京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据在智能家居中的应用
伴随着科技的发展与进步,以数据采集为支撑的智能化生活也开始融入人们的日常生活。中国智能家居如今的发展如何?在推进过程中会遭遇哪些难题?记者采访了中关村智能硬件产业联盟副秘书长葛涵涛。
物联网发展为智能家居注入新活力
记者:物联网的发展对于智能化家居领域来说,意味着什么?
葛涵涛:近些年,智能手机、平板电脑、可穿戴式设备的日渐普及,而随着物联网领域相关技术,比如芯片、传感器、电池技术、屏幕等的快速发展,智能硬件方面的新产品也层出不穷,不仅快速进入了普通人的日常生活,同时还被诸多企业应用到实际生产环境中。而物联网的核心价值之一在于其产生的数据,随着物联网在各行各业的广泛推广应用,传感器在每分每秒都会产生大量的数据,云计算与大数据的兴起以及物联网蓬勃发展,为智能家居的发展注入新的活力。
智能家居作为物联网产业链中的重要一环,它的发展离不开物联网传感器的强力支持。近些年,智能家居领域随着技术的不断发展,取得快速进展,从有线模式转化为无线模式,操作更加简洁方便,安全可靠等。其中,云计算起到非常重要的作用。用户可以将家中智能家居的相关信息上传、存储在云端,通过云计算服务,用户可以在任意时间、任意位置,对家中的智能家居进行相应的控制。
近年来,互联网平台与传统企业的关注为智能家居技术发展全面助力,了解用户需求、把握产品方向成为越来越多业界企业关注的重点。因此,数据的价值就变得更加突出,谁掌握了用户更多的数据,谁就更有可能摸清用户的真实需求,具备精准营销和先发制人的优势。
大数据应用于智能化家居将更好服务于用户
记者:是否能举例说明,大数据在智能化家居中的应用?
葛涵涛:在智能家居领域引入大数据将更好服务于客户与用户。未来家庭中所有的设备将实现大数据采集和控制功能,设备之间以及设备与人实现互联互通,基于数据分析提高服务水平,使得人们的生活将变得更健康、更舒适。企业依靠数据管理平台,可以打通、融合不同用户群体的标签数据,形成更为丰富的用户画像,充分使用数据价值以更好服务于企业客户。企业目前建立的以大数据为驱动的营销体系,在家居、汽车、快速消费品等领域为客户提供服务。
比如家庭的湿度、温度的控制,通过长期采集这个家庭的生活习惯数据,通过云计算后,得出这个家庭的舒适温度和湿度,在低于或者高于这个温度或者湿度时,智能化产品就能自动调整。再比如,在外打拼的儿女可以通过智能化设备实时关注居住老家的父母的健康情况,家中的父母每次的血压、血糖等测量数据会自动传送到儿女的设备上,如果有异样情况发生,就会主动报警。这些都是大数据时代,智能化家居生活中最简单的应用。
中国智能化家居发展并不逊色于国外
记者:目前,中国的智能化家居发展得如何?主要应用在哪些方面?
葛涵涛:在我看来,中国的智能化家居发展并不逊色于国外。目前国内的一些家电制造厂商,比如美的、海尔等传统电器制造商都在进行多元化的发展,转化得很快,还有小米、乐视等,或是以多终端为核心,或是以内容为核心,都在发展自己的智能化产品,还有京东、阿里云、华为等也致力于利用自己的优势制定标准,这些中国企业也在不断地进行跨界的合作尝试,强强联合、补齐劣势,形成集团竞争力,并努力提高用户的体验感。
记者:现在智能化家居更多地被运用在哪些方面?
葛涵涛:智能化家居的使用是分人群、分领域的,人群的需求不同,对于智能化家居产品的需求也会不同。目前商业地产、酒店业、房屋租赁业更多地在使用智能化家居来实现成本的控制。不过这中间还存在着对智能化建筑、智能酒店的定义不清,缺少智能化功能等级评价体系及缺少验收标准等问题,这些都是我们致力于推动和解决的方向。
数据安全是未来发展亟待解决的问题
记者:您认为目前智能家居发展亟待解决的问题是什么?
葛涵涛:云计算的出现确实为智能家居的发展带来极大的推动力,但对于智能家居的数据安全问题也令人担忧。将所有的家电设备与互联网连接在一起,各种传感器在获取用户日常行为习惯数据、健康数据等,为用户提供服务的同时,也获取了用户大量隐私数据。这些数据可以描绘出一组用户日常生活习惯的画像。这些数据会被储存到某个云端服务器上,这些数据存在着数据安全隐患问题,因为不法分子有可能会入侵服务器窃取这些数据,不良的数据运营方也有可能私下销售、泄露数据,一旦数据被泄露后果不堪设想。和其它领域的数据安全问题一样,智能家居牵扯到的数据安全问题,究其根本是对于数据的防护。因此,用户个人隐私数据保护问题是智能家居行业面临的最大难题之一,也是制约智能家居技术发展的重要障碍之一。个人隐私保护的问题得不到妥善解决,智能家居就可能成为人们下一个数字隐私的噩梦。
面对日益严峻的智能家居数据安全问题,我建议:一是企业要不断完善数据保护的使用制度;二是企业要从硬件、软件、云等多个层面提升数据安全防护技术水平;三是企业建立敏感数据使用制度;四是企业要为特定场景制定针对性的网络安全标准,五是相关标准化机构或组织协助制定并推动智能终端设备安全性检测标准的实施等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10