Xiaomi Miot Auto集成对Xiaomi Kettle v20设备的支持优化
2025-06-08 18:24:05作者:裘晴惠Vivianne
在智能家居领域,小米生态链设备因其高性价比和丰富功能而广受欢迎。近期,Xiaomi Miot Auto项目对Xiaomi Kettle v20(型号:xiaomi.kettle.v20)智能电水壶的集成支持进行了重要更新,解决了此前功能缺失的问题。
设备功能特性
Xiaomi Kettle v20作为一款高端智能电水壶,具备多项实用功能:
- 多档温度调节(40-99℃)
- 自定义旋钮温度设置
- 煮沸提醒功能
- 保温提醒功能
- 提壶记忆温度功能
- 多种加热模式选择
- 定时保温功能
集成问题分析
在早期版本的Xiaomi Miot Auto集成中,虽然基础功能如温度显示和简单控制已经实现,但许多高级功能未能正确映射到Home Assistant中。这主要是因为设备型号较新,其MIOT协议实现与旧版设备存在差异。
技术实现细节
通过分析设备属性,开发者发现该设备通过以下关键属性控制各项功能:
function.keep_warm_time:控制保温时长function.custom_knob_temp:自定义旋钮温度开关function.lift_remember_temp:提壶记忆温度功能function.boiling_reminder:煮沸提醒开关function.keep_warm_reminder:保温提醒开关function.extended_mode:扩展模式设置function.target_mode:目标模式选择function.heat_mode:加热模式配置
解决方案
项目维护者通过以下方式解决了功能缺失问题:
- 完整解析设备MIOT规范
- 正确映射所有功能属性到Home Assistant实体
- 确保各功能开关和数值调节的正常工作
- 优化本地定时场景设置功能
- 完善旋钮设置参数的处理逻辑
用户价值
通过此次更新,Xiaomi Kettle v20用户现在可以:
- 完全控制电水壶的所有智能功能
- 在Home Assistant中设置个性化的温度方案
- 利用自动化实现更智能的饮水体验
- 通过场景联动提升使用便利性
这一更新体现了Xiaomi Miot Auto项目对设备兼容性的持续优化,确保用户能够充分利用小米智能设备的全部功能。对于智能家居爱好者而言,这意味着更完整、更灵活的设备控制体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
677
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146