具有学习能力的未来家居设计方法探究

摘 要：智能家居的概念上世纪就已经提出，早期智能家居不具备学习能力，人工智能的发展使得机器学习成为可能，结合人工智能技术的智能家居具备自我学习等功能，通过收集、分析家居主人行为数据为主人提供个性化生活服务。

关键词：智能家居；人工智能；物联网

1.前言

现代社会，随着科技发展，越来越多智能化产品的出现使得人们能够从一些琐事中解放出来，而家居智能化更进一步解放了人们的双手。想象一下，每次回家，室内环境温度已经调好；洗澡的时候，浴缸提前已经将水预热；出门忘带钥匙，门禁系统对主人的多项身份数据识别检测后，自动为主人开门······智能家居就像是你私人定制的高级管家为你提前打理一切。

智能家居概念的起源甚早，但一直未有具体的建筑案例出现，直到1984年美国联合科技公司将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康乃迪克州哈特佛市的City Place Building时，才出现了首栋的智能型建筑。早期的智能家居仅停留于在线检测阶段，比如通过预约功能键提前开关电饭煲、洗衣机、空调等，它除了简单的控制外无法对主人的行为进行预测，也不能对主人的生活习惯进行学习，这样的“智能家居”还远未达到真正“智能”的阶段，要使得智能家居具有学习能力，对家里主人的生活习惯进行预测，人工智能的发展为智能家居的学习提供了可能。基于人工智能学习能力构建的未来家居才是真正的智能家居，它相对传统的智能家居也更加节能环保、低碳高效。

2.未来“智能家”生活构想

寒冷的冬天，累了一天，主人迷迷糊糊的走到家门口，不用费劲周折翻找钥匙，伴随一声亲切的问候“欢迎回家”，智能防盗系统已根据主人的面貌、体重、声音等身体特征自动开门，房间里空调已打开，脱下外套走进客厅，虚拟全景触摸屏电视已播放主人最爱的电视节目；走进浴室，发现浴缸里的水已经加热到合适的温度；移步卧室，“智能家”系统根据主人的身体疲劳状态，房间里的显示屏会显示推荐入睡时间，并对主人身体的健康状态进行提醒；入睡后根据身体疲劳状态调整床的弹簧布局，保证入睡时的舒适度。当清晨临近起床时间时，智能床会在主人“浅睡眠”时间段唤醒主人；卧室音响设备自动播放主人爱听的“起床曲”，相应的照明设备也会随着主人进入梳洗时自动亮起，梳妆台的透明镜子上显示主人此刻的体温和一些健康数据，还有今天的天气预报，镜面上的摄像头和相关传感器对主人的皮肤进行分析后，在一旁显示出主人合适的皮肤保养方案，手指触摸点击，还能进行化妆预览【1】；厨房的煮咖啡器自动煮水，等主人出来时就会有热腾腾的咖啡等着；当主人出门后，“智能家”系统会自动启动安全保卫装置。这一切好莱坞电影中的幻想情节在未来“智能家”生活中都有望实现。

3.设计方案的可行性探究

具有学习能力的未来“智能家”可以通过一个可穿戴设备作为数据核心节点，收集主人的相关信息，包括步数、心跳、体温、位置、周边环境温湿度等等。当穿戴设备进入智能家居的检测范围后自动与中央处理器交换数据，从而对主人的生活习惯进行学习，了解主人什么时候起床、睡眠、洗澡、运动、及每天的活动路线，提前规划“智能家”里各个终端设备的工作。同时穿戴设备也可以与主人的智能手机通信，主人外出时，手机APP通过互联网将数据传回家里的智能家居系统，实现对主人生活数据的随时随地更新和监控学习。例如主人今天下午参加了公司的一场篮球赛，根据主人最近的运动统计，运动量较平时增加，极有可能会产生肌肉酸痛，而较高温度的薰衣草精油泡澡可以缓解肌肉酸痛，于是“智能家”的浴缸提前加热的洗澡水会比平常稍高几度，并把平常主人爱用的保湿芦荟精油换成薰衣草。

4.系统的设计方法探究

“智能家”整个系统需要一个运算速度足够快的核心处理器，才能完成对实时采集到的大量数据进行处理、分析、学习，建立主人行为习惯的模型，以便实时快速的控制智能家居的工作模式。

各传感器采用搭载了ZigBee物联网模块的无线通讯传感器【2】，可以通过网络协议相互通信进行组网，也可以单独作为一个网络中的数据节点。既可以把数据单独发给中央处理器，也可以通过附近的网络节点依次传输过去，能有效避免复杂的家庭环境造成的信号衰减，还能降低布置数据传输线路的成本，每个搭载了ZigBee物联网模块的传感器构成的节点不分主从，不会因为一个节点损坏影而影响到整个系统的运行。

“智能家”所需外围硬件可以通过ZigBee物联网模块与中央处理器传输数据，中央处理器事先通过对传感器和穿戴设备采集到的大量数据，分析、学习、建立主人的生活行为习惯模型后，进行实时预测，调用外围硬件做出反应，例如前面构想设计的可以作为镜子的特殊显示屏、控制门开关的电机等等都是外围硬件，外围硬件与物联网传感器结合构成一个模块，可以随时替换或拓展升级，不会影响整个系统的运行。

5.结束语

结合人工智能技术的智能家居通过收集、分析家居主人行为数据，为主人提供个性化生活服务，相比传统智能家居，能打造出更加智能、环保、舒适、节能的家居环境。

参考文献

[1]叶美灵.场景深度融合将成为人工智能新引擎 [J] 通信企业管理，2017（08）.

[2]徐振福.ZigBee技术在智能家居系统中的应用研究Zigbee Technology in the Application of Smart Home [J] 中国科学院大学（工程管理与信息技术学院），2015（04）.

[3]苗少卿.基于云服务的智能家居系统的研究与实现Research and Implementation of Smart Home System Based on Cloud Services.[J] 南京航空航天大学，2016（03）.

作者简介

张逸文（2000.8-），男，湖南人，汉族，对物联网生物技术方面学习兴趣浓厚，具有较强的实践动手能力。

（作者单位：湖南广益實验中学）