尽管智能家居已经发展多年，但直到智能音箱技术出现后才真正代表着人类正式进入了智能及响应式家居的时代。预计至2025年，家庭自动化的市场价值将扩大到753亿美元（约为5062亿人民币），复合年增长率达到将近16%。智能音箱是智能家居领域增长的关键驱动力。来自Statista 的数据表明，截至 2020年，全球已出厂了3.2亿台智能音箱，预计到 2024年这个数量还将翻一番。随着人们因新冠疫情居家时间普遍延长，对家庭安全和隐私的更深入考虑也摆上了台面。智能家居设备大多依赖云端设施和互联网连接，而与其相关的物联网环境大多未能很好的保护用户的安全及隐私。

01 寻找技术创新与个人隐私之间的平衡点

用户使用Amazon Alexa 或 Google Assistant 关灯或进行网上订购时十分便利，但这些技术也给用户的家开了一扇对外敞开的数据窗户，让成千上万的外人可以在世界任何地方观看和聆听用户的情况。云端连接和“永远在线”模式可能随时引发网络道德问题，用户需经常的保持警惕，人们对留存的信息和线上传输数据是否安全的普遍担忧是可以理解的。短期来看，这样的模式给相关企业带来了丰厚的利润，但也容易弄巧成拙。如果不解决数据保护及个人隐私问题，将智能家居推向市场将困难重重——今日如此，未来更甚。

智能家居设备制造商需要在产品创新和个人隐私之间取得一个技术平衡，让智能家居行业得以顺利发展。智能家居设备需要解读用户活动及相关场景并做出响应。如果智能家居设备不能执行前述功能，就不是算是“聪明的”设备。然而，用户在自己的家中需要获得安全感：被认可，而不是被监视。智能家居设备如何达到这种平衡，是设备工程师未来要面对的主要挑战。

02 在本地处理数据

打造安全私密及响应迅速的智能家居家庭环境，关键是减少对云端存储的依赖，进而将智能家居设备直接嵌入家庭环境内。当前的智能家居设备还无法单独处理用户输入。在执行指令之前，设备必须将传感器数据传输到云端进行解读和情境化。这导致了智能家居设备延迟响应问题，并可能引起健康和安全问题隐忧。值得庆幸的是，云端存储的替代方案已经出现：人工智能物联网 (AIoT)。AIoT的运行模式是将人工智能（AI）及物联网（IoT）处理能力直接嵌入到智能家居设备中，在本地处理数据。然而，将这种边缘智能技术（edge intelligence）推向市场也同样存在挑战：AI芯片价格昂贵，而且实现它们与家用设备兼容配置是一个需要攻克的技术难题。

03 发挥AloT的作用

驱动智能家居家用设备的芯片必须提供 AI、DSP、控制和通信组合。比较经济的做法是让前述这些都配置在单独一个智能家居设备中，让设计工程师能够更好地控制这四个属性的平衡。制造商还需要以较低的总体BOM成本提供更小的封装。创建这些具有 AI功能的可编程、高效设备并不容易，但它是数据保护难题的重要组成部分。支持AIoT的芯片将支持更复杂的传感器处理，可进行面部及像识别、检测存在物体或是监测生命体征，以全面捕获信息并独立做出反应，而不是依赖云端来获取数据。简而言之，用户无需提交个人信息即可使智能家居设备正常工作。

04 维护家庭安全和个人隐私不可妥协

实现智能家居的边缘人工智能技术标志着保护用户隐私和整体家庭安全的重大技术进展。延迟、处理和更复杂的多模式传感器的改进都将有助于更好地进行这项保护。例如，边缘智能将允许智能家居设备轻松区分家庭居住者。设备将能够识别并忽略来自幼儿的潜在危险命令，在发生医疗紧急情况时联系紧急服务部门，甚至在不明人员进入建筑物时及时提醒家庭成员。

从长远来看，共生关系将允许设备之间相互“借用”智能技术，以建立房间到房间的复杂连接。闹钟可以启动咖啡机；气体传感器可以通过打开窗户来驱散危险气体；后花园的安全灯可以锁住前门。这一切都取决于智能家居设备中的传感器和智能技术。然而，由于用户对隐私的担忧目前仍是个问题，因此智能家居设备需要在感知能力和智能技术之间取得平衡，也就是找到合适的边缘技术。在消除对云端数据传输的依赖后，边缘设备对用户隐私泄露的风险很小。智能家居设备上的处理允许其在使用本地数据后即消除数据。在许多情况下，数据不需要以任何格式存储下来。前述这些都大大减少了数据流出家庭的风险，以及智能家居面临的可能外部网络攻击，家庭网络环境更加安全，也更好地防止家庭数据被非法使用。我们只能通过解决对用户数据隐私日益增长的担忧来实现这一点。国际咨询机构德勤2020年的一项研究数据表明，63% 的英国用户认为智能家居设备在数据收集和行为方面“十分可怕”，而 50% 的英国用户则表示“相当担心”。

选择让智能家居设备具有“独立智能”，而不是依赖云端及相关的数据传输，是新智能家居时代的关键推动力——让家庭及个人隐私免于受到侵犯。

内容及图片来源：Forbes