人工智能在智能家居领域的应用与挑战

　　自2014年谷歌以32亿美元收购Nest公司后，“物联网”一次让智能家居行业再次火热起来，各大科技公司纷纷开始布局物联网领域，智能家居作为物联网细分领域，其表现更为突出。据权威研究机构发布报告预测，未来全球智能家居设备和服务市场将迅速增长，到2018年市场规模将达到680亿美元，巨大的市场蛋糕吸引来自国内外各巨头们及创新型创业公司争相进入，一大批优秀的智能家居品牌也迅速崛起。

　　然而，智能家居喊了这么久，到目前为止仍然只停留在概念阶段，如何让智能家居落地是每个从业者面临的一座“大山”，目前许多智能家居设备和单品可以说赚足了“噱头”，然而离真正的互联互通还有一段距离，更别说实现真正的智能操控。那么，人工智能的出现会打破智能家居行业的现状吗?

　　人工智能是什么?

　　

 

　　人工智能一词最初是在1956年达特茅斯学会上提出的。从学科定义上来说，人工智能(Artificial Intelligence)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

　　人工智能技术的发展可以说由来已久，然而由于硬件体系能力的不足加上发展道路上曾经出现偏差、以及算法的缺陷，使得人工智能技术的发展在上世纪80-90年代曾经一度低迷。近年来，随着成本低廉的大规模并行计算、大数据、深度学习算法、人脑芯片技术等的推动，人工智能的发展出现了向上的拐点。2016年，AlphaGo大胜围棋高手让人工智能的概念变得家喻户晓。

　　不过，目前市场上所谓“智能”的设备或概念很多，从智能手机到智能家居等，但这些“智能”实际上是“smart”的含义，即灵巧;真正意义上的智能应该是“intelligent”的含义，即智能的、聪明的、理解力强的。

　　智能家居的现状：伪智能

　　

 

　　随着互联网的深度发展以及物联网时代的到来，智能家居行业也爆发出了前所未有的市场潜力，同时由于人们生活水平不断提高，对居住环境的需求也不断提升，在这样的大环境下，智能家居行业成为了一个炙手可热的新兴行业。

　　然而，市场形势虽然明显利好，但是目前的智能家居仍停留在“伪智能”的阶段，目前大多数智能家居产品有两个特点：要么在一件智能单品上做到“单点极致”，要么为传统产品增添一些智能功能并冠以“智能场景”的称号。这些产品的生产者将主要精力用于花哨的功能设计和系统技术的更新，甚至有些多厂商为了刺激消费，在产品功能和设计上增加噱头和卖点，声称实现了所谓全方位的智能控制而一味追求华而不实的功能。

　　总体而言，智能家居行业的发展经历了两个阶段：1、联网控制，如智能灯泡、智能插座等;2、家电联网，终端接入传感器，去触发其他设备联动。这两个阶段的智能家居更多地强调联网、连接，缺乏一个物联网的大脑，需要人工操控，无法真正解决用户的需求，也就是所谓的“伪智能”。

　　而人工智能技术的应用将改变这一切，使得智能家居产品进入第三阶段，由原来的被动智能转向主动智能，甚至可以代替人进行思考、决策和执行。

　　人工智能进入智能家居领域

　　人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。越来越多的企业已经开始尝试研发推广人工智能家居产品，他们已经意识到，人工智能家庭应用的推广不仅有利于用户，也将是企业的新机会，可能发展成为一种新的商业模式。

　　在国外，智能家居领域人工智能的应用首先要提的应该是亚马逊的Echo智能音响，该音箱在语音识别上更加开放的策略，整合了更多的第三方资源，其销量也是一路攀升，CIRP数据显示，Echo发售至今已售出400万台。现在，Echo在美国本土备受追捧，亚马逊欲复制至欧洲市场。此外谷歌的Google Home家庭设备的控制中心、扎克伯格的“贾维斯”智能管家，微软的“小冰”聊天机器人等，都是国外目前人工智能技术在智能家居领域应用所取得的成果。

　　而我国人工智能的研究不仅没有落下，甚至有引领全球的趋势。家电企业中，长虹、创维、海尔等都在积极打造基于人工智能的智慧家庭产业，其中长虹通过开放式的物联网平台，将人工智能技术、安防系统、智能服务、能源管理、CHiQ电视、空调、冰箱等终端产品等融入到真实的小区及家庭环境，带来全新的“产品+服务”体验;创维展现了以物联网技术和人工智能为代表的智慧家庭解决方案;TCL则基于用户对不同内容的需求，通过人工智能的深度学习和大数据分析，对用户喜好进行筛选和判断，从而做出精准的内容推送。

　　面临的挑战

　　

 

　　人工智能与智能家居的结合蕴藏着巨大的机会，但目前人工智能技术本身的发展，主要还是在单点领域获得了突破，从通用技术和通用平台的维度看还有很多有待突破。

　　一是数据流通和协同感知有待提升。基础设施层的数据支撑环节，依然存在数据流通法律缺失，高价值数据难以得到有效利用的问题;在感知环节，仿人体五感的各类传感器都有成熟产品，但缺乏高度集成、统一感知协调的中控系统，对于各个传感器获得多源数据无法进行一体化的采集、加工和分析。未来的突破点将发生在软件集成环节和类脑芯片环节。

　　二是强人工智能尚未实现关键技术突破。在技术研发层，目前进展属于初级阶段，对于高层次的人工意识、情绪感知环节还没有明显的突破。人脑智能的产生原理尚未研究清楚，“脑科学”研究还处于摸索阶段。未来的突破点将发生的脑科学研究领域。

　　三是智能硬件平台应用性和自主化存在差距。应用层的智能硬件平台，服务机器人的智能水平、感知系统和对不同环境的适应能力受制于人工智能初级发展水平，短期内难以接近人的推理学习和分析能力，难以接近人的判断力，不具备与人类同级别的视觉、听觉、嗅觉和触觉等感知力，难以可靠而经济地步行或者跑步，难以具备人手级别的执行力。未来的突破点将是在智能无人设备方面。