可以降低人工智能在太阳能热水器OEM 中应用成本的方法：

硬件方面

优化传感器选型：根据实际需求，选择性价比高的传感器。对于一些非关键参数的测量，可以选用精度稍低但价格便宜的传感器；同时，与传感器供应商建立长期合作关系，争取批量采购的折扣。例如，在测量水温时，若对精度要求不是极高，可选用普通的工业级温度传感器，而不是高精度的科研级传感器。

采用通用硬件平台：选择市场上成熟的、通用的控制芯片和硬件平台，避免使用过于定制化的高价硬件。这些通用平台通常具有较高的性能和稳定性，且由于大规模生产和广泛应用，成本相对较低，如一些常见的 ARM 架构芯片。

共享硬件资源：如果企业同时生产多种型号或系列的太阳能热水器，可以考虑在不同产品中共享部分人工智能硬件资源，如通信模块、存储设备等，通过合理的系统设计和资源分配，减少硬件的重复配置。

软件方面

利用开源算法和框架：许多人工智能算法和深度学习框架是开源的，如 TensorFlow、PyTorch 等。企业可以充分利用这些开源资源，在其基础上进行二次开发和优化，减少算法研发的时间和成本。

合作开发与共享软件：与其他企业、科研机构或高校进行合作开发，共同承担软件开发的成本和风险。此外，还可以考虑与同行业企业共享一些非核心的软件功能模块，通过合作共享降低软件的总体开发和维护成本。

优化软件更新策略：根据实际需求和用户反馈，制定合理的软件更新计划，避免频繁地进行大规模的软件更新。对于一些非关键的功能改进和优化，可以集中在几个版本中进行统一更新，减少软件更新的次数和成本。

数据方面

优化数据收集方案：在保证数据质量的前提下，尽量减少不必要的数据收集。通过合理设计数据收集系统，只采集对太阳能热水器运行和控制最关键的数据，如核心时段的温度、光照等数据，避免收集大量冗余数据增加存储和处理成本。

数据共享与交换：与其他太阳能热水器企业、研究机构或行业协会等建立数据共享机制，在合法合规的前提下，共享部分非敏感的运行数据和用户行为数据等。通过数据共享，扩大数据量，提高模型的准确性和通用性，同时降低各自的数据收集成本。

采用云服务存储和处理数据：将数据存储和部分数据处理任务迁移到云端，利用云服务提供商的大规模存储和强大的计算能力，按需租用存储和计算资源，避免企业自行构建昂贵的数据中心和服务器集群。

人员培训方面

内部培训与知识共享：建立企业内部的培训体系，由少数专业技术人员先掌握人工智能相关知识和技能，然后通过内部培训、讲座、实践指导等方式将知识传递给其他员工，实现知识共享和技能提升，减少外部培训的费用。

在线学习资源利用：充分利用网络上丰富的在线学习资源，如免费或低成本的人工智能课程、教程、论坛等，鼓励员工自主学习和提升技能。这些在线资源可以提供从基础知识到实践案例的全方位学习内容，帮助员工不断更新知识体系。

安全防护方面

选择合适的安全防护方案：根据企业的实际需求和数据安全等级，选择性价比高的安全防护技术和产品，而不是一味追求最高级别的安全防护措施。例如，对于一些小型太阳能热水器企业，可能不需要部署过于复杂和昂贵的入侵检测系统，可以选择一些简单有效的防火墙和防病毒软件。

安全服务外包：将部分安全防护工作外包给专业的安全服务提供商，如数据加密、安全审计等。这些专业机构具有更丰富的经验和专业的技术团队，能够提供更高效和低成本的安全服务，比企业自行组建安全团队成本更低。