2023年中国智能家居（AIoH）发展白皮书

  智能家居行业发展至今已基本实现家用物联网的搭建，为提供智能化定制服务使用户得到满足个性化、弹性化的使用需求，智能 家居3.0阶段强调在家用物联网的基础上，不断深化云计算、边缘计算和人工智能等支撑技术在智能家居产品中的融合与 应用。艾瑞认为，智能家居3.0阶段需要以新的释义指引智能家居行业的发展，以融合家用物联网和人工智能等技术的 AIoH作为3.0时代的全新释义，加强智能家居的的自主决策能力，以提供主动服务。

  AIoH（AI+IoH）即智能家用物联网，是人工智能技术与物联网技术在智能家居场景中相互融合的产物，指智能家居系统将家用物联网实时产生、收集的海量数据在存储云端、边缘端，通过机器学习对数据来进行智能化分析，包括定位、预测、调度等。AIoH并不是一个新的技术，而是融合了多种技术的一种新的物联网应用形态。运用AI技术赋予智能家居系统一个“大脑”，配合IoH的互联互通能力，通过一系列分析处理历史数据和实时数据，让智能家居设备学会像人类一样思考、决策，对未来用户的使用习惯进行更加准确的预测，使设备变得更聪明、智能，逐渐实现家庭安全防卫、老人孩宠特殊看养、家庭环境管理等智能化生活场景，为用户更好的提供便捷、舒适、安全的智慧生活。

  历经单品智能、相互连通的阶段后，智能家居3.0阶段已基本实现设备间的联通与场景自动化，未来的演进方向将聚焦于系统智能化水平的整体提升。依托物联网、云平台、人工智能及边缘计算等多种支撑技术，将品类丰富的设备连网，在设备端搭载多样AI算法，使产品具备通过学习用户行为完成自主、判断决策，从而使用户得到满足个性化、弹性化的使用需求；云平台与边缘计算的应用提升了智能家居系统的易用性与灵活性，构建设备间的控制管理，不断引导用户认知、理解全屋智能理念，推进空间整体智能化进程。

  国家标准GB/T35134-2017中对物联网智能家居、智能家居设备、智能家居系统的定义主要关注设备间的互联互通性，即完成家用物联网（IoH：Internet of Home）的组建。在智能家居实际落地的过程中，用户期待的是能完成自主决策、提供主动服务的智能家居产品，打造更安全、更便利、更舒适、更高效的家居生活环境；而不是仅停留在设备联网和远程控制阶段，依赖用户预设场景指令，提供标准化通用服务的智能家居2.0阶段。

  智能家居行业发展至今已基本实现家用物联网的搭建，为提供智能化定制服务使用户得到满足个性化、弹性化的使用需求，智能家居3.0阶段强调在家用物联网的基础上，不断深化云计算、边缘计算和人工智能等支撑技术在智能家居产品中的融合与应用。艾瑞认为，智能家居3.0阶段需要以新的释义指引智能家居行业的发展，以融合家用物联网和人工智能等技术的AIoH作为3.0时代的全新释义，加强智能家居的的自主决策能力，以提供主动服务。

  以AIoH去诠释新时代的智能家居，在IoH布局的物物相互连通的基础上，注重AI技术在感知、交互、决策环节的渗透与能力释放。在技术层面，人工智能使家用物联网获取新的感知、交互、运算、分析和决策能力，家用物联网通过采集家居环境信息（人、物、设备与空间的状态）为AI提供训练算法的数据，使AIoH系统具备学习、记忆、判断、交互等能力。在场景应用层面，二者融合共同为用户更好的提供主动性的智能化定制服务，不再停留在感知环境层面，而是感知客户的真实需求，使用户诉出需求的复杂度大幅度的降低，不断减少人在此过程中的参与程度，发挥AIoH的“主观能动性”。

  近年来，得益于人民可支配收入的提高和对舒适品质家庭生活的不断追求，智能家居产品的需求持续增长。目前我国正处于智能家居的全面智能爆发期，疫情对市场经济的影响逐渐缓解；同时，在疫情的刺激下，人们更看重家居幸福感和体验感的提升，后疫情居家时代将推动智能家居发展增速持续向上。根据艾瑞咨询测算，2022年中国智能家居市场规模为4517亿元，其中以智能摄像机、智能锁为代表的AI属性智能品类增速较快，作为智能家居的入门级产品，将持续助推智能家居的市场渗透与智能水平的深化。

  现阶段，AI技术主要以智能视觉模组、智能语音模组的形式应用于智能家居各类型产品中，故拥有智能视觉、语音交互功能的智能扫地机、智能摄像机、智能锁、智能音箱呈现出较高的AI技术渗透情况，并均有望在2025年突破60%的AI技术渗透率。智能照明主要是通过传感器控制，语音模组的应用逐步提升其AI技术的渗透。相较于其他品类，智能白电的AI技术渗透情况较低，以冰空洗为核心的智能家电是用户的刚需用品，尽管其销售体量庞大，但以视觉、语音为主的智能表现并为完全贴合用户对该品类产品的使用需求，AI技术应用渗透增长缓慢。纵观智能家居整体市场，2022年AI技术的行业整体渗透约为25%，伴随用户对家居生活舒适度要求的提高与技术成熟度的提升，AI技术将更多渗透到各品类产品，艾瑞预测：2025年AI技术在智能家居的整体渗透将接近50%，进一步服务用户的日常生活。

  家庭安全问题一直是生活中的重中之重，伴随着生活水平的提升和对家庭安防产品的认知加深，在家庭中增添提供全天候安全保障服务的设备被纳入更多用户的考量。现存的基础安防设备能实现监控、告警的标准化服务，但在及时异常感知、准确危险信息判断、快速告警服务、高效方案定制处理等方面存在提升空间，不足以满足用户对室内外安全防护及时、准确、快速、高效的安心看家服务的期望，亟需进阶版的解决方案提升家庭安全性。

  碍于快节奏的工作生活，家人对以老人、幼儿为代表的行动能力较差的群体难以时刻给予充分关注，为确保家庭各成员处于安全、舒适的环境，通常采取专人照看的方式来分担看养压力。传统的顾家方式虽在某些特定的程度上弥补了人手不足、看护欠缺的问题，但照看疏忽、分心误事等情况时有发生。同时，部分用户无法承担全职照看或聘请保姆的成本，仅需基础的日常监看和险情告警。此外，随着用户对共同生活的亲属照顾需求的转变，不再局限于期待基础的照看服务——在忙碌的生活中提升共同生活的亲属间彼此生活的参与度，构建跨时间、跨空间的情感链接成为用户进阶诉求。

  家庭管理涉及日常生活的方方面面，大到门窗的正常关闭，小到遥控器的收纳位置，井井有条的管理方式可提供一个舒适、省心、温暖的家庭生活环境。传统的家庭管理方案存在许多繁杂、笨重的重复性工作，即便聘请保姆依旧会存在因疏忽大意导致的纰漏，耗费掉大量精力、时间和金钱，同时也会影响良好心情、影响工作效率等。生活水平的逐步的提升，促使着人们对品质生活有了更多的追求；疫情期间人们的居家时间变长，使人们再次意识到家庭生活的舒适性的重要性，期待能够在简化日常繁琐家务事的同时，体验到便捷化、精细化、个性化的家庭生活服务。

  AIoH是融合了人工智能（AI）与家用物联网（IoH）技术，IoH作为一个综合技术包含了通信协议、云平台、边缘计算等技术，多技术融合共同实现智能家居设备的互联互通、远程控制、快速决策等功能，其中最具应用潜力的技术为AI和云平台技术。现阶段AI技术受限于数据采集数量维度不足、模型算法精准度不足等痛点问题，在智能家居领域的渗透较低；但作为家庭场景中提供智能感知、分析、决策环节中不可或缺的重要角色，AI水平的高度将在某些特定的程度上决定智能家居系统智能化水平的深度。云平台除基础的数据存储、设备管理、处理效率等功能外，其最大价值在于能够拓展单品能力，通过跨品类、甚至跨品牌的产品联动，提供完整的链条式服务。

  如果把智能家居比作人，各类传感器和摄像机即人的眼、鼻、耳等感知器官，可以感知环境信息和动作，将信息传递给网关和云平台；网关*和云平台就是大脑，可以收集并处理各种信息，将分析得到的决策指令传达给各个执行器官/执行设备；各种智能家电、智能连接控制设备就是人的手和脚，用于执行网关云平台/大脑下达的指令；家庭中的网络就类似于人的神经系统，连接了各个设备/器官，传递和同步信息。诸如智能音箱、智能摄像机等集合多功能的交互设备有时会同时拥有耳、嘴、眼的功能，能够最终靠麦克风接受用户的语音指令，或者通过用户的特定手势、特定体态触发指令，并用扬声器播报当前的环境信息和完成进度。

  AIoH可以拆分为AI和IoH技术分别看待，IoH就是家用物联网，融合传感器、网络连接、云平台等多种技术，其中最为关键的部分是云平台，它能够用同一个平台连接并管理家中所有设备，存储收集到的数据信息。可以将云平台类比为大脑中的负责记忆、决策的部分，每个设备都有自己的“身份证”，需要记忆设备的位置、型号、功能等信息，分析环境信息和人体状态，下达指令安排设备工作内容。云平台在用户侧的体现形式常为手机App，用户只需完成前期的设备添加、功能预设等基础内容，复杂的连接过程、判断逻辑、解决方法等专业度极高的内容均由智能家居企业完成设置，打包添加到APP的功能中，还可远程自动更新版本，以保证用户获得最佳的便捷体验。

  智能家居的AI能力体现在三个维度：（1）感知环节，AI的加入扩大了智能家居的感知范围，AI视觉识别可应用于人的面部特征、体态特征、手势动作，联合普通传感器实现全面感知；（2）交互环节，AI语音语义识别能力可以解放用户双手，通过简单指令操控家庭设备；AI视觉识别能力可完成更自然的人机交互，摄像机自动捕捉用户行为进行解析，分析得出老人摔倒、灶火未关、陌生人闯入等判断；（3）处理环节，解决能力是AI最强大的功能价值体现，AI算法通过解读海量环境采集信息，持续优化迭代算法，使家居产品的表现更为精准、智能。

  家庭场景中随机多变的个性化生活需求，要求智能家居产品能应对处理复杂性、不确定性的问题，为提升智能家居产品与实际生活需求的适配性，多样化的AI算法应运而生。AI算法拥有自学习能力，可以在数据处理过程中自行开发运算逻辑，无需程序员预先编程干预；基于神经网络的深度学习框架，AI算法拥有持续优化分析模型的基础，使智能家居产品在用户的日常使用中实现更为精准的智能决策 。目前应用于智能家居的算法以视觉、音频、导航规划、多维感知为主，结合智能摄像机、扫地机器人、智能音箱等终端产品，服务于生活场景。用户也可通过云平台自主下载所需算法，实现设备功能的个性定制。

  智能家居云平台作为连接智能家居系统感知、交互、处理和执行环节的“中间枢纽”，统一管理多家居设备，汇聚并处理多源数据，完成智能决策，再分发指令、反馈给各终端设备。具体而言，云平台智能家居系统通过收集用户在不同场景下的家居使用习惯数据，汇总在云端数据库中，为AI算法进行统计分析和规律模型推演的有力数据支撑；再根据智能决策结果向设备自主分发指令，调度家居设备，布置符合用户习惯的个性化应用场景，发挥统筹设备调度、信息汇总处理的核心价值作用。

  感知、交互、决策是智能家居的综合智能体现，也是未来需一直在优化的环节。AI的助力，在延伸信息采集边界的同时，为用户更好的提供了如语音、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，进而提供针对性贴合客户的真实需求的家居服务。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的需求，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。艾瑞认为，智能家居未来将借助相互连通能力，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，同时能解决产品功能冗余、造价较高的问题，降低具有交叉功能设备的重复安装量，以此来降低用户使用智能家居的门槛。

  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地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下造成的告警不及时、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。

  艾瑞认为，未来智能家居将更看重场景价值的纵向深化——不断的提高现有功能精度、扩大应用场景范围，为决策提供更多有力的辅助依据；注重横向拓展——不断聚类产品功能并挖掘新的使用场景，实现场景的系统化服务，并加强场景与场景间的联动功能。技术的迭代为纵向深化提供可能，数据只有经过有效转换才能成为决策依据，在持续扩大感知范围与维度的基础上，借助AI能力实现有效分析、向决策大脑传递可靠的决定依据；技术的沉淀可以为用户更好的提供更多价值应用场景，“举一反三”创新服务场景，在实现基础监看、管理的同时，能通过设备的自主决策实现无人化的事件处理，从真正意义上完成智能家居与用户生活的交互融合，降低智能家居的使用门槛。