智能语音助手的智能家居控制范围如何进一步拓展

前两天朋友来我家串门，看我在厨房炒菜，顺嘴喊了一声”小艺，把客厅空调调到26度”，空调应声而动。他当时就愣了，问我现在语音助手都能控制这么多种设备了？我说何止这些，窗帘、灯光、热水器、甚至我家的智能马桶盖，都能一句话搞定。

聊着聊着就聊到一个问题——现在智能语音助手控制家居确实方便，但感觉还有很多场景没覆盖到，或者说控制得不够深、不够自然。朋友说最让他恼火的就是有些设备明明支持语音控制，但要么反应慢吞吞，要么必须说特定指令，稍微换种说法它就听不懂了。更别说跨品牌、跨平台设备之间的协同了，那简直是一场噩梦。

这让我开始认真思考一个问题：智能语音助手在智能家居领域的控制边界，到底还能怎么往前拓展？光把”能控制的设备变多”只是最基础的一步，真正的挑战在于让控制变得更自然、更深入、更懂你。这篇文章就想聊聊这个话题，分享一些我了解和思考的内容。

一、现状：我们已经站在哪里？

先说点实际的，看看当前智能语音助手在智能家居控制上到底是个什么水平。

就拿我家的情况来说吧，目前语音助手主要能控制几大类设备：照明系统是最成熟的，吸顶灯、灯带、台灯这些基本都能语音开关和调亮度；温控设备包括空调、风扇、加湿器这些，调节温度档位也没问题；遮阳系统比如电动窗帘，能实现开合和暂停；安防设备像智能门锁、摄像头，可以通过语音查看状态；还有一些智能家电比如扫地机、洗衣机、智能音箱本身。

但问题也随之而来。我总结了几个身边朋友普遍吐槽的点，看看是不是说到你心坎里去了。

首先是协议壁垒这个老生常谈的问题。我家智能门锁是A品牌的，摄像头是B品牌的，空调是C品牌的，灯泡又是D品牌的。虽然它们都宣称”支持主流语音助手”，但实际用起来，你会发现每个品牌的接入深度不一样。有的只能简单开关，有的能调模式，有的甚至连基本指令都识别不稳定。更头疼的是，这些设备之间几乎没什么联动——我开门的时候，理论上应该自动开灯、开空调、关闭窗帘，但实际操作起来要设置一堆自动化规则，还经常不work。

然后是语义理解的瓶颈。目前大多数语音助手采用的是关键词匹配加简单意图识别的机制。你说”打开客厅灯”，它能识别；说”把客厅灯打开”，它也能识别。但如果你说”客厅太暗了帮我调亮一点”，它可能就懵了——因为它不确定你到底是想开灯还是想调亮度，更不知道具体要调多亮。再比如”我要睡觉了”和”晚安”如果没经过自定义设置，得到的可能是完全不同的结果，缺乏真正的语境理解能力。

还有就是响应延迟的问题。这背后涉及到云端处理的网络延迟问题。有时候你喊完指令，要等上一两秒设备才有反应，这种等待感会让人很不舒服。特别是晚上想关灯睡觉的时候，那几秒钟的延迟格外让人烦躁。

最后是离线能力的缺失。现在几乎所有语音指令都要先上传到云端处理再返回结果，一旦断网或者网络不稳定，语音控制就形同虚设。而智能家居场景恰恰是离线需求很高的场景，总不能家里断网了连灯都关不上吧？

二、技术突破：哪些新能力正在到来？

好，说完现状和问题，我们来看看有哪些技术方向正在试图解决这些问题，让语音助手的控制能力实现真正的跃升。

1. 毫米波雷达：让语音助手”看见”你

这个技术这两年在智能家居领域特别火。传统的语音交互依赖你主动发出指令，而毫米波雷达可以让设备感知到人的存在、位置甚至动作状态，实现更主动、更无感的控制。

p>举个具体的场景。以前你起夜，要先喊一句”打开夜灯”，等语音助手回应，再开灯。这一套流程下来，人早就清醒了。但如果有毫米波雷达，它可以感知到有人从床上坐起来 movements，自动判断你是要起夜，提前把走廊的夜灯给你点亮。整个过程你一句话不用说，它就知道该干什么。

再比如，你在客厅看电视睡着了，雷达可以检测到你的呼吸频率和体动情况，判断你睡着了，然后自动调低空调温度、关闭部分灯光。这才是真正的”智能”，而不是简单的”语音控制”。

当然，雷达传感器的成本目前在智能家居场景中还偏高，大规模普及还需要时间。但随着技术成熟和成本下降，这肯定是重要的发展方向。

2. 本地化大模型：让设备更懂你在说什么

ChatGPT出现之后，大家都在讨论AI大模型对智能家居的影响。传统的语音助手需要把你的指令上传到云端，云端理解你的意图之后再返回控制指令。这一来一回，延迟就产生了，而且云端处理也带来了隐私担忧。

但现在有一种新趋势，就是把大语言模型部署到本地设备上。这里面涉及到模型压缩、边缘计算等技术突破。简单说就是，让你的智能音箱或者网关具备一定的AI推理能力，不用事事都问云端。

带来的直接好处是什么？首先是响应速度大幅提升，很多简单指令可以在毫秒级得到响应。其次是离线也能用，网络不好或者断网的时候，基本的语音控制不受影响。再就是隐私性更好，你说的很多话不用上传到云端解析。

更重要的是，本地大模型可以支持更自然的语义理解。以前你必须说”打开客厅空调并设置到26度”，现在你可以说”客厅有点热”，它就能理解你是想开空调或者调低温度。这种模糊意图的理解能力，是传统关键词匹配做不到的。

不过，本地大模型对设备的算力要求比较高，目前主要在高端智能音箱或者专业智能网关上有应用。声网这类技术服务商也在探索如何让大模型能力更好地落地到智能家居场景，在保证体验的同时控制成本，这是一个很实际的技术挑战。

3. 多模态交互：不止是语音

你有没有遇到过这种情况：家里开着音乐，你喊语音助手，识别率明显下降。或者你在跟家人说话，语音助手突然插嘴，引起尴尬。

这说明纯粹依赖语音是有局限性的。多模态交互就是要把语音、视觉、触控、手势等多种交互方式融合起来，让控制变得更自然、更准确。

举个例子，带屏幕的智能音箱现在越来越普及了。你可以指着屏幕上的某个设备说”打开这个”，它通过视觉识别知道你指的是哪个设备，然后执行指令。再比如，你做了一个手势，语音助手就能理解你的意图，这种视觉加语音的融合，体验比纯语音要自然得多。

还有一些更细节的场景优化。比如在嘈杂环境下，设备可以通过声纹识别判断是不是主人在说话，提高特定用户的识别率。或者结合唇读技术，在你开口之前就预判你想说什么，进一步缩短响应时间。

三、场景拓展：从”控制”到”服务”的跨越

技术是基础，但真正让用户感受到价值的是具体场景。智能语音助手在智能家居中的控制范围拓展，不能简单理解为”控制更多的设备”，而应该是覆盖更多的使用场景，提供更深入的服务。

1. 空间化控制：从房间到区域的进化

传统的语音控制是以设备为粒度的——你控制的是”客厅灯””卧室空调”这样的单个设备。但真正的智能家居体验，应该是以空间为粒度的。

什么叫以空间为粒度？你说”我要在客厅看书了”，系统自动做一组动作：打开客厅阅读灯、调整色温到适合阅读的4000K、关闭窗帘、调节空调到24度、把背景音乐音量调到15%。这一系列动作不是控制单个设备，而是营造一个”阅读场景”。

再比如”我要睡觉了”这个场景，系统自动关闭所有公共区域的灯和电器、把卧室空调调到睡眠模式、打开卧室窗帘10%、启动卫生间的智能马桶盖预热（如果天气冷的话）、关闭客厅的窗帘。这些动作涉及多个房间的多个设备，但对你来说只需要说一句话。

这种空间化的控制，对系统的上下文理解能力和跨设备协同能力要求很高。需要系统知道你当前在哪个房间，知道这个房间里的设备有哪些，知道在不同时间段、不同季节这些设备应该设置成什么状态。

2. 时间维度的感知：越用越懂你

好的智能家居系统应该是有记忆的，它会学习你的习惯，逐渐变得比你更了解你的需求。

比如第一周，你每天早上7点起床后会说”打开窗帘”。到第二周，系统发现你形成了这个习惯，可能在你起床前5分钟就自动打开窗帘，让你被自然光唤醒。再比如，你通常周五晚上会加班到很晚，系统记住这个规律后，会在周五晚上自动把书房空调和灯光调整到更适合长时间工作的状态。

这种时间维度的感知和学习能力，是传统”命令-执行”模式给不了的。它需要系统具备一定的机器学习能力，能够从你的行为数据中提取规律，然后主动提供服务。

3. 主动服务：从响应到预判

最高级的智能家居体验，是系统主动为你服务，而不是等你发号施令。

这需要多种传感器数据的融合。比如室外空气质量传感器发现今天雾霾严重，系统自动关闭新风系统的外循环、开启内循环，同时提醒你”今天外面空气质量不好，建议少开窗”。再比如智能电表发现你家的用电量这个月比上个月同期高了不少，主动提醒你哪些设备可能存在异常。

还有更生活化的场景。智能冰箱发现你家的牛奶快喝完了，直接在购物清单里帮你加上牛奶的购买选项（如果你授权了的话）。智能门锁发现你连续一周都是半夜12点以后回家，贴心提醒你注意休息。这些都是主动服务的例子。

四、互联互通：行业必须迈过的坎

说到智能家居，有一个怎么都绕不开的话题——互联互通。这不仅仅是技术问题，更是行业生态的问题。

1. 协议标准化：Matter带来了什么

Matter协议是这两年智能家居领域最重要的标准化尝试。它由苹果、谷歌、亚马逊、三星等科技巨头联合推动，旨在统一智能家居设备的通信标准。

Matter的核心价值在于：只要设备支持Matter，无论你买的是什么品牌，也无论你用的是哪个语音助手，都能实现基本的互联互通。你不会再遇到”这个设备只支持A助手不支持B助手”的尴尬情况。

但客观说，Matter目前还在推广初期，支持Matter的设备还不够丰富，而且Matter主要解决的是设备发现、配网、控制的基本问题，更深度的功能整合还需要各家平台的努力。另外，Matter本身也在持续迭代，1.0、1.1、1.2每个版本都在完善对更多设备类型的支持。

2. 平台层的开放与融合

除了底层协议，平台层的开放也很重要。这里说的平台层，是指各个语音助手平台和智能家居生态平台。

举个子网网关的例子。有些设备不支持直接接入云端平台，需要通过子网网关（比如Zigbee网关、蓝牙网关）来桥接。如果网关本身具备边缘计算能力，可以在本地完成很多指令的解析和执行，不仅响应更快，而且断网了也能用。

声网这类技术服务商做的事情，其实就是帮助不同平台的设备实现更顺畅的互联互通。虽然用户可能感知不到他们的存在，但底层的技术连接做好了，上层的体验才能流畅。这有点像修路的工作——路通了，车才能跑得快。

3. 跨品牌场景联动

理想状态下，你应该可以随意组合不同品牌的设备，创建一个全屋智能场景。但现实是，不同品牌的设备往往有各自的App，语音助手的控制能力也参差不齐。

有没有办法解决这个问题？一些开放平台在尝试提供跨品牌的场景引擎，允许用户创建涉及多个品牌设备的自动化规则。但目前这种跨品牌的深度整合还比较困难，主要原因是各家的开放程度不同，接口协议也不同。

未来几年，随着Matter协议的普及和行业合作的深化，这种情况应该会逐步改善。但在此之前，用户在选购智能家居设备时，可能还是需要多考虑一下设备品牌的生态覆盖范围。

五、写在最后：关于”智能”的思考

聊了这么多技术和发展方向，最后想聊点更虚的、关于”智能”本身的思考。

我们到底需要什么样的智能家居控制？是能控制更多设备？还是能听懂更复杂的指令？或者是完全不用说话，自动帮我把一切都安排好？

我觉得这些都不是目的，真正的目的是让技术隐退到生活背后，让体验变得自然无感。你不会想着”我要打开灯”，而是走进房间，灯就亮了；你不会想着”该开空调了”，而是室温自动调整到了舒适的范围。技术最好的状态，就是让你感觉不到技术的存在。

当然，从”能说不能做”到”能说会做”，从”简单响应”到”深度理解”，从”被动执行”到”主动服务”，这条路还很长。毫米波雷达、本地大模型、多模态交互、Matter协议……这些都是路上的里程碑。但里程碑不是终点，终点是每一个普通人的日常生活变得更便捷、更舒适。

前几天我又跟那个朋友聊起这个话题，他说感觉现在的智能家居有点像刚有智能手机那会儿，大家都在探索什么东西真正有用、什么是噱头。我说确实是这样，但至少方向是对的——让机器更懂人，让人更少操心。这种探索和迭代本身，就是技术进步的魅力所在。

td>算力受限，高端设备先行

技术方向	解决的问题	当前进展
毫米波雷达	无感控制、存在感知	成本较高，高端场景先普及
本地大模型	响应延迟、离线能力、自然语义
多模态交互	嘈杂环境识别、复杂意图理解	带屏设备是主要载体
Matter协议	跨品牌互联互通	推广初期，设备逐步覆盖