電子發燒友網報道（文/黃山明）隨著ChatGPT等新一代生成式AI的飛速發展，智能家居也從被動響應開始向著智能交互、主動智能加速前進。而主動智能的前提，在于智能家居對外界的靈敏感知，智能視覺與算法分析能力，就成為當前智能家居行業競爭力的關鍵。

智能視覺讓家居從被動向主動轉變

視覺系統目前已經深入到智能家居應用的方方面面，不僅只是簡單地做為安防所需的一種功能，同時在情感看護、打造舒適環境等場景中也被廣泛應用。

比如在居家安全場景中，智能視覺應用在家居攝像頭、智能貓眼、智能門鎖等視覺類產品，結合云存儲、畫面異常巡檢、智能識別、遠程提醒等服務，為用戶提供可控的家居安全環境以及便利智能的入戶解決方案。

在打造舒適環境上，通過掃地機器人、智能傳感器、智能凈水器、空氣監測儀等多元化智能硬件，結合智能視覺、語音助手、視頻分享等功能，可以充分發揮視覺類智能家居產品的感知優勢，為用戶提供主動交互、主動調節的家居舒適環境。

智能語音和智能觸控產品主要為被動式交互，以用戶為起點、通過語音或觸摸控制面板的方式發出指令；而智能視覺則是采用主動交互的方式，以機器為起點，自主感知并輸出執行結果或提供建議給用戶，用戶根據結果或建議進一步實現具體的交互反饋。

從市場來看，據公開數據顯示，2020年中國家居類智能視覺產品規模達到了331億元，自2016年以來的年復合增長率達到53.5%。隨著智能視覺技術與智能家居產品的進一步融合，預計到2025年將維持21%左右的增長率。

在智能家居體系中，智能視覺最開始起源于安防監控系統，主要是對傳統安防的發展和移植，不過隨著智能家居的普及化，家用智能視覺開始形成了獨立的市場模式和賽道。

隨著技術發展，智能視覺開始與智能家居進行深度融合，豐富了家用攝像頭的功能，既能滿足家庭安防的剛性需求，又能在智能視覺的技術的帶動下，實現多硬件搭載和多場景延伸。

并且隨著智能家居開始從過去的被動交互向主動交互轉變，智能視覺未來有望實現與智能家居各產品的多場景聯動。一方面，智能視覺廠商可以通過產品銷售和增值服務獲得直接反饋，進而為上游的模組制造和AI芯片、算法供應商提供產品及技術迭代方向。

另一方面，智能視覺廠商基于云平臺運營經驗和積累，能夠用于產品模型訓練，進而提升算法精確度與產品兼容性。甚至部分智能視覺廠商還可以向其他企業提供標準化智能模組和開放式云平臺服務，以產品和技術賦能中小廠商，持續擴大生態圈的同時共同挖掘數據價值，探尋用戶痛點、開發家用家庭智能視覺的新場景。

與智能視覺綁定的云

在智能視覺發展的同時，能夠看到另一個技術在其發展時所提供的重要助力，那就是云計算與云存儲。雖然當下邊緣AI的效能在不斷提升，但在硬件的功耗限制下，邊緣算力仍然是有限的，全程交給前端采集算力并不現實。

因此，智能視覺前端在采集完信息之后，會將信息編碼后傳輸至云平臺，通過人工智能算法分析后，再將指令反饋回智能家居的各個設備中，從而實現安防預警、智能控制等多元功能。

不過對于云端計算廠商而言，不僅需要對采集信息進行計算處理，同時還需要實現信息安全防護、低延時、主動預警、異常提醒等功能。也意味著這種主動式的智能交互目前只能放在云端，本地AI計算還很難實現。

云計算的服務類型一般可分為三個層面，分別是IaaS（基礎設施即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務）。根據中國信通院的分析，2020年以IaaS、PaaS和SaaS為代表的全球云計算市場規模達到2253億美元；預計未來幾年市場平均增長率在18%左右，到2023年市場規模將超過3500億美元。

公開數據顯示，在生活場景下，云平臺主要接入數據和最核心的應用數據、影音數據、圖像數據等。2020年，生活場景的視頻類相關設備云平臺市場規模為28億元，預計市場規模未來五年的年復合增長率達到26.9%，至2025年市場規模將增長至91億元。其中，2020年和2025年視覺相關設備將占生活類云平臺總體市場規模的48%和62%。

除了計算以及增值服務外，云平臺的另一個重要作用是幫助視覺類家居產品存儲視頻數據。雖然智能視覺產品本身已經擁有一定的存儲空間，但目前在市場中看到的趨勢是越來越多的產品開始加入云存儲。

對于廠商而言，他們希望擁有一個可靠的AI模型，采集到的脫敏數據也需要大量的存儲空間。對于用戶而言，受限于終端本身的體積和功耗，以及存儲卡的壽命問題，在綜合考慮下，云存儲反而是節省成本和時間的最佳選擇。廠商可以將其作為一項增值服務增加營收，用戶也能用少量費用保證完整的圖像數據以及減少更換存儲卡的次數。

小結

在視覺技術從戶外安防領域走向室內，智能視覺也開始在智能家居中發揮重要作用。并且智能視覺不僅能夠為智能家居帶來安全防護，同時在情感防護、智能清潔等場景都大有可為。更重要的是，隨著云平臺的加入，智能視覺開始讓智能家居從原來的被動式交互，開始向主動式交互轉換。而廠商也能夠通過智能視覺+云平臺的模式，訓練AI大模型以及持續為用戶提供更好的服務。