CADS LAB基于本地Qwen3.8 27B大模型跑通实验室暖通照明等设备管控闭环

原创 CADSLAB 2026-09-04 17:01 河南

风扇、空调、灯、插座、音箱…… 现在一句话，它们都听我的。而且 —— 大脑是本地跑的，数据不出实验室。

01 一个朴素的念头

实验室里有一堆设备：吊扇、VRF 空调、风机盘管、三路灯光、一排智能插座，还有台 ESP32 音箱。

以前要控制它们，我得掏出手机翻几个 App，或者走到墙边按开关。

我想要的其实很简单：我说人话，设备干活。

于是，我开始搭一套属于自己的 "实验室管家"。

02 大脑：本地部署的 Qwen3.8 27B

很多智能方案都把大脑放在云端 —— 你的每句话、每个设备数据，都要上网。

但这是一个实验室，我不想让数据和语音跑出去。

所以我选了一条更 "硬核" 的路：把大模型本地跑起来。本地 Qwen3.8 27B 负责理解我的指令、做决策、调用工具；它连上 MQTT、连上 Home Assistant API，就能像一个真正的助理那样思考并动手。

关键优势一句话：语音、设备数据、控制指令，全部留在本地网络里，不出门。

03 红外这条线：MQTT + zigbee2mqtt

先说风扇、空调、风机盘管这三个 "红外设备"。

它们不是智能设备，只有一个传统红外遥控器。实验室里有个 zigbee2mqtt 的红外发射器（IR_Control），能替遥控器发红外码。

我的做法：

把三种设备的红外码整理成三张 Excel 码表（fan / fcu / vrf）

LLM写一个 Python 脚本，通过MQTT把 base64 红外码推到 topic zigbee2mqtt/IR_Control/set/ir_code_to_send

用 uv 管理虚拟环境，一条 uv run python ir_control.py fan 3 就能切风扇 3 档

踩过的坑，都值得记下来：

这个 topic 要发裸 base64 字符串，发 {"code": "..."} 的 JSON 反而被拒

红外发射器是 "只发不收"——MQTT 侧确认" 发送成功 "≠ 设备真的动了，最终还得看实物

风扇档位是循环累加（5→1→2→3→4），所以切档要先发一次 off 归零，再按次数发 on

04 Home Assistant：把灯、插座、音箱统一收编

红外之外的设备 —— 房间灯、智能插座、音箱屏幕 —— 全都走Home Assistant 的 Zigbee。

HA 给了我一个统一的 API：

关灯 → 调 switch.light_switch_left/center/right

断 GPU 电源 → 调 switch.4070ts_power（这条很危险，动手前我会先确认）

让音箱说话 → 调 tts.speak

最让我惊喜的是那个ESP32 音箱。配好本地 Piper 语音合成后，我控制完设备，它能主动开口播报一句结果 —— 虽然音箱的数据链不能开放给LLM，大模型在这里只能说不能听，但实验室里 "Fan at gear three." 这么一响，仪式感直接拉满。不过也有很多种方法来实现听这件小事。

到这里，一个 "你说一句 → 大模型理解 → 分派到 MQTT 或 HA → 设备执行 → 音箱播报" 的完整闭环，就跑通了。

05 语义网：让实验室 "可被理解"

设备能控制了，但我还想要一层更深的东西 ——机器能 "读懂" 这个实验室的结构。

我用Brick Schema（一套建筑物联网语义本体）写了一个 TTL 文件 lab_layout.ttl，把整个实验室建模成一张语义网：

两个房间 Office3611 / Office3611_1，挂在 6 楼 → 3 号楼 → 校区

谁控制谁

：brick:isControlledBy IR_Control 标出风扇、空调、FCU 是红外控的

谁给谁供电

：brick:feeds 画出一棵供电树 ——West_Socket 一个总闸喂着 4070ts、K0、K2、K3、VRV_2

谁在哪

：brick:hasLocation 把每个设备钉在正确的房间

做完这张网，大模型就不只是 "会发命令"，而是理解空间关系：它能查 "VRV_2 为什么我控不了"（因为在另一个房间、不在红外覆盖内），能推 "断 West_Socket 会连带影响哪些设备"。

最后我把它做成技能里的参考文件，配上 rdflib 解析校验 ——248 条三元组，全部合法。

06 一点感想

回头看，这套东西的骨架其实是三个词：

最有意思的一点：我没有用任何现成的 "智能家居套件"。红外码表、控制脚本、语义模型，全是一步步自己搭、自己踩坑、自己验证出来的。

它现在还远谈不上完美 —— 红外发射器偶尔会掉线、音箱只会英文、我暂时还 "听不见" 你的声音。

但它已经证明了一件事：在本地跑一个大模型，真的能让一整个实验室，听懂人话。

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