基于物联网大数据和5G背景下的智能家居应用场景研究

郑宇星

[摘           要]  自1999年美国麻省理工学院的凯文·艾什顿教授提出“物联网”这一概念以来，短短的二十来年，这一技术发展迅猛。其所包含的人工智能研究领域不断延伸，将专家系统、图像识别、语言处理与识别等内容都纳入范畴。在我国，随着5G技术的逐渐普及，语言识别与处理也已取得重大突破。与此同时，得益于国家大数据产业建设和发展政策的影响，国内白色家电行业愈发重视智能家居云服务和大数据的整合，积极谋划智能家居布局。在这种情况下，探索家居智能机器人的工作场景在物联网大数据和5G环境下的应用十分重要。

[关    键   词]  物联网;5G;人工智能;大数据;情境

[中图分类号]  G712                 [文献标志码]  A              [文章编号]  2096-0603（2021）13-0224-02

一、5G物联网技术发展现状

1999年，麻省理工学院凯文·艾什顿（Kevin Ashton）教授提出了“物联网”的概念。21年来，随着通讯科技的進步，物联网已经在各行各业切实得到应用。从源头上说，物联网是因互联网技术的发展而诞生，但二者还是有明显的区别。与互联网的终端——电脑和服务器相比，物联网的终端——智能硬件和传感器是物联网进化为万物互联之网的根本。在我国，一方面以 LoRa、 NB-IoT为代表的LPWAN物联网技术已经进入百姓的家庭生活;另一方面5G技术日渐成熟。在2020年10月14日开幕的2020年中国国际信息通信展以“网融万物，智向未来”为主题，通过丰富的案例和场景展示5G等代表性技术在工业制造、车联网、智慧城市、医疗、教育等众多垂直领域的应用。同时，会展还公布了我国已建设的60万个5G基站和超过1.5亿个的连接终端。物联网和5G技术的成熟和应用标志着智能家居进入千家万户已提上了议程。

（一）智能家居与人工智能

2017年5月27日，举世瞩目的围棋人机大战将人工智能推向风口。当时，代表人类围棋最高水平的柯洁，以0∶3完败给了AlphaGo，让我们重新畅想了人工智能可能达到的高度。而智能家居也因人工智能技术的提升得到了广阔的应用舞台。但智能家居实用化必须先解决两个领域的问题。

第一，语音识别领域。智能家居最关键的技术是语言的识别与处理。专家系统、图像识别、语言的识别和处理是人工智能的研究领域。当中，语言的识别与处理已经取得重大突破。早在2016年，美国某机构的研究报告就表明，当时的语音识别技术已经有94%的准确率，其技术已可支持日常的交流。这家机构甚至预言：未来5～10年，键盘将会消失，手机不再需要屏幕，“声音”识别将改变搜索方式，虚拟伴侣将变成现实。这实际上就意味着，我们与计算机交互的方式将改变，接触点将变成“监听点”。

第二，图像处理领域。人工智能中另外一项重要技术是图像识别技术。其作用在于自动而又快速地完成对目标的识别、检测、分类和分割等。这项技术在智能家居中的应用将为人们的家居生活提供极大的便利。而在图像识别技术上，阿里云在世界范围内处于领先水平。“128万张图片，阿里云团队用时2分38秒识别完成，平均每张图片用时0.0739ms（毫秒）。”阿里云团队技术上的优势将帮助我国在智能家居领域快速进入实用阶段并领先全球。

（二）智能家居与大数据

智能家居与普通的日常生活相比，有哪些变化呢？就实用性而言，变化最大的是人力对日常生活中的控制，即用人工智能代替日常生活中的烦琐劳务。这就需要做到将人类日常生活中原有的生活习惯与方式通过软件进行分析和处理，在大数据的基础上生成快捷、准确的人工智能服务系统。这就表明大数据处理是智能家居实用化的重要因素。如今的互联网世界，最重要的资源莫过于数据。拥有海量数据资源的基础上，对其进行整理、分析，将数据的市场价值不断提升。

国家级大数据产业的建设和发展在我国的发展势头良好，政府也出台了相应的支持政策。2020年8月29日，国家文化大数据产业联盟成员代表大会暨2020年工作会在北京召开。会上印发了《关于做好国家文化大数据体系建设工作的通知》，提出了尽快建成供给端、生产端、需求端、云端为架构的文化大数据体系的建议。当中提到的文化大数据体系就是智能生活家居的技术支撑，将改变现有的生活方式。“京东在进军智能家居行业的过程中，虽然不制造智能单品和家居解决方案，但他们将着力建立京东+生态圈这样一个相对开放的接口平台，可以支持其他公司的智能设备在这一平台接入并运行，并收集用户试用过程中的用户数据。”现今，阿里巴巴、华为、小米、腾讯、京东、海尔等大企业都意识到大数据的重要作用，在该项技术领域开展了比拼，将智能家居云服务和大数据进行整合，这在某种程度上助推了我国智能家居行业的发展。这也表明，在推广智能家居的路上，大数据必然是成功的保障。

（三）智能家居与传输技术

多样信号传输是智能家居的数据传输基础。如下图所示。

要实现智能家居的高效率控制，离不开网络传输技术的可靠性。目前，常见的网络传输方式主要通过构建小型局域网实现，由家用蓝牙、WiFi与 zigbee技术等提供支撑。这当中，WiFi 链接技术的使用最广泛。但该技术的缺陷也比较明显，特别体现在传输距离受限、信号不稳定及功耗大等方面。不过，随着窄带物联网（NB-IoT）的出现并推广使用，上述缺陷也被克服了。NB-IoT在UMTS、GSM和LTE网络的应用，极大降低了安装、使用成本，是互联网应用的一次重大升级。不少公司已采用此技术研发家居智能机器人，与互联网下的局域网形成互补。

智能家居应用网络的广域网是由家居局域网与广域网的网关或路由器通过Internet和云服务进行连接而建成的。当前，各个通讯及家电公司都在借助大数据整理分析，为相关客户提供需求服务。特别是在云服务器的背景下，5G通讯技术的出现并应用进一步整合了数据，优化了网络服务，为家居智能机器人的安装、使用提供了非常高效的技术保证。5G在网络传输速度上比4G快10倍，带来的网络延时仅为4G的十分之一。这个优势使家居智能机器人在接收和反馈信息时做到迅速、便捷，使用效率得到极大提升。

二、家居智能机器人工作场景

（一）智能家居场景下机器人的情境设置

根据情境认知的社会学情境感知理论，家居智能机器人的工作场景设计可包含三个方面：住户情境、居住环境情境和工作任务情境。作为与住户之间具有亲密感和沟通性的智能设施，家居智能机器人的信息存储应以住户的家居环境为主要信息来源，采集方式分为首次使用和长期使用。首次使用时，家居智能机器人全面收集用户的信息、生活方式、特殊习惯;在接下来的使用中，家居智能机器人会在日常与户主相处中，不断收集完善有用信息。而智能机器人对住户环境情境因素的感知和获取主要通过家居中的传感器等设备来完成。鉴于家居智能机器人具有灵活移动的优势，因此，将集成化的信息收集传感器安装在机器人上尤为便利。

（二）智能居家场景下机器人的功能设置

根据用户居住环境的面积和家居场景的布置，家居智能机器人要实现功能最大值的利用需要强调与家居环境融合。这就要求家居智能机器人不但要在设计上符合居家审美标准，保证其外观的亲和力，而且体积不宜太大，以免占用居家环境空间。同时，为避免打扰用户的日常生活，机器人内部还应设置降噪设备。当然，最为关键的是家居智能机器人必须熟悉每个家居场景，实现对场景的功能定位，以便机器人快速融入居家环境的成员角色中。而在生活中，用户不仅需要生活上被服务，还需要日常的情感沟通，这就需要作为家庭成员之一的家居智能机器人也必须具有这样的复合功能。

（三）家居智能机器人在不同场景下的工作状态

场景1——用户回家前：当用戶触发回家的条件，家居智能机器人立即对家居环境进行检查，确定居家内部环境及卫生状况，确保用户回家后感到温馨、惬意。

场景2——用户到家时：当用户触发到家场景的条件，家居智能机器人作为家庭一员，即刻上前对用户进行问候或欢迎，并随时接收管控指令以提供各类型的服务。

场景3——用户娱乐中：当用户处于娱乐场景，家居智能机器人作为娱乐场景的管控者，自动完成对播放设备和娱乐内容的选择和相关技术指标的控制。同时，作为家庭成员与其他家庭成员共同进行娱乐活动，并与之交流，给予其他家庭成员情感互动或反馈。

场景4——用户休息时：家居智能机器人提醒用户入睡时间及确定用户入睡时间，并进行问候。且机器人处于安静和稳定的待命状态。当用户需要结束休息，机器人应通过语音闹钟进行提醒并进行问候。

场景5——用户外出后：家居智能机器人独立完成室内相关电气设备、安全设施的监控，完成对用户出门相关事项的提醒和相互交流式的告别互动。家人离开后机器人要能够与家庭系统协作保证家居场景的整洁与安全，并通随时与用户保持实时沟通，并继续履行安防监控与警报功能。

在不同时间、不同场景下，家居智能机器人工作状态的切换需要以情境任务和环境信息为依据。除了具备交流与服务的功能，作为家庭生活环节纽带的家居智能机器人还应具备更多的具体服务功能。“家居智能机器人也应该具备对家中成员、宠物的监控看护功能。也可以让用户远程完成智能家居设备的管控，以及接收安全警报和他人来访的信息提醒。”市场的需求及功能的多样性，是家居智能机器人走入寻常百姓家的重要保障。

三、结语

物联网、大数据等技术的快速发展以及5G技术在商业领域的使用，使日常生活场景中的网络通信、设备自动化、信息家电等应用变得高效、便捷，加速了家居智能机器人进入千家万户的进程。在此基础上，市场将出现集系统、服务、结构、管理为一体的安全、舒适、环保、便利、高效的智能居住环境，这种环境将为用户提供全方位的信息交互功能，实现用户与外界的信息畅通。很快，人们的生活方式将迎来改变。

参考文献：

[1]语音技术开启人工智能新天地 科大讯飞凭实力领跑[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/328575632_161623.

[2]阿里云图像识别比赛打败谷歌，每张图片识别平均时间为0.0739ms[EB/OL].https：//www.sohu.com/a/385345234_466942.

[3]刘琦.智能家居场景下家庭管控机器人设计与研究[D].南京：东南大学，2019.

编辑 马燕萍