智能家居被炒作了很久，现在可以说智能家居时代真的来了。这种地位几乎完全是由智能扬声器的兴起推动的——这是第一款真正面向大众市场的智能家居设备。根据IMARCGroup的数据，智能音箱市场去年价值50.8亿美元，预计到2027年将达到219.4亿美元。如此广泛的应用为未来的智能家居奠定了基础。人们已经对语音控制/交互表现出高度信任。然而，随着越来越多的人购买智能家居和设备激增，数据安全和隐私方面的成本将会增加。便利性和隐私之间的平衡换句话说，Alexa在关灯时可能会有所帮助，但对与云的永久链接的依赖意味着从隐私的角度来看，它也让后门敞开。这不仅仅是一个技术事实，也是一个伦理问题。设备监听特定的唤醒词很方便。但消费者最关心的是他们家中的每一个声音事件都被捕获、数字化并传输到云端。当然，这种机制不仅仅是一项技术要求——它还在推动亚马逊、谷歌和其他公司基于广告的商业模式。然而，这最终可能会弄巧成拙。如果消费者对数据隐私的担忧得不到解决，智能家居市场的上限将会大大降低——不仅对于今天的智能音箱如此，对于未来的任何设备也是如此。这意味着如果智能家居要真正蓬勃发展，还需要找到技术平衡点。如果没有识别人和响应命令的能力，很难看到智能家居的“用途”。同时，我们必须避免人们觉得自己在家里一直被监视的情况。如何找到这个平衡点，是目前智能家居行业最重要的课题。在边缘进入人工智能以获得更个性化的智能家居的关键是让设备本身变得更智能。电视、条形音箱、智能扬声器，甚至远程医疗监控设备都有一个共同点——它们都希望变得“更智能”。但目前唯一的方法是通过云。设备不处理发送给智能扬声器的命令和信号，而是将数据传输到云端进行解释、情境化，然后将指令和动作发送回扬声器。基于云的物联网还有另一种选择——人工智能物联网(AIoT)。AIoT模型涉及将智能和处理能力直接置于终端设备中——使设备本身能够在本地解释和执行命令——切断与云的连接。问题是提供这种边缘智能说起来容易做起来难。迄今为止，能够提供这种智能的芯片价格昂贵、难以操作且设计到产品中非常耗时。交付AIoT毫无疑问，AIoT的芯片设计挑战是巨大的。结束对云的依赖将需要一类全新的处理器，这些处理器可以将AI、DSP、控制和I/O集成到单个设备中，并具有足够的功能让设计人员确定四者之间的平衡。平衡。所有这些都必须以小型封装和低总体BOM成本交付。创建这样一个具有快速处理和神经网络功能的无限可编程设备绝非易事。但这对智能家居隐私至关重要。它使收集的信息能够在本地进行处理，同时保证个人数据的安全并几乎立即执行操作。还值得注意的是，在网络边缘免费提供这种智能将使向智能家居设备添加更复杂的功能成为可能。有了新的处理器，存在检测、面部和图像识别，甚至生命体征监测都可以添加到设备中，捕获丰富的上下文数据，以在没有云的闭环系统内构建对操作环境的智能理解，甚至，没有将数据暴露给云。当然，切断与云的连接并不是安全智能家居设备的唯一要求。安全启动、一次性可编程密钥存储、真正的随机数生成和自定义安全指令等高级安全功能对于保护消费者数据也至关重要。智能家居的安全和隐私是毋庸置疑的。使设备能够在本地处理数据并根据本地人工智能对结果做出反应将代表数据隐私方面的巨大进步。有一种观点认为，与目前由基于云的系统实现的个性化和用户体验相比，这将是一个太大的权衡。但是，提供智能家居服务不需要个人信息。边缘人工智能(edgeAI)启用的视觉和音频传感器可识别儿童和父母的声音，使设备能够忽略儿童打开烤箱或订购有年龄限制的物品的命令。随着时间的推移，可以扩展这些功能以实现非常复杂的功能，而无需将任何个人身份信息传输到云端。例如，视觉和听觉传感器可以协同工作，通过观察有人在跌倒中受伤的房间来提醒紧急服务。实现这种更复杂的智能家居愿景需要智能设备和能够绘制该图片的集体传感器阵列。向隐私的转变，以及人工智能传感器优先于数据收集，是实现这一版本智能家居的绝对关键先决条件。
