构建一种无需编程的自适应AI控制环境光系统

该项目采用ESP-Claw框架，结合UNIHIKER K10和Gravity SCI数据采集模块，构建了一种无需编程、硬件成本低的自适应AI控制环境光系统。

通过连接光传感器和RGB灯带，系统可根据实时环境光线自动调节亮度和开关状态。当房间变暗时，灯光自动开启;当光线足够明亮时则关闭;在非常昏暗的环境下还会进一步提升亮度：实现对物理环境的智能感知与自动控制。

物料清单

•UNIHIKER K10 x 1

•重力：SCI数据采集模块 x 1

•环境光传感器 x 1

•7个LED RGB灯带 × 1

硬件接线

使用4针线缆将SCI模块连接到UNIHIKER K10的I2C接口。将光传感器连接至SCI模块的Port2，然后将RGB灯带插入UNIHIKER K10的P1接口。

生产步骤

完成布线后，按照之前的教程《无传感器ESP-Claw多么无聊》中的方法刷入ESP-Claw固件，并完成Wi-Fi和LLM的配置。配置完成后，即可启用ESP-Claw“感知环境光”功能。

第一步：建立对光的感知

首先，让ESP-Claw驱动的UNIHIKER K10“理解”实时环境光数据。在聊天工具中发送以下消息：

我已将光敏传感器连接到SCI模块。请读取当前的光照强度数据，并判断房间环境是暗、昏暗、正常还是明亮。

ESP-Claw 通过 SCI SCI 模块自动读取光传感器的数据，并完成物理量的转换。随后，它根据实时数据和环境背景评估环境亮度，并返回相应的光照强度。这一步至关重要：从此以后，ESP-Claw 不再仅仅是“接收文本”，而是真正地“观察物理环境”。

第二步：设置自动灯光控制规则

一旦K10识别到光照强度数据，就将其配置为自行决定照明策略。在聊天工具中发送以下消息：

我已将一条7个LED的RGB灯带连接到UNIHIKER K10的P1端口(GPIO2)。请设计一种自适应照明控制策略，根据环境光强度自动调节亮度，并根据时间切换灯光颜色，实现智能家居场景的智能照明。

ESP-Claw 会解析自然语言指令，自动生成 GPIO 控制逻辑，并在满足条件时执行照明策略。

此时，该系统已不再是一个简单的自动灯具：它作为一个真正的AI环境照明代理，能够持续感知环境变化，并根据实时条件决定照明行为。

传统的智能家居自动化大多遵循“亮度低于某个阈值时打开灯”等固定逻辑。而ESP-Claw的独特之处在于其基于大语言模型(LLM)的理解能力：它能够综合考虑时间、天气、用户习惯以及历史环境数据等附加因素，判断照明是否真正需要，以及应设置何种亮度和氛围。这正是AI代理与传统物联网自动化之间的核心区别。

总结

通过SCI模块读取光传感器数据，并结合ESP-Claw的自然语言理解能力，本项目实现了从环境感知到主动控制的完整闭环。光传感器检测现实中的光照变化，SCI模块统一处理数据，ESP-Claw解析环境并生成控制指令，UNIHIKER K10执行RGB灯光控制。一旦ESP-Claw能够“理解光线”，灯具便不再局限于开关操作，而成为具备AI功能的照明代理，可感知周围环境、主动响应，并真正与物理世界进行互动。

本文编译自hackster.io