什么是全屋智能，和智能家居有什么区别？

说到智能家居，或者其应用的普遍化版——全屋智能，我们很多人是有体验的。虽然不断有更好的通信技术和更时兴的机器学习算法的引入，但是这样的体验通常算不上好。这些体验问题，本质上是“人机交互”(Human Computer Interaction)问题^[1].最好的交互体验，需要像大脑控制自己的双手一样，满足连接感(connectedness), 目标感(purpose), 一致性(coherence), 共鸣感(resonance), 和 有效传达(significance)的要求^[2]. 而我们今天的常见的智能家居/全屋智能，在使用和控制上显然离这些要求还有很远。

过去近十年，我们可以明显的感觉到，以深度学习为代表的AI技术的广泛铺开和应用，以及通信技术的快速迭代和演化，给全屋智能带来了越来越丰富的内涵。端侧/边缘侧的通信模块和智能计算模块的成本不断降低。同时，通信链路的稳定性和智能技术的性能不断提升，这让IoT设备变得越来越丰富，而且具备越来越好的可用性，拓展出越来越丰富的人机交互场景。这让包括语音唤醒、场景唤醒、智能语音交互等在内的多种全屋智能体验具有了饱满的内涵。语音唤醒智能音响，让它开灯或者关灯；夜晚检测到有人移动自动打开夜灯，几分钟没有人移动自动关灯，这些类似的场景我们一定不陌生。如果房子不大，走几步就到了，这样的功能或许有些鸡肋，但是如果是大户型、大平层甚至别墅，那这样的智能功能就显得特别有必要，能节省大量的精力。

当前的全屋智能设计主流方面走的是后装方案，也就是说，是在家里装修好之后再买来这些智能设备进行组网并设置智能场景。另外，由于产品平台方关于产品生态的考虑，平台方会引入很多采用同一套通信协议以及软件SDK接口的产品商家，这当然丰富了平台智能产品的多样性，丰富了我们的选项。但随之而来地，我们会发现最为普及的一些全屋智能方案产品非常繁杂，设计风格不一致。而且由于各个厂家开发水平的不一致性，以及通信技术的多样性，产品的人机交互上常常会有令人不解的困难。频繁掉线或者场景唤醒失败这样的体验可以说是我们当前全屋智能使用中的家常便饭了。如果不及时地解决这些问题，那么对应的设备就会退化成“更贵的普通家用设备”，它所携带的“智能属性”并没有给人带来实际的方便，反而是无尽的烦劳和迷惑。如果是父母这样的长辈在日常使用，产品的学习成本是一个问题，不会维护是一个更大的问题。非IT相关背景的人士处理不好这样的问题可以说是很常见了。

另外一些由传统家居电器商转型提供的全屋智能方案，所有全屋智能产品都自己生产，实际上就是在非智能产品线上进行智能化改造。虽然支持前装，维护成本低，风格也比较容易做一致，但是由于智能技术研发实力的先天不足，以及产品生态方面的限制，产品能提供的智能能力比较薄弱，依赖产品多样性的智能交互场景多样性自然就更难以保证了。这类全屋智能产品，表现的像是强装时髦的老者，更像是一种介于过去非智能时代产品和当今全屋智能时代产品之间的过渡体，体验上跟如今智能时代有较大隔离感，并非看重产品科技感的年轻一代愿意考虑和接受的。

在当前时代，全屋智能显然不是一个伪需求，而且，房子越大，对于全屋智能产品的需求越急迫。但是这些在全屋智能行业实实在在的体验问题是不可忽视的。对于高端全屋智能市场来说，我们需要能够解决上面这些问题的，提供智能的、风格一致、交互简单、网络连接可靠、安全可信任并且维护要求低的产品。这就需要

1） 在技术内涵方面提供统一的IoT通信协议和技术支持，最好都采用同源协议，无需借助路由器、网关等“外力”设备；

2）在设计上具备一致的风格，同时支持风格的高度定制化，提供售前售中售后一体的设计、装修和维护支持；

3）在智能场景设计上是体系化的。相对于普通全屋智能，高端全屋智能面向的是更大的场景，需要更多房间设备的联动和优化。而不是只针对某一个设备提供对应的智能场景和唤醒；

4）支持智能技术的自动升级和迭代，让设备具有更长的“智能生命力”，在交互的自然感上不断提升。

作为国际高端AI科技家电品牌，COLMO的“高端全屋智能”解决方案，对上面这些问题提供了新颖的解决方案。

其体系化、风格一致的高端全屋智能具有不同于普通全屋智能的观感，设计简约且一致，精致于心，精简于形。达到最佳的交互一致性(coherence).

家居智能场景中，空气、水、营养、洗护、中央智控是最频繁的应用场景，但是各个方面和各个家庭成员的需求非常多样化，解决这些场景中的复杂交互问题，因此是提升交互体验的核心点。

以我们一般最为关注的空气系统为例，更大的居住空间的智能设计，需要对全屋进行分区调控。也就是，针对性的调控每一个不同的房间——当我们在不同房间里做不同的事情时，需要有不同的温度。比如健身房需要较凉爽的温度，特别是高强度长时间的健身时候，最合适的温度可能在10度左右，而短时间爆发性的运动，最合适的温度在22度左右^[3]. 年轻人的卧室需要睡觉适宜的温度，这比老人的卧室需要的温度更低^[4].

在感官上满足不同房间的温、湿、风、净、鲜要求，对应在技术指标上，则是需要适宜地控制温度、湿度、风速、空气净化程度（以PM2.5为例）和新风/CO₂浓度。对于COLMO全屋空气方案来说，这一切都支持“全屋中央智控”，也就是可以轻松通过小多联线控器语音操控，轻松实现一个入口全屋温度控制。而且，在软件上，这一切场景的配置，都有专业体验顾问全流程跟进；在硬件上，专业装修公司会根据家装风格，提供个性化的风格定制和展示。

在“全屋好水”场景中，COLMO也是将全屋净水、软水、饮水和热水综合考虑，提供深度优化的智能解决方案。其中的净水和软水比较好理解，就是向全屋输送净水，通过软水器实现去除水中钙镁化合物，减少水垢残留，使洗过的衣服不发黄发硬，用来洗脸洗头，皮肤和头发也更加光洁。而全屋饮水是可在全屋各个生活空间里接通饮水器，随时随地无论做什么都有水可饮。而全屋热水可以将家中的地暖，散热片热的热水通向各个房间用于取暖。整套系统很精准地覆盖了家庭用水场景。

这种集约化的方案，不仅提高饮水供应质量，也提高了用水效率，另一方面简化了交互需要。

这样同时支持软硬件深度定制、支持前装/后装，并且具有统一的通信接口，最为简化而可靠的智能交互的设计全屋化方案，代表了精益研发、智能制造、贴心服务等共同呈现的顶级品质，解决常规全屋智能产品体验问题的同时，引领着“高端全屋智能”的新概念。

参考

1. ^Harper, E. R., Rodden, T., Rogers, Y., Sellen, A., & Human, B. (2008). Human-Computer Interaction in the year 2020.
2. ^Mekler, E. D., & Hornbæk, K. (2019, May). A framework for the experience of meaning in human-computer interaction. In Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1-15).
3. ^Gagnon, D. D., Perrier, L., Dorman, S. C., Oddson, B., Larivière, C., & Serresse, O. (2020). Ambient temperature influences metabolic substrate oxidation curves during running and cycling in healthy men. European journal of sport science, 20(1), 90-99.
4. ^Muzet, A., Ehrhart, J., Candas, V., Libert, J. P., & Vogt, J. J. (1983). REM sleep and ambient temperature in man. International Journal of Neuroscience, 18(1-2), 117-125.