基于ESP32-C3的AI儿童气象站

客户

一家教育STEM套件公司，打造可自行组装的天气站套件，教孩子们学习气象学、传感器和数据分析。

挑战

制作一款气象站套件，要求组装过程具有教育意义（用螺丝刀20分钟完成），能产生准确的本地预报数据，并通过AI驱动的预测保持孩子们的参与度。

产品概念与架构

ESP32-C3读取一系列传感器：BME280（温度/湿度/气压）、SPS30（颗粒物）、雨量计（翻斗式）和3杯风速计（霍尔效应）。一块2.8英寸TFT显示屏显示当前状况。

工程解决方案

ESP32-C3上运行一个TinyML回归模型（20KB，决策树），通过将传感器读数与过去7天的预报与实际数据相关联，学习本地微气候。模型每晚重新训练，预测精度随时间提升。

成果

12小时本地预报准确率达85%。组装时间<20分钟。已在500多个学校STEM项目中使用。