在消費級市場，智慧家居作為IOT最大的落地場景之一，由於家庭環境的私密性，使得使用者資料的採集、處理變得比較困難。當前存在的挑戰主要體現在兩點：一是連線裝置的成本及收益不匹配，難以實現廣泛連線，並且每個裝置之間的單鏈接會造成通訊管理的複雜；二是侵入式連線使裝置的安全性及可靠性收到挑戰，使用者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資訊成為突破的關鍵。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年左右隨著人工智慧、深度學習演算法的成熟，及硬體算力的提升，歐美開始出現使用非侵入式技術的裝置獲取使用者資料的公司，之後隨著國內相關技術的迅速發展，市場需求逐漸開啟。
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。團隊透過自研感測器結合演算法實現了對用電資料的高頻採集，還可以區分不同的用電裝置；在分析室內耗電情況的基礎上形成使用者畫像，幫助使用者節省能源的同時，還將與保險公司合作，為使用者提供個性化保險產品。
關於為什麼選擇以“電”作為使用者畫像的基礎，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%，工業化程序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，可以說掌握了用電情況，就能夠解讀家庭的生活水平、行為習慣、消費能力等資訊，背後就是資料探勘的價值；最後，透過對資料的分析處理，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，公司自研了軟硬體一體的用電指紋Signature採集和分析裝置，核心的感測器及演算法均為自研。每家只需一臺裝置（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、高頻的資料採集以及安全、裝置等相關的識別演算法。從硬體上看，感測器支援最高每秒上千次的採集頻率，保證資料獲取的完整性、豐富性；從演算法上看，團隊利用邊緣 AI演算法，可以利用耗電情況識別不同裝置，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裝置的組合執行狀態，使用者可以用過裝置 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，直接客戶除了面向家庭之外，還擴展出了B端的中小型商鋪，客戶總量已達上千家。目前盈利模式主要以銷售整套裝置為主。
產品正處於市場拓展階段，除了直接客戶外，公司還將與電力/電錶公司、地產商、物業、智慧家居廠商合作，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裝置之外，還會為政府、保險公司提供資料服務，幫助他們建立使用者畫像。
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。