智慧家庭場景體驗主動交互策略研究

龍淼

關鍵詞：智慧家庭 用戶體驗 主動交互 設計模型 理論研究

前言

智能家居至2016年3月首次寫入《2016年國務院政府工作報告》中，正式成為國家層面拉動新興消費，促進家電、地產等產業轉型的重要政策支持；從智能家居到數字家庭再到智慧家庭，2021年13億全球蜂窩網絡連接設備中的64%的占比，近9.6億臺來自中國，2022年國內市場規模已突破6000億，2022年上半年精裝修市場智能家居配套規模為8.61萬套，配置率達12.2%。

國內參與智慧家庭的企業，主要有以互聯網科技企業、家電企業、通信通訊企業為主要的行業參與者，根據各自在物聯網技術、交互技術、大數據技術、人工智能技術的差異化競爭力，主要形成了3種體驗特征：設備智能：以單類別的設備智能化方向，通過連接技術與移動終端的協同，通過感知技術接受信號并作出反應向周邊的關聯產品提供反饋，從而實現智能化聯動控制，增加使用便捷性。

系統智能：以套系化智能產品形成子系統，通過中心控制設備，構建系統管理平臺，同步轉變狀態保持家居設備與住宅環境的協調一致，通過中心設備組合構建全屋智能，強調多模態交互的用戶體驗。

場景智能：以智能識別技術為主，圍繞入網設備的控制管理，通過建立家庭生活空間的數據分析、行為理解、自主深度學習基礎上，提供及時、連續、個性化的智能體驗。

就目前的行業狀態和用戶反饋來看，用戶滿意度并不高，主要存在學習成本高、管理復雜、擴展性差、技術研發成本高等方面的問題。這些問題的出現，除了本身的技術限制以外，最大的原因還是缺乏對智慧家庭體驗在技術端、產品端和用戶端構建合理的體驗策略規劃。設備智能和系統智能通過產品更多的功能和提升產品性能實現用戶智能的互動體驗的優化，但是卻也為用戶帶來了新的使用成本，用戶需要根據設備廠商的差異進行多個應用的管理，來回頻繁地切換；雖然移動終端的系統級技術也有了很大的進步，但是在用戶多樣化的需求和場景使用的差異下，系統級的集成也存在用戶配置學習成本高，交互行為復雜，信息管理混亂的用戶痛點。

這是因為以產品和系統為單元的傳統的人機交互模式中，是通過人的交互行為向設備或系統輸入信息，獲取功能性的控制結果為導向，交互實施的主體是人的交互行為，而智能設備和系統是對立面的執行角色，通過接受信息、執行操作并將結果反饋給人的角色，在交互中處于被動地位。在場景智能的體驗特征下，則是需要大量的基礎技術研發，意圖識別、情緒感知等機器學習領域的智能技術投入，雖然取得了較快的發展，但是對于用戶端的價值感知并沒有形成理想的預期。因為技術的載體和用戶之間的行為存在斷層，對于人工智能技術在各場景下的用戶參與方式和交互邏輯也還是處于模糊的探索階段。

利用人機交互基礎理論，在新的智能化技術趨勢下構建新的交互邏輯，是能夠在當下的技術背景下，有效地實現在家庭生活智能化發展方向下的體驗提升，促進產品的成熟度提升。

一、智能主動交互趨勢研究

物聯網及人工智能的發展在技術應用上已滲透至各行各業，從智能產品到生活服務，從企業運營到社會管理，在產業發展、消費驅動、技術進步起著重要的推動作用。經典的人機交互隨著互聯網時代的發展從界面交互到自然交互已經進一步拓展了新的人機交互方式，在人工智能的物聯時代，人機交互將是以自適應的主動交互設計作為物聯網智能用戶體驗設計的一種趨勢，創建可適應用戶需求、偏好和行為的交互系統。

當前社會，人們的生活方方面面充斥著來自智能設備、應用數據和空間位置等大量的直接和間接信息，我們的社交生活，居所空間、辦公環境、媒體設備、移動終端等都在時時刻刻地“轟炸”著我們的生活。智能系統個性化地創建有效的用戶體驗，核心是構建智能物聯下人們的信息交互新構成，是將設備及數據信息進行物理環境、活動場景、行為情景的合理管理，是去除對用戶的干擾，強調人的生活行為本質。智能主動交互設計的一些關鍵原則包括：情境意識：智能系統應該被設計成能夠理解和響應用戶的情境，從交互的過程中以動態的方式學習并相應的調整其行為例如他們的空間位置、環境特征、所使用的設備狀態和行為產生的時間、頻次等。通過自學習和情境響應，實現用戶主要任務狀態下，盡可能降低對設備的注意力，恰當地提高信息流轉效率，將用戶的注意力因素影響作為情景主動交互的結果，而非是提高用戶對設備或智能系統的干預。

多模態反饋：智能系統應向用戶提供圖像、圖形、燈光、音效、語音等多維度的反饋方式，對于他們的操作和進度進行有效表達，并根據此反饋優化他們的行為。遵從馬克.韋澤的平靜技術原則，讓人們能夠用最少的精力實現目的。這里的智能系統及設備反饋設計充分考慮設備的使用環境、空間自然因素、用戶行為狀態影響來構建多模態的交互反饋，位于注意力的中央范圍區域進行主要反饋的同時，需要組織邊緣區域的輔助信息反饋，信息的清晰度差異設計也將服務于智能主動交互的過程。

個性化：智能系統的設計應該反映用戶的偏好和歷史，并根據這些信息提供相關的功能、內容和服務，滿足用戶行為預期并降低直接參與的控制。智能系統與設備在交互過程中應該要強化自身的處理能力，而不是強迫人參與任務執行。個體差異的適配性，是個性化智能系統的設計關鍵，在具備學習能力后，系統或設備的“人性”將被提倡，智能系統的參與是滿足人的優勢發揮，鼓勵人作為智慧生物體的成就感和歸屬感，實現個體差異的價值述求。

靈活性：智能交互應該是靈活和適應性強的，允許用戶定制他們的體驗，并根據他們的需要調整智能系統。如迪特拉姆斯的名言“好的設計就是經理減少設計”，精簡的設計意味著更少的設備維護成本和控制系統的功能增加；用戶的生活行為是復雜的，空間環境也是復雜的，物聯時代設計對象不是單一的產品設計而是系統的設計，靈活的設計是讓用戶明確理解自身的活動需求，進而合理地組織系統產品，是啟發性的引導。

智能主動交互設計將應用于廣泛的產品和服務設計，包括移動應用程序、智能設備和信息服務。通過系統的考慮環境要素、行為特征、設備功能，創建更具響應性和個性化的界面，設計師通過創造更具吸引力和更有效的用戶體驗，從而更好地滿足目標受眾的生活需求。

二、場景智能主動交互的特點

智能主動交互作為前沿的交互領域發展方向，通過智能技術實現家庭場景的自動化，將家庭智能設備、數據信息和內容服務進行智能聯動，為用戶提供更加便捷、個性化的家庭生活體驗；通過軟件、硬件、服務等生態的貫通實現商業環境的擴展是構建新的商業模式的新思路。

場景是構建主動交互的范圍，場景的理解對于實現智能主動交互至關重要，場景顆粒度越小，用戶需求及行為越明確，參與的智能技術越清晰。場景體驗過程中軟件產品、服務產品以及智能硬件產品通過智能化的主動式交互與用戶形成聯系，構建了智能場景體驗的核心，這一聯系通過對智能主動交互進行設計理解和應用實施成為重要的研究內容，具備以下3個設計特點：

（一）主動性：在被動的人機交互中，以用戶的輸入作為整個交互過程的起點。用戶的行為推動著交互進程的發展，而智能對象只是被動的執行方，主動性很弱。在主動交互中，由于智能對象擁有了一定的認知能力，其在交互過程中的主動性也得到了顯著的提升。智能對象通過存儲的用戶歷史數據與信息或通過感知技術獲取的信息作為輸入，而主動發起一個交互流程。在這一過程中，對于環境的感知、行為意圖的判斷、智能系統的響應與設備的功能啟用，是基于人的信息理解和處理方式的優化，用戶的感知結果是目標的達成，目標的達成是用戶的短暫需求滿足，智能系統和設備的功能響應是融合在環境中的，持續地為用戶提供目標達成的服務，而不是強調持續的用戶參與。主動性的設計特征是在智能系統認知決策的基本條件。

（二）智能化：強調人工智能技術的學習能力，利用交互行為的設計，將原本頻繁的單次輸入進行智能系統的記憶與學習基礎，形成智能決策模型。在與智能對象的交互中，用戶可以通過更少的輸入次數與信息量，獲得更豐富、準確的反饋，提升交互的效率與體驗的智能性。這一特征是對智能系統信息交互觸發條件提出要求，前置條件、通知狀態、結束條件、再啟用條件成為智能化設計的基本要素，動態的理解環境、設備與用戶行為，通過情景管理智能技術和用戶行為，將用戶在信息處理和系統交互的時間從不可見轉變為可見、從長時間持續到短暫確認，讓交互信息的存在變得更加可靠和令人放心。

（三）連續性：突破軟件、硬件、信息及服務關聯性弱，交互流程分離和操作單一的現狀，以用戶行為動機為基礎，持續的跟蹤用戶行為與服務進展結果，形成連續的智能體驗。隨著智能設備和系統的參與越來越多，人們的行為在多個系統和設備上流轉，每一個不同系統和設備的停留都是對用戶行為的干擾和情感認知的終端，智能系統主動交互是要將相互競爭的設備關系進行管理，是將用戶的行為任務與設備系統進行切割，確保用戶行為的連續和系統/設備的合理參與。

三、智慧家庭的主動交互模型

相較于傳統的典型的交互場景，智能主動交互將交互主體與交互對象進行了新的界定。交互主體不在單指自然人，而是拓展為能與計算機系統交互的自然人、具備數字空間的物理環境和具有傳感能力的智能設備；而交互的對象是智能系統，包含感知、計算和反饋功能，智能系統的感知能力是對用戶行為的感知，自然環境的感知以及設備狀態的感知，通過感知能力將信息進行計算和數字模型管理，并在一定的運行機制下提供執行決策將反饋輸出給交互主體，實現對用戶的家庭場景活動的智能體驗。智能主動交互是連續的反饋循環，系統從交互對象中接收信息、處理信息、作出決策，然后根據這些決策采取行動。隨著系統與交互對象的循環次數越來越多，它在預測和響應新情況方面將會變得更好。（圖1）

通過分析家居環境下的主動交互模型可以發現，一個主動交互系統的技術系統包含通信技術、信息技術、傳感技術、大數據技術、多模態交互技術等構成要素。通過通信技術，是實現終端和云端信息互通；信息技術圍繞用戶信息（身份信息、行為信息、體征信息等）、環境信息（空間位置、溫濕度、光照度、聲場環境、時間等）、設備運行信息（功能狀態、性能參數）為智能主動交互提供觸發條件，物聯技術將物理環境和數字空間進行聯系，通過大數據技術建立智能系統運行的內在邏輯，并通過圖像、語音、音效、燈光等多模態交互方式實現反饋。在系統的主動交互過程中，體驗設計從用戶目標判定，信息系統構建、觸發機制定義以及技術性限制和用戶隱私保護等方面建立設計特征。將家庭活動下的主動交互場景分為以下6類：

（一）個性化服務

定義：個性化服務指通過用戶的生物信息（如面部、聲紋、指紋等）識別用戶身份，以提供個性化服務的場景。這一過程中物聯傳感設備對用戶的行為動態或生物信息進行傳送，并在系統中對用戶使用行為進行記憶與學習形成識別模型，匹配所處環境的變量，針對性地提供適合用戶的內容或服務。（圖2）

以下是智能家居系統個性化服務下可以提供的一些主動服務場景示例：

個性化照明：智能家居系統可以根據用戶以前的使用模式或一天中的時間自動調整房間內的照明，以符合用戶的喜好。

定制娛樂推薦：智能家居系統可以根據用戶之前的喜好和觀看習慣，推薦個性化的娛樂選項，例如電影或音樂。

個性化安全設置：智能家居系統可以根據用戶的位置、偏好和最近的活動調整安全設置，提供更安全和個性化的體驗。

自定義環境控制：智能家居系統可以根據用戶的喜好、健康狀況和行為來調整溫度、濕度和空氣質量設置。

個性化購物建議：智能家居系統可以根據用戶的偏好、購買歷史和需求建議個性化購物選項。

總體而言，智能家居個性化服務下的主動服務可以為用戶提供更加個性化和量身定制的體驗，提高他們的整體滿意度和便利性。通過使用數據和人工智能來提供個性化的服務，智能家居系統可以更好地滿足用戶的需求和偏好，創造一個更愉快、更高效的生活環境。

（二）環境自適應

環境自適應指設備或系統具有一定的環境探測能力，構建具有知識圖譜的設計信息庫，主動連續地獲取使用環境中的有效數據，并根據環境數據的不同變量，自動調整運行狀態，以達到最佳的使用效果。（圖3）

以下是一些在智能家居系統環境自適應場景下可以提供的主動服務的示例：

自動空氣質量管理：智能家居系統可以檢測空氣質量的變化，例如，污染物或過敏原的增加，并自動調整家庭的通風或空氣過濾系統以維持健康的環境。

基于天氣條件的溫度控制：智能家居系統可以使用天氣預報的數據來預測溫度變化，并相應地調整家庭的供暖或制冷系統，確保為用戶提供最大的舒適度。

自適應照明：智能家居系統可以調整家中的照明以匹配室外的自然光條件，提供更加自然舒適的照明環境。

季節性維護提醒：智能家居系統可以提供季節性維護提醒，例如，更換空氣過濾器或檢查供暖系統，以確保家庭始終高效舒適地運行。

總體而言，智能家居環境適應下的主動服務，能夠適應環境的變化，相應地調整家居設置，為用戶提供更加舒適、健康、可持續的生活環境。通過使用數據和人工智能來預測環境的變化，智能家居系統可以提供更加個性化和高效的生活環境，提高用戶的整體滿意度和幸福感。

（三）智能響應

區別于環境自適應，智能響應強調在使用過程中，在設計過程中對設備或系統的信息規律進行分類，構建靈活的可主動感知人的行為變化，并可以主動配合人的非主動觸發行為，做出合適的響應，滿足多樣化的交互設計需求。（圖4）

以下是一些智能家居系統在智能響應場景下可以提供的主動服務示例：

自動緊急響應：智能家居系統可以檢測到外系統獲取的外部緊急避險信息，例如地震或火災，并自動聯系緊急服務或向用戶所在空間的智能設備發送警報。

漏水檢測和預防：智能家居系統可以檢測到漏水，例如，管道破裂或設備故障，并自動關閉供水以防止進一步損壞。

煙霧和火災探測：智能家居系統可以探測到家中的煙霧或火災，并自動開燈、開門并提醒用戶撤離。

燃氣泄漏檢測和預防：智能家居系統可以檢測到燃氣泄漏，并自動關閉燃氣供應以防止潛在的爆炸或火災。

智能鎖控制：智能家居系統可以在用戶離開家時自動鎖門或在用戶返回時自動解鎖，提供更方便、更安全的生活環境。

總體而言，智能家居智能響應下的主動服務可以為用戶提供更加安全和安全的生活環境，保護他們免受潛在危害或緊急情況的影響。通過使用數據和人工智能來預測和響應家中的事件，智能家居系統可以讓用戶安心并改善整體幸福感。

（四）自動優化

自動優化是指在設備或系統在運行過程中，系統使用數據和人工智能來優化系統的性能和能效，以最優的用戶感知需求為目的，在出現影響設備（正向或負向）使用的情況時可主動進行優化。（圖5）

以下是一些智能家居系統在自動優化場景下可以提供的主動服務示例：

自動能源管理：智能家居系統可以根據用戶的偏好、習慣和能源使用模式自動管理設備的能源消耗，例如燈、電器和恒溫器。

設備維護和維修：智能家居系統可以檢測和診斷家庭設備的問題，例如恒溫器故障或空氣過濾器堵塞，并主動安排維護或維修服務以確保系統平穩運行。

自動固件更新：智能家居系統可以自動更新連接設備上的固件和軟件，以確保它們是最新的，并有效運行。

主動安全措施：智能家居系統可以監控網絡安全威脅，檢測連接設備中的漏洞，并主動更新安全設置以保護系統和用戶數據。

預測性維護：智能家居系統可以使用預測性分析，根據使用模式和來自傳感器的數據預測設備何時需要維護或維修，并主動安排維護以防止故障或故障。

總體而言，智能家居系統自動優化場景下的主動服務可以為用戶提供更高效、更可靠的智能家居系統，提高他們的整體滿意度并降低維護成本。通過使用數據和人工智能來優化系統性能并降低能耗，智能家居系統可以提供更具可持續性和成本效益的生活環境。

（五）智能提醒

智能提醒指設備或系統具有對用戶行為和環境數據的連續的監測能力，在運行過程中以設備或環境對用戶形成認知影響的信息類別進行實時監測，當發現用戶活動異常或出現重大環境變量時主動提醒用戶。（圖6）

以下是智能家居系統在智能提醒場景下可以提供的一些主動服務示例：

自動溫度調節：智能家居系統可以使用來自傳感器和天氣預報的數據來自動調節家中的溫度，以確保為用戶提供最大的舒適度。

服藥提醒：智能家居系統可以根據用戶的服藥時間表和使用模式提醒用戶服藥。

建議膳食計劃：智能家居系統可以根據用戶的飲食偏好和營養需求建議膳食計劃。

供應不足警報：智能家居系統可以在必需品（例如雜貨或洗漱用品）供應不足時提醒用戶，并建議補貨選項。

日程管理：智能家居系統可以通過提醒即將到來的約會、建議最佳旅行路線以及相應地調整家庭照明和溫度來幫助用戶管理他們的日程安排。

總體而言，智能家居智能提醒下的主動服務可以預測用戶的需求，并主動建議滿足這些需求的服務或行動，從而為用戶提供更加便捷和個性化的體驗。

（六）情感關懷

情感關懷指設備具有一定的意圖識別及情緒理解能力，迎合用戶的情感訴求，通過文字、圖像、語音、動作等擬人態的設計隱喻呈現情感表達，給用戶提供具有人性化的反饋。（圖7）

以下是智能家居系統在情感關懷場景下可以提供的一些主動服務示例：

基于情緒的音樂選擇：智能家居系統可以檢測用戶的情緒，例如通過面部識別或語音分析，并選擇符合他們情緒狀態的音樂或聲音，提供舒適和放松。

個性化娛樂推薦：智能家居系統可以使用有關用戶觀看或收聽習慣的數據，為他們可能喜歡的電影、電視節目或音樂提供個性化推薦，提供娛樂和放松。

虛擬陪伴：智能家居系統可以通過聊天機器人或語音助手提供虛擬陪伴，讓用戶參與對話并獲得情感支持。

自我保健活動提醒：智能家居系統可以為自我保健活動提供提醒，例如冥想或鍛煉，促進整體健康并減輕壓力。

情緒健康監測：智能家居系統可以通過傳感器或可穿戴設備監測用戶的情緒狀態，并為可以改善他們情緒健康的活動或服務提供建議。

總體而言，智能家居情感關懷下的主動服務可為用戶提供情感支持、娛樂和陪伴，促進整體幸福感并減輕壓力。通過使用數據和人工智能根據用戶的情感需求提供個性化和定制服務，智能家居系統可以提供更加個性化和舒適的生活環境，提高用戶的整體滿意度和幸福感。

以上6種場景交互設計模型，在智能體驗過程中，建立的不僅僅是交互行為及流程、是需要對智能系統及相關物聯技術提出規劃，實現持續學習與自動優化。建立情景意識是設計的一個重要變化，場景提供了空間、對象物、系統及人們的活動，而進一步細化到情景下，情景是人們動機的具體活動目的，是構建智能系統理解的單元，情景的識別和建立上下情景的理解是當下及未來智能系統成熟度的重要表現。其次，建立連續的交互和系統響應是需要建立閉環機制，啟動條件和結束條件的復雜性需要考慮，主動與被動交互是交替進行的，對于系統智能交互合理及時將交互行為轉交到用戶進行控制權的轉移也是需要在設計過程中進行充分的考慮。同時，在系統交互過程中物聯網智能系統對用戶機環境的數據管理需要充分顧及對用戶隱私的保護，這對參與智能互動的設備規格提出了技術限制。智能主動交互的反饋是多形態、多模態的用戶反饋機制建立的過程，對于用戶信息認知的負擔需要充分評估，需要針對不同用戶的認知程度及環境狀態判斷構建反饋體驗評估。最終通過交互機制，參與設備的技術規格要求，以及智能系統的學習成長建立有效的智慧家庭主動交互體驗設計。

總結

智慧家庭作為家庭生活智能化發展的必然趨勢，在物聯網技術，人工智能技術的不斷發展中，家庭生活的功能性智能產品需求將變為個性化的生活方式滿足。在形成具有智慧家庭場景下的智能體驗特征設計實踐中，交互設計是構建技術路徑與用戶感知的紐帶，自然人、環境、終端產品都將成為交互主體，并通過智能系統的感知、決策、反饋形成雙向的主動服務關系，融合軟件產品，硬件產品以及服務產品，構建“硬件+軟件+內容+服務”的智慧家庭體驗特征。

構建“人”的行為活動信息，“環境”的物理信息以及系統的“決策/預測&執行”的多維關系，為智能時代的產品用戶體驗對設計團隊提出新的要求：

如何基于人的活動來進行場景化理解“主動交互”、系統反饋方面如何提供合適的交互、如何構建持續的可成長智能系統完成對于用戶行為的學習、如何通過設計實現對用戶隱私的保護，讓智能技術在使用過程中是弱感知并且可信賴。

這些問題將在主動交互設計流程中以人工智能技術、物聯網技術為基礎通過前置條件定義、輸入方式及內容規劃、系統決策點界定、輸出方式和內容設計、應用的技術選擇等要素建立設計特征點，實現低噪度的用戶參與，形成智能系統的機器學習基礎，構建人與物理空間與信息系統的和諧相處。