智东西7月1日消息，就在昨天下午，GTIC 2022全球AIoT智能家居峰会（以下简称AIoT智能家居峰会）正式举办，10位行业重磅大咖就AIoT智能家居的技术突破、创新应用和行业展望展开了精彩的深度探讨，直击行业痛点。
本次AIoT智能家居峰会由智东西和智东西公开课主办，以“新变量 新未来”为主题，采用线上形式进行，在全网16个渠道同步直播，线上观看人数达到了90多万人，众多嘉宾的议题都引起了大家热烈讨论。
峰会演讲嘉宾所代表的公司，既有BAT等互联网大公司的代表，也有家电行业的*，还有多家全球AIoT产业链响当当的企业以及快速发展的独角兽公司。通过他们的分享，让我们对全球AIoT产业的发展有了深入全面的了解，是一场干货满满的AIoT智能家居产业峰会。
过去十年，全球人工智能和物联网产业高速发展，智能家居标准不一的藩篱正被逐渐打破，用户习惯也已广泛建立。国内IoT智能设备数量已经突破百亿，边缘设备遍布社会各领域，AIoT智能家居市场规模也突破了5000亿。
智能家居设备正处于智能互联为主的阶段，未来将深度融合大数据、机器学习等技术达到以用户为中心的主动智能阶段。智能家居互联下诞生的全屋智能，也将成为拉动智能家居设备市场持续增长的重要动力之一。
IDC报告显示，2021全年中国智能家居设备市场出货量预计2.3亿台，同比增长14.6%。预计未来五年国内市场出货量，将以21.4%的复合增长率持续增长，2025年市场出货量将接近5.4亿台。
毫无疑问，下个十年，将是全球AloT产业高速发展的黄金十年。
在这样的背景下，全屋智能还有哪些核心痛点亟待解决？智能的无感交互背后藏着哪些黑科技？云、边、端与AIoT智能家居能够擦出哪些新的火花？
我们为大家精细梳理了8位AIoT行业大咖分享的干货，以助大家以点带面地把握AIoT智能家居赛道发展的趋势与变革。
海尔智家邓邱伟：
定制你未来的“智慧家”，无感交互背后的硬核科技
在本次峰会上，海尔智家副总裁、全屋智慧总经理邓邱伟重点分享了海尔智家大脑的核心技术实力以及海尔三翼鸟全屋智慧全场景解决方案。在海尔看来，“有脑的家才是智慧的家”。
海尔智家大脑是海尔在智慧家庭领域的核心技术平台，具有“思考、决策”的能力，甚至还会有“情感”的融入，可以让智慧化的体验更有温度。
智家大脑借助全屋感知神经网络，能够洞察用户的各类需求。同时，其使用物联网、大数据、人工智能技术，能够实现自挖掘、自学习、自进化。
接下来，邓邱伟重点分享了海尔智家大脑这一开放平台所具备的四大核心能力，以及基于这些能力可以实现的智慧化居家体验。
海尔智家大脑的四大核心能力分别是智能连接、智能感知、智能决策以及智能交互。
在智能连接方面，智家大脑能够实现IoT设备便捷配网、批量链接，这背后，海尔的Umesh技术能够实现设备的自发现、自识别、自组网以及自修复。而海尔Uhome OS可以兼容多操作系统内核。
在智能感知方面，智家大脑可以识别家庭需求并预测需求变化规律、通过场景识别引擎实现场景状态的感知。简单来看，智家大脑可以精准识别家庭用户场景并提供对应的服务，实现认识用户、理解用户、服务用户的全链路智能感知体验。
在智能决策方面，智家大脑希望能够打造持续进化的主动服务，通过多元画像实现需求精准预测和主动服务。其中，海尔*的“类脑”智能算法，使智家大脑可以持续进化，从而实现用户体验的闭环。
在智能交互方面，围绕智能家庭，智家大脑通过听觉、视觉、触控、位置的综合AI感知融合、语音形象、全息投影的多模呈现，以及分发引擎升级，实现了多意图洞察和多服务分发。
邓邱伟特别提到了基于海尔智家大脑实现的三翼鸟全屋智慧解决方案。他提到，未来全屋智能会发展到“全屋智慧”的阶段，而全屋智慧的特点就是无感交互、AI学会感悟与创造等。
在三翼鸟1+3+5+N全屋智慧场景解决方案中，邓邱伟重点分享了其能够实现的三个系统解决方案、五个空间解决方案。
在这些方案中，有一个核心设备，就是海尔智家大脑屏，它作为智家大脑平台的载体，能够实现跨空间、不同环境的操控、管理。我们看到的各类现实中的智能设备状态都可以很好地以数字化的形式显示在屏幕上，实现类似“数字孪生”的体验。
邓邱伟提到，智家大脑核心解决的是“无感控制”的问题。
海尔的核心其实是在做N种智慧场景的定制，值得一提的是，前文提到的三大系统、五大空间里的各种能力都可以融入场景的定制，用户可以基于智家大脑定制未来智慧家。
总体来看，海尔智家推出的“1+3+5+N”的全屋智慧全场景解决方案，以智家大脑“1”为核心，而智家大脑是海尔智慧家庭领域的核心技术平台，使用物联网、大数据、人工智能技术，洞察用户的各类需求，自感知、自挖掘、自学习、自进化，支撑全屋的三大系统和五大空间，可以为用户带来N种智慧场景体验。
小度科技沈健：
以环绕智能为核心，打通4大解决方案
小度科技IoT生态业务部总经理沈健带来了题为《小度全屋智能：交互的变革与场景的进化》的演讲。
小度全屋智能，是百度AI技术与IoT智能家居技术结合的产物。以“环绕智能（Ambient Intelligence）”为核心能力的小度助手7.0的发布，将多模态的感知理解相融合，让人与机器的交互和理解变得更加简单，而这正是小度全屋智能的核心能力。
沈健谈道，环绕智能就是将数字世界的内容和服务通过设备“编织”入物理世界，这也与小度科技的核心理念符合，就是通过技术让复杂的世界变得简单。
具体而言，环绕智能的2大核心能力就是感知和理解，小度科技目前已经拥有语音、视觉和多重感知和理解能力。
其中，语音感知和理解能力就是让设备能够听清听懂、满足理解用户的需求。语音交互正是小度设备研发的初衷，通过小度设备进行语音交互也已经成为用户的日常习惯。
视觉感知和理解能力是让设备捕捉用户动作并作出理解，这一领域，小度的应用包括通过AI摄像头捕捉用户动作，来识别儿童距离屏幕的远近以及用户通过手势控制音视频的播放。
多重感知和理解能力就是对整个物理空间的变化进行感知。目前，通过IoT开放平台接入到小度设备中去，设备就可以获取到温湿度、重量、红外、亮度等参数。
除此以外，环绕智能的核心还在于多模态感知和理解的无缝融合，包含交互上的融合、理解上的融合。
从交互上来看，用户和设备进行交互时会有语音、手势等不同类型的多种方式，能够真正识别不同交互也是体现机器是不是真正智能的重要方式。
相比于交互上的融合，理解上的融合更加关键，其实现也更加复杂，需要结合完成上下文的交互理解。针对理解上的融合，小度科技打造了超大规模个性化上下文注意力需求追踪模型PCAN，对用户需求进行多轮追踪和判断。
沈健说：“只要用户不断的在使用小度，小度的服务和理解能力就会越来越聪明。”
从2017年至现在，小度助手已经迭代至7.0，每次迭代都围绕着2个核心：智能能力和不断完善生态的能力。
这也正是小度科技对于全屋智能概念的核心理解。小度科技认为全屋智能的基石就是智能，全屋智能就是让环绕智能无处不在。
他谈道，全物智能相关的边界控制、物理安防、环境安全等用户生理需求场景上，已经有很多玩家做的很成熟。但全屋智能同样需要更高维度的需求场景，也就是用户的精神世界，在这一领域，小度科技同样希望能做出更多的解决方案。
目前，小度科技的全屋智能解决方案包含4大场景：全屋智能控制场景、生活娱乐场景、运动健康场景、儿童成长场景。
他认为，全屋智能控制并不等于全屋智能，只是全屋智能中的一个场景。在这一场景下，小度科技坚持符合大众审美、长久稳定、品牌选择丰富3个理念。
生活娱乐场景中，小度助手已经成为众多用户的日常生活娱乐助手，目前，小度智能屏出货量全球*，小度智能音箱出货量*。
疫情影响下，更多人对于居家健康的需求增加，因此，在运动健康场景下，小度科技推出了添添智能健身镜、智能跑步机的产品，基于个人健康数据定期分析，并为用户提供健康生活的建议。
儿童成长场景下，小度科技的学习平板类产品已经覆盖了婴儿阶段、学龄前和上学后阶段。
阿里达摩院田彪：
“模组化”解决AI语音场景“碎片化”痛点
在本次峰会上，阿里巴巴达摩院语音AIoT产研负责人田彪博士就复杂声学场景和模组化、阿里语音AI核心技术和方案以及应用案例三方面内容进行了深入分享。
目前在智能家居、智能汽车场景以及公共空间中，都会有很多噪声干扰，这些噪声对于智能设备语音交互设备的使用都会产生影响。
这些碎片化场景，也会令算法变得碎片化，让初期技术方案变得碎片化，因而导致算法、芯片与云三部分结合不够紧密，产品开发的困难度进一步提升。
为了解决这些问题，目前将声学方面的各类技术做模组化设计，实现统一封装，已经成为业内研究的大方向。模组化的方式可以显著降低AI语音开发的难度。
在阿里语音AI技术方面，田彪重点分享了他们的一些研究理念和具体技术方案。
整体来看，阿里语音AI技术栈从端侧到云端，涉及信号处理、关键词检测、声学硬件涉及、语音识别、语义理解、对话管理、语音合成、声纹识别等众多技术领域。
目前，阿里推出了结合线性滤波和模型后处理的通话NN3A技术，在模型AEC方面,保留线性滤波可以降低模型任务难度。而在模型降噪方面，丰富的场景数据模拟可以有效处理各种平稳/非平稳噪声。
田彪还分享了阿里的高抗噪的视听觉多模态融合技术，该技术能够实现纯离线的人脸识别、人脸检测、属性分类、人体检测等功能。该技术通过声源定位、波束形成和唇动检测等多模态融合算法，实现对强人声干扰的有效应对。
值得一提的是，在语音合成技术方面，阿里KAN-TTS语音合成技术在声学模型计算量、声学模型大小、相对于云端效果等方面实现了实现了突破。
在此次大会上，田彪介绍了阿里语音AIoT模组方案架构，并展示了一些典型的语音和多模模组产品。前文中提到的各类技术在这些模组中均有集成。
比如，阿里推出了面向音箱和家电等设备的高性价比模组、面向移动机器人和扫地机等高自噪设备的高性能语音模组，以及面向地铁和商场等高噪声公共场所的多模态模组。
田彪提到，在产品落地的过程中，声学、音频硬件的选择对于最终效果都会有很大影响。因此，阿里还会提供声学、音频硬件开发设计及量产服务，进一步降低产品落地难度，提升落地效果。
在未来技术布局方面，田彪说，阿里达摩院的目标还是要持续探索语音AI技术边界，做“懂你的语音AI”，而这背后主要涉及四方面技术，阿里将这四类技术形象地称为“听清、能听、会说、懂你”。
总体来看，家居场景是AIoT的重要落地方向，随着智能化技术的快速发展，技术边界不断被突破，语音在新型人机交互入口中的作用越来越明显。
通过阿里巴巴达摩院在声学设计、麦克风阵列处理、远场语音交互、语音模组和芯片等技术领域的设计思想与方案架构，我们能够看到，技术的进步给用户带来了更好更便捷的自然语音交互体验。这也将会成为行业未来发展的重要方向之一。
亚马逊云科技蔡裕正：
云上多种物联网技术，赋能智能产品加速部署落地
峰会上，亚马逊云科技物联网产品专家蔡裕正以《智能家居商业和技术生态》为主题带来了深入的演讲。
从智能音箱、智能摄像头、智能机器人，亚马逊云科技推出的互联产品也在随着时间的推移不断改进。
最初，很多企业将智能设备连到云上就能解决很多问题，但近几年，很多企业开始将设备收集到的数据进行处理，利用机器学习、人工智能技术，对数据进行分析。
蔡裕正认为，如今智能硬件有3大创新技术，分别是机器学习和人工智能、数据分析、物联网与边缘计算。对于一般企业来说，面临这3大技术的开发耗时费力。而亚马逊云科技依托于自己在智能硬件领域的经验积累与创新技术，则能够提供客户多种云上托管服务、协助企业快速开发产品、缩短产品上市时间。
在机器人领域，Amazon RoboMaker 是基于云的模拟服务，使机器人开发人员能够在不管理任何基础设施的情况下运行、扩展和自动化模拟。
Amazon RoboMaker 模拟以自动化方式测试机器人应用程序并加速迭代开发。企业可以使用它来生成合成图片或激光雷达数据以便开发算法。还可以使用Amazon RoboMaker 模拟通过强化学习来训练机器学习模型。
他说：“对于机器人开发企业来说，构建模拟世界非常困难、成本高昂且耗时，而且还需要具有 3D 建模和模拟引擎方面的专业技能。”借助Amazon RoboMaker WordForge，可以自动创建数百个预定义的随机模拟世界，通过这些世界复制实际条件，而无需工程投入、专业的设计技能或管理世界生成基础设施。
Amazon Kinesis Video Streams&WebRTC服务，可以捕获来自数百万种源 (包括智能手机、安全摄像头、网络摄像头、车载摄像头、无人机及其他源) 的海量实时视频数据传输到亚马逊云科技云，或者构建应用程序以进行实时视频处理或进行面向批处理的视频。蔡裕正说，基于云端实时视频智能检测的功能，在居家安防监控领域有着较高的价值。
而结合Amazon Rekognition的深度学习服务，可以进行对象与场景检测、不安全的图像检测、面孔识别与分析等，进而从图像和视频中提取信息和获得洞察力。提供高精度的人脸分析检测、人脸比较和人脸搜索、标签文本检测等功能。
亚马逊云科技IoT解决方案的特点是安全稳定、按需付费、无论时间地点、加速创新。使用其提供的托管物联网解决方案，前期开发的成本很低，企业不需要招募大量开发人员，可以节省很多时间和成本，加快其在全球化领域的部署。
目前，亚马逊云科技的IoT和AI服务已经形成闭环，在设备端为用户提供SDK，并可以快速集成到硬件中，用户能够通过FreeRTOS适用于微控制器和微处理器的开源实时操作系统，轻松将低功耗的小型设备安全地连接到亚马逊云科技服务。
此外，Amazon IoT Core可以连接数十亿个 IoT 设备，并将数万亿条消息路由到其它的云服务，而无需管理基础设施。
基于亚马逊云科技IoT，智能硬件生产商可以使用低成本微控制器或高性能处理器的设备软件在边缘操作，然后将这些设备连接到亚马逊云科技，通过亚马逊云科技物联网服务，实现管理、控制、OTA和保护其数据，最后连接到云中用于人工智能、机器学习、存储或计算的其他亚马逊云科技服务，以增强产品体验。最后，亚马逊云科技面向客户的应用程序和设备，还提供了多种与产品交互的方式。
对于自己开发IoT平台的企业或者使用第三方云平台的企业，亚马逊云科技提供了混合平台迁移服务，用户可以将现有的已部署设备快速更换至亚马逊云科技物联网平台上。
创米数联杨洋：
“一扇门”成为了全屋智能新突破口
智能家居行业发展经历了单品爆品、场景叠加、全屋智能三个典型阶段。随着AI、5G技术快速发展，全屋智能时代到来，整个家庭中的智能设备有融为一体的大趋势。
从国家政策和资本投资两方面，我们都可以看到智能家居市场正日益火热。而消费者对于智能家居产品的需求也不断提高。
创米数联合伙人&首席技术官（CTO）杨洋提到，看得见、安全感和智慧家是全屋智能的三个关键词。创米的智能家居体系也是围绕这三个关键词进行构建的。
AIUI是创米智能物联的核心，而AIUI的含义就是AI与智能交互的结合。AIUI智能物联技术包括智能人机交互、AI智能应用两大方面，包括语音识别、手势控制、人脸识别、基于强化学习的自动控制等技术。
杨洋说，智慧门是创米构建全屋智能的核心竞争力和差异点。目前，智能门锁、智能猫眼这类通用产品在使用中可能会涉及兼容性不佳、安全性不足等问题。同时这类设备的配网和协同也并不便捷。
创米希望用“一扇门”，来解决这些痛点。
创米的小白智慧门搭载了入户安全系统、智能面板，支持可视对讲、语音交互，还可以作为IoT网关，与本地设备进行联动，智慧门已经可以作为智能家庭的智能中枢。
在这扇门的背后，创米自研了IMI SMARTDOOR 2.0系统，包含从内核、基础服务、程序框架到应用层。目前，小白智慧门获得了50多项专利。
目前，创米已经搭建了云、边、端一体的全屋智能技术框架。
杨洋提到，他们在打造全屋智能体系的过程中，也秉持着开放的态度，创米智能云平台可以通过开放协议接口，与三方生态系统进行对接。
全屋智能的发展目前还处于初期阶段，为了打通前端家装设计定制与后端智能家居安装的壁垒，满足消费者对于智能化与定制化并存的理想居住空间的需求，装修与智能家居的一体化设计正在成为新的趋势。
创米与尚品宅配进行了合作，推出了BIM虚拟装修系统，让用户可以对自己家庭中的智能场景进行提前规划和部署。在创米看来，全屋智能不是装修后智能设备的简单堆砌，而是从装修阶段就深度介入的整体解决方案。
创米数联于2020年研发“小白智慧门”全新品类，正式铺开全屋智能新零售体系建设的版图。未来创米依托自身优势跨界科技和家装两大行业，将加速传统家装产业创新与升级。
安谋科技商德明：
端云协同，进入软件定义智能摄像头时代
安谋科技智能网联业务线联合负责人商德明以《端云互动，迎接智能摄像头新时代》为主题进行了演讲。
随着边缘计算、网络连接、云端存储技术的不断发展，软件定义成为了一个趋势，商德明认为，软件定义智能摄像头也会成为一个未来的趋势。
随着新趋势的发展，智能摄像头正在不断向边缘计算转移、不断增强的安全关切和支持云原生应用发展。
首先，不断向边缘计算转移方面，随着人工智能和算力的发展，能够实现人体和物体识别、跟踪方向和动作，并预测下一步位置，支持热点探测。
并且随着人工智能的发展，智能摄像头可以根据人们的行为来理解预测其下一步行动，并通过人工智能模型分析，能够看到一些特殊的行为，及时提醒安全部门。
其次，不断增强的安全关切方面，首先要建立安全岛，实现安全启动、安全检查、软件隔离、安全存储、固件更新和加解密及认证。安谋科技已经通过PSA Certified认证，能帮助客户提高产品安全等级。
在国内，《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》也对视频流、硬件提出了相应的安全标准。部署到端侧的产品，相比于云端，对安全机制提出了不同的要求，如何在不同场景下保障同等安全级别，是不同公司关注的重点。
第三，支持云原生应用方面，由于底层技术的保障，使得云端应用可以不断开发。不过，客户想要做到软件定义摄像头，需要在底层建立更加统一的软件结构，使得上层开发者不再被不同的硬件所困扰，能够集中精力和资源开发不同场景的应用。
安谋科技的智能摄像头解决方案提供了芯片参考设计、硬件仿真平台、参考软件栈。
芯片设计参考的主要作用，就是提供更高性能、更低功耗、更快处理能力的解决方案。商德明谈道，安谋科技希望通过芯片参考设计的工作，把核心的技术和IP进行集成，提供给客户一个较为完整的参考设计，能够更快完成自己的智能摄像头的设计。
其芯片参考设计中的关键模组包括“山海”SPU、"玲珑"ISP&VPU、拥有自定义算法能力的"周易"NPU。
此外，根据客户的不同产品定位，还可以选择现有的IP和参考设计形成一个系统级的解决方案。
在硬件仿真平台上，安谋科技提供了3种平台，客户可以在FPGA板上进行调测、验证，也可以在RTL和Testbench上测试产品的性能等。此外，Arm提出的Virtual Hardware充分利用了云的能力，把相关的重要IP和子系统进行虚拟，然后部署到云端，帮助开发者调测智能摄像机的性能。
在软件参考栈方面，商德明说：“在开发过程中，软件工作量往往会大于硬件工作量。”安谋科技从生态角度进行统一，让客户享用软件栈提供的便利，开发更加丰富的顶层应用，不需要在没有差异化的底层上花费太多时间，而是将精力用于开发更有差异化的顶层应用。
安谋科技解决方案的优势在于：
首先是安全，能够提高芯片级高安全系统解决方案；第二是高能效比，其低功耗常开子系统，能够*程度的节省功耗；第三是全面支持机器学习的各项功能；第四是可以帮助客户快速将产品面向市场，安谋科技的解决方案可以预集成图像、视频解码器和互联总线，能够缩短产品开发时间；第五是软件层面，利用云原生、容器技术，对各种不同功能的微服务并行部署，客户不用局限于为不同的硬件开发不同的软件。
腾讯云卢平：
如何做智能家居厂商业务转型、用户体验升级的“工具箱”？
在本次峰会上，腾讯云高级解决方案架构师卢平重点分享了腾讯云对于全屋智能趋势的理解，以及从云到端，腾讯云助力全屋智能体验升级的各项具体能力。
卢平认为，智能家居发展不同阶段都围绕着同一个核心，就是“提升用户体验”。从*阶段的“控制”，到第二阶段的“互联”，再到第三阶段的“服务”。目前，行业正在从第二阶段向第三阶段迈进。
在第三阶段，用户需要随时随地、交互自然、主动贴心、有求必应的智能家居体验，这就需要更稳定的平台、更丰富的设备感知能力、更方便的交互技术、更智能的AI决策以及更完善的服务。
在新的发展阶段，智能家居厂商会面临更多挑战，尤其是在应用后端服务、大数据平台、IoT平台、AI中台、音视频平台等核心领域。
腾讯云给自己的定位就是智能家居厂商业务转型、用户体验升级的“工具箱”，他们会提供从云到设备端、应用端、增值内容等全方位的咨询、技术服务。
接下来，卢平对腾讯云如何实现“工具箱”的作用进行了更深入地解读。
首先，腾讯云通过云端架构经验帮助厂商构建稳定、安全的IoT及应用服务，主要通过数据容灾演练、服务容灾部署改造、云原生安全建设三个阶段进行落地。
其次，腾讯云会通过自身云端架构经验帮助厂商构建自有音视频服务。比如腾讯云可以通过网络架构优化帮助企业降低成本、通过Serverless架构提升效率、通过AI增值服务来提升产品的竞争力。
另外，腾讯云的物联网平台服务可以助力企业快速将项目落地交付。比如腾讯连连物联网平台，具有能够保障海量设备稳定接入、SaaS托管实现更快速成本更低的设备管控、直接使用腾讯连连小程序作为应用端三大特色。
在帮助企业构建AI中台方面，腾讯云可以提供高性价比异构计算资源、机器学习平台以及语音和视觉的AI服务。
在大数据平台构建方面，腾讯云可以提供基于云托管的大数据产品、提供*实践方案咨询等能力。
在具体的智能硬件产品开发过程中，腾讯云会深入垂直品类，提供产品智能化升级全链路咨询服务，从芯片选型、平台选型、设备开发、应用开发、设备-云-应用联调到发布上线均有参与。
我们能够看到，智能家居行业发展至今，设备感知越加丰富、设备联动越加频繁、交互越加人性化、服务内容越加完善，这一切都围绕着给用户带来更*的“家居体验”。
在这过程中，腾讯云从云端开始，提供基础云产品和架构经验帮助厂商搭建稳定、安全的业务云平台，保障用户核心体验，同时将AI、音视频技术、C端连接能力、集团生态能力落地到客户设备端/应用端，提升设备智能化水平、用户使用体验。
恩智浦林明：
边缘智能+Matter，为智能家居建立安全连接
恩智浦半导体边缘处理事业线产品和市场总监林明以《恩智浦如何应对AIoT智能家居挑战：边缘智能与Matter》为主题进行演讲，探讨恩智浦的技术创新和应用。
恩智浦的核心理念在于，用安全的连接构建一个更智能的世界。目前，智能家居已经成为AIoT的一个重要细分市场，包括人工智能、无线连接、数据安全等，北美、亚太、欧洲也成为这一领域的主要市场。
与此同时，市场规模扩大和技术的发展，也意味着这一市场将面临越来越大的挑战。
未来一个家里可能有100多台智能家居设备，不同设备间会有各种类型的智能交互能力，并且不同设备间运行的连接协议可能会超过10多种。
不仅设备之间的互操作更加复杂，随着各种传感器、数据量的增加，智能家居用户对数据隐私、安全越来越重视，因此，将智能家居的数据计算放在本地也越来越重要。
智能家居产品能够为用户提供越来越舒适的服务，AI在其中扮演着越来越重要的角色。未来，如何通过AI进一步了解用户的使用习惯，这也是非常重要的演进方向。
针对物联网设备的碎片化问题，诞生了Matter联盟。Matter由亚马逊、苹果、谷歌、三星等巨头共同发起，恩智浦也是Matter联盟里面重要的发起者和*。恩智浦不仅在年初推出了业界首颗同时集成了Wi-Fi 6，蓝牙5.2和802.15.4的SoC用以支持单芯片Matter网关和边界路由，今年下半年也会推出集成了更多存储和安全模块的超低功耗Matter MCU K32W1，支持蓝牙5.3和802.15.4，为Matter设备端产品提供最合适的解决方案。
恩智浦在物联网发展中扮演的角色，不仅是一家芯片公司，更是一家系统解决方案提供公司。
在开发领域，2018年，恩智浦推出了eIQ软件开发套件，这个工具使得基于MCU和MPU的机器学习和应用开发变得更加简单。
该工具有2个简单的入口，用户可以基于自己的数据集，利用工具内嵌的模型进行选择，并对模型进行训练、优化、裁剪，最后部署到边缘处理器上。
这个工具的核心部分将最常用的推理引擎优化后，同时利用包括神经网络加速模块在内的芯片端硬件加速系统，来实现智能家居各种机器学习应用的开发。
从具体应用上来讲，恩智浦在语音交互和机器视觉方面进行了研发。恩智浦可以为用户提供完整的语音交互和语音识别解决方案，其中包含免费的本地语音识别方案（VIT），能够实现唤醒词和语音识别命令，同时，恩智浦还会提供语音前端处理套件，包含波束成形、回声噪声消除等功能。
在机器视觉方面，恩智浦除了提供完整的解决方案后，也会提供应用场景。包含人脸识别、人体检测、手势识别以及更精细化的眼球追踪等。
林明还提到，今年下半年恩智浦还将推出无接触式人机交互的解决方案。
最后，他又提到，恩智浦不仅是一家芯片公司，更是一家系统解决方案提供公司，其拥有广泛的边缘处理产品线，同时有各种无线连接产品，能够为用户提供包含SDK、软件、算法等在内的完整解决方案。
结语：
AIoT智能家居行业发展迈入快车道
本次峰会是GTIC首次以在线形式举行，受到了产业多方的支持和肯定，正如峰会主办方智一科技CEO龚伦常在开幕致辞中所说：“这是自2016年以来，GTIC举办的10多场*产业峰会中，首次线上举行，希望继续发挥GTIC这一产业对接平台的优势，同产业界各位一同探讨行业发展机遇和挑战。”
在本次峰会上，我们看到了“可定制”的全屋智能方案、看到了AI交互技术的变革、复杂声学环境下AI语音交互技术的突破、智慧门和智能摄像头发展的新机会点，以及云、边、端协同给AIoT智能家居带来的新玩法、新思路。
可以说，智能家居行业发展已经逐渐迈上快车道，技术成熟度更高、产品落地加快，同时产业内的合作共赢也成为大的时代主题。未来，全屋智能必将成为拉动智能家居设备市场持续增长的重要动力之一。
基于这样的判断，我们相信，未来AIoT智能家居市场发展会更加繁荣和多元，AI也必将会更加深度地融入我们每个人的生活！
