借力人工智能，智能家居市场前景广阔

从阿尔法狗击败围棋冠军李世石，到百度机器人战胜“最强大脑”王昱珩，全中国都嗅到了人工智能的旺盛气息。那么，人工智能是否能为近几年概念火、落地难的智能家居提供强大助力？业内人士指出，整体的智能家居是一个系统而全面的工程，实现的前提是各大企业的智能家居产品能够实现有效的互联互通。

智能家居市场前景广阔

数据显示，2014、2015年国内智能家居销售量有所增长，2016年智能橱柜、家居控制系统、智能门锁等各类智能家居产品销量突破3000亿元;预计未来三年智能家居市场将快速增长，2018年市场销售额有望达到5000亿元。国际管理咨询公司科尔尼最新发布的调研报告指出，中国将在2020年前成为亚洲最大的智能家居市场。

目前大热的人工智能将给智能家居带来哪些前景和促动呢?据了解，人工智能化的智能家居将是一个完整的系统，不是任何一家公司或联盟独立即可搞定，它需要一个发号施令的人工智能中枢。这种强人工智能还不可预见，但是在单一领域的智能技术却不断被人们攻克。比如BroadLink去年针对智能家居领域推出的一款智能婴儿房，拥有恒温恒湿、远程看护、空气净化、智能音箱四大功能。在未来，将在每一个小场景做更深度的智能化升级，最终由这些若干个小型VT组合，形成家庭领域的智能化体验。

企业平台需要互联互通

事实上，智能家居的概念已经炒作多年，却在终端遭遇落地难、消费者接受程度低的尴尬。中国室内装饰协会智能化委员会秘书长向忠宏指出，之所以出现这种局面，很大一个原因就是各种控制平台相对独立，没有实现互联互通。国际、国内都没有一个统一的行业标准，各大企业的智能家居平台系统相对封闭，产品之间未能实现有效的互联互通，给消费者造成了一定困扰。

业内人士单就目前市场上普遍出现的智能电视指出，其中大多都是伪智能，或者说其智能化程度还处在非常低的阶段，只不过通过互联网实现了手机操控、内容共享，把原来的传统遥控换成了手机遥控，在真正的体验上并没有太多智能化的改变。 除此之外，智能家居厂商各自为战，谁都想做标准，每买一款智能产品，手机就多了一个APP。

在靓家居董事长曾育周看来， “单个产品智能化并不难，单家企业的产品实现互联互通也不难，但整体的智能家居是一个系统而全面的工程，并不是单一智能硬件或产品就能够解决的，不同空间的智能化，涉及产业链众多，但也并非是一个不可实现的工程。”曾育周表示，“由于目前智能家居行业存在协议标准不统一，各品牌的产品之间难以互通互联，用户体验差，在售后服务上也难以保障。今年，靓家居将从整体家居服务商转型家居服务中心，将联手家电、照明、安防等智能家居各个领域，各个模块的商家，用C端思维，并抱着更加开放的态度，一同为消费者提供智能家居的整体解决方案，推动智能家居以‘平民价格’走进千家万户”。

智能互动产品

据了解，智能互动也将是今年智能家居产品研发的一大方向。智能互动即是两个或N个电器智能化可以联动起来，比如智能窗帘打开后，室内的灯就会随之自动感应关闭;或智能空调打开后，浴室里的浴霸随之加热。这将是未来智能家居的发展方向之一。

不过，有业内人士坦言，这些只是目前智慧家庭与人工智能相结合的初级阶段，未来，当人工智能与物联网实现协同工作，包括可穿戴设备和连接型家用配置设备等，将成为推动智慧家庭落地的重要引擎。

智能安防产品

除了关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，智能化安防将成为智能化家居的重要趋势和研发方向。指纹密码锁、网络数字监控、红外线防盗等产品将越来越普及。

对于江景房、园林景观住宅和别墅来说，红外线防盗是既安全又不影响视野的安防选择。 现在市场上很多智能安防的产品提出的功能十分吸引眼球：365天、24小时不间断守护，提供高清网络数字监控系统、报警系统、自动识别系统、电动防盗卷帘系统四大解决方案。业主可以通过触摸屏，随时随地远程观察室内的闭路监控点的影像，并支持影像回放功能;多重防线的布防，一旦遭遇紧急情况，系统将自动报警，并连通主人、物管中心电话，协助抓捕未经许可的闯入者。

去年在京东推出智能云锁等多款智能安防产品的汇泰龙家居智能事业部总监黎宇告诉记者，目前市场上智能安防产品的使用场景大多较为单一，工作模式固定无法更改，如同设定好的“剧本”，以守株待兔的理想化模式进行抓贼工作。如果无法因地制宜地根据自己的居室场景自定义安防模式，安防设备的功能只能说是聊胜于无。汇泰龙今年将强化智能家居APP——智家的功能，包含门锁、空调、窗帘、烟雾报警器、煤气报警器等智能硬件的控制，轻松一键配置后，让业主放心享受智能家居带来的贴心服务。

趋势：场景深度智能

西柏思智能家居市场部负责人张丽君透露，这两年智能家居将更侧重场景的深度智能。“例如‘我困了’这个场景需求，睡前究竟怎样的方式能更好入眠呢?西柏思有一个模型，每当准备入睡时关闭窗户、拉上窗帘，直接以这样的模式帮你来准备，这就是横向学习。当然也有人不满意了，睡前喜欢听点轻音乐，喜欢有点光再通点风，那么这时候就变成了个人数据，系统会帮你开半小时轻音乐，窗户窗帘也不完全关闭。”张丽君称，模型就是通过不断对用户习惯的收集，通过纵向学习进行演变，最终形成私人化的使用模式。这一系列的过程就是增强学习，通过这种模式，家居变得越来越聪明，智能的体验也就由此而来。