比如空调,我们需要的是空调能够通过物理传感器和身份信号识别,确认房屋主人回到家,根据温控设备自动灵活的调节温度。而不是让主人进家门之前翻出手机远程打开空调预设温度。这就需要多种硬件的配合,不是一个硬件单品就能完成的。
再比如,安防设备。假设家中发生煤气泄漏,安防设备通过空气监测装置得到数据,然后自动打开门窗并关闭大部分电源,然后电话通知物主,以及物业或者消防单位。
智能家居的目的应该是减少人们的精力成本,因此其大部分工作应当是自主学习以后自动完成的,只有在少数情况下才会让屋主来干预。
在这个阶段智能家居居有部分能动性,在原来的基础上具备了一定的自主学习和模仿功能,实际上也就是目前的智能家居,典型的代表是中国物联传感的物联网智能家居系统和美国Nest Labs的智能家居单品恒温器。由于这一阶段,智能家居大多处于从控制到控制、学习之间,因此还不能算是智能家居的完全体。
那么,在不远的未来,智能家居的完全体就应该是完全剥离人的控制,根据总数据苦得出一般的命令套装,然后根据屋主的直接指令做个性化调整,最后再根据季节、时间和个体时间等因素来做微调。在经过初期的适应以后,智能家居完全可以自动运转,根据房屋内部的每一个硬件的历史运行数据得出规律,制定相应的流程。最终达到物主心中刚想起一个念头,系统就能实现的程度。
私以为应该是从被动接收指令到主动提供建议,达到与人交流的阶段。甚至最终将情感也融合进去。再接受命令的同时判定是否安全、合理。对某些不合适甚至危险的命令提出质疑。甚至提醒或者帮助矫正用户的一些不健康的习惯。
比如小编大爱的《光环》系列中的战舰人工智能,这类人工智能就可以实现对战舰的各种系统实施自动管理,并且按照舰长的命令计算各种复杂的情况与数据。虽然有点科幻,但是整体还是和智能家居未来的样子很相似的。
然而这一切都需要大量的数据和计算来支撑,《光晕》中的人工智能是靠复制人脑的计算模型,突破生物的局限来实现海量运算,每一个AI都有独立的运算系统和存储系统。而现实生活中甚着设备的不断增多,设备运行过程中所产生的数据呈几何级增长,形成巨量数据,这种数据来源不但包括利用互联网搜索信息,用微信、QQ维护社交关系和上网购物,而且还包括用户对智能照明、智能摄像头、家电控制等智能设备的使用。
这对一般的智能家居设备来说是一个巨大的压力,这种情况并不难理解,我们不妨以智能摄像头为例加以说明。通常情况下智能摄像头属于常运行设备,也就是说它实实刻刻都在记录,而所记录的画面都将存储起来,可是如果它的存储能力有限,后面的画面信息只能依靠对先前的进行覆盖来继续存储,这种情况理所当然会造成记录内容回看的困扰,同时这也意味着智能摄像头所谓的记录、存储、分析、回看等功能方面并不是太完善。
这些数据正是智能家居系统自我学习的重要来源之一,因此云端和云计算就显得格外重要。将智能家居从原有的“设备终端+移动终端”的形式转变为“设备终端+云端+移动终端”。这样海量数据的处理有云计算来完成,提高了工作效率。
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