大模型推动智能家居“进化”

        随着人工智能（AI）和大数据技术的日益广泛应用，在智能家居领域，这些技术正在推动一场深刻的“进化”。大模型以其强大的数据处理能力和精准的预测分析能力，为智能家居的智能化、个性化和高效化提供了强大的技术支撑，结合FTTR、下一代Wi-Fi、视频图像以及语音识别等技术的演进，共同推动智能家居的创新发展。

大模型在智能家居场景下的应用架构

        大模型通常指具有海量参数和复杂网络结构的深度学习模型，如GPT系列、BERT等。大模型在智能家居中的核心组件包括语音识别、自然语言处理、图像识别等。这些组件可以帮助智能家居系统更好地理解用户需求，提供更加智能化的服务。

        随着大模型落地的不断深化，大模型端云协同（见图1）成为智能家居应用的发展趋势。

        端侧应用是指大模型直接利用智能家居端侧芯片的算力生成结果。但千百亿级参数的大模型所需的庞大算力、存储和能耗对端侧芯片提出了高要求，此外端侧用户对高性能、低时延、数据隐私存在特别需求。因此，云侧部署的大模型加端侧应用的大模型是综合平衡性能、成本、功耗、隐私、速度之下的最佳选择。

        端侧大模型更懂用户，可基于端侧对用户个人的学习深入理解用户意图，进而为用户带来个性化服务。云侧的基础大模型参数量更大，能力更广，能应对更复杂的问题。当智能家居感知层获取用户的一个需求或家庭事件触发后，端侧模型能够准确理解其意图，并给出及时、个性化的回应。用户如果需要了解更多，就会被引导到云侧的基础大模型，得到更深入、全面的解答。端侧、云侧能力互补、相互结合，为智能家居用户提供卓越体验。

        中兴通讯智能家居解决方案，以家庭网关/路由器为网络控制中枢，以智能音箱、摄像头、智能门锁等各类终端设备为感知控制节点，是端侧AI应用的合适选择。中兴通讯FTTR+Wi-Fi 7全光组网方案，叠加AI算力、存储能力和智能家居IoT应用，为大模型落地智能家居奠定网络基础。

FTTR与Wi-Fi 7提供高质量连接底座

        作为新一代网络通信技术，FTTR和Wi-Fi 7将为智能家居用户提供超高带宽和超低时延的连接服务能力，为大模型技术高效应用提供连接保障。

        FTTR技术将光纤直接铺设到每个房间，实现了高速网络的家庭全覆盖。相比于传统的宽带接入方式，FTTR具有更高的带宽、更低的时延和更稳定的网络性能。FTTR可以确保智能家居设备之间的实时通信和数据传输，为用户带来更加流畅、高效的智能家居体验。

        作为新一代无线网络技术，Wi-Fi 7具有更高的传输速度、更低的时延和更强的抗干扰能力。Wi-Fi 7可以确保智能家居设备之间的无线通信更加稳定、可靠。同时，Wi-Fi 7还支持更多的智能家居设备同时接入网络，满足了智能家居设备日益增长的联网需求。

大模型赋能智能家居应用

        大模型通过对海量用户数据的深度学习，实现对用户行为、偏好的精准预测，从而为智能家居设备提供更加智能、个性化的服务。

        用户行为预测：通过收集和分析用户的日常行为数据，大模型可以预测用户的需求和行为，从而提前调整智能家居设备的状态。例如，根据用户的起床时间，智能照明系统可以提前调整光线亮度和色温，为用户创造舒适的起床环境。

        个性化服务：大模型还可以根据用户的个人喜好和习惯提供个性化的服务。例如，智能音乐系统可以根据用户的音乐偏好，自动播放用户喜欢的音乐；智能家电系统可以根据用户的生活习惯，自动调整家电的运行模式，以节省能源和提高舒适度。

智能门锁赋能家庭安全入口

        智能门锁作为智能家居的重要组成部分，其安全性直接关系到用户的人身和财产安全。大模型可以通过对用户行为、环境数据的深度学习和分析，实现更加智能、安全的门锁管理。

        - 智能识别与验证：大模型可以通过对用户的生物特征（如指纹、面部特征等）进行深度学习和识别，实现更加智能、准确的身份验证。同时，大模型还可以结合用户的行为习惯和环境数据，对用户的身份进行多维度验证，确保门锁的安全性。

        - 异常行为检测与预警：大模型还可以对门锁的使用数据进行深度学习和分析，检测异常行为并及时发出预警。例如，当检测到门锁在短时间内被频繁开启或关闭时，大模型可以判断为异常行为并发出预警信息，提醒用户注意安全或采取相应措施。

        - 智能控制与家居联动：大模型使得智能门锁能够与家中其他智能设备联动。用户可以通过智能门锁控制家中的灯光、温度、安全系统等，实现一键式家居自动化。智能门锁还能够根据用户的行为和环境变化，自动调整家中设备的设置。

智能摄像头赋能家庭安全监控

        利用大模型技术，智能摄像头可以提供更加全面和高效的监控解决方案，保障家庭的安全与隐私。

        - 智能识别与监控：大模型可以通过深度学习技术，对摄像头捕捉到的图像进行分析，实现对家庭成员和访客的智能识别，通过学习用户的面部特征、行为模式等信息，提供更加个性化的监控服务。

        - 环境感知与分析：大模型与智能摄像头结合，不仅能够识别人脸，还能对环境进行感知和分析。

        - 行为模式学习与预测：通过对用户日常行为的持续学习和分析，可以掌握家庭成员的行为习惯，并预测可能发生的安全问题。

        - 异常行为检测与预警：大模型能够对智能摄像头捕捉到的行为进行实时分析，及时发现异常行为，如陌生人入侵、物品被移动等。

智能音箱赋能家居智能交互

        作为智能家居系统中的交互中心，智能音箱的智能化程度直接影响着用户与智能家居系统的互动体验。大模型在智能音箱中的应用，能够通过深度学习和分析用户的语言习惯、偏好设置和环境数据，提供更加个性化、智能的语音交互服务。

        - 智能语音识别与交互：大模型可以对用户的语音进行深度学习，实现高精度的语音识别。大模型通过分析用户的发音、语调、语速等特征，使得智能音箱能够更加准确地理解用户的指令和需求。同时，大模型还能够根据用户的偏好设置，提供个性化的语音反馈。

        - 环境感知与智能响应：大模型赋能智能音箱结合环境数据进行智能响应。例如，通过分析室内光线强度，智能音箱可以在用户起床时自动播放轻柔的音乐，或在用户回家时自动调整室内灯光。

        - 智能控制与家居联动：大模型使得智能音箱能够控制家中的其他智能设备。用户可以通过语音指令控制灯光、温度、安全系统等，实现家居自动化。

        大模型作为一种先进的AI技术，可以提升智能家居硬件设备的交互能力和智能化水平，将为智能家居人机交互体验带来革命性升级。随着硬件算力增长、AI算法的优化与创新、多模态数据质量优化三方面的驱动迭代，大模型技术加持的智能家居系统将实现真正的智能化和个性化。