在消費級市場，智能家居作為IOT最大的落地場景之一，由於家庭環境的私密性，使得用户數據的採集、處理變得比較困難。當前存在的挑戰主要體現在兩點：一是連接設備的成本及收益不匹配，難以實現廣泛連接，並且每個設備之間的單鏈接會造成通信管理的複雜；二是侵入式連接使設備的安全性及可靠性收到挑戰，用户存在被竊取隱私的風險。
那麼，如何在安全可靠的條件下獲取有效信息成為突破的關鍵。其中涉及到了學術界從上世紀末就一直在研究的用電Signature（學術界研究以非侵入式負荷監測 NILM最有代表性），然而這項技術在2010年前後一直停滯不前，直到2014年左右隨着人工智能、深度學習算法的成熟，及硬件算力的提升，歐美開始出現使用非侵入式技術的設備獲取用户數據的公司，之後隨着國內相關技術的迅速發展，市場需求逐漸打開。
在國內市場，上海千居智科技有限公司（以下簡稱“千居智”）就是以用電指紋Signature技術為核心，進入了家庭用電領域。團隊通過自研傳感器結合算法實現了對用電數據的高頻採集，還可以區分不同的用電設備；在分析室內耗電情況的基礎上形成用户畫像，幫助用户節省能源的同時，還將與保險公司合作，為用户提供個性化保險產品。
關於為什麼選擇以“電”作為用户畫像的基礎，千居智創始人張勇表示：首先，電在家用能源中佔據絕大部分比重，2011年起家庭用電的增速基本保持在年均8%-10%，工業化進程加快後會出現進一步提升；其次，典型的三口之家，家用電器在15-20種，不同電器耗電情況不同，可以説掌握了用電情況，就能夠解讀家庭的生活水平、行為習慣、消費能力等信息，背後就是數據挖掘的價值；最後，通過對數據的分析處理，能夠提升用電安全並且節能，減少事故隱患。
基於以上出發點，公司自研了軟硬件一體的用電指紋Signature採集和分析設備，核心的傳感器及算法均為自研。每家只需一台設備（安裝在強電箱上）即可實現對全屋的用電檢測，技術壁壘體現在高精度、高頻的數據採集以及安全、設備等相關的識別算法。從硬件上看，傳感器支持最高每秒上千次的採集頻率，保證數據獲取的完整性、豐富性；從算法上看，團隊利用邊緣 AI算法，可以利用耗電情況識別不同設備，當前識別準確率已超95%，行業平均在85%。
目前團隊已經積累了超萬種設備的組合運行狀態，用户可以用過設備 APP實時跟進並管理用電情況。產品從2020年4月正式推向市場，直接客户除了面向家庭之外，還擴展出了B端的中小型商鋪，客户總量已達上千家。目前盈利模式主要以銷售整套設備為主。
產品正處於市場拓展階段，除了直接客户外，公司還將與電力/電錶公司、地產商、物業、智能家居廠商合作，以賣授權的形式營利。創始人張勇表示，公司的營收除了主要來自銷售設備之外，還會為政府、保險公司提供數據服務，幫助他們建立用户畫像。
市場方面，歐美髮展領先於國內，目前已經出現美國Sense（IRobot、施耐德、Landis Gyr投資）、法國Luko、日本Informetis等，但由於國內外用電制式的不同，國外公司進中國市場比較困難；國內市場處於早期階段，創業公司少見，目前有江蘇智臻、天津求實智源兩家代表，以提供2B解決方案為主。整體來看國內產品化速度較慢，市場還處於早期階段。
千居智成立於2019年9月，正在尋求天使輪融資。