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　　【智慧城市网 智能家居】尽管“智能家居”一词似乎已经存在多年，但这个行业本身相对来说还处于萌芽阶段。虽然我们当前这一代的 Google Homes 和 Amazon Alexas 已经建立了智能家居，但它们也体现了它的局限性。
 

　　智能设备背后的技术保证了其便捷性和互操作性，这在几年前是难以想象的；但目前的期望并未实现。这些设备通常是独立的，使用简单的数据，并且在没有家庭网络的情况下挣扎。
 

　　智能家居的概念仍然让人联想起电影中的未来主义建筑，它提供了超越当前技术限制的舒适度和自主性。在很大程度上，现实世界中的同类游戏的普遍性在于我们与它们互动的能力有限。
 

　　现代智能技术依赖于语音指令，限制了它们的自主性。目前的模型在语音识别方面取得了进展，但它们仍然很现代智能技术依赖于语音命令，限制了它们的自主性。当前的模型代表了语音识别方面的进步，但使用起来仍然很麻烦且令人沮丧。与智能设备交互还不够直观或“人性化”，不足以创造我们寻求的无缝体验。
 

　　然而，智能家居不能仅仅通过改善声音来解锁。虽然音频传感器是与智能家居进行直观交互的关键元素，但它然而，智能家居并不能仅仅通过改善语音来解锁。虽然音频传感器是与智能家居进行直观交互的关键元素，但它们应该构成传感器阵列的一部分，可以为设备提供更多情景信息。为了让我们的家庭真正变得智能，设备需要描绘出更有意义的家庭画面，做出具有卓越个性化的情境化决策。
 

　　打破界限
 

　　虽然每个设备都可以封装一个独特的传感器阵列，但有些介质比其他介质更突出。图像本身就可以提供大量的信息，我们应该抓住这个机会，用新的方式来装备智能系统来感知家庭。声学传感器、气体传感和3D地图将提供所需的信息，使智能环境达到一个新的水平。
 

　　结合这些输入，我们的设备将能够更好地理解和实现个人偏好，感知谁进入和离开一个房间，同时改变灯结合这些输入，我们的设备将能够更好地理解和实现个人偏好，感知谁进出房间，同时根据个人资料更改灯光、声音、温度和安全功能。这不仅仅是理解周围的环境，而是为了更好地改变它，不管有没有直接的输入。
 

　　显然，这超出了物质享受的范围。安全是一个不言自明的例子，运动传感、3D绘图和个人识别的引入，使我们的家比以往任何时候都更安全。在炎热的夏天，存在、日光和温度传感器可以调暗灯光或调节空调，这也有节约能源的潜力。
 

　　传感挑战
 

　　是什么阻碍了我们在智能家居进化中迈出合乎逻辑的下一步?它的实施当然会引发技术和伦理问题。
 

　　第一个问题是消费者隐私。虽然房主们已经开始习惯在家里使用智能音箱，但已经有无数渴求数据的组织在观察我们与这些设备的日常互动。最近，亚马逊(Amazon)的Astro机器人因全面收集数据而受到指责，而Facebook的智能眼镜则受到了爱尔兰数据隐私委员会(data Privacy Commission)的批评。
 

　　未来更智能、更环保的技术只会迫使消费者提供比现在更多的数据。消费者到底愿意提供多少呢？品牌如何让消费者相信他们的隐私是最重要的?
 

　　第二个问题是能源消耗。2021年的联合国气候变化大会再次将使电子产品更强大，同时提高能源效率的必要性纳入国家讨论。如何解决这个问题，特别是当人们认为环境传感将需要大量强大且连续的处理时?
 

　　边缘计算
 

　　解决这些问题的关键是将人工智能 (AI) 嵌入设备本身；这意味着为网络边缘注入所需的智能，以消除仅仅依赖云网络或企业来捕获和解释数据。我之前写过关于物联网 (AIoT) 以及边缘技术可能产生的潜在影响的文章，尤其是对智能家居的影响。
 

　　AIoT可以一举解决隐私问题和能源消耗问题。允许设备在不需要外部通信或云连接的情况下处理命令，使消费者的个人信息保持本地和安全。此外还有性能方面的改善，从而鼓励消费者从既定品牌的偏爱过渡到新的高性能设备。在能源消耗方面，AIoT 的本地处理意味着设备可以从“一直在听”过渡到“随时准备”。传感器只会在需要时使用，确保电力需求不会持续高企。
 

　　但是电子工程师会意识到将人工智能嵌入电子产品所面临的挑战。这样做传统上是昂贵的，因为人工智能芯片往往只满足高端人工智能需求。在电子产品中嵌入人工智能也很复杂，因为它通常需要对电子产品进行重大的重新设计。
 

　　好消息是，一种新型的芯片组技术终于进入了专为智能家居设计的市场。这些芯片以传统 AI 芯片的一小部分成本提供简单的 AI 功能，足够灵活，可以嵌入到任何智能家居设备中，并可轻松编程到几乎任何智能家居 AI 用例。
 

　　这样，边缘环境传感技术终于成为智能设备行业的未来。
 

　　智能的未来
 

　　从智能家居的潜力来看，消费者对智能家居技术越来越失望也就不足为奇了。更快的速度、更精确的个性化以及设备间更紧密的协作都是需求。
 

　　建立在边缘环境传感基础上的智能家居，为每个决策考虑数千种不同的数据测量，是我们促进此类改进的方式。 使用传感器的组合来了解我们的智能家居环境，并使用 AIoT 来处理和实施结果，是实现我们想要的体验的最现实的方式。 事实上，这个现实可能比我们想象的要近得多。
 

　　本文作者— Mark Lippett is the chief executive officer of XMOS