定性,更配中国门。
龙霆电机分别通过全新设计的工艺进阶、材料升级与传动进阶,最终突破电机技术限制,重新定义了智能锁的电机系统。龙霆电机适配德施曼所有全自动智能锁,未来将为德施曼智能锁用户带来更加可靠和安全的使用体验。
突破性技术3 : D-Power智能续航系统
双锂电常续航 不惧断电
D-Power智能续航系统拥有7750mAh电量的超大电量,内置永备电池持续供电,大电池取下充电,内置电池持续供电,不惧断电;当出现电池电量低于500mAh时,则自动进入超级省电模式,且续航时长超过5个月;续航力满级,给家“常在线”的守护!
据悉,在本次发布会上,德施曼同时首发搭载全新突破性技术的系列旗舰新品,其中玄武·紫禁城K80为首个与紫禁城IP联名的智能锁产品,重新定义了高奢智能锁;麒麟R9为行业首款AI智能锁管家,高颜值智能交互,能够覆盖多种日常生活场景;搭载德施曼最新技术的Q50产品矩阵也迎来全新升级。
同时,大会现场,权威机构中国日用五金技术开发中心正式公布了最新统计数据,从线上线下以及经销体系等多个渠道的数据显示,德施曼智能锁已连续十三年全国销量领先。
业内人士普遍认为,已成功领跑高端市场的德施曼,再次以三大突破性技术加速智能锁科技迭代进程,搭载全新技术的智能锁产品,或将推动行业加速进入AI+时代。
好文章,需要你的鼓励
Docker公司通过增强的compose框架和新基础设施工具,将自己定位为AI智能体开发的核心编排平台。该平台在compose规范中新增"models"元素,允许开发者在同一YAML文件中定义AI智能体、大语言模型和工具。支持LangGraph、CrewAI等多个AI框架,提供Docker Offload服务访问NVIDIA L4 GPU,并与谷歌云、微软Azure建立合作。通过MCP网关提供企业级安全隔离,解决了企业AI项目从概念验证到生产部署的断层问题。
哈佛大学研究团队开发出LangSplatV2系统,实现了超高速3D语言查询功能。该系统通过创新的稀疏编码技术和高效渲染算法,将3D场景语言理解速度提升了47倍,达到每秒384帧的实时处理能力。系统采用全局语义字典和稀疏系数表示,彻底解决了传统方法中解码器速度瓶颈问题,为AR/VR、智能机器人等应用提供了强大的技术基础。
马斯克的AI女友"Ani"引爆全球,腾讯RLVER框架突破情感理解边界:AI下半场竞争核心已转向对人性的精准把握。当技术学会共情,虚拟陪伴不再停留于脚本应答,而是通过"心与心的循环"真正理解人类孤独——这背后是强化学习算法与思考模式的化学反应,让AI从解决问题转向拥抱情感。
马里兰大学研究团队提出了CoLa(Chain-of-Layers)方法,让AI模型能够根据任务难度动态调整内部层的使用策略,实现"快思考"和"慢思考"的灵活切换。通过蒙特卡洛树搜索算法,该方法在推理任务上显著提升了模型的准确性和效率,为75%的正确答案找到了更短的处理路径,并纠正了60%的错误答案,为AI模型的架构优化开辟了新方向。