2022年智能家居行业发展现状及应用场景分析.docx

2022年智能家居行业发展现状及应用场景分析1. 智能家居行业：感知驱动初步渗透，计算平台支撑长期空间智能家居行业在当前时代已迎来窗口期，且随着国内外市场进入标准化趋势，国内 市场增长潜力释放可期，具备明确投资价值。相比传统家居，智能家居系统通过接入计 算平台的运行模式实现功能上的智能化，提升用户交互效率以及信息掌控程度，但当前 体验升级程度有限，仍静待技术进步释放规模增长弹性。综合而言，智能家居系统产品 体系中硬件层面技术已基本成熟，对体验提升的核心决定性因素集中在感知设备或模组 的应用场景和计算平台分析能力，一方面，感知设备或模组的深入应用可进一步提升现 有品类产品的智能程度甚至催生新品类；另一方面，计算平台分析能力的提升将支撑智 能家居系统感知并贴近用户需求，从而实现交互高效化及信息丰富化的意义。1.1 行业状态：窗口期玩家多元，标准化奠基潜力释放智能家居行业迎发展窗口期，各背景企业积极入局。智能家居行业在 2011 年左右迎 来发展窗口期，庞大市场前景吸引各背景的企业积极入局建设生态，其中互联网服务厂 商凭借开放性优势在规模上相对领先。 在互联网普及初期的上世纪 90 年代，世界各公司便已开启对各类产品接入互联网实 现智能化的探索，并形成“物联网”概念。而智能家居作为物联网在消费级市场下游的 主要应用场景，在行业经历从 2000 年到 2010 年左右的一轮优胜劣汰后随着国内网络技 术进步而逐步迎来发展窗口期。从市场规模上看，2020 年我国智能家居行业市场规模达到 5144.7 亿元，同比增速从 2017 年的 24.77%落至 6.79%，2017-2020 年三年复合增长率为 16.49%；我国智能家居设 备市场规模为 1705 亿元，同比增速从 2017 年的 41.89%落至 11.40%，2017-2020 年三年 复合增长率为 24.64%，设备销售持续驱动市场规模增长。技术进步赋予的增长潜力吸引众多企业入局积极建立智能家居平台组建生态。目前 我国智能家居平台主要玩家除家电巨头海尔、美的、格力外，还包含互联网服务厂商小 米、百度、阿里巴巴等。传统家电厂商：优势在于多年的硬件产品经验，生态基本围绕自家产品建立， 对其他品牌产品的接入相对保守。其中海尔与美的起步较早，于 2014 年初便启 动家电产品的智能化，并推出智能家居平台聚合各项智能产品的操作指令，而 格力在 2018 年以节能为切入点发布智能家居平台“零碳智慧家”。后续的生态 化建设方面，海尔围绕自家 U+智慧生活平台广引合作伙伴，接入多品牌、多品 类硬件；美的则在初期与小米集团在智能家居产业链、移动互联网电商业务开 展深度战略合作，自家智能家居开放平台的建设时间与入局偏后的格力接近。互联网服务厂商：自身硬件产品经验较少，发挥连接性优势持续拓宽对外合作 范围扩充生态。其中小米在 2013 年率先入局，通过与生态链企业共同开发硬件 产品实现生态内产品品类繁多且价格低廉，平台连接设备数量稳居世界第一， 生态建设相对成熟；百度在 2017 年 1 月发布 AI 平台小度（DuerOS），内置同名 语音助手与智能家居平台，并迅速对外开放推动生态成熟；阿里巴巴在 2017 年 7 月推出智能音箱天猫精灵，内置同名语音助手、智能家居平台，并迅速面对第 三方开发者开放以完善功能表现。整体而言，阿里巴巴与小米在国内智能家居 平台厂商中表现领先，其中天猫精灵在2021年5月公布已覆盖4千万家庭用户， 小米集团在 2021 年年报披露米家 App 月活用户同比增长 42%至 6.39 千万。全球标准化趋势明确，解决乱象可期奠基潜力释放。近年来国内外市场均出现制定 标准统一管理现有产品的趋势，预计解决产品因生态分立而无法充分发挥功能的混乱现 象，提升发展效率并为行业长期增长潜力释放铺垫。各背景厂商发力组建生态且生态间互不相通的现象导致在售产品需在特定生态内才 可发挥应有功能，引起消费者的困惑，并在一定程度上影响行业规模增长。而近年来国 内外厂商出现联合制定统一标准的趋势，目标通过提高产品间的兼容性降低智能家居厂 商开发成本与用户的选择门槛，推动行业健康发展。全球市场：2019 年末，亚马逊、苹果、谷歌、三星和 Zigbee 联盟宣布合作组建 Project Connected Home over IP（CHIP）工作组，计划建立现有产品通用的智能 家居生态。2021 年 5 月，CHIP 正式更名 Matter 协议联盟，引入更多筹办厂商 并用更具辨识度的商标与名称奠基后续推广，而随着华为、OPPO、涂鸦智能等 国内巨头加入，国内市场与海外市场生态从割裂走向融合。国内市场：2020 年工信部筹建联合国内主要智慧家庭企业的智慧家庭标准工作 组，并以中国电子技术标准化研究院作为秘书处、以海尔智家为副组长，共同 支撑工作组相关标准的制定。工信部智慧家庭标准工作组的出现以及行业标准 制定的计划体现智能家居市场规模及其重要性，一定程度上增强后续成长空间 的明确性。中国市场：本土厂商领导实力凸显，率先爆发的潜力赋予投资价值。在全球市场统 一标准 Matter 协议筹办厂商与参与厂商中包含大量中国背景品牌，体现国产品牌在全球 范围内具备标准制定实力，技术水平与用户规模领先。而对中国智能家居市场而言，叠 加价格门槛偏低、潜在用户规模偏大的特点，预计领先全球进入爆发期，凸显投资价值。Matter 协议联盟参与厂商分为筹办厂商（Promoter）、参与厂商（Participant）、适配 厂商（Adopter）、关联厂商（Associate）四个等级，其中筹办厂商、参与厂商可参与产品 研发、市场营销等方面标准细则的制定，在业内具备领导地位。目前联盟筹办厂商、参 与厂商、适配厂商数量分别为 24 家、231 家、159 家，其中领导地位较高的筹办厂商、 参与厂商中分别包含 5 家、32 家中国背景厂商，体现中国厂商技术水平与用户规模在业 内的领先地位在全球已具备一定认可度，具备领导行业的实力。对于中国智能家居市场 而言，本土厂商的实力为相关产品普及奠基，叠加国内产品价格门槛偏低、人口规模庞 大的特点，预计先于全球迎来行业发展爆发期，随着国内外市场标准化趋势推进，投资 价值明确。1.2 智能点：接入计算平台，提升交互效率丰富信息掌控运行模式：接入计算平台，交互方式多元且运行条件开放。智能家居基于物联网技 术，运行模式与传统家居的主要区别在于信息接入计算平台、交互方式多元以及运行条 件开放。智能家居与传统家居的在运行模式上的主要区别在信息传导流程、交互方式、 设备运行先决条件三方面：信息传导流程：相关设备均接入云端或本地的计算平台，将用户指令、外界环 境变化等信息统一采集至计算平台，并由计算平台向设备下发指令；交互方式：用户交互方式在硬件的基础上新增软件、语音、手势等；设备运行的先决条件：除用户发出指令之外，外界信息变化亦可触发自动化任 务执行。核心智能体验：提升交互效率，强化信息掌控。对比传统家居系统，智能家居系统 对用户体验的提升主要集中在交互效率与信息掌控两大维度，两大维度并无绝对界限， 并存在相辅相成的关系，共同构建智能家居系统提供的核心智能体验，并反映用户的核 心需求。交互效率维度：接入云端或本地的计算平台后，智能家居支持的交互方式在硬 件的基础上新增软件、语音等，且支持感知到外界信息变化后自动运行，拓宽 交互形式；同时聚合多品牌、多品类产品的交互并将复杂操作大幅精简至单次 交互，降低交互学习门槛；对用户而言，相对直观的感受是避免传统家居交互 在空间与时间上的限制，实现随时随地交互的自由。信息掌控维度：得益于近年来网络大幅提速以及云端或本地存储技术的进步， 智能家居系统可通过麦克风、摄像头等部件的应用采集声音、视频画面等内容 更为丰富的外界信息，实现信息的丰富化；得益于机器学习与云计算技术，在 设备运行相关数据、外界环境变化等信息采集并上传后，智能家居平台可对其 进行整理并分析，实现基于历史信息推理用户习惯并动态调整、识别环境的边 际变化并作出反馈甚至决策是否执行自动化任务等功能；同时，由于相关信息 均集中于计算平台，用户可通过多种途径直接访问，信息的反馈不受空间与时 间限制。1.3 展望：中短期深入场景挖掘，中长期聚焦用户理解当前体验提升有限，改善空间广阔反映增长潜力。当前技术水平与产品体系下，智 能家居系统对核心体验的提升仍有限，对市场渗透形成一定阻力且存在明确的改善空间， 而随着技术提升支撑核心需求的进一步满足，行业预计顺畅释放增长潜力。交互效率维度：目前市场上主流交互方式受制于识别能力而对交互效率提升程 度有限。软件交互集中于手机等智能设备，但手机操作系统并未将家居操作入 口列入最高优先级，导致手机操作家居的效率有所削弱；语音或体感交互方面， 识别错误的现象仍较为普遍，且可识别命令仍较为局限，智能程度并未达到市 场预期；而目前市场上更优且成熟的交互方式仍未出现。信息掌控维度：目前市场上主流感知设备采集的信息有限叠加计算平台对信息 的分析能力有限，导致产品体系对信息掌控程度的提升不及宣传效果。一方面， 温度、湿度、烟雾浓度等简单信息的感知设备虽已相对成熟，但目前使用场景 较少；另一方面，麦克风、摄像头等元器件的嵌入虽已初步实现音频、视频信 息的获取，但由于计算平台对内容的分析能力仍较弱，可提取的信息量有待提 升。改善方向：中短期现有技术深入挖掘，中长期聚焦用户理解释放场景。智能家居系 统对核心体验的改善空间主要依托于应用场景的渗透，中短期看，利用现有技术相对成 熟的感知设备可进一步挖掘使用场景；中长期看，多媒体感知设备对用户行为的理解对 主动交互效率的提升以及自动反馈应用范围的拓宽均具备重大意义，将带动使用场景的 新一轮释放。按相关设备是否在用户发出指令后执行功能，智能家居系统的交互可分为基于用户 操作的主动交互与基于信息感知的自动反馈，而主动交互按对设备的管理效率由可大致 分为一对一、一对多两种。其中，一对一层次主动交互仅实现智能家居单品的线上化， 单品间缺乏成熟的平台连接，仅解决传统家居对空间与时间的控制；一对多层次主动交 互在一对一层次的基础上实现了聚合、简易等需求，进一步提升交互效率；自动反馈在 一对多层次主动交互的基础上实现根据外界信息变化自动响应的功能，省略交互步骤， 实现最高的交互效率。相比于传统家居系统，智能家居系统随着技术成熟实现在主动交 互上从一对一层级到一对多层级的跃升，并使自动反馈渗透到更多使用场景，从而在体 验上推进交互高效化与信息掌控丰富化的结合。展望未来，主动交互与自动反馈两种方 式向更多场景渗透的潜力支撑智能家居系统核心体验的改善空间。主动交互：覆盖主流场景发展意义重大，免接触指令识别能力构建长期空间。 目前智能家居系统主要采用基于用户指令的主动交互，且由于用户需求存在多 样性与随机性，感知设备无法充分且精确地捕获用户的大部分复杂的实际需求， 基于信息感知的自动反馈的应用场景预计在很长一段时间内局限在相对简单、 机械性的范围，而主动交互预计持续覆盖主流场景，对行业而言发展意义重大。 分交互方式看，智能家居系统相比传统家居系统新增接触式的触屏交互以及免 接触式的语音交互、体感交互等。其中触屏交互技术已相对成熟，中短期内预 计通过渗透到更多品类实现智能家居入口多元化；语音交互、体感交互当前使 用场景受制于对用户指令的识别能力，中长期预计凭借云端识别能力进步打开 渗透空间。自动反馈：场景挖掘尚处早期，用户需求理解奠基长期增量场景释放。目前智 能家居系统中基于信息感知的自动反馈应用场景相对较少，而长期看具备庞大 的增量场景挖掘空间。按信息的性质分类，感知设备采集的信息可分为环境信 息与用户体征及行为信息两类。环境信息方面，目前感知技术已相对成熟，中 短期内预计通过感知模块的嵌入新增一定数量的使用场景；用户体征及行为信 息方面，目前将信息理解为需求的能力仍未有突破性进展，但中长期看技术水 平提升将带动更大规模的使用场景解锁。2. 主动交互：覆盖主流场景，体感指令识别或为长期效率提升中枢主动交互预计长期覆盖智能家居系统主流应用场景，具备重大发展价值。在交互方 式上，智能家居系统与传统家居系统最显著的差异集中在免接触式交互，而又由于主动 交互基于用户指令，因此智能程度与应用场景范围取决于免接触交互方式下的指令识别 能力。当前产品体系下的免接触交互方式主要分为语音与体感两种，一方面，语音交互 凭借自然语言识别与理解能力的提升催生核心应用语音助手以及主要落地品类智能音箱， 虽然智能音箱的普及体现语音交互的普适性，但智能音箱的增长瓶颈亦反映语音交互由 于对用户口语表达、环境声音有所要求而在使用场景上天然受限，或无法长期带动智能 家居主动交互效率提升；另一方面，体感交互可在一定程度上避免语音交互在使用场景 上的限制，但受制于识别能力当前应用场景较少，中长期看或随着体感摄像头嵌入到更 多设备以及计算平台分析技术升级成为智能家居主动交互效率提升的驱动中枢。2.1 覆盖主流场景价值明确，免接触式支撑潜力覆盖主流场景价值明确，免接触式大幅降低空间限制支撑行业发展潜力。由于感知 设备无法充分且精确地捕获用户多样且随机的实际需求，智能家居执行设备的运行在绝 大多数情况依靠用户主动发出指令，因此基于用户指令的主动交互预计持续覆盖主流场 景，长期发展价值明确。在交互方式上，接触式交互的触屏交互以及免接触式交互是智 能家居相比传统家居特有的交互方式，其中免接触式交互得益于广泛的识别范围而大幅 降低空间限制，且庞大的改善空间支撑行业发展潜力。接触式交互：包括按键与触屏方式，相对传统且在多年发展下已相对成熟。其 中按键交互方式下，智能家居系统与传统家居系统相对接近，发展空间较小； 触屏交互方式下，用户可借助随身的智能手机、智能手表等设备访问智能家居 平台并进行操作，且得益于屏幕陈列多元信息的能力，可实现更灵活的操作指 令、设定时间自动执行、丰富的即时信息反馈等功能，从而在一定程度上避免 了传统家居系统在空间和时间上的限制，有效提升交互效率，预计在各交互方 式中长期占据重要比例。免接触式交互：可实现远距离操作，进一步大幅降低传统家居系统在空间上的 限制，对交互效率的提升具备重大意义。其中语音交互方式下，用户可发出类 似自然对话的灵活指令，且可实现时间自动执行、语音播报信息反馈等功能， 拓宽了可发出指令的范围，但存在语音指令识别和理解错误可能导致操作指令 判定不准确的弊端；体感交互方式下，语音交互判定出错的因素可被避免，而 缺陷集中在表情、手势、动作等的识别和匹配错误的可能性。整体上看，免接 触式交互相关技术进步极大推动行业发展，且在当前的弊端下未来发展空间相 对庞大，支撑行业发展潜力。2.2 语音交互：推动平台入口多元化，普适性局限性共存语音交互：对交互效率提升意义重大，理解能力推动大规模落地。语音交互的无 接触属性与自然性凸显其对提升交互效率的意义，在数十年的发展历程中，2000 年以 来语音理解能力的发展推动语音交互以大规模嵌入产品进入商业市场。对比各交互方式，在接触式交互经历“按压-触控-多点触控”三大阶段后，语音交 互的出现使免接触式交互成为可能，实现真正意义上的“解放双手”，并通过识别自然 语言贴近用户日常交流习惯，降低使用门槛，对交互方式的进化以及效率提升具备重 大意义。从发展历程上看，各大科技公司对语言交互的探索早在上世纪 50 年代便已开 启，远早于智能家居行业的起步。语音交互的过程主要包括语音的“识别-理解-合成” 三个阶段，在 1980-2000 年隐马尔可夫模型、高斯混合模型带动语音识别、合成技术 成熟，带动可完成简单预设指令的语音交互产品落地；2001-2019 年，深度神经网络的 广泛应用大幅增强语音理解技术的发展，大幅拓宽语音交互产品的能力范围，实现语 音交互的智能化，催生语音交互中心语音助手，而语音交互又以语音助手的形式渗透 到各类产品；2020 年起，语音交互迅速进入全新的技术融合阶段，整合多模式识别、 大数据、物联网、云服务等技术，向定制化综合技术解决方案的方向发展。从市场规 模上看，语音交互技术智能化后凭借多元落地场景而发展迅猛，根据亿欧智库统计， 中国智能语音市场规模从 2017 年的 105.2 亿元增长到 2020 年的 274.6 亿元，连续三年 复合增长率为 37.69%。语音助手：智能化核心应用，接入智能家居平台实现入口多元化。语音助手的出 现与普及体现语音交互智能化程度，随着接入智能家居平台成为语音交互入口，并嵌 入多元产品实现智能家居平台入口的多元化。 随着语音交互凭借语义理解技术的进步而逐步成熟，语音助手作为语音交互的中 心应运而生，具备对话能力，且基于用户自然的语句表述提供资料查询、打车、预定 餐厅等功能，大幅简化操作流程。世界首款语音助手 Siri 由苹果在 2011 年 9 月推出， 随后国内外各大厂商的语音助手在 2011-2017 年陆续出现，推动语音交互的用户教育。 而随着同期内各大厂商的智能家居平台亦相继推出，语音助手作为语音交互入口 与智能家居平台紧密结合。在成为智能家居平台入口后，语音助手具备控制各项家居 用品的能力，催生出功能以语音助手为核心的新品类智能音箱，并逐步渗透到空调、 冰箱等传统家电品类，实现智能家居平台入口的进一步多元化，促进交互效率提升。智能音箱：普及体现语音交互普适性，瓶颈暴露语音交互局限性。智能音箱品类 随技术相对成熟的品牌入局获得增长活力，规模在厂商持续补贴的催化下高速增长， 高市场接受程度凸显语音交互的普适性。而品类在快速扩张后进入形态、功能、使用场景等方面的差异化竞争并遇增长瓶颈，暴露语音交互方式本身由于对用户口语表达、 环境声音有所要求而在使用场景上天然受限。智能音箱与传统音箱主要区别在于交互基于语音助手，是语音助手与智能家居平 台深度结合后催生的新品类。在硬件配置上，智能音箱与传统音箱主要新增三大组件： 联网模块、可用于远场拾音的麦克风阵列、可执行相对复杂功能的本地处理器。因此 在功能上，智能音箱可直接收听、上传用户指令，并通过厂商云端分析后反馈信息。 通过接入厂商语音助手，智能音箱可实现天气、股市等信息的查询功能，并直接播放 合作流媒体平台的指定内容，而语音助手与智能家居平台的深度绑定使智能音箱天然 地具备智能家居生态入口的性质，实现对多品牌、多品类的产品下达指令。根据 36 氪 整理，世界上首个智能音箱是亚马逊 2014 年发布的 Echo，搭载其自家语音助手 Alexa， 而我国智能音箱行业起步于 2015 年 5 月京东发布国内首款智能音箱叮咚 A1，至今不 足 7 年时间的发展历史可大致分为起步、推广、细分三大阶段，从快速普及到进入瓶 颈，体现语音交互的普适性与局限性。普及：体验支撑+补贴催化，高市场接受度体现语音交互普适性。智能音箱品类在 语音助手与智能家居平台相对成熟的品牌入局后凭借优质体验获得增长活力，规模在 厂商持续补贴的催化下高速增长，反映较高的市场接受程度，凸显语音交互的普适性。 作为新生品类，智能音箱吸引国内外厂商纷纷跟进。而由于亚马逊 Echo 并未进入 中国市场，2015 年 5 月京东联合科大讯飞推出的叮咚 A1 为国内首款智能音箱，随后 在 2015-2016 年期间互联网安全服务商 360、音乐服务商酷狗、传统音箱厂商漫步者等 纷纷入局。国内智能音箱市场在发展早期虽一众厂商入局，但由于早期厂商缺乏优质 语音助手以及成熟的智能家居平台，无法提供符合期望的体验而反响一般，2016 年全 国智能音箱销量仅不足 10 万台。2017 年 7 月小米、阿里分别推出搭载自家语音助手小爱同学、天猫精灵的智能音 箱小米 AI 音箱、天猫精灵 X1，2018 年 3 月百度发布搭载自家语音助手小度助手的国 内首款带屏智能音箱小度在家，该时点下三大厂商在语音助手综合体验远优于市场原 有产品的基础上，智能家居生态已初具规模，产品宣传重心偏向智能家居生态入口， 为品类普及打下基础。2018 年双十一，天猫精灵 X1、小度智能音箱、小爱音箱 mini 分别从 499、249、 169 降价至 89、69、99 元，其中天猫精灵 X1 双十一当日销量破百万，推动全年全国 品类均价同比下滑 22%至 225 元，销量同比增长 856%至 1625 万台，销售额同比增长 645%至 36.5 亿元。同时京东叮咚由于产品智能程度不足而销量惨淡，团队内部管理混 乱引起 CEO 魏强等大量员工离职。2019 年头部品牌持续以价换量的策略，全年全国 品类均价继续同比下滑 10%至 203 元，销量同比增长 125%至 3664 万台，销售额同比增长 104%至 74.4 亿元。巨头的价格下沉充分挤出二三线品牌，初步实现市场去山寨 化，根据奥维云网公众号，市场份额高度集中于三巨头天猫、百度、小米， 2019 年 CR3 高达 92.7%。瓶颈：差异化竞争体现增长活力减弱，暴露语音交互与生态建设局限性。智能音 箱品类在快速扩张后进入增长瓶颈，具体表现为在形态、功能、使用场景等方面的差 异化竞争，暴露了当前技术背景下语音交互理解能力不足、使用场景有限以及智能家 居生态建设不足的局限性。 由于智能音箱核心功能与体验取决于语音助手的信息处理能力，在技术水平接近 的背景下，2019 年末三巨头阿里巴巴、百度、小米的智能音箱产品功能已集中在语音 助手问答、网络音频播放、智能家居指令接收及反馈，且体验高度同质，引起差异化 竞争的趋势，而差异化主要体现在形态、功能、使用场景三个方面。产品形态：有屏智能音箱出现且占比持续走高。在亚马逊于 2017 年推出全球 首款带屏智能音箱 Echo Show 后，2018 年 3 月百度发布国内首款带屏智能音 箱小度在家，显著改善体验，并引起各大智能音箱厂商先后推出类似产品， 带动有屏智能音箱销量占比提升至 2021H1 的 25.4%。产品功能：厂商先后在智能音箱中加入红外模组以匹配传统家电，如小米在 2019 年 10 月推出小爱音箱万能遥控版、百度在 2020 年 4 月推出小度智能音 箱 2 红外版等。产品使用场景：厂商先后针对细分场景推出智能音箱新品。百度方面，2020 年 3 月发布针对少儿教育市场的有屏智能音箱小度智能早教机，强调将“破 圈”进入多样细分场景；阿里方面，2020 年 5 月宣布升级 AIoT 生态圈，强 调天猫精灵品牌硬件的中控设备地位并推出面向全行业开放合作联合定制产 品的子品牌“天猫精灵妙物”，2020 年 11 月首批“天猫精灵妙物”产品出现， 智能音箱与儿童闹钟、暖风机投影仪等品类相融合；小米方面，2020 年 9 月 推出内置电池、可脱离电源使用的的小爱音箱 Art 电池版，2021 年 8 月推出 主打音质的高端智能音箱小米 Sound，提升细节体验。差异化竞争反映市场增长活力减弱，且市场规模增长从销量驱动转向均价驱动。 2020 年全国品类销量仅同比增长 3%至 3785 万台，销售额仅同比增长 13%至 83.7%， 均价同比增长 9%至 221 元；2021 年全国品类销量同比下滑 3%至 3654 万台，销售额 在各家中高端新品的带动下提升 20%至 100.5 亿元，均价同比增长 24%至 275 元。究其原因，智能音箱品类增长活力弱化并进入差异化竞争除体现当前智能家居生 态建设不足外，亦彰显语音交互方式本身由于对用户口语表达、环境声音有所要求而 在使用场景上天然受限。智能家居生态建设方面：厂商先后在智能音箱中加入红外模组以匹配传统家 电，体现智能家居生态建设不完善导致智能音箱卖点难以突出。从厂商宣传 口径上看，智能家居平台入口的特性为智能音箱核心卖点之一，但该卖点的 实现以用户家中具备智能家居环境为前提，在大部分智能音箱用户可连接控 制的智能家电仍相当有限时，智能音箱作为智能家居平台入口的特性无法充 分发挥。语音交互方面：有屏智能音箱出现且占比持续走高体现了现阶段语音交互在 语义理解技术以及使用场景上的局限性。目前语音助手的交互主要基于自然 语言处理（Natural Language Processing）技术，核心任务包含自然语言理解、 自然语言生成两部分，其中在自然语言理解上目前国内外语音助手仅支持使 用标准的设定语言对话，国内语音助手基本上仅支持标准普通话，对于用户 不会讲普通话、存在厚重口音、普通话夹杂方言或其他语言等情况，语音助 手识别能力仍存在较大瓶颈，覆盖人群有限。同时，开口说话并非所有用户 在直觉上最直接的交互方式，且易受噪声等因素干扰，并非在所有场景中均 可提高交互效率。因此，厂商在智能音箱上加入触屏，除差异化竞争的因素 外，主要系为缓解语音交互在当前技术水平下的局限性引起的识别不准、反 馈不清晰等不便，同时适应更多交互场景，故有屏智能音箱反映语音交互的 局限性。2.3 体感交互：规避语音交互弊端，或驱动长期效率提升指令识别基于视频画面，避免语音交互弊端但仍处发展早期。体感交互从视频画 面中的用户活动识别指令并执行功能，可在一定程度上避免语音交互口语表达理解能 力不足、环境干扰因素过多等导致的使用场景局限性，但目前仍处发展早期，成熟度 偏低。体感交互基于摄像技术，通过感知人体特定部位的活动并识别相关指令以执行功 能，而识别的内容从小到大可分为眼动、表情、手势、肢体动作等。由于人体活动内 涵的信息量远低于语言，体感交互相比语音交互对输入内容的理解能力要求偏低，而 侧重识别、计算、匹配能力的提升，同时无需发出声音，因此可在一定程度上避免语 音交互口语表达理解能力不足、环境干扰因素过多等导致的使用场景局限性，并可在 免接触式交互范围内作为语音交互的重要补充甚至替代方案。在技术原理上，体感交互主要通过多摄像头之间的视差计算人体与其他物体之间 的距离变化，从而建立三维空间并感知人体活动信息，因此发展历程与摄像头捕捉画 面能力的发展、实时算法与算力的进步以及信息的传输速度高度挂钩。目前体感交互 技术仍处在发展早期，应用成熟度不及语音交互，微软、苹果、谷歌、华为、阿里等 科技巨头已具备多项技术积累，反映对交互方式未来发展的重要性。当前应用场景受制于识别能力，中长期或成交互效率提升中枢。当前体感交互已 初步应用于少量场景，由于识别能力仍处早期发展阶段，杀手级应用仍未出现，但成 长潜力明确，或为中长期效率提升中枢。由于体感交互技术仍处在发展早期，当前落 地应用场景大部分具备较强的娱乐属性，如苹果用卡通形象演绎用户面部表情变化的 “拟我表情”、微软基于用户肢体动作变化操作的 Xbox 游戏等。在智能家居领域，目 前阿里巴巴天猫精灵、百度小度的有屏智能音箱中已具备识别手势隔空操作的功能， 且百度魔屏健身镜具备识别健身动作是否标准等功能，但整体而言杀手级应用仍未出 现，应用范围仍较小。展望未来，随着视觉识别以及分析等技术进步，体感交互功能 预计逐步渗透至各智能家居品类产品，且或凭借局限性弱于语音交互的特性并随着云 端分析技术升级成为主动交互效率提升的驱动中枢。3. 自动反馈：铺垫新增场景，中长期聚焦用户需求理解自动反馈的作用机制为通过感知设备采集信息，随后在计算平台整理、提取用户 需求，最终指挥执行设备运行相关功能，因此感知设备采集信息以及计算平台提取信 息的两大环节将决定自动反馈的应用场景范围。目前自动反馈的应用场景主要可归为 条件触发自动执行、动态调整运行参数两类，两种类别中的场景均存在庞大挖掘空间。 展望未来，目前信息采集技术已基本成熟，中短期看可通过将环境信息感知模块嵌入 多样设备挖掘场景，中长期看预计主要依靠计算平台提升从用户体征及行为信息理解 需求的能力构建发展空间。3.1 提取信息提升效率，新增场景潜力明确基于外界信息，理解需求实现交互高效化与信息掌控丰富化。无论采用何种交互方 式，智能家居感知设备均为用户采集更全面、更丰富的信息，而自动反馈方式下智能家 居系统在云端整理感知设备采集的信息并从中提取出用户需求，最终向执行设备下发明 确指令进行反馈，从而对用户而言实现交互高效化与信息掌控丰富化的结合。 信息采集技术成熟，奠基新增场景潜力。自动反馈方式可为用户提供区别于主动交 互方式的应用场景，明确具备为智能家居系统新增应用场景的潜力，而应用场景范围将 取决于感知设备采集信息以及云端提取信息的两大环节。而感知设备技术已相对成熟， 为自动反馈场景拓展奠基。按照信息的复杂程度排序包含温度、湿度、磁场、热释电红外、声音、画面等，而 与之对应的信息采集设备分别为温度计、湿度计、门窗感应器、人体感应器、麦克风、 摄像头等。其中，温度计、湿度计、门窗感应器、人体感应器等因采集的信息内容相对 单一，应用已相对成熟，发展空间较小；而麦克风、摄像头可记录相对复杂的多媒体信 息，且二者结合后可记录内容更为丰富的视频信息，结合视频分析技术的发展，发展空 间相对广阔。3.2 场景挖掘：中短期渗透环境感知，中长期发力用户需求理解当前场景集中于条件触发自动执行、动态调整运行参数，挖掘空间广阔。依靠多 样感知设备，目前智能家居系统采用自动反馈方式的应用场景主要在条件触发自动执 行、动态调整运行参数两方面，而技术进步的明确趋势赋予未来应用场景多元化的想 象空间。 基于采集到的信息，智能家居系统一方面可识别信息内容的边际变化并作出是否 执行自动化任务的决策；另一方面可整理历史数据变化趋势并推理用户习惯，从而实 现运行参数的动态调整。条件触发自动执行：若感知到外界信息触及某一条件即触发自动化任务指令， 实现信息的及时反馈以及操作的及时执行。例如，门窗感应器检测到门窗在 特定时段异常开启时及时通知用户；人体存在传感器结合照明系统可实现人 离关灯；智能门锁识别到主人回家即自动开门、识别到陌生人逗留则向主人 发出警告等。动态调整运行参数：根据采集到的信息动态调整设备运行参数，实现执行结 果的优化同时避免资源浪费。例如，目前大量扫地机器人基于摄像头拍摄的 房间环境信息在任务范围内规划路线，从而实现避障、不漏扫、不重复扫等 功能；部分家用空调可通过红外摄像头识别用户体温变化，并实时调整出风 温度、风向等参数；部分洗衣机通过称重调整洗衣液投入量；部分抽烟机基 于摄像头拍摄的油烟形态实时调整吸风力度及方向，实现在不漏吸的同时避 免不必要的能耗。当前产品体系中，条件触发自动执行于动态调整运行参数两类应用场景的实现方 法主要为小型感知设备与执行设备联动或在执行设备中嵌入感知模块，而感知与执行 的组合方式仍存在广阔挖掘空间，自动反馈方式仍可向多元场景渗透。 中短期渗透环境感知，中长期发力用户需求理解。根据信息是否来自用户体征或 行为，感知设备采集的信息可大致分为环境信息与用户信息两类，其中用户信息的识 别与理解发展空间相对广阔。环境信息：主要以一维的形式呈现，且一般不含多媒体内容，对信息内容分 析的技术要求较低，具备直接应用于产品的条件，预计在中短期内随着各厂 商对潜在应用场景的挖掘预计带动当前产品体系的初步智能化升级；用户信息：主要以二维或三维的形式呈现，且一般包含多媒体内容，以麦克 风阵列、摄像头系统、毫米波雷达等为感知设备，对信息内容分析的技术要 求较高，而视觉信息乃至视听信息采集技术提升以及视频分析能力进步趋势 明确，二者叠加预计推动摄像头、麦克风组件往更多品类渗透，更细致地识 别需求，并在中长期衍生出更多的应用场景。