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文 | 禾加页

01

智能家居发展趋势

智能家居是通过各种感知技术，接收探测信号并予以判断后，给出指令让家庭中各种与信息相关的通信设备、家用电器、家庭安防、照明等装置做出相应的动作，以便更加有效服务用户且减少用户劳务量。在此基础上，综合利用计算机、网络通讯、家电控制等技术，将家庭智能控制、信息交流及消费服务等家居生活有效地结合起来，保持这些家庭设施与住宅环境的和谐与协调，并创造出安全、舒适、节能、高效、便捷的个性化家居生活。未来智能家居可以感知用户在家中做的任何事情，随时能够通过智能化的功能，给予用户生活上的支持，同时针对用户的及时性需求，提供智能化的服务^[1]。

（1）智能家居发展阶段

智能家居的发展经历三个阶段：以产品为中心的单品智能阶段，以场景为中心的场景智能阶段，和以用户为中心的智慧家庭阶段。

（A）单品智能阶段

单品智能中智能音箱、智能门锁、智能摄像头、智能照明是当前最热门的智能家居产品，未来可能包括智能门铃、智能猫眼、智能晾衣机、智能传感器等产品。随着产品的演进，未来几乎家里的所有产品都可以能听、会说、能懂。

智能音箱是普通音箱升级的产物，是家庭消费者用语音进行上网的一个工具，比如点播歌曲、上网购物，或是了解天气预报，也可以用智能音箱对其它智能家居设备进行控制，比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。

智能门锁是指区别于传统机械锁的基础上改进的，在用户安全性、识别、管理性方面更加智能化简便化的锁具。例如智能指纹锁，常见功能包括指纹、密码、刷卡、机械钥匙四合一开锁方式。增加上联网功能，可实现远程操控。

智能摄像头可主动捕捉异常画面并自动发送警报，大大降低了用户精力的投入，可实现即时且随时随地的监控。摄像头可通过手机APP与手机相连，点开便可查看摄像头即时拍摄的画面；同时，当拍摄画面出现异常动态或声响时，摄像头除了可自动捕捉异常并启动云录像自动上传，还可通过短信或手机APP向用户发送警报信息，从而实现全天候智能监控。

智能照明是指利用分布式无线遥测、遥控、遥讯控制系统，来实现对家居照明设备甚至家居生活设备的智能化控制，具有灯光亮度的强弱调节、灯光软启动、定时控制、场景设置等功能。随着物联网的崛起，LED照明走向小型连网的数字照明，更进一步融合个人化、以人为本的智能照明正在成为未来产业发展重点。

（B）场景智能阶段

场景智能将智能家居以区域空间进行划分，涉及家庭居住空间的各个角落，如卧室场景、客厅场景、厨房场景、阳台场景、浴室场景、门廊场景、楼梯场景、花园场景，每个不同的空间，都可以有相应的小区域场景匹配。而围绕用户生活需求的场景包括安全场景、健康场景、休息场景、娱乐场景、雨天场景、通风场景、节能场景、除湿场景、除甲醛场景、防雾霾场景、回家场景、离家场景、洗衣晾晒场景、洗浴场景等。

例如智能卧室中，床引入多种的健康功能，比如说按摩功能、健康指标检测功能等；灯光可以自动完成调节，比如说回家模式、离家模式、睡眠模式和阅读模式；窗户下雨天会自动关闭。智能卧室在用户晚上就寝时，所有灯光会自动关闭，窗帘闭合，智能床统计睡眠状态，家庭安防系统自动布防。用户早上起床，柔缓的背景音乐响起，窗帘缓慢打开。

（C）智慧家庭阶段

以用户为中心的智慧家庭是智能家居终极发展目标，即为人们提供一个更为舒适、安全、方便和高效的生活。家居生活中存在的所有智能设备操作都离不开与用户的互动，所有智能设备的运转也离不开为用户服务。人工智能技术将在交互方式与执行决策两个维度对智能家居行业产生着深刻影响。

在交互方式上，人工智能对智能家居交互方式产生革命性影响。由按键/遥控的物理控制，延伸到触摸面板与手机APP控制，再到全面的语音控制，隔空的体感控制与视觉控制，最终实现系统自学习后的无感体验。2020年是智能语音到智慧视觉的可视化人机交互元年，更多基于视觉的交互将会诞生。视觉交互不仅符合非接触式经济，也是未来十年的主流趋势。

在执行决策上，人工智能提供了机器自我学习自主决策的实现路径。这将使得个人身份识别、用户数据收集、产品联动在潜移默化中变成现实，未来家居生活场景将提供千人千面，家庭成员的个性化服务。

（2）智能家居通信技术

智能家居还会用到其它各种新技术，其中包括必不可少的通信技术，有无线技术Zigbee、Z-Wave、RF、蓝牙、WIFI、EnOcean、UWB、NB-IoT、Lora等，和有线技术RS485、RS232、Modbus、KNX等。

Zigbee是一种短距离、低功耗的无线通信技术，其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率。ZigBee底层采用IEEE 802.15.4标准规范的媒体访问层与物理层，主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备。Zigbee的传输距离50米到300米，速率250kbps，功耗5mA，网络节点数最大可达65000个。

Z-Wave也是一种基于基于射频的低成本、低功耗、高可靠短距离无线通信技术。在技术面上，Z-Wave从原本的9.6Kbit/s提升到40Kbit/s。在节点数方面，一个Z-Wave网路可支持232个节点。

RF是一种非接触式的自动识别技术。相对于传统的磁卡及IC卡技术具有非接触、阅读速度快、无磨损、不受环境影响、寿命长、便于使用的特点和具有防冲突功能，能同时处理多张卡片。无线射频技术在阅读器和射频卡之间进行非接触双向数据传输，以达到目标识别和数据交换的目的。

蓝牙是一种无线技术标准，可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换。蓝牙传输距离2米到30米，速率1Mbps，功耗介于Zigbee和WIFI之间，主要应用在一些小型的智能硬件产品上。

WIFI是目前应用最广泛的无线通信技术之一，传输距离在100米到300米，速率可达300Mbps，功耗10－50mA。

EnOcean是世界上唯一使用能量采集技术的无线国际标准。EnOcean能量采集模块能够采集周围环境产生的能量，用来供给EnOcean超低功耗的无线通讯模块。和同类技术相比，功耗最低，传输距离最远，可以组网并且支持中继等功能。无需电池，无线信号所需的电力是ZigBee的1／30～1／100。主要应用在一些无线无源智能家居和智能楼宇产品上。

UWB利用纳秒至微微秒级的非正弦波窄脉冲传输数据。通过在较宽的频谱上传送极低功率的信号，UWB能在10米左右的范围内实现数百Mbit／s至数Gbit／s的数据传输速率。

NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络、LTE网络或5G网络，以降低部署成本、实现平滑升级。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；二是具备支撑连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本。

Lora（Long Range Radio）主要工作在全球免费频段运行（即非授权频段），包括433、868、915 MHz等。LoRa网络构架由终端节点、网关、网络服务器和应用服务器四部分组成，应用数据可双向传输。因LoRa功耗低、传输距离远、组网灵活等诸多特性与物联网碎片化、低成本、大连接的需求十分的契合。

RS485又名TIA-485-A, ANSI/TIA/EIA-485或TIA/EIA-485。RS485有两线制和四线制两种接线方式，四线制只能实现点对点通信，很少采用，现在多采用两线制接线方式。这种接线方式为总线式拓扑结构，在同一总线上最多可以挂接32个节点。很多主流有线智能家居厂家采用的都是RS485协议。

RS232是个人计算机上的通讯接口之一，由电子工业协会制定的异步传输标准接口。通常接口以9个引脚或是25个引脚型态出现。一般个人计算机上会有两组RS-232接口，分别称为COM1和COM2。少数的智能家居产品会采用这种协议。

Modbus是一个工业通信系统，由带智能终端的可编程序控制器和计算机通过公用线路或局部专用线路连接而成，支持247个远程从属控制器。

KNX总线是独立于制造商和应用领域的系统。通过所有的总线设备连接到 KNX介质上，这些介质包括双绞线、射频、电力线或IP/Ethernet。总线设备可以是传感器也可以是执行器，用于控制楼宇管理装置如：照明、遮光/百叶窗、保安系统、能源管理、供暖、通风、空调系统、信号和监控系统、服务界面及楼宇控制系统、大型家电等。所有这些功能通过一个统一的系统就可以进行控制、监视和发送信号，不需要额外的控制中心。

02

智能家居边缘计算现状

（1）智能家居网关

目前智能家居主要是通过云平台来连接和控制家中的智能设备，很多家庭局域网内的设备互动也通过云平台来实现。但设备过度依赖云平台会带来很多问题，例如家里出现网络故障，设备很难进行控制。另外，通过云平台控制家中设备，有时响应速度慢，会带来很强的延迟感，并且随着智能家居单品品类的增加这种不良体验会越来越频繁。

在智能家居中，边缘计算的应用越来越广泛。智能家居网关是家居智能化的心脏，通过它实现系统信息的采集、信息输入、信息输出、集中控制、远程控制、联动控制等功能，它是边缘计算的重要载体。

一方面，智能家居网关有了边缘计算的支持，对智能家居设备的控制，可以直接通过边缘计算进行。对于在同一网关内的智能组件，网关可以处理这些组件收到的信息并根据用户设置或者习惯做出决策，控制执行组件执行相应动作。对于能够实现边缘计算的智能家居组件，在用户外网断开的时候，可以不受影响，这就避免了在用户断网时候造成的智能家居系统瘫痪问题。

另一方面，在智能家居不同产品的互动场景中，边缘计算也将充当网管或中控系统，通过云计算与边缘计算的协同，来实现设备之间的互联互通、场景控制等需求。

智能家居网关，对内连接家庭内丰富的家居及传感器，对外连接云平台。智能家居网关提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源，同时提供设备自身配置、监控、维护、优化等生命周期API。边缘计算要求支持即插即用、多AP自动配置连接、南向管理家庭中摄像头、门禁、温湿度传感器等外设、南向接口丰富性，如网线、电力线、同轴电缆、Zigbee、蓝牙、WiFi等，同时还可以对大量异构数据进行处理，再将处理后的数据统一上传到云平台。

用户不仅仅可以通过网络连接边缘计算节点，对家庭智能终端进行控制，还可以通过访问云平台，实现边缘家庭网关全生命周期管理，包括网络大数据分析提供相关资源优化决策建议，实现家庭网络的可管可运营。

用户可以选择智能化主动服务的家庭生活，或自己定制家居业务的编排，由智能网关统一进行管理控制。在用户的授权下，云边协同的智能家居系统将主动学习用户的生活使用习惯，不断优化智能模型，更好的为用户提供智能化服务：客厅、卧室、卫浴、厨房内的家居根据用户的定制化需求，结合晨起、离家、下午归家、休闲、入睡等不同场景，自动智能帮助用户完成一系列的家庭事务。早晨，卧室可以自动音乐唤醒、开窗、卫浴自动准备洗漱用具，厨房开始自动烤面包；离家时会自动关闭空调等电器，会根据天气选择是否关闭窗户等；下午归家时，安全开门并激活回家模式，自动开灯、推荐食谱、烹饪教学、自动下单购买日常需要等；晚饭后机器人自动打扫卫生、自动开启电视并切换至相应节目等；睡觉前会自动检查并关闭门窗和电器^[2]。

（2）人工智能应用

将边缘计算和人工智能深度结合，可以实现智能家居边缘智能，从全面的语音控制，到隔空的体感控制与视觉控制，到最终实现系统自学习后的无感体验。

（A）语音控制

科技让生活更智能，语音让交互更便捷、快捷。不管品牌与技术多么先进，人机交互界面多么友善，都没有语音交互控制来的简便直接。以苹果智能手机为代表的Siri率先提出了语音控制的概念，而随后智能语音控制技术快速蓬勃发展，亚马逊Echo智能音箱设备成为除手机之外，让语音助理作用于控制智能家居设备的第一批装置。而以谷歌、微软等为代表的互联网巨头也相继跟进，探索语音控制技术在智能化家居设备的应用。一般的智能家居产品（例如电灯、电视、音乐播放器等设备)基本都能通过语音控制实现其功能。

但是语音控制依旧面临诸多挑战，例如用户能随意用语音控制智能家居的一个必要条件就是无论你在客厅哪个角落发出指令，设备都能准确识别，语音识别技术必须突破距离的障碍。目前室内的语音交互受到背景噪音、其他人声干扰、回声、混响等多重复杂因素影响，导致识别率低甚至无法使用，只能在相对安静、近距离的环境下使用。

另外，中国语音及语言博大精深，中国真正掌握标准普通话的人群比例比较低，口音现象纷繁复杂，甚至会出现同城市中有不同口音的情况。因此，当这些带有或轻或重口音的人群在使用语音输入时，如果按通常的方法使用标准普通话数据进行模型的训练，就会产生很严重的适配问题，从而影响语音输入时的识别效果。

因此，智能家居语言控制必须更加智能，只会识别一些基本词句显然是远远不够的，它们必须要更懂人类。懂人类的口音、语速、方言、口头禅以及时不时蹦出的专业词汇等。这就是智能家居语言控制要实现个性化识别。即语音识别系统具备自动学习并适应用户使用习惯的能力，你用的越多，它越懂你。一般来说，个性化识别包括发音和语言两方面。其中发音个性化主要是指系统对用户口音、语速等发音习惯的学习，而语言个性化主要是指系统可以对用户的特定词汇（例如人名、地名、口头禅、专业词汇等）具备更好的辨识性。

（B）体感控制与视觉控制

体感控制指人们可以直接使用肢体动作，与周边的装置或环境互动，而无需使用任何复杂的控制设备，便可让人们身历其境地与内容做互动的一种做法。例如人站在一台电视机前方，假使有某个体感设备可以侦测到人手部的动作，此时若是人将手部分别向上、向下、向左及向右挥，可以用来控制电视台的快转、倒转、暂停以及终止等功能。

依照体感方式与原理的不同，主要可分为三大类：惯性感测、光学感测以及惯性及光学联合感测。惯性感测主要是以惯性传感器为主，例如用重力传感器，陀螺仪以及磁传感器等来感测使用者肢体动作的物理参数，分别为加速度、角速度以及磁场，再根据这些物理参数来求得使用者在空间中的各种动作。

光学感测使用激光及摄像头（RGB）来获取人体影像信息，捕捉人体3D全身影像和动作。普通的2D视觉有视频通话、网络摄像头、2D识别等初级应用。2D识别只能让终端“看见”，在智能避障和识别方面能力不足。比如搭载2D视觉的扫地机器人不够聪明，无法识别前面是垃圾还是障碍，导致清扫效果和线路规划不能令人满意。随着3D视觉技术的发展，打破了以往2D视觉的局限。3D视觉技术可获取深度信息，捕捉物体3D数据，赋能智能终端活体检测识别、手势识别等能力，实现"看懂"世界。

3D视觉应用在门锁上，相比传统基于指纹识别和2D识别门锁更为可靠。当然安防和控制仅仅是智能家居最基本层面的应用，随着未来智慧家庭对终端智能化程度的需求越来越高，3D视觉技术亦可应用于更深层次的家庭生活当中。3D视觉催生的骨骼识别技术可捕捉人物动态，实现3D体感游戏、3D体感健身等品质生活方式；结合AR帮助家长实现更沉浸的幼儿教育，真正做到寓教于乐^[3]。

（C）无感体验

真正的智能家居应该是根据用户的生活习惯进行自动调节，提供无感的体验，也就是说，智能家居融入你我的生活，但不会造成干扰。例如智能空调能够通过内置传感器，监测室内的温度、湿度、光线以及恒温器周围的环境变化，判断房间中是否有人，记录用户的温度调节习惯，并以此决定是否开启温度调节设备。不是用户告诉它应该调节成多少温度，而是让用户压根想不起来调节温度，因为温度已经由智能空调自动帮用户调整好了，用户根本意识不到需要调节什么。又例如智能冰箱，要能告诉用户某样食物是哪天放进去的，里边有多少，什么时候会过期，具备思想和数据分析能力。这种智能家居的“思想”，是通过数据分析出用户需求，并想方设法满足这些需求。

实现无感体验，一方面需要借助视觉+温感+嗅觉+体感+语音等的多模态融合应用，另外一方面需要系统具备自学习能力。

参考文献

[1] CSHIA Research. 2020中国智能家居生态发展白皮书[R].

[2] 边缘计算产业联盟(ECC)与工业互联网产业联盟 (AII). 边缘计算与云计算协同白皮书[R]. 2018,11.

[3] 3D识别技术+智能家居,又一次颠覆我们的想象力[N]. 2019,10.

END

▎作者：禾加页

《5G行业应用》专栏作家，5年ICT行业从业经历，长期关注5G、物联网、大数据、云计算和人工智能等领域。

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