智能家居產業中的產學研應用分析

許 超

（湖南環境生物職業技術學院，湖南 衡陽 421005）

1 智能家居的特點以及設計原則

1.1 智能家居產品的特點

智能家居產業產學研與多學科融合，其能夠控制隨意照明，具有軟啟功能，并具有亮度記憶功能；簡單安裝可在家操控智能子系統，并能夠遠程控制[1]。其可擴展性體現如下，與其他設備連接時，系統可以不破壞原有裝修，實現智能控制[2]。

1.2 智能家居的設計原則

智能家居的設計原則如下。實用性便利性[3]，摒棄掉“徒有其表”的功能，為人們提供較為舒適的居家環境；可靠性，智能化子系統應能24 小時運轉，質量、性能良好，保證系統正常安全使用；標準性，依照國家和地區的有關標準，系統的前端設備功能強，采用標準的TCP/IP 協議網絡技術，確保系統的擴充性和擴展性；數據安全性，避免產生更多的運行數據[4]；方便性，設備方面容易學習掌握、操作和維護簡便。

2 智能家居產業產學研應用

2.1 物聯網技術在智能家居中的應用

物聯網是指通過各種信息傳感設備，形成一個巨大的網絡，如圖1 所示。物聯網將傳感器和智能處理相結合，結合射頻識別技術、全球定位系統等技術設計，將技術與物聯網融合，終端用戶通過計算機對家居進行智能控制。

圖1 物聯網技術

2.1.1 聯網傳輸技術

互聯網傳輸技術在智能家居系統中應用廣泛，涵蓋面廣，多學科的應用使之具有完善的功能體系，目前互聯網傳輸技術可與骨干網絡無縫連接，保證業務網關和家庭網關的有效連接，通過技術分析，智能家居主要運用ZigBee 技術，該技術可通過無線傳感的方式達到控制家居的目的，另外，該技術具有近距離、低消耗、低數據速率等特征，能夠建立起智能家居傳感體系，實現無線感應。

ZigBee 協議棧結構主要分為四個層次，它是一種無線網絡技術，屬于IEEE80215.4 標準下的技術，物理層（PHY）由IEEE80215.4 定義，介質訪問控制（MAC）層屬于計算機常用層次，網絡層（NWK）及應用層（APL）由ZigBee 聯盟定義。ZigBee 協議棧結構層層遞進，可按照層次規定完成任務，通過系統功能進行系統服務。

2.1.2 傳感器技術

傳感器技術在智能家居中起到感知和處理的作用，一般來說，傳感器的感知層包括CO 檢測模塊、報警模塊、濕度溫度檢測模塊、智能儀表等，傳感器技術可感應家居設備的情況，包括環境參數和運行信息，用戶能夠變更設備工作狀態。

2.1.3 信息處理技術

信息處理技術可實現人機交互，簡單的來說，信息處理技術是溝通客戶端和軟件的橋梁，通過用戶界面接口，包括平板電腦等智能終端，能夠在安卓、Window 系統中進行操作，其中用戶是命令者，設備是執行者，信息處理技術是命令傳達者。能夠實現客戶需求，達到控制家居的目的。

主程序在Windows 系統環境下，利用Java 來編寫的可執行程序，能夠對相關體系模塊進行處理，例如調用了串口、電機、溫濕度光電等傳感器模塊，使其可執行相關指令，互聯網技術能夠在智能家居中應用，完善智能化分析標準，智能家居控制系統相關代碼如下。

2.2 自動控制技術在智能家居中的應用

2.2.1 控制系統

如圖2 所示，自動控制技術由單片機控制，包括蜂鳴器報警電、人體檢測電路以及煙霧檢測電路等，可完善智能家居系統功能，其中最常見的STC89C52 單片機作為主控電路核心，這種單片機的優勢之一是轉換速度快，正常使用可達到25 萬次/s，并且具有 2 路 PCA 捕獲 / 匹配模塊，是日常應用最多的一款單片機，價格便宜，用途廣泛，可以適用于各種儀器與工業控制。

圖2 系統總體框圖

2.2.2 人機交互

使用者可以利用GSM 的短信功能實現對家居系統的遠程智能控制。通過GSM模塊與單片機的協同控制手機發送短信，單片機即可通過斷開及閉合繼電器，對家電進行智能控制，完成整個系統的人機交互。SIM800L 是目前最新的一款GSM 模塊，性能超過SIM900/M590，工作電壓為 3.7V～4.2V，支持中國移動、中國聯通，串口為TTL 串口，可以與單片機直接連接，不需要MAX232。它可以自動尋找網絡，有一個小的LED 燈來展示搜尋網絡狀態，可直觀地展示網絡狀態，最重要的是尺寸很小 ，目前暫時沒有比該模塊更小的GSM模塊。

2.3 人工智能技術在智能家居的應用

目前的智能家居是通過局域網絡將家庭內部的智能設備連接起來，實現一些自動化控制的功能。但AIoT 將賦予智能家居真正的智能，AIoT 研究的一部分就是變家庭自動化為家庭智能化，AIoT 的處理如下。

2.3.1 數據采集

AIoT 是聚集多軟件多層次的技術，能夠應用于網絡空間安全中，主要從系統層、網絡層及應用層采集數據，能夠存儲相關數據，包括用戶個人信息等。

2.3.2 數據預處理及特征提取

AIoT 在采集和存儲數據時，可能會缺失大量的數據信息，因此，所得數據需要進行統一規劃處理，目前企業內部采用TCP 流數據，另外特征提取要根據缺失值的多少判定，通常采用過采樣或欠采樣方法，可以保證數據量的有效性。

2.3.3 模型構建

AIoT 可針對數據進行模型構建，根據數據標記進行類別分析，進而在智能家居中有效使用，其次人工智能還能完善學習算法，起到保護系統的作用，例如解決異常協議檢測等。

在場景需求的推動下，AI 技術不僅是實驗技術，同時能夠協助產業發展，在算法、算力、數據的支撐下，AI 可在RTC 行業和智能家居中應用，可實現實時傳輸、實時監控、實時交互等功能，促進了智能化發展。

結合AIoT 的處理來看，通過AI 賦能的智能家居可以對用戶行為進行學習與分析，自動調整整個智能家居系統的對外反饋，提供給用戶一個動態的控制模型。AIoT 系統捕捉到的數據被AI 芯片分析后可以將用戶的習慣以指令形式進行儲存，在用戶不知不覺間就完成了整套計算，在需要時恰到好處的指令反饋可以讓用戶擁有更加舒適的用戶體驗。

AIoT 系統在智能家居的應用項目框架以及結構如下。

前端：采用fsLayui2 框架，然后放到nginx 運行。

后端：采用SpringBoot2+SpringCloudAlibaba+Kafka+Rab bitMq+Xxljob+TkMybatis。

數據庫：數據存儲包括設備數據、緩存數據以及其他基礎信息。

設備數據：考慮使用NoSQL，目前還未選型，之前有用過Influxdb2+ElasticSearch5.6。

緩存數據：采用Redis。

其他基礎信息：采用MySQL。

3 結論

隨著智能家居的發展，研發人員在研究工作中，要加強新技術、新領域的有效運用。首先，應該將計算機技術、互聯網技術以及通信技術配合使用，為智能家居的融合提供不同的執行方案。其次，在無線技術的應用上要特別注意，智能設備的使用不可以侵犯他人隱私，造成不利影響。總之，智能系統不僅能和家居完美融合，還可以發揮出極為重要的核心作用。所以，應該深入研究物聯網技術，推動智能家居向前發展，創造出更高的價值。