需求理論下的智能家居設計評價模型研究
——以“云米冰箱”智能家居為例

侯海鷗

（西華師范大學，四川 南充 637002）

0 引 言

“十四五”期間，黨政領導提出：要加快實施“人工智能+”工程，加快人工智能技術的應用、融合和提升，發展多元化、個性化、定制化智能硬件和智能化系統，重點推進智能家居、智能汽車、智慧農業、智能安防、智慧健康、智能機器人、智能可穿戴設備等研發和產業化發展。隨著計算機的發展，智能家居在近幾年也得到了大家的重視，智能家居利用各種通信、網絡技術實現家居設備集成，為用戶提供了更加舒適高效的環境。伴隨著智能家居行業的蓬勃發展，用戶對智能家居所能提供的智能化服務需求越來越大，而隨著5G 時代的到來，人工智能雖然技術已經運用到生活各個方面，然而在智能家居市場的探索還處于初步階段。調查顯示，僅有25%的消費者稱自己是智能家居產品和服務的熱衷使用者，而跟風者的比例則高達63%。這說明，當下智能家居并未準確地切中消費者痛點和需求。要解決這一問題，企業需要細化其用戶畫像并對產品進行再設計。目前，學術界對智能家居設計研究方面開展了大量有意義的研究，也取得了一定的成果。朱敏玲，李寧介紹了智能家居的關鍵技術以及發展現狀，并提出“云+端”的智能家居模式。譚嫄嫄，耿道雙從生活形態視角下，結合社會學，用戶行為學以及心理學特點研究智能化家居與用戶生活形態發展的方向，結果是探討家庭成員的生活形態對智能產品設計的影響。劉洪棟，劉軍發，陳援非是采用主流數據挖掘方法來預測與挖掘智能化家居用戶的個性化需求行為。綜上所述，大多數學者是從需求角度探討智能家居如何設計，而對智能家居設計評價的研究涉及較少，對智能家居的評價研究的大多數集中在計算機，電力系統等學科領域，如喻國明，楊名宜是以智能音響為例，對平臺型智能媒介機制構建與價值屬性進行分析討論，構建智能媒介建構評價體系。徐夢佳，王渝紅等，用層次分析法，構建智能家居用電水平指標體系并建立評價研究方法。而從用戶的需求理論視角，構建智能家居評價模型的研究較少。因此，本文基于KANO 需求理論，借助SPSS 軟件，運用層次分析法，以“云米智能冰箱”為例，對智能家居產品評價模型進行實證研究。

1 理論概述

1.1 KANO 需求理論

Kano 模型是由東京理工大學教授狩野紀昭Noriaki Kano在1984年提出的，該模型建立了產品質量特性滿足狀況與用戶滿意程度的雙維度認知模型。在需求分析理論中，該模型側重于從用戶滿意度分析產品的質量性能，這與以往的滿意度研究有所不同，通過正反兩方面的提問，研究人群對項目的滿意程度，將其劃分為五種不同的需求模式。

1.2 層次化分析

層次分析法也被稱為是AHP 研究法，是一種多維度的決策研究方法。AHP 是將復雜的問題進行分層，通過金字塔式的結構形式，將問題明確化。層次化分析首先對問題進行層次化結構處理，然后通過矩陣判斷權重，經過一次性檢驗，達到科學合理化分析問題的目的。AHP 是對定性問題進行定量分析的一種簡便、靈活而又實用的多準則決策方法。

2 用戶需求層次分析與層次模型構建

2.1 用戶需求層次分析

針對KANO 的五種需求分類，結合智能家居設計相關因素，對北京，上海，廣州的市場調研、資料查找和征求專家意見的基礎上，融合設計學知識將需求分為基本型需求、期望型需求和魅力型需求三個方面。基本需求是滿足女性對智能家居的基本要求的需求，在使用中滿足基本的功能和操作，消費者認為此需求是理所應當被滿足，若未能滿足，則會嚴重損害滿意度；期望型需求是指除了智能家居的基本性能外，用戶期望獲得的其他需求，能提高用戶的滿意度，未能滿足或者使用效果不佳，滿意度會明顯降低；魅力型需求是指智能家居在情感化、用戶體驗等方面，給用戶帶來驚喜的需求點，可以大幅提高用戶的滿意程度，即使未滿足或者功能不完善，也不會影響用戶的滿意度；在需求層次中，低層次需求作為基礎才能實現高層次需求的滿足，通過各需求層次的綜合考慮和合理分配來完善產品的使用體驗。

2.2 評價指標層次結構模型

層次分析法作為早期提出的分析方法，目的是將模糊問題系統化，通過多層次分解進行量化分析，常被應用于多影響因素的不確定決策問題中。根據Kano 問卷調查結果，將上述用戶在三種設計要素中的集中需求歸納成12 個設計要素，作為對智能家居產品的評價指標，并運用層次分析法構建出層次結構模型，如圖1所示。

圖1 智能家居指標評價體系

根據調研的智能家居用戶需求及總體設計目標，將系統結構分為以下三個層次：

（1）目標層是總目標，即對智能家居產品的整體評價；

（2）準則層分為基本型屬性、期望型屬性和魅力型屬性；

（3）指標層包括造型、色彩、操作安全性C、信息安全性、使用方便性、材質環保性、功能兼容性、使用穩定性、材質循環利用性、趣味性、人性化、互動性幾個方面。

3 評價指標權重分析

3.1 指標權重的確定

本文在指標體系確定后，采用德爾菲法進行專家訪談及問卷填寫，目的是評價指標引子的權重的建立。本研究邀請高等學校的設計學專家，智能家居的經銷商等20 人，進行訪談并發出調查問卷。專家對各個元素進行重要性打分，采用兩兩比較形式，打分標準為1 ～9 和倒數的相對重要性標度，從而得到判斷矩陣。經過計算機處理，得出各因素的權重值。經過一致性檢驗，CR ＜0.1，判卷矩陣具有滿意的一致性。

3.2 評價權重分析

以上圖標為評價指標體系的權重比例，如表1所示，可以看出專家對智能家居需求層次的權重比例劃分為0.536 8＞0.364 3＞0.098 9，即魅力型＞基本型＞期望型，換句話說，從需求層次上來看魅力型對消費者的影響更大。也就是說在智能產品時代，人們更希望得到意想不到，出奇制勝，奇妙構思的設計作品。如表2所示，可以看出造型與色彩的權重比例分別為0.055 1 與0.054 8，兩個數據相差不大，說明造型與色彩同等重要，幾乎不分先后，在造型，色彩，操作安全，方便使用以及信息安全性對比中，操作安全性排在首位，其次是使用方便性，排在最后的是造型與色彩，原因是因為在產品設計中符合設計原則，功能大于裝飾，在設計中，要首先滿足消費者的功能需求，其次是其他需求，因此操作的安全以及使用方便排在前面，而造型色彩裝飾性的設計排在后面，換句話說，從人的需求層次方面來看，始終遵循功能效用第一位的原則！如表3所示，可以看出材質環保，功能兼容，使用穩定，材質可重復利用的數據分別為：0.081 3，0.260 0，0.516 7，0.142 0，從大到小依次排列為使用穩定>功能兼容>材質可重復利用>材質環保，說明使用穩定指標的重要性，而材質環保權重指標較低，并不代表不重要，而是在相比之下，更多關注的使用性問題，使用穩定，功能兼容均為功能方面的內容，充分說明使用功能的第一位的設計原則！如表4所示，數據反應的是魅力型的需求的指標，從表中可以看出趣味性>互動性>人性化，趣味性權重值為0.637 0，而人性化數值為0.104 7，趣味性與其差值較大，說明在智能家居設計行業中，趣味性占比權重較大，原因是因為在現代快速發展的社會中，人們承受來自各方面的壓力，因此趣味化的智能產品更能使人身心得以放松，緩解壓力！

表1 A-Bj 判斷矩陣及權重系數結果

表2 B1-Cj 判斷矩陣及權重系數結果

表3 B2-Cj 判斷矩陣及權重系數結果

表4 B3-Cj 判斷矩陣及權重系數結果

表5為各個因子的權重排序，從排序中可以看出權重值最高的是趣味性，占比為0.341 6，其次是操作安全性，互動性，以及方便性，占比分別為0.146 0，0.138 7，0.114 4，再接著是信息安全性，人性化以及使用穩定性，權重最低的是材質環保型0.008 0，信息安全性，人性化以及使用穩定性占比權重不差上下，而功能兼容，產品造型，以及產品色彩權重分值不差上下，從表5的數據中，可以看出大致分為幾個層次：趣味性＞操作安全性，互動性，使用方便性＞信息安全性，人性化，使用穩定性＞功能兼容，造型，色彩＞材質可重復利用，材質環保。智能化的產品不同其他產品，其更多的是智能化的設計，智能化最終的目的是滿足人的需求，而趣味性的權重占比最大，也說明了趣味性是現代人的重要需求，從另外一個角度反映了在壓力大的社會中，人們更向往一種釋放壓力的渠道與手段，通過趣味性的智能化產品，人們會得到短暫的快樂，從而緩解身心的疲憊。

表5 方案層中各元素對決策目標的排序權重

互動性C12 0.138 7使用方便性C5 0.114 4信息安全性C4 0.063 3人性化C11 0.056 2使用穩定型C8 0.051 1功能兼容型C7 0.025 7產品造型C1 0.020 1產品色彩C2 0.020 0材質可重復利用C9 0.014 0材質環保型C6 0.008 0

4 設計實例評價——以云米智能冰箱為例

4.1 數據來源

本研究選擇“云米智能冰箱”為研究對象，對2021—2022年購買“云米”智能冰箱的297 名消費者進行調查問卷，通過里克特量表進行評價打分1 ～5 分，建立評價語集，從很滿意一直到很不滿意，涉及5個級別差，其中很滿意為5分，很不滿意為1 分，遞減式差額，從而得到模糊評價數據表。運用SPSS 軟件進行信效度的檢驗。

4.2 數據信度分析

信度分析主要用于定量研究中，對數據的準確度進行檢驗，主要是系數的分析，如果＞0.8，則說明信度較高，具有一定的可信性，如果＜0.6，說明信度不佳，答案不能作為可信度值得懷疑；位于中間則為可信度良好，值得

4.3 數據效度分析

效度分析與信度分析有著類似的作用，是對數據的合理性進行檢驗，分析標準是看KMO 值；同效度分析一樣，有一定的數值參考標準，如果KMO 值＞0.8，則說明效度高；如果＜0.6，則說明合理度不夠，效度不佳，中間值則為良好，同時還可以進行項目值與因子的對應關系分析，標準則以0.4為界限。

如表7所示，所有研究項目值對應的共同度值均＞0.4，說明研究項的數據信息可以被有效使用。從表7可以得知KMO 值為0.971 ＞0.6，說明研究數據具有合理性，也就是說效度較好。研究。

表7 效度分析結果

從表6可以看出：的系數值為0.969，大于0.8，從而說明數據的信度較高，可以研究。從“CITC 值”可以看出，均大于0.4，說明各個項目指標之間的具有一定的相關關系，同時信度水平也較好，因此數據是可以信任的，可以進行分析研究。

表6 Cronbach 信度分析表

產品色彩0.865 0.749操作安全性0.858 0.735信息安全性0.878 0.771使用方便性0.838 0.702材質環保型0.878 0.770功能兼容型0.884 0.781使用穩定型0.884 0.781材質可重復利用0.863 0.745趣味性0.842 0.710人性化0.849 0.722互動性0.860 0.740特征根值（旋轉前）8.940—方差解釋率%（旋轉前）74.497%—累積方差解釋率%（旋轉前） 74.497%—特征根值（旋轉后）8.940—方差解釋率%（旋轉后）74.497%—累積方差解釋率%（旋轉后） 74.497%—KMO 值0.971—巴特球形值3 614.649—df 66—p 值0.000—

接著如表8所示，KMO 值為0.971，幾乎快接近于1，則說明數據可以作為下一步研究進行使用。

表8 KMO 和 Bartlett 的檢驗

4.4 評價結果計算與分析

模糊綜合評價借助模糊數學的一些概念，對實際的綜合評價問題提供評價，即模糊綜合評價以模糊數學為基礎，應用模糊關系合成原理，將一些邊界不清、不易定量的因素定量化，進而進行綜合性評價的一種方法。首先，確定評價指標和評語集；其次，確定權重向量矩陣和構造權重判斷矩陣；最后，計算權重并進行決策評價。如表9，表10 所示，分別為評價原始數據表以及模糊綜合評判定義表。

表9 云米冰箱智能家居模糊評分表原始數據

表10 云米冰箱智能家居模糊綜合評判數據定義表

續表

如表11 所示，針對12 個指標，以及設定的5 個評語集進行模糊綜合評價，最終的權重值，分別是：0.366，0.375，0.133，0.076，0.049。最高值是0.375，結合最大隸屬度法則可知，消費者對云米冰箱智能家居的最終綜合評價結果為“滿意”。

表11 權重計算結果

結合實際情況，如表12 所示，針對5 個評語（很滿意，滿意，一般，不滿意，很不滿意），分別賦分為5，4，3，2 和1 分；然后計算得出綜合得分值是3.930 分。綜合得分介于“滿意”和“一般”之間，更偏向于滿意，說明：云米智能冰箱，在消費者的滿意度中，處于接近滿意狀態。

表12 綜合得分計算

通過對297 名購買智能家居產品的消費者對各項因子的打分，結合量表數據進行矩陣分析，如圖2所示，可以直觀地看出：對智能冰箱家居互動性滿意程度最高，其次是操作安全性以及信息安全性，說明：“云米智能冰箱”在互動性，操作性上設計的較好，能夠達到用戶的要求，受到消費者的青睞與好評；然后，目前在趣味性，人性化的的指標中相對較低，說明消費者對這方面的要求還沒有滿足，因此在產品的趣味性與人性化的設計中，還需要重視，因為設計師提供了產品設計的指導思路與方向。

圖2 評價條形圖

5 結 論

隨著互聯網以及5G 時代的到來，智能家居需求市場越來越大，為了使設計更加符合用戶的需求，智能家居設計需要可量化，客觀的評價方法。根據KANO 需求理論，層次分析法，運用yahhp 軟件，并邀請專家進行打分構建評價指標權重，采用問卷調查方式，使“云米冰箱”智能家居的消費者對其進行模糊綜合評價的打分，通過模糊綜合評價法，運用SPSS 軟件計算，構建評價模型。從評價結果來看，目前消費者對“云米冰箱”智能家居設計較為滿意，尤其是在互動性與操作安全性方面，然后在趣味性以及人性化設計方面，還有大的提升空間。將這種定量性的評估方法，運用在智能家居設計中，設計師看到詳細的數據，直觀地了解用戶的需求，從而使設計更加的合理化與科學化，設計出符合用戶需求的智能產品。

本文運用層次分析法確定評價指標的權重，受專家打分的主觀影響較大。本文是對“云米冰箱”智能家居設計進行定量評價的一個初步嘗試，后續研究中還需進一步對智能家居的其他產品數據進行統計整理，構建更為全面的評價指標體系，對智能家居設計進行系統性的評價。