萬物互聯時代 智能家居市場前景廣闊

從阿爾法狗擊敗圍棋冠軍李世石，到百度機器人戰勝“最強大腦”王昱珩，全中國都嗅到了人工智能的旺盛氣息。那么，人工智能是否能為近幾年概念火、落地難的智能家居提供強大助力？業內人士指出，整體的智能家居是一個系統而全面的工程，實現的前提是各大企業的智能家居產品能夠實現有效的互聯互通。

智能家居市場前景廣闊

數據顯示，2014、2015年國內智能家居銷售量有所增長，2016年智能櫥柜、家居控制系統、智能門鎖等各類智能家居產品銷量突破3000億元;預計未來三年智能家居市場將快速增長，2018年市場銷售額有望達到5000億元。國際管理咨詢公司科爾尼最新發布的調研報告指出，中國將在2020年前成為亞洲最大的智能家居市場。

目前大熱的人工智能將給智能家居帶來哪些前景和促動呢?據了解，人工智能化的智能家居將是一個完整的系統，不是任何一家公司或聯盟獨立即可搞定，它需要一個發號施令的人工智能中樞。這種強人工智能還不可預見，但是在單一領域的智能技術卻不斷被人們攻克。比如BroadLink去年針對智能家居領域推出的一款智能嬰兒房，擁有恒溫恒濕、遠程看護、空氣凈化、智能音箱四大功能。在未來，將在每一個小場景做更深度的智能化升級，最終由這些若干個小型VT組合，形成家庭領域的智能化體驗。

企業平臺需要互聯互通

事實上，智能家居的概念已經炒作多年，卻在終端遭遇落地難、消費者接受程度低的尷尬。中國室內裝飾協會智能化委員會秘書長向忠宏指出，之所以出現這種局面，很大一個原因就是各種控制平臺相對獨立，沒有實現互聯互通。國際、國內都沒有一個統一的行業標準，各大企業的智能家居平臺系統相對封閉，產品之間未能實現有效的互聯互通，給消費者造成了一定困擾。

業內人士單就目前市場上普遍出現的智能電視指出，其中大多都是偽智能，或者說其智能化程度還處在非常低的階段，只不過通過互聯網實現了手機操控、內容共享，把原來的傳統遙控換成了手機遙控，在真正的體驗上并沒有太多智能化的改變。除此之外，智能家居廠商各自為戰，誰都想做標準，每買一款智能產品，手機就多了一個APP。

在靚家居董事長曾育周看來，“單個產品智能化并不難，單家企業的產品實現互聯互通也不難，但整體的智能家居是一個系統而全面的工程，并不是單一智能硬件或產品就能夠解決的，不同空間的智能化，涉及產業鏈眾多，但也并非是一個不可實現的工程。”曾育周表示，“由于目前智能家居行業存在協議標準不統一，各品牌的產品之間難以互通互聯，用戶體驗差，在售后服務上也難以保障。今年，靚家居將從整體家居服務商轉型家居服務中心，將聯手家電、照明、安防等智能家居各個領域，各個模塊的商家，用C端思維，并抱著更加開放的態度，一同為消費者提供智能家居的整體解決方案，推動智能家居以‘平民價格’走進千家萬戶”。

智能互動產品

據了解，智能互動也將是今年智能家居產品研發的一大方向。智能互動即是兩個或N個電器智能化可以聯動起來，比如智能窗簾打開后，室內的燈就會隨之自動感應關閉;或智能空調打開后，浴室里的浴霸隨之加熱。這將是未來智能家居的發展方向之一。

不過，有業內人士坦言，這些只是目前智慧家庭與人工智能相結合的初級階段，未來，當人工智能與物聯網實現協同工作，包括可穿戴設備和連接型家用配置設備等，將成為推動智慧家庭落地的重要引擎。

智能安防產品

除了關注家居生活中的智能和便利，安全也是智能家居的重中之重。今年，智能化安防將成為智能化家居的重要趨勢和研發方向。指紋密碼鎖、網絡數字監控、紅外線防盜等產品將越來越普及。

對于江景房、園林景觀住宅和別墅來說，紅外線防盜是既安全又不影響視野的安防選擇。現在市場上很多智能安防的產品提出的功能十分吸引眼球：365天、24小時不間斷守護，提供高清網絡數字監控系統、報警系統、自動識別系統、電動防盜卷簾系統四大解決方案。業主可以通過觸摸屏，隨時隨地遠程觀察室內的閉路監控點的影像，并支持影像回放功能;多重防線的布防，一旦遭遇緊急情況，系統將自動報警，并連通主人、物管中心電話，協助抓捕未經許可的闖入者。

去年在京東推出智能云鎖等多款智能安防產品的匯泰龍家居智能事業部總監黎宇告訴記者，目前市場上智能安防產品的使用場景大多較為單一，工作模式固定無法更改，如同設定好的“劇本”，以守株待兔的理想化模式進行抓賊工作。如果無法因地制宜地根據自己的居室場景自定義安防模式，安防設備的功能只能說是聊勝于無。匯泰龍今年將強化智能家居APP——智家的功能，包含門鎖、空調、窗簾、煙霧報警器、煤氣報警器等智能硬件的控制，輕松一鍵配置后，讓業主放心享受智能家居帶來的貼心服務。

趨勢：場景深度智能

西柏思智能家居市場部負責人張麗君透露，這兩年智能家居將更側重場景的深度智能。“例如‘我困了’這個場景需求，睡前究竟怎樣的方式能更好入眠呢?西柏思有一個模型，每當準備入睡時關閉窗戶、拉上窗簾，直接以這樣的模式幫你來準備，這就是橫向學習。當然也有人不滿意了，睡前喜歡聽點輕音樂，喜歡有點光再通點風，那么這時候就變成了個人數據，系統會幫你開半小時輕音樂，窗戶窗簾也不完全關閉。”張麗君稱，模型就是通過不斷對用戶習慣的收集，通過縱向學習進行演變，最終形成私人化的使用模式。這一系列的過程就是增強學習，通過這種模式，家居變得越來越聰明，智能的體驗也就由此而來。