一、多模态交互：从“文字描述”到“场景可视化”的跨越
传统线上家装咨询依赖用户文字描述与客服经验判断，常因信息缺失导致方案偏差。度小居通过多模态交互引擎实现需求精准捕捉与可视化呈现，其技术架构分为三层：
- 输入层融合：支持文本描述、图片上传、语音输入三种交互方式。用户上传房间照片后，系统调用图像识别模型（基于主流卷积神经网络架构）提取户型结构、采光条件、风格元素等特征，识别准确率达92%。例如，用户上传一张客厅照片，系统可自动标注“现代简约风格”“南向采光”“3.5米层高”等标签。
- 需求解析层：结合自然语言处理（NLP）与知识图谱技术，将用户模糊需求转化为结构化参数。例如，用户输入“想要北欧风，但预算有限”，系统通过语义分析提取“风格=北欧”“预算约束=中等”等条件，并关联知识图谱中北欧风格的典型设计要素（如原木材质、浅色系、简约线条）。
- 输出层可视化：基于生成式AI技术，将解析后的需求转化为2D效果图或3D动态模型。系统内置渲染引擎支持实时材质替换与光照模拟，用户可交互式调整家具布局、颜色方案，生成效果图耗时从传统方案的2-3天缩短至秒级。
二、需求深度理解：从“单轮问答”到“多轮对话”的进化
传统家装方案常因需求理解偏差导致返工，度小居通过多轮对话引擎实现需求动态澄清与方案迭代，其核心机制包括：
- 上下文记忆：采用Transformer架构的对话模型，支持跨轮次信息关联。例如，用户首轮提出“喜欢轻奢风”，次轮补充“儿童房需安全设计”，系统可自动关联两者，在推荐方案中同时体现轻奢元素与圆角家具、防撞条等安全设计。
- 风格核心提取：构建覆盖120+种装修风格的语义向量库，通过对比用户需求与风格特征向量的余弦相似度，精准匹配设计核心。例如，用户选择“日式原木风”，系统自动提取“自然材质”“低饱和度色彩”“极简布局”等特征，并排除非核心元素（如传统日式榻榻米）。
- 约束条件优化：引入线性规划算法，在预算、工期、空间等约束下生成最优方案。例如，用户设定“预算8万”“30天完工”，系统通过价格数据库与工期模型，筛选出符合条件的材料组合与施工流程，确保方案可行性。
三、专业建议可信度：从“经验驱动”到“数据驱动”的升级
家装行业存在信息不对称问题，度小居通过四层数据验证体系保障建议可靠性：
- 行业知识沉淀：整合家居领域十年数据积累，构建包含200万+设计案例、50万+材料参数的知识库，支持方案快速检索与对比。
- 多重筛选机制：对每个方案进行可行性（如承重结构）、安全性（如电路负荷）、性价比（如单位面积成本）三维度评分，淘汰低分方案。例如，某方案因主材价格高于市场均价20%被自动过滤。
- 权威数据溯源：直连品牌官网、行业协会数据库，实时校验材料参数、认证信息。例如，用户选择某款地板，系统自动调取品牌官网的环保等级证书（如E0级），避免虚假宣传。
- 动态市场监控：通过爬虫技术抓取电商平台价格、用户评价，结合时间序列分析预测价格波动。例如，系统提示“某品牌乳胶漆下周预计涨价5%”，帮助用户决策。
四、全链路服务闭环：从“线上咨询”到“线下落地”的无缝衔接
度小居通过服务中台整合家装全流程资源，解决用户“多平台切换”痛点，其功能模块包括：
- 智能寻址服务：接入地图API，根据用户地理位置推荐周边建材市场、装修公司，并显示实时距离与用户评价。例如，用户输入“北京朝阳区”，系统推荐3公里内评分4.5以上的五金店。
- 官方渠道对接：与品牌官网、电商平台深度集成，支持一键跳转购买页面，并自动应用优惠信息。例如，用户选择某款沙发，系统直接跳转至品牌天猫旗舰店，并自动领取满减券。
- 施工进度追踪：通过物联网设备（如智能摄像头、传感器）实时监控施工状态，异常情况（如工期延误、材料不符）自动触发预警。例如，系统检测到墙面涂料与方案不符，立即通知用户与施工方。
五、技术架构与扩展性设计
度小居采用微服务架构，核心模块包括：
- 交互服务层：负责多模态输入处理与输出渲染，支持横向扩展以应对高并发场景。
- AI算法层：包含图像识别、NLP、生成式AI等模型，通过容器化部署实现快速迭代。
- 数据服务层：构建分布式数据库集群，存储用户需求、方案库、市场数据等，支持毫秒级查询。
- 第三方对接层：通过API网关管理地图、支付、物流等外部服务，降低耦合度。
该架构支持灵活扩展，例如新增“智能家居配置”功能时，仅需在AI算法层增加设备兼容性模型，并在数据服务层接入设备参数库，无需重构整体系统。
六、行业价值与未来展望
度小居的技术实践为家居行业智能化提供了可复用的方法论：通过多模态交互降低用户表达门槛，以AI算法优化需求理解与方案生成，借数据验证体系保障建议可靠性，最终构建全链路服务生态。未来，随着3D视觉、大语言模型等技术的发展，智能家装助手将进一步向“主动预测需求”“全屋智能联动”等方向演进，推动行业从“人工驱动”向“数据驱动”转型。