智能家居行业属于技术密集型行业,需要应用多项先进技术和创新解决方案,不仅涉及软硬件开发技术、音视频处理技术、网络通信技术、数据安全与隐私保护技术,还融合了云计算与边缘计算、大数据分析、AI 等技术。
(1)软硬件开发技术
智能家居产品依赖于高度集成的软硬件开发技术,涉及先进的微处理器、多功能的传感器、定制化的电路设计以及适配的软件应用。软硬件的高度集成与融合不仅确保了智能家居产品的稳定性和可靠性,还在产品功能不断丰富的同时,实现了节能和低功耗的设计标准,满足持续运行的需求。
(2)音视频处理技术
音视频处理技术是智能家居产品,尤其是智能视觉产品的核心技术,不仅包括高清视频捕捉、实时音视频编解码、图像和声音增强等技术,还借助 AI 等技术进行图像和声音分析,为用户提供更加丰富和个性化的体验。
(3)网络通信技术
智能家居系统依赖于多样化的网络通信技术,包括 WiFi、蓝牙等无线技术,以及有线的以太网技术。该等技术不仅保证了设备间的高效通信,还确保了数据传输的安全性和可靠性。
(4)数据安全与隐私保护技术
智能家居产品涉及终端用户数据的采集、存储、传输和处理,数据安全与隐私保护已日益成为各个国家或地区的监管重点。智能家居企业需通过采取各项措施,如加强加密技术、实施安全认证、设置数据访问控制等,提升智能家居产品和 IoT 平台的数据安全防控能力,保护用户隐私。
(5)云计算和大数据分析技术
云计算和大数据分析技术为智能家居系统提供了强大的远程数据存储、处理和分析能力。该等技术使得智能家居系统支持各类智能家居设备的远程控制和集中管理,并提供充足算力,用于识别和学习终端用户行为习惯,提供贴合用户需求的服务和建议。
(6)边缘计算技术边缘计算技术
与云计算相辅相成、互相协同,其侧重于物联网网络边缘侧的存储、处理与分析。该技术的应用使得数据处理更加高效和安全,通过在设备本地进行数据处理和分析,减少了对云端资源的依赖,亦提高了产品的响应速度和数据安全性。
(7)AI 技术AI 技术
为智能家居系统带来了更高的精确度与智能化,如环境感知、移动侦测、行为识别、异常检测和自动化决策等,能够为终端用户提供更加精准和高效的服务。随着国内外 AI 大模型的持续迭代,AI 大模型在计算机视觉、机器学习、神经网络、自然语言及图像理解等方面快速进步,在文本、图像、音视频、跨模态等多种形式的内容生成中彰显出巨大潜在价值。
未来,随着多模态大模型与边缘计算的深度结合,智能家居将实现更低延迟的响应、更精准的个性化服务、更人性化的交互。AI 大模型应用能力融入智能家居产品将成为智能家居行业一次“跨越代际”的重大变革。
2、智能家居行业技术的发展趋势
(1)综合多产品功能优势,协同实现全面智能服务价值的最大化
感知、交互、决策是智能家居的综合智能体现,也是未来需要不断优化的环节。AI 的助力,在延伸信息采集边界的同时,还为用户提供了如语音、手势等更为自然的交互形式,并利用自身自学习、模型持续优化的优势,学习用户行为习惯,进而针对性提供贴合用户需求的家居服务。智能家居的本质是服务于人,如果产品智能属性与用户契合度低,或过多领先于用户实际需求,会造成产品的智能功能冗余,不利于用户获得便捷、友好的使用体验。
未来,智能家居将借助互联互通能力,综合各产品功能的最大优势,共用多源数据,使整体智能服务效果最优化,既可以弥补单一产品不够智能的缺陷,同时也可以解决产品功能冗余、造价较高的问题,降低具有交叉功能设备的重复安装量,从而降低用户使用智能家居的门槛。
(2)融合多维多源信息,延伸服务范围,精准契合用户需求
当前的智能家居已经覆盖视觉、听觉、温湿度、人形、车辆、动物等多维度信息采集,但用户与日俱增的需求仍需进一步扩大感知范围和信息数量。未来,感知层面的演进将由单一迈向综合,整合多源信息,有效发挥数据价值。
数据采集不再局限于静态的视觉图像、光感等单一维度;结合时间、空间等信息,获取如关联时间的动态视频三维数据,以用户的视角灵活观察家庭环境,展现家庭空间全貌,改善由于片面信息决策造成的告警不及时、追踪有困难、检测不精准等问题。
智能家居系统在采集家庭内部信息的同时,还可通过连接外界信息,如客观存在的生活常识、动态的天气变化、多变的交通信息,辅助调整智能家居对用户的服务,从真正意义上服务用户的整体生活。
(3)AI 大模型持续迭代,加速智能家居行业发展
AI 大模型基于自然语言处理技术、机器学习中的深度学习以及多模态感知,能够更准确地与用户交互,应用到智能家居行业中可以提升智能家居语音交互技术的交互性、机器视觉的自动化程度,以及人体、语言传感技术的准确性,为智能家居使用者提供更加人性化、个性化、智能化的服务。嵌入 AI 模型使得视频监控摄像头不再局限于简单地告警和录像功能,AI 模型通过感知、决策、协同三大能力的突破,使智能家居从“功能执行工具”进化为“主动服务伙伴”。
未来,随着硬件产品的持续升级、模型算法的完善与创新、数据的丰富和优化,将推动大语言模型持续迭代升级,提升智能家居设备的交互能力和智能化水平,从而加速智能家居行业发展。
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