ioBroker Zigbee 项目教程
1. 项目介绍
ioBroker Zigbee 是一个开源项目,旨在通过 TI CC2xxx USB 适配器实现 Zigbee 通信,支持与 Hue、Xiaomi、Lightify 等设备的连接。该项目允许用户通过 ioBroker 平台管理和控制 Zigbee 设备,提供了丰富的功能和灵活的配置选项。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 ioBroker 平台。然后,通过以下命令安装 ioBroker Zigbee 适配器:
iobroker add zigbee
配置
- 连接 TI CC2xxx USB 适配器到你的计算机。
- 在 ioBroker 管理界面中,找到 Zigbee 适配器并点击“实例”选项卡。
- 启动 Zigbee 适配器实例。
- 在“配置”选项卡中,选择你的 USB 适配器并保存设置。
添加设备
- 在 ioBroker 管理界面中,点击“Zigbee”选项卡。
- 点击“开始配对”按钮,将 Zigbee 设备置于配对模式。
- 等待设备出现在设备列表中,并进行必要的配置。
3. 应用案例和最佳实践
智能照明
通过 ioBroker Zigbee,你可以轻松控制智能灯泡,如 Aqara LED 灯泡(可调白光)和 Gledopto RGB+双白光 LED 灯泡。你可以创建场景,调整亮度和颜色,实现个性化的照明效果。
智能窗帘
使用 Aqara 窗帘电机(ZNCLDJ11LM)和 IKEA Fyrtur 遮光卷帘(E1757),你可以通过 ioBroker Zigbee 实现窗帘的自动化控制,根据时间或环境条件自动开关窗帘。
智能温控
结合 Beca 水/燃气锅炉温控器(BHT-6000)和 Danfoss Ally 散热器温控器(014G2461),你可以实现室内温度的精确控制,提高能源效率和舒适度。
4. 典型生态项目
Zigbee2MQTT
Zigbee2MQTT 是一个流行的开源项目,允许你通过 MQTT 协议与 Zigbee 设备通信。ioBroker Zigbee 可以与 Zigbee2MQTT 集成,提供更广泛的设备支持和更灵活的控制选项。
Tasmota
Tasmota 是一个基于 ESP8266/ESP32 的开源固件,支持多种智能设备。通过 ioBroker Zigbee,你可以将 Tasmota 设备与 Zigbee 网络集成,实现统一的设备管理和控制。
deCONZ
deCONZ 是一个用于 Zigbee 网络的开源软件,提供强大的网络管理和设备支持。ioBroker Zigbee 可以与 deCONZ 集成,提供更高级的网络配置和设备管理功能。
通过这些生态项目的集成,ioBroker Zigbee 可以构建一个强大且灵活的智能家居系统,满足各种复杂的应用需求。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00