ChatGPT 等大模型推动智能家居发展|每日讯息

智能家居：智能化的家庭系统，增加生活便利、舒适、安全。智能家居是指通过互联网技术和智能设备，将家庭设备、家庭电器、家庭安全等各种家居设施连接，实现智能控制、自动化管理和远程控制的一种家居生活方式。其主要运用通信（智能电视、智能家庭影院）、传感器（温度、湿度、光照、气体传感器）、安全（智能门锁）、机器视觉（智能监控）、无线充电（无线充电器）、人工智能（智能音响）六大技术，其中传感器、机器视觉及AI技术最为核心。智能家居较传统家居在控制方式、设备互联、功能、自动化程度、安全性、便捷性和舒适性等方面有显著的优势。

用户体验：智能家居产品的用户体验正变得更加丰富、智能化和个性化。智能家居用户体验从单一的遥控操作到智能语音控制、自动场景联动和个性化需求满足的综合体验不断演进。具体来看：1）操控便携性、交互性方面：例如扫地机器人导航模式不断迭代更新，从随机碰撞模式发展至dTof导航模式，增加清洁，同时从单一的清扫功能迭代至清扫、拖地、烘干一体化，并同时具备语音/触控/手机APP交互模式；2）安全性：智能门禁从卡片门禁发展至生物、手机、密码识别模式一体化；3）节能性：智能灯具从点控开关模式发展至自动感应模式，且具备自动调节光暗功能，帮助用户实现节能需求。

(资料图片仅供参考)

当前智能家居产品主要存在三大问题：1）用户体验达到瓶颈（产品智能化水平、交互能力不足）；2）智能家居产品涉及到用户隐私信息，其安全性问题由于其本身的特性而导致（例如需要联网），但保护用户隐私成本较高，部分产品安全性有待加强；3）标准规范不统一导致不同品牌产品间的兼容性问题。问题一-用户体验达到瓶颈：当前智能家居产品仍存在智能化程度低，交互能力不足的问题。据唯奥体验咨询2021年11月统计，62%的智能家居消费者认为产品无法精准理解用户需求，58%认为产品自主智能弱，更多依赖人工设置。除偏好传统手机交互模式外，分别有71%和57%偏好限制更少的语音交互以及自动感应交互。我们认为用户接受度低下主因：1）市场标准不统一，设备间互联能力低；2）人机界面交互设计存在过量无用信息，增加操作难度；3）传统智能家居语音技术能力欠缺。未来随着ChatGPT、GPT4.0等大语言模型的应用，智能家居生产厂商可通过利用大语言模型1）提高对自然语言的理解；2）增强智能辅助功能；3）提供个性化服务等方式，以改善产品交互能力和智能化水平，进一步提升智能家居的用户体验。

图表：用户认为智能家居产品所存在问题（%）

问题二-安全性待提升：智能家居系统的网络连接和数据传输安全性待提升。据智标委智慧住区分委会数据，45%尚未采用智能家居的消费者担心数据隐私。目前智能家居系统架构主要包括云端、设备终端以及手机终端，三者之间需要使用网络协议和传输数据，如果这些协议和数据传输没有得到充分的保护和加密，那么黑客就有可能利用漏洞入侵智能家居设备，从而获取用户的个人信息、密码、家庭地址等敏感信息，或者控制设备进行恶意操作，威胁用户的安全和隐私。此外，如果智能家居制造商没有采取足够的安全措施，或者用户没有设置强密码、更新软件、关闭不必要的端口等安全措施，那么智能家居设备也容易受到攻击。

海外多行业、多领域头部公司已接入ChatGPT，预计未来将渗透更多行业。ChatGPT在海外公司的应用可以分为搜索引擎、工具软件、企业服务和垂直行业四类。微软于2023年2月8日推出NewBing，根据用户需求，并结合相关的搜索结果给出个性化解答，同时以微软为代表的企业推出各类工具软件，帮助用户在办公、写作和代码开发等领域大幅提高效率；此外，ChatGPT可以应用于各垂直行业如语言培训、电商、金融服务和社交媒体等；在未来，ChatGPT有望与更多行业领导者合作，为各个行业带来巨大的变革和价值。

而对于智能家居企业，大语言模型对其的提升主要体现在以下几个方面：1）用户体验升级；2）用户信息安全性提升；3）帮助企业自身降本增效。提升一—用户体验：预计智能化水平、交互模式的提升带来用户体验升级。人机交互指使用某种对话语言、以一定的交互方式完成确定任务的人与机器之间的信息交换过程，交互主要自上个世纪60年代以命令交互模式开始发展，中间经历图形界面与用户界面交互模式时代，至21世纪逐步发展至多通道交互模式，主要涵盖智能语音、智能触控、智能视觉三种交互模式，分别从声音维度、动作维度以及空间图像维度延申与人进行交互，且智能视觉产品可主动快速响应外部世界，执行操作指令，更加接近人与人之间直接对话的模式。

中国细分交互市场技术逐渐成熟，传感器技术能够满足智能家居所需。从市场发展趋势来看，智能语音、智能视觉和触摸屏的技术逐渐成熟，应用场景也不断扩大。1）智能语音：据德勤，中国智能语音市场规模2021年规模为301亿元，过去三年CAGR26.1%，预计2021-30年CAGR达19.9%。目前深度神经网络方法用于语音识别显著提升语音识别性能，预计将助力智能语音大规模商业化应用落地；2）智能视觉：据艾瑞咨询，2020年中国智能视觉市场规模为331亿元，过去两年CAGR82.9%，预计2021-25年CAGR达19.1%。结合人工智能深度学习+机器视觉以及大规模数据集出现，3D视觉功能未来将成主流，进一步扩大应用范围；3）智能触控：据环洋市场资讯，2020年中国触摸屏人机界面市场规模20亿元，过去两年CAGR2.6%，预计2021-27年CAGR12.7%。传统行业智能化、数字化、信息化的转型升级需求提高将成为推动智能触控人机界面市场增长的主要动力。

案例：涂鸦智能推出类ChatGPT技术智能应用Demo，带来用户体验升级。2023年2月，全球化IoT开发平台服务商涂鸦智能宣布推出智能家居和智慧商业场景下，通过整合类ChatGPT技术而成的智能应用Demo。该Demo产品在意图理解能力、个性化服务能力、预测性能力以及情感互动四个方面表现优秀。预计未来伴随大语言模型结合智能家居产品的商业化应用落地，产品将进一步提升智慧家庭和垂直行业数字化水平，为用户带来更高效智能的体验。提升二—信息安全性：可从数据保护、漏洞预测、监管三方面带来提升。自2000年智能家居诞生以来，智能家居安全性问题随之产生，经历了2010年前安全性问题尚未引发关注的隐匿期、2010-15年数据隐私问题、黑客攻击、安全漏洞逐渐暴露期、2015-18年安全问题持续关注期间；2018年随着厂商和用户开始重视智能家居安全问题，政府、厂商、各国际组织齐发力，推广智能家居安全标准、安全技术和解决方案持续涌现，智能家居安全性持续提升。随着大语言模型的应用，从四个方面带来安全性提升：1）数据保护：可帮助厂商加强数据隐私保护，避免用户隐私泄露；2）漏洞预测：可帮助开发者预测产品可能存在的安全漏洞，实时监测并修复，防止黑客攻击；3）安全监管：可帮助监管部门全面地监管产品安全性。

提升三—降本增效：大模型或可降低智能家居企业生产成本和产品开发成本。1）生产成本：大语言模型可提高智能家居企业的自动化程度和产品设计的准确性，从而优化生产成本和提高效率。2018年BCG(波士顿咨询集团)认为AI使用可降低制造业20%的生产成本，促进自优化运营。2）开发成本：嵌入式智能家居产品开发流程特殊，包含嵌入式软件与硬件开发，上市前需集成测试。大语言模型可模拟特定需求场景，通过数据收集、处理、模型训练、测试以及部署模拟智能家居需求，学习智能家居场景数据，帮助企业了解用户需求、降低研发成本，提高效率。

ChatGTP及GPT4.0等大语言模型引领自然语言处理技术发展，为人机交互、AI等领域带来革命性升级。大语言模型是人工智能领域中自然语言处理技术的重要发展方向之一，是AI实现自然语言理解和生成能力的重要工具。2022年12月OpenAI推出的ChatGPT（基于深度学习、运用最先进的自然语言处理技术的大预言模型）和2023年3月推出的GPT4.0（大型多模态模型）相继面世引起了广泛的讨论和关注。ChatGPT是GPT等大型语言模型的一个特殊应用，基于GPT-3.5模型构建，在针对对话生成领域的任务上进行了微调，提高了模型在这个特定领域上的表现。使得模型在生成对话时的流畅度、连贯性和逻辑性提升，以及生成结果更加符合对话场景的语境和逻辑，更加自然流畅，更符合人类谈话交流的习惯和方式。

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