机器学习驱动的家居场景：智能家居自动化的蓝图

本文是有关支持物联网的技术的五部分系列文章之一的内容摘要。完整的文章请查阅 wevolver.com。

二十多年来，智能家居和家居自动化应用一直保持着快速发展的势头。早期的智能家居仅包含寥寥无几的互联设备，而且只提供非常基本的自动化功能，通常仅限于控制智能设备的状态。近十年来，家居自动化功能不仅数量剧增，智能化和精密性方面也取得了长足的发展。具体来说，借助 Amazon Echo、Google Home 和 Apple 的 Home Pod 等智能家居平台可以实现对大量设备的集成式和智能化控制。这些设备可通过多种方式进行配置，以满足最终用户的偏好和需求。

智能家居场景介绍

现代智能家居中的众多家居自动化设备和功能催生了“场景”的概念。场景使智能家居用户能够基于一个或多个明确定义的操作脚本来控制多个设备。这些操作可根据最终用户的偏好来调度和执行。在实践中，场景由触发器和操作组成。触发器是用于启动配置并控制操作的事件。例如，可以在传感器的值超过阈值时或在手动按下按钮时触发配置操作。操作会改变一个或多个设备的状态，进而改变智能家居的状态。 构成场景的触发器和操作作为配置选项存储在智能家居平台中。此选项可根据最终用户的意愿方便地激活或停用。因此，智能家居用户可以配置多个场景并在不同的时间使用它们。

总体而言，场景有助于房主以灵活的方式自动控制他们的智能设备。利用场景，房主可以节省宝贵的时间。具体而言，他们不再需要记住设备的不同配置选项，因而能够花费更少的时间甚至根本不需要花费时间来实施一系列的配置和控制操作，确保他们的家居环境符合其偏好。此外，房主还能利用场景，使用他们最偏好的方式，包括遥控器、触摸面板和智能手机应用等，来控制他们的家居。

智能家居场景：技术赋能者和趋势

场景的实施和部署由智能传感器、云计算和物联网 (IoT) 等前沿智能家居技术提供支持。尤其是：

• 智能传感器和致动器：场景利用智能半导体和微系统，它们可基于蓝牙、WiFi、Zigbee 和 KNX 等常用协议从远程进行配置。智能半导体主要有两种类型：感知智能家居环境的传感器（例如，房间的居住模式）和实现自动控制功能（例如，灯光控制）的致动器。

• 物联网控制器：大多数场景由物联网控制器（即从单一入口点控制传感器和致动器的网关设备）配置、存储、部署和执行。物联网控制器支持一种或多种网络协议，以促进它们与传感器和致动器的无缝通信。

• 云计算：现代智能家居平台及其物联网控制器与云计算基础设施集成。云集成使智能家居应用能够受益于云计算的可扩展性、容量、弹性和服务质量。例如，云有助于收集、管理和分析大量有关居住者活动的数据。同样，云计算还使智能家居应用能够以灵活、可扩展和经济高效的方式访问存储和计算资源。

• 边缘计算：近年来，智能家居数据逐渐从云端转移到网络边缘，即靠近最终用户。许多数据处理和数据分析应用也被部署在最终用户附近。这会减少应用延迟，因为处理工作就发生在本地网络中。 此外，由于大部分数据不需要传输到云端，它还节省了网络带宽并增强了数据保护。大多数情况下，边缘计算与云计算是联合部署的，即实时功能部署在边缘，而需要大量数据点和更繁重处理工作的功能则在云端实现。

这些技术是智能家居应用和场景的主要技术赋能者。它们的演变正在有力地推动自动化、智能化和可持续性方面的改进。一些主要趋势包括：

• 微型传感器

• 能效

• 网络物理系统和机器人创新

• 强大的网络安全性和可靠性

• 更多的自动化和实时操作

使用机器学习和人工智能打造更智能的场景

将机器学习功能融合到智能家居场景中，是家庭自动化的下一个进化步骤。大多数最先进的场景都是以触发器和操作辅以简单的 if-then-else 规则为基础。这种确定性逻辑提升了自动化水平，但只能提供很有限的智能。 例如，简单的规则不会考虑用户习惯和行为的演变。机器学习通过支持场景学习居住者的行为模式并用来优化智能家居的运行，将这些限制消于无形。在此方向上，机器学习算法可以利用用户在家居环境中的过往活动数据来加以训练。利用这类算法，可以提升场景的动态化和智能化。具体来说，支持机器学习的场景能够根据居住者行为的演变动态地改变操作，而不是总以给定的时间间隔应用相同的配置操作。此外，使用机器学习还可以打破限制，不再仅是针对不同时段（例如，早上、下午、晚上）从几个预配置的场景中做出选择。这是因为，基于机器学习的场景可以持续、动态地适应用户的习惯和行为，即使后者在一天中发生多次变化。

以用户为中心的机器学习型场景典型示例包括：

• 个性化的自动家居氛围——了解用户的偏好：这种情况下，场景会自动学习用户关于周边环境的偏好，即照明系统、空调运行、音乐播放器配置、个人助理服务、窗帘、门，等等。因此，它们会根据用户的偏好动态设置个性化的周边环境。

• 监测居住情况以降低成本和碳足迹：这类场景利用机器学习和计算机视觉识别系统来提取住宅环境中不同房间的居住模式。利用识别的模式，场景可以配置家居的运行（例如照明、空调等），最大限度降低能源成本并优化二氧化碳的排放量。

• “最优”场景智能推荐——动态学习场景：利用用户居家行为和不同设备运行情况的过往数据，可以构建能够节约成本和优化环境性能的场景（即智能家居配置）。这些配置可以推荐给最终用户。在获得最终用户的批准后，它们可以存储并部署在智能家居中。这种情况下，可以通过机器学习动态构建“最佳”场景，而不是依赖于预配置的场景。 

结语

实施基于机器学习的场景有赖于收集和处理有关设备运行、触发器和操作的大量数据，包括用户在住所内的活动和行为。利用这些数据可以训练不同类型的机器学习算法，包括传统的机器学习技术（例如决策树、随机森林和支持向量机 (SVM)）和深度学习算法（例如人工神经网络 (ANN) 和循环神经网络 (RNN)）。在有大量过往数据可用的情况下，机器学习技术可以在了解行为模式并相应地定制场景配置方面提供更好的性能和准确性。

如今，场景已成为智能家居智能化不可或缺的一部分。它们从多个方面推动家居自动化，为最终用户提供了便利，并帮助他们更快地应用所需的配置操作。然而，目前最先进的场景依然很简单并且为静态。在此背景下，支持机器学习的场景掀起了新的浪潮，通过支持业界开发更加动态和智能的场景，打破了智能家居应用领域的格局。机器学习是智能家居场景的下一个进化步骤。它将成为一剂催化剂，推动现有基于规则的场景（场景 1.0）实现向下一代高度个性化动态场景（场景 2.0）的转变。因此，智能家居部署者必须规划将机器学习功能集成到他们的解决方案中，以便为消费者提供更高水平的舒适度和个性化体验。

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