【山东省人工智能协会】家庭大脑白皮书2025-智慧生活空间全链路场景体验重塑

家庭大脑白皮书(2025年)海尔智家海尔智家a王海坤朱文印姜忠辉姜代楠刘海兵杜永杰刘新平王平辉吴建辉李红伟刘照阳马晓然张砚国参编单位：海尔智家股份有限公司、数字家庭网络国家工程研究中心、国家高端智能化家用电器创新中心、中国家用电器研究院、国家住宅与居住环境工程技术研究中心、广东省智能家电创新中心、上海交通大学、西安交通大学、天津大学、山东大学、中国海洋大学、北京邮电大学、合肥工业大学、南方科技大学、郑州大学、青岛科技大学、临沂大学、武汉科技大学、山东省人工智能研究院、中国软件评测中心、山东省人工智能协会、青岛市人工智能产业协会、青岛海尔科技有限公司、微软(中国)有限公司、北京百度网讯科技有限公司、科大讯飞股份有限公司、北京火山引擎科技有限公司、维沃移动通信有限公司、深圳和而泰智能控制股份有限公司、360智慧生活集团、上海喜马拉雅科技有限公司在时光长河的奔涌中，科技浪潮以颠覆性姿态重塑着人类文明的轨迹。当新旧技术范式在2025年的历史节点激烈碰撞，我们目睹了一场由通用人工智能(AGI)驱动的深度变革——机器智能正突破代码的桎从感知到认知，从决策到具身行动，人工智能的进化路径已从单一算法迭代转向多模态融合的生态重构。大模型技术如同引发链式反应的“智能奇点”,其催生的架构革新与跨模态协同，正在重定义机器与物理世界的交互范式。家庭场景作为技术落地的核心试验场，正率先经历着这场静默革命：家庭大脑从机械指令执行者蜕变为具备场景化认知的“智慧生命体”。通过自然语义解析、空间拓扑建模与动态需求预测，它构建起覆盖生活全链路的神经网络——晨间唤醒的声光韵律、食材管理的代谢追踪、健康风险的预本白皮书以全景视角深入解构AGI浪潮下智慧家庭的嬗变逻辑。从技术底座的重塑，到生活场景的裂变，是发展的双轮驱动；从家庭单元的智能化，到城市生态的共展望未来，家庭大脑必将成为数字文明时代的重要载体。家庭智能化将突破物理空间的边界，与智慧社区、数字城市深度融合，形成“家庭-社区-城市”联动的超级智能网络。以技术赋能生活，以智慧温好 011.1.家庭大脑成为创新多元场景的核心引擎 1.2.消费趋势与结构的转变驱动家庭智慧体验迭代 031.3.AGI引领行业全场景链路变革 071.4.智慧家庭面临新的多重挑战 09 2.1.体系架构：主动智能的基础框架 2.2.硬件加速：智能升级的核心引擎 2.3.AlOS:交互体验的革新突破 2.4.垂域大模型：智能决策的关键支撑 2.5.智能连接：场景覆盖的拓展延伸 2.6.语音交互：服务效能的全面提升 2.7.隐私保护：健康生态的安全保障 3.1.家庭智能空间一体化设计 343.2.智慧家电家居一体化定制 3.3.全场景全流程一体化交付 4.1.跨屏跨端应用：智慧家庭的多元交互融合 404.2.场景个性定制：智慧空间的专属场景服务 4.3.自然语言交互：智慧生活的流畅沟通体验 44 5.1.家庭与出行场景的无界体验 475.2.家庭与康养服务的深度融合 5.3.家庭与社区城市的智能联动 50 家庭大脑白皮书2025在数字经济和人工智能浪潮中，智慧家庭正以前所未有的姿态重塑我们的生活，并已成为创新多元场景的关键驱动力，为人们开启了智慧生活的无限可能。与此同时，消费趋势与结构的深刻转变，正推动着家庭全链路、全场景智慧体验的持续迭代。而这一系列变革的背后，通用人工智能技术(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)的快速进化无疑是最为关键的引领力量。在科技飞速发展与人们对美好生活的持续追求下，智慧家庭从萌芽走向蓬勃。“以人为本”,将家庭打造成智能交互、温馨舒适的生活空间成为智慧家庭的核心理念。同时，在政策与市场的双重驱动下，产业加速跨界融合，市场规模快速增长，以家庭大脑为中枢的智慧家庭不断创新多元应用场景，持续提升用户体验，开启了家庭生活的全新篇章。近年来，智慧家庭的概念随着技术的发展和人们对生活品质的追求而不断演进。从发展历程来看，智慧家庭最早起源于智能家居的概念，可追溯到20世纪90年代初，当时主要集中在家电控制自动化和安全监控领域。随着物联网、人工智能等技术的快速发展，智慧家庭逐渐从单品智能向全屋智慧转变，从被动控制向自我进化发展。国内外对智慧家庭的定义也逐渐丰富和深化。国际上，对智慧家庭的定义较为广泛，可以概括为基于物联网、云计算、大数据和人工智能等创新技术，构建安全、舒适、便利、智能的居家环境，实现家庭服务的智能化以及人和家庭设施的双向智能互动。在国内，智慧家庭被视为构建的开放式生态系统，在家庭环境中的应用落地，具备跨设备协同联动、多场景智能服务、跨领域资源整合等特征。智慧家庭的本质是家庭场景中数据、服务、设备与主体的深度协同，其通过跨领域技术融合、标准化协议支撑、产业协作创新，实现家庭场景的自我进化能力，最终形成“技术-服务-用户-产业”共生的价值网络。在智慧家庭产品不断出现和普及的背景下，消费者用户对智慧生活的理解和期待也在逐步提高。智慧家庭不再是技术的简单堆砌，而是以人为本，深入理解并满足用户的多元化需求，通过在家庭生活环境中对物理系统、数字系统和人类系统进行有效整合，实现空间内的人、机、物智能交互、智慧协作，创造一个智能、温馨、健康、环保、安全的生活空间和更美好的生活方式。智慧家庭的核心在于提升用户体验，通过连接用户和无界生态，提供个性化、一站式、全链路的场景服务，将家庭环境转变为一个能够自主感知、理解用户需求并主动提供精准服务且具备持续自我进化的智慧生活空间。政策牵引释放活力智慧家庭的发展受到各国政府的高度重视，相关支持政策不断出台，为产业发展提供了有力保障。国际上，2024年，欧盟通过《人工智能法案》,其中在透明度、风险分级管理、数据保护与隐私等方面制定了具体要求，进一步规范并加速人工智能在智慧家庭的应用；美国也相继推出《禁止人工智能欺诈法案》和《内容来源保护和防止编辑及深度伪造媒体完整性法案》,在防范欺诈、保障内容真实性等方面做出明确规定，为人工智能在智慧家庭的应用设置了安全与内容真实防线，推动智慧家庭向更可靠、更具创新性的方向发展。家庭大脑白皮书2025在国内，国家政策为智慧家庭产业的发展提供了强有力的支撑。在政策的精准牵引下，我国智慧家庭产——促进消费方面：2024年3月，国务院印发《推动大规模设备更新和消费品以旧换新行动方案》,明确提出推动家电等消费品以旧换新，鼓励地方制定补贴政策，促进智能家电等产品的消费。2025年1月，相关政策进一步升级，在家庭消费领域加力支持家电产品以旧换新，积极支持家装消费品换新。——标准建设方面：2024年11月，工信部公开征求对《智慧家庭综合标准化体系建设指南(2024版)》(征求意见稿)的意见，明确提出到2030年，新制定智慧家庭领域国家和行业标准50项以上，基本覆盖基础标准、关键技术标准和应用场景标准，显著提升标准技术水平和国际影响——技术应用方面：2024年12月，中共中央办公厅、国务院办公厅发布《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》,将数字家庭建设列为重点任务之一，提出加快构建跨终端共享的统一操作系统生态，提升智能家居设备的适用性、安全性。同时，工业和信息化部也已组织开展人工智能产业创新任务“揭榜挂帅”,支持企业、科研机构等加快算力、算法、数据研究攻关，加强通用大模型和行业大模型研发布局，推动人工智能和重点行业深度融合，加快生态培育。2025年也将实施“人工智能+制造”行动，加强通家庭作为第一生活空间，不仅是承载大模型、具身智能等创新技术的关键场景，更是打破产业边界的无界融合生态载体。在人工智能重构商业逻辑的浪潮下，智慧家庭产业正经历“从垂直封闭到横向破圈”的范式跃迁——家电企业以硬件制造为基座整合Al能力、互联网企业以数据为纽带打通服务链路、通信企业以连接技术重塑交互标准，而Al公司则以通用大模型为支点撬动场景创新。各行业加速对智慧家庭的布局，正加速产业的多元发展。比如，根据相关报道，苹果公司正在开发全新的家庭操作系统HomeOS,该系统将与HomeKit生态链协作，搭载升级版Siri,进一步提升智能家居设备的交互体验。同时，苹果计划通过Apple特斯拉将能源管理作为智慧家庭的核心功能之一，通过太阳能板、Powerwall储能设备以及智能能源管理系统，为家庭提供高效、可持续的能源解决方案。这种跨维度的异构能力资源整合，正在催生“家庭即生态”的新产业范式。其呈现出创新驱动、融合发展的主要特点，具体表现为从“单点Al”向“Al系统化”演进、从“硬件服务”向“数据增值”转变、从“品牌割据”向“跨界融合”迈进。产业生态的跨界融合成为新的趋势，家电、家居、科技企业的行业界限已经越来越模糊。新产品、新技术、新应用的不断涌现，持续丰富一体化解决方案和多元场景供给，促进智慧家庭场景链路大幅外延，重塑用户体验和服务模式，推动智慧家庭向全生活空间智能的转变。在创新技术涌现和宏观政策利好的推动下，智慧家庭领域消费需求持续释放，行业发展正进入加速期。根据Statista数据预测，2024年全球智能家居市场规模将达到1544亿美元，预计到2028年将增长至2316亿美元，2024年到2028年间，将保持10.67%的高复合年增长率。用户接受度逐步提升，智慧家庭整体渗透率预计从2022年的14.2%上升到2027年的28.8%,智慧家庭产业发展空间广阔。我国智慧家庭市场同样迎来快速发展的关键机遇期，在政府促消费政策的推动下，传统家电品类中的冰箱、洗衣机、空调等产品将加速进入产品结构升级周期，向高端化、智能化、品质化、个性化方向迈进。在出货量方面，IDC预测2025年中国智能家居市场预计出货2.81亿台，同比增长7.8%。而在市场规模方面，家庭大脑白皮书2025根据相关数据，2024年国内智能家居市场规模预计将达到7848亿元，同比增长约10%,而预计到2029年我2023-2028年中国智能家居行业市场前景预测2023-2028年中国智能家居行业市场前景预测(单位：亿元)0202320242025E2026E2027E图1-1中国智能家居行业市场前景预测越专业和理性，消费者对于“家”的定义，有别于过去的千篇一律，他们更偏好拥有一个有情绪价值的消费升级：消费者追求高品质生活，催生健康、家庭大脑白皮书2025健康科技广受关注根据36氪研究院的《2024年中国健康家电消费及趋势研究报告》调研数据，74%的消费者愿意为科技支付家电产品溢价，其中37%的用户接受的溢价区间为300-700元，这在一定程度上表明搭载优质健康科技的家电产品有望具备更大的市场竞争力。绿色节能备受青睐截至2024年12月19日，商务部消费品“以旧换新”数据显示，累计超3330万名消费者购买相关家电以旧换新产品超5210万台。在本次“以旧换新”8大类概念中，一级能效产品销售额占比达到90%以上，反映出消费者对绿色节能产品的偏好在不断上升。同时，调查显示，有73.8%的消费者会在日常生活中优先选择绿色、环保的产品或品牌。智能场景需求攀升在家装厨卫“焕新”中，智能坐便器、扫地机器人、智能门锁等智能家居产品的换新数量近1000万件。随着科技的不断进步，家庭智能产品以其便捷性、智能化和个性化的特点，受到了越来越多消费者的期待。调研数据显示，通过Al技术实现全屋家电设备控制、用户需求预测及提供个性化的情感服务，是最受用户关注的三项能力。用户期待的用户期待的Al应用场景Al技术实现家电设备之间的互联和控制基于用户偏好，通过Al算法预测用户需求高端市场快速增长高端产品、新型家电的消费热情也被显著激发，不仅推动了当前的市场销售，更为消费者未来在购置决策中的消费升级奠定坚实的心理基础。家庭大脑白皮书2025数据来源：奥维云网监测数据图1-3高端家电市场结构变化消费分级：不同消费群体需求差异显现，由基础功能转向个性化生活体验家庭大脑白皮书2025健康的重视程度日益加深，这使得他们对健康检测、辅助养生类的智慧家庭产品和场景的关注度显著提高。例如，40岁及以上的泛银发群体，其消费结构已从基本生活必需品向健康、娱乐产品转变，同时从单纯的产品消费向服务消费升级。他们更愿意为健康投资，选择营养保健、个人护理、健康服务等产品。与此同时，银发群体也积极追求休闲娱乐，如旅游、兴趣培养等精神层面的消费。场景融合：消费者对生活空间的整体性要求提升随着居民生活水平的日益提高，消费者对“家”的期望向着更高品质、更具审美和个性化的方向发展。当前，越来越多消费者在装修时，无论是新房还是旧房改造，都热衷于家电家居一体化设计。不仅要求功能场景的完善，还期望家装与家居风格协调统一，实现家电与家居的完美融合及智能联动，在提升空间利用率的同时，增强整体美观度。智慧家电家居一体化设计渗透率快速提升智慧家电家居一体化设计是指在智慧家庭景中，充分考虑功能、美观、智慧、使用便利等要素，使家电设备与定制柜体和住宅空间等进行有机融合和集成的设计理念。其通过模块化设计、前置化选型、智能化联动等方式，打破家电与家居之间的传统界限，实现家电与家居环境的无缝衔接，为用户提供风格统一、功能协同、智能便捷的居住体验。当前，智慧家电家居一体化设计的渗透率也在迅速提高，调研数据显示，有90%的消费者家中已经对“家电家居一体化”进行了尝试；89%的消费者希望实现家居空间利用一体化。用户期待的“家电家居更好融合”方向用户期待的“家电家居更好融合”方向用户家中“家电家居一体化”程度基于嵌入设计的空间融合成为新风向消费者对空间利用效率的追求也在不断提升，从最初的非嵌入式设计，逐渐发展为嵌入式设计，如今更是家电功能与家居布局极致融合的设计迈进。这一过程不仅是对空间利用效率的极致追求，更是对美学与功能完美结合的深入探索。《2024新质家电消费报告》显示，嵌入式家电在线下市场的销售占比已超过90%,充分反映出其受欢迎程度和市场趋势。家庭大脑白皮书2025圖数据来源：苏宁易购《2024新质家电消费报告》图1-5嵌入式家电消费趋势家电家居消费呈现全面融合趋势，同时消费行为也呈现场景化、一站式、一体化趋势。一方面消费者会全面考虑全案设计、功能布局和品类搭配等居住生活要素；另一方面，消费者期望通过单一服务主体，一站式满足个性化生活方式的定制需求，实现设计前置、价格透明随着人工智能在智慧家庭领域的深度渗透，超级智能体、智能可穿戴设备以及具身智能等前沿技术蓬勃在过去的一年，AGI技术快速进化，其中Al智能体(AlAgent)已成为大模型落地业务场景的主流形推理能力、能处理更复杂任务的超级智能体进化。例如，DeepSeek的动态神经元激活机制通过潜在空间推理，直接在隐藏状态中完成计算，减少了文字生成的开销，并实现了自适应资源分配。这种机制不仅提升了模型的推理能力，还推动了多模态融合的创新。此外，基于图神经网络(GNN)的多模态融合方法能够直观地利用图结构数据中节点之间的关系，进一步增强了模型的性能。同时，创新能力，能够深度整合文本、图像、语音等多元信息，并运用复杂的算法模型进行协同处理与深度分析，——在信息理解和人机交互方面，打破单模态信息的局限性，借助多源信息的交叉验证与互补，构建出更加全面、准确的语义理解体系，显著提升信息处理的精度与深度。同时，多模态融合使得AIAgent能够依据不同模态信息进行综合判断，实现更加自然、流畅、高效的交互体验，大幅降低用户与智能系统之间的沟复杂多变的应用场景，在复杂环境中进行更加科学的决策与规划，并通过增强与外部工具的交互协作能力，实现与数据分析、自动化流程管理、智能协作沟通等工具的高效联动，提升任务处理能力，满足复杂和多样家庭大脑白皮书2025在家庭场景应用中，超级智能体将显著提升对复杂家庭场景的理解与处理能力，能够自主且精准地学习家庭成员的生活习惯与个性化偏好，提供定制化的贴心服务。比如在工作日清晨，它能依据用户的起床规律、当日天气以及日程安排，提前准备好适宜温度的洗漱用水，播放舒缓的唤醒音乐，自动调节室内光线与温度，营造舒适的晨起环境，并制定一天的工作和出行计划。同时，多模态融合技术使其能够更全面、细致地感知家庭环境。在家庭安防场景中，可以通过摄像头图像识别、门窗传感器文本信息以及语音报警等多模可穿戴设备的发展也带来了全新的变革动力，驱动可穿戴设备拓展家庭场景应用，构建全时、贴身、智能的在家庭场景应用方面，以Al眼镜为代表的可穿戴设备展现出能够利用AGI的渲染能力，为用户呈现沉浸式的虚拟现实(VR)或增强现实(AR)体验。用户可以在家中通过Al眼镜观看3D电影、参与沉浸式游戏。在家庭办公场景中，Al眼镜可以实时识别用户的手势和语音指在健康管理领域，可穿戴设备在AGI的加持下，能够实现更加精准的健康监测与分析。智能手环、智能手表等设备可以实时采集用户的心率、血压、睡眠等生理数据，借助AGI的数据分析能力分析，及时发现潜在的健康风险，并为用户提供个性化的健康建议和运动计划。例如，当检测到用户的睡眠质量不佳时，设备可以根据历史数据和用户的身体状况，分析原因并推荐合适的助眠方法，如播放舒缓的音随着具身智能技术的不断发展和成熟，家庭服务机器人在家庭场景中的应用将更加深入，为家庭成员提供全方位、个性化的智能服务，彻底改变家庭生活模式，让家庭生活更加个性化、智能化。具身智能通过将感知、认知和行动能力与物理实体结合，推动家庭服务机器人从单一功能工具向综合服务伙伴升级，更加智——生活助手：家庭服务机器人将进一步融入家庭生活，通过自主决策与任务泛化能力，深度参与到家庭成员的日常决策中。比如，在日常购物时，机器人能根据家庭的库存情况和饮食习惯，生成购物清单，并——情感陪伴：随着具身智能的发展，家庭服务机器人不再仅仅是执行家务任务的工具，它将通过多模态交互技术，具备更强大的情感交互能力，打破“被动响应”局限。机器人能够通过面部识别、语音语调分析等技术，感知家庭成员的情绪状态，并做出相应的情感回应。比如，当用户疲惫回家时，能主动播放舒缓的音乐，递上拖鞋，并给予温馨的问候；当孩子独自在家感到孤独时，可以陪孩子聊天、玩游戏，给孩子讲家庭大脑白皮书2025在当前AGI浪潮中，智慧家庭的进一步发展也面临着诸多挑战。从满足用户个性化需求，到实现设计交付一体化服务；从应对端侧大模型对设备算力的依赖困境，到实现生活空间全链路、全场景一致性体验等，这些挑战成为制约智慧家庭迈向更高发展阶段的关键瓶颈，需要行业各方共同探索解决方案。多模态意图跨城体检满意度交付效果还原度满意度数据加密完备性动态坦网可靠性上下文眼知连续性优化水平自然交互满意度合规审计完整度图1-6智慧家庭面临的主要挑战智慧家庭用户群体广泛，涵盖不同年龄、职业、生活习惯和消费偏好的人群。年轻上班族可能更注重智能设备的便捷操控与高效办公辅助功能；老年人则更倾向于操作简单、具备健康监测与紧急求助功能的设备；而有孩子的家庭对儿童专属的智能教育与安全防护功能需求较高。然而，目前智慧家庭的场景设计和产品功能设定虽然具备多种功能模式，但未能充分考虑不同用户群体的实际使用场景和习惯，导致用户在操作过程中感到繁琐复杂，无法真正满足其个性化需求，造成用户个性需求与产品设计之间的偏差。同时，智能设备市场产品种类繁多，但各品牌、各设备之间缺乏高效的协同机制，导致用户在构建智慧家庭系统时，难以实现不同设备之间的无缝连接和协同工作。例如，用户可能购买了不同品牌的智能灯光、智能窗帘和智能音箱，却发现它们之间无法实现快速的联动控制，无法根据用户的特定需求，如“观影模式”,同时调整灯光亮度、关闭窗帘并播放音乐。在智慧家庭的构建进程中，从设计到交付的全链路一体化服务是实现智能家居高效运行与用户优质体验的关键环节，但目前在橱柜和家电尺寸协调、家居与家电风格统一等功能性匹配和标准化统一方面仍存在挑设计环节缺乏系统性思维。智慧家庭并非简单地将各类智能设备堆砌在一起，而是需要依据家庭空间布局、用户生活习惯以及未来拓展需求进行全面规划。以柜电一体为例，不仅要考虑电器嵌入柜体后的美观家庭大脑白皮书2025性，更要确保电器的散热、操作便捷性以及与整体家居风格的协调性。同时，智慧家庭的智能化高度依赖家庭空间的整体设计，除关注设备的单体智能，设备联动之外，还需要充分重视智能设备的布局在整体空间的合理性。比如，在设计厨房时，更多注重智能炉灶、智能冰箱的功能配置，却未考虑到厨房整体空间有限，设备布局不合理导致的操作不便，影响用户在厨房空间的活动流畅交付服务与售后环节脱节。一体化服务要求交付过程精准高效，同时售后保障及时到位。但在实际操作中，交付阶段常出现设备安装不规范、调试不到位的情况。安装人员可能对复杂的智能设备了解不足，无法大模型在家庭智能设备上的端侧部署，具备显著优势。一方面，端侧部署使得数据无需上传云端，减少数据在传输和存储过程中被泄露的风险，家庭中的各类敏感数据，如家庭成员的健康信息、生活习惯数据等，都能在本地得到安全处理。另一方面，端侧部署能够实现用户指令的及时响应，设备无需等待与云端的但家庭设备受体积、功耗和成本等多方面限制，其芯片算力普遍难以满足大模型的运行需求。比如，当前搭载语音模组的智能家电虽然在家庭中应用广泛，但在处理复杂语音交互任务时，仍主要依赖云端。同时，成本因素也是一大难题，用户对家庭智能设备价格较为敏感，通常难以接受因搭载高算力芯片而大幅涨价的产品。这使得设备制造商在权衡成本与算力时，往往选择低算力芯片以控制成本，进而制约了大模型在随着智慧家庭应用场景的不断拓展和深化，对大模型的性能要求持续攀升。新的应用场景如智能健康监在算法上取得了突破，提升了模型运行效率，降低了对算力的绝对需求，但面对不断增长的算力需求，家庭当前，用户交互习惯正在改变，语音交互与语音控制成为智能设备的基础功能。然而，从家庭场景向家生活场景拓展的过程中，跨领域场景下统一交互体验的缺失，逐渐成为智慧生活发展的主要障碍。在家庭、出行、办公等不同空间场景中，各语音助手差异显著。不仅名称各异，其唤醒方式、指令理解逻辑以及服务内容都各有侧重。在手机端，用户往往能通过简洁的短指令快速查询信息；家庭助手则通常需要更详细、生活化的语言描述，实现对家电设备的精准控制；车辆助手的服务重点则集中在驾驶相关功能，如导航规划、音乐播放以及车辆状态监测等。这种差异使得用户在不同生活空间切换时，需要去适应不同语同时，家生活场景涵盖智能社区门禁、周边商业服务推送等家庭周边智能服务，但这些服务与家庭内部智能设备及智能助手之间缺乏有效整合。例如，居民刷智能门禁进入小区后，家庭设备无法及时获取这一信家庭大脑白皮书2025的关键力量。根据《智慧家庭智能家居智能化能力等级评估模型》,智慧家庭的发展可以划分为5个阶同、语音交互等方面的持续迭代，智慧家庭将加速进入高度主动智能阶段(L4),真正实现从“被动响I2.1.体系架构：主动智能的基础框架全链路场景服务家电家居设计智能空间定制生活服务融合全屋空气全屋用水全屋智能智慧客厅智慧厨房智慧卧室智慧浴室智慧阳台智慧出行智慧康养智慧社区语音主/被控设备/屏设备+智慧生活APP/小程序智能安防影音娱乐灯饰照明家具床垫智能数码智能个护连接赋能端云协同一体化服务框架交互赋能开放生态芯片/模组/AIOSAl语音助手家庭垂域大模型云边端异构算力网络安全体系大家电生活电器图2-1家庭大脑架构家庭大脑白皮书2025实现在芯片本身的大模型处理能力；三是在算法协同优化领域，运用量化压缩、结构化剪枝、知识蒸馏等技家庭智能系统，为行业打造“感知-认知-执行”的闭环技术框架。智慧家庭中的设备利用异构计算体系通过重构硬件资源组织方式，建立起适应复杂家庭场景的动态算力网络。该体系打破传统计算单元的功能边界，构建CPU、NPU、ISP等多元算力的协同框架，通过硬件抽象层消除指令集差异，实现算法模型的跨平台无缝部署。在架构设计上，采用微服务化理念将智能场景解耦为可复用的原子化加速单元，支持感知、推理、决策任务的弹性组合。也让家庭智能中枢具备三大核心能力：硬件资源的动态池化管理、多模态任务的并行流水线处理、跨设备的算力共享协同。目前高校和企业都在探索基于此框架实现不同家电品类设备的即插即用，并在智慧家庭解决方案上验证了跨平台任务迁移的效率提升。家庭智能化对芯片架构提出双重挑战——既要满足复杂AI任务的计算密度需求，又需在严苛的功耗与空间限制下实现高效能运行。这一矛盾推动芯片设计从传统“计算-存储”分离式架构向存算深度融合范式演物理层重构打破冯·诺依曼架构的固有瓶颈，通过近存计算(ComputingNearMemory)重新定义数据通路。在存储器阵列内部嵌入分布式计算单元，使乘加运算(MAC)直接在数据存储位置完成，消除传统架构中90%以上的数据搬运操作，从而加速了计算效率。存储介质选择上，SRAM凭借存取速度优势承担高频权重参数存储，而新型非易失存储器(如MRAM)用于持久化保存模型数据。而动态可重构架构赋予芯片适应家庭场景多样性的能力。通过可编程互连网络(ProgrammableInterconnect)构建灵活的计算拓扑，支持卷积神经网络、时序模型、规则引擎等不同任务类型的硬件加速。在存算融合单元中设计两级可配置阵列：粗粒度阵列由MAC单元组成，专攻高并行度的矩阵运算；细粒度阵列由可编程逻辑单元(PLU),处理条件分支与非线性函数。这种架构使单颗芯片能动态切换工作模式——在安防监控时段激活视觉计算阵列，电设备提供大模型端侧部署的创新范式。该技术基于神经网络稀疏激活特性，将470亿参数模型的高频计算单元预载至NPU高速缓存，低频参数按需从主存加载，内存占用较传统方案降低91%。结合混合精度计算流水线与ARMCortex-A76+NPU异构架构，实现端侧推理速度11tokens/s,端到端延迟稳定在200ms内。实际部署中，智能烤箱通过该框架同步执行食材视觉识别与菜谱语义匹配任务，多模态推理功耗控制在2.5W以内，精度保持97%以上，为家庭场景提供高置信度的本地化智能服务。南方科技大学研发的存算一体芯片通过物理级架构革新，在智能家居领域实现"超低功耗-高精度-多模态融合"三重突破：其阻变存储器(RRAM)阵列直接执行模拟域乘加运算，消除90%数据搬运能耗，使语音唤醒与心电监测等场景能效较传统方案提升47倍；混合信号处理架构支持视觉、语音、环境传感数据的并在智慧家庭领域，随着各类智能设备的广泛应用，对设备端的计算效率和资源利用提出了更高要求。模型压缩技术成为提升智慧家庭设备性能、降低能耗、实现高效智能化的关键手段。以下从量化压缩、结构化剪枝、知识蒸馏这三个主要方面，详细介绍其在智慧家庭大脑白皮书2025在智慧家庭的众多设备，像智能冰箱、智能空调、智能音箱、智能电视等，普遍面临硬件算力有限的问题，而量化压缩技术凭借巧妙的数值表示重构，成为突破这一困境的有力手段。其中，动态混合精度技术依据设备中运行模型的网络层敏感度智能分配比特位宽，例如在家庭大脑的大模型应用中，对于复杂任务的注意力机制层等重要的特征提取层保留FP16精度，以确保精准提取细微特征，而对相对精度敏感度较低的全连接层则压缩至INT4,这种分配策略能在保证整体精度损失小于1%的情况下显著降低内存占用。在实际应用方面，端侧大模型采用分层量化感知训练方案，在模型训练的反向传播过程中模拟量化噪声，有效提升了模型鲁棒性，大幅降低内存占用率，这使得家庭大脑在有限内存空间内，能更高效地运行语音识别和语义理结构化剪枝技术从不同粒度对模型的神经网络拓扑进行优化，在智慧家庭领域展现出强大的性能提升潜力。在智慧家庭设备的图像和视频处理模型领域，以家庭大脑的任务大师模型为例，通道级剪枝会基于梯度幅值来评估通道的重要性，通过这种方式能够精准找出对模型50的模型结构中，当删除50%的冗余通道并同步压缩计算图节点时，实验结果显示计算量可减少63%,而模型精度仍能保持在96.2%。将这一技术应用于家庭大脑，能够在不降低知识问答准确率的基础上，有效减轻在智慧家庭视觉场景分析中广泛应用的视觉Transformer模型里，模式化剪枝技术发挥着重要作用。它通过识别并删除重复计算模式，比如卷积核相似性超过85%的滤波器组，来优化模型。实际效果上，经过模式化剪枝后，视觉Transformer模型实现参数在智慧家庭设备的模型训练进程里，动态稀疏训练为解决计算资源利用问题引入可微分掩码机制。在训练时，可微分掩码机制会自动探寻并学习出最优的稀疏结构。训练完成后，能得到像2:4结构化稀疏这种对硬件友好的规则化稀疏模式，该模式能与端侧芯片的稀疏计算单元完美适配。在实际使用场景中，能够更高效地调用设备芯片的计算资源，快速且精准地预测环境信息变化情况，进而及时对模式做出调整，为家庭持续知识蒸馏技术在智慧家庭领域，通过构建多层次知识迁移体系，助力轻量级模型实现性能的大幅提在智慧家庭智能设备的运行中，以智能扫地机器人的多模态环境感知模型为例，特征空间对齐借助中间层特征图匹配，让学生模型(轻量级模型)学习教师模型(大型复杂模型)的抽象表征能力。在智能扫地机器人构建家居环境地图和规划清扫路径时，学生模型通过这种匹配方式能复现教师模型95%的特征判别性，进而提升了自身性能。这使得智能扫地机器人可以凭借更轻量级的模型，精准识别家居环境里的各类障碍物和可清扫区域，实现高效自主清扫，而且还能降低在智慧家庭的语音交互系统里，关系知识迁移通过捕捉样本间的语义关系，比如对比学习中的正负样本对，将教师模型的关系推理能力迁移到学生模型中。以1.5B小模型为例，在开放域问答任务中，通过这种迁家庭大脑白皮书2025移，它能够达到7B模型89%的准确率。在实际使用场景中，这一成果使得家电语音控制等语音交互设备理解能力大幅提升，进而提供更精准的回答，显著优化了用户的语音交互体验，让智慧家庭的语音控在智慧家庭设备的模型优化进程中，渐进式蒸馏通过分阶段压缩模型规模来提升模型性能，比如从70B模型逐步压缩至20B,再到5B,且每个阶段都会继承前一阶段的知识编码。最终生成的端侧适配模型参数量仅为原来的1/14,但性能却保留了92%。以家电大语言模型为例，经渐进式蒸馏优化后的模型，能在保障识别准确率的同时，凭借更小的模型规模在智能家电有限的硬件资源上运行，实现快速准在智慧家庭领域，量化压缩、结构化剪枝和知识蒸馏这三种模型压缩技术，从不同维度对模型进行优化，显著提升了智慧家庭设备的性能，提高了资源利用效率，为构建更智能、高效、便捷的智慧家庭深度学习、大型模型及多模态人工智能技术的显著进展，推动人工智能迈向能在复杂情境中感知、决策与执行的高级阶段，引发全球科技与产业变革。操作系统(OS)需融合人工智能与传统技术，以支持智能设备和应用发展。AlOS(人工智能操作系统)目前业界无统一标准定义，通常指将人工智能技术深度融入传统操作系统功能的软件系统，具备智能感知、决策、执行等核心能力，提供智能、高效、便捷的运行和交互环境。学术界对AIOS的研究包括Al与操作系统底层架构融合以实现高效任务调度和资源管理；开发智能交互模型，如多模态融合交互，让AlOS理解复杂指令、感知用户情绪；利用分布式算法和边缘计算实现跨设备协同。智慧家庭领域，AlOS作为端侧技术的核心基座，深度整合了传统操作系统与端侧人工智能技术，并与云端实现有机协作，推动家庭大脑向端云一体化演进。基于家庭设备的广泛互联与感知，AlOS旨在提供统一的Al框架和底层能力，支撑家庭场景的需求理解、自主决策、动态优化与高效执行，全面提升家庭大脑的交互体验，并保证系统的可靠性智慧家庭AIOS参考架构图如下图所示。该架构体系围绕感知、决策、行动三大核心层级展开，旨在贴合人工智能系统的基本逻辑，并精准适配智慧家庭场景的复杂需求。作为参考架构，其设计思路可家庭大脑白皮书2025视听感【显示、声音、动作、环境_.】业务服务子系统控制控制控制逻铝划AgentT理解事件调度理解多蝶动种合)高图理解语音算法意图生成京图转换1OORM标序)06行2分行等)其他算法本地算法/本地模型语音输入输出声音/视频/传感设备■感知层是AIOS系统与外部环境交互的关键环节，负责信息的收集与处理。其运行原理类似于人类感知机制，能够高效地捕捉并解析环境信息。感知层不仅包含传统输入/输出设备(如键盘、触摸屏、显示设备以及语音交互功能),还深度融合了多模态输入与传感器感知技术。多模态输入涵盖声音、视频以及各类传感器所获取的信息，极大地增强了系统的感知能力。这使得感知层能够全面统构成。理解子层位于决策层的底部，直接与感知层交互，利用本地算法、模型以及云端大模型分析感知层收集的数据，通过模型推理和意图融合形成意图理解，并将其抽象为事件，为控制子层提供输入。控制子层则位于理解子层之上，接收抽象出的事件，并结合设备和应用的Profile以及存储记忆提供决策上下文，通过控制逻辑规划Agent基于事件和上下文信息制定控制逻辑，并将这些逻辑交由本地Agent或分布式Agent执行，实现对系统的精确控制。理解子层专注于数据分析和意图家庭大脑白皮书2025理解，而控制子层负责基于这些理解制定并执行控制策略，两者的紧密协作为构建智慧家庭生态系·行动层作为AlOS的决策执行机构。业务服务子系统通过与交互末端设备驱动的协作，完成具体的动作和反馈，如执行特定的操作并显示信息、播放声音。业务服务子系统包含各种应用，包括UI应用、设备控制联动、场景自动执行、多媒体等，同时，这些应用能力注册到Agent上。交互末端设备驱动负责处理显示、声音、动作、环境等输出。行动层都切实保障了AlOS的决策能在家庭场景感知、决策和行动这三个层次紧密相连，构成了智慧家庭AIOSAlOS支撑的智慧家庭系统能够像人类一样，感知环境、思考决策并付诸行动,展现出强大的智能交互能力在智慧家庭技术体系中，大模型占据着核心地位，是实现家庭智能化深度变革的关键力量。它如同智慧家庭的“最强大脑”,通过对海量数据的学习和分析，赋予智能设备理解、决策和执行复杂任务的能力，驱动着家庭生活迈向高度智能化、个性化和便捷化的新境界。在智慧家庭领域，大模型技术的应用正成为推动“家庭大脑”作为家庭智能化的重要构成单元，需要在资源受限的嵌入式设备上实现高效模型微调与在线推理。通用的大模型，很难能满足家庭生活场景的特殊需求。过去两年时间，由于大部分大模型采用闭源随着DeepSeek-R1模型的推出，智慧家庭领域垂域大模型从LoRA、QLoRA等多角度入手，提供了如何利用低秩自适应技术和量化优化方法，在家庭大脑屏等低算力设备甚至边缘终端上实现大模型的高效训练，并为智能家电一例如厨房控制、环境调节及家庭健康监控等场景一提供个性化语(1)数据是训练的基础。需广泛精准收集各类数据，像智能音箱记录的不同场景下用户控制指令等语音交互内容、智能摄像头捕捉的用于分析人员与设备关联的家庭场景画面，涵盖家庭设备运行、用户操作习惯、语音指令、环境感知等多方面数据。同时严格清洗数据，去除错漏、重复信息，并进行语义和场景标注，比如将语音指令标注为控制灯光、调节温度等具体场景，为模型训练(2)基座模型选型。模型选型需综合考虑参数规模、推理延时、对领域知识的适应性以及硬件资源对应情况。例如，在资源有限的边缘设备上部署时，较小参数量和低算力需求显得尤为重要；同时，若家庭场景中涉及医疗健康、环境调控等任务，则对语义理针对家庭大脑系统在智能家电场景中的应用需求，首先需选取适合作为微调基座的预训练模型。常用候选模型包括DeepSeek-R1系列中的LLaMA和Qwen架构，前者具有高效轻量化的特性，后家庭大脑白皮书2025(例如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B或LLaMA-8B)下载并加载预训练模型及其配置文自动初始化对应的分词器，配置好词表和特殊标记(如EOS_TOKEN,若未配置则采用默认标记"<lendoftext|>")。接下来，对输入文本进行预处理：将原始数据按预设模板格式化，将问题、推理链(嵌入标签内)和答案整合为连贯文本，再使的模型设置为评估模式并分配到适当的计算设备(如GPU或CPU),为后续LoRA/QLoRA微调流(4)LoRA/QLoRA低秩自适应配置。在微调过程中，可以采用LoRA技术，通过只更新模型中的低秩矩阵而非全量参数，实现高效定向训练。这种方法不仅能减少计算资源的消耗，还保持了预训在资源受限的场景下，可进一步集成QLoRA,通过量化技术优化内存与计算开销。配置时重点关注秩、缩放因子及dropout等参数，使得微调过程既高效准确，又易于与硬件部署要求无缝对接。(5)数据加载与划分。数据加载阶段利用开源工具(如datasets库),将经过预处理和格式化的在数据划分方面，通常按照预定比例(比如90:10或80:20)将总数据集分为训练集和评估集。这种划分策略不仅保证了模型充分学习数据中的模式，还能在验证阶段提供客观反映模型泛化能力的(6)训练参数配置与日志管理。在训练参数配置阶段，我们精心设置关键超参数，如学习率、每理的参数调控为模型稳定微调奠定了基础，同时满足家庭大脑应用中对响应速度与精度的双重要同时，借助WandB等日志管理工具，实时采集并记录训练过程中的各项指标(如损失函数、运行时间及数据处理速度)。详尽的日志监控使开发者能及时发现问题、调整策略，并对训练流程全程(7)模型评估与综合性能监控。模型评估阶段，可以利用诸如eval/runtime、sam-ples_per_second和steps_per_second等关键指标，全面衡量模型在验证集和测试集上的表现。这些定量指标可以直观反映出模型在家庭大脑任务中的准确性、响应速度及适应性，为后续优同时，在家庭大脑训练过程中，构建虚拟家庭环境的仿真平台也发挥了至关重要的作用。通过仿真平台，可以模拟不同户型布局、设备配置及用户行为，甚至涵盖设备故障、异常情况与家庭成员作息不同的场景，这为数据预处理和后续LoRA/QLoRA低秩适应训庭控制任务选型的模型架构适宜采用Transformer,其自注意力机制能高效捕捉长序列数据依赖，解析复杂指令，同时借助迁移学习策略，基于通用大模型结合家庭特定数据进行微调，从而迅速提升模型在家庭智能针对性训练方面，通过准备大量包含场景描述及对应配置数据的训练样本，使模型能够学习自然语言与具体场景控制指令之间的映射关系。例如，输入“晚上在家看电影”时，模型能生成关闭窗帘、调暗灯光、启动电视并切换至影视界面的完整指令集。虚拟仿真平台的全面场景覆盖、适宜的Transformer模型架构以及针对性训练策略的协同应用，进一步推动了家庭智能化水平的整体提升。家庭大脑白皮书2025随着大型语言模型(LLM)的持续发展，人工智能应用边界不断拓展，家庭智能化迎来新的发展阶段，智能体也借此获得了更强的理解与推理能力，得以更好地适配家庭场景。不过，对于多数开发者和普通用户而言，构建基于大模型的智能化应用仍存在较高技术门槛。在家庭智能场景下，亟需一个能屏蔽底层复杂性的智能体，让用户无需关注基础设施技术细节，专注于应用落地与实际需求。理想的智能体应具备高度可用性与灵活性，支持个性化需求，持续优化家庭智能体智能体作为家庭智能中枢，需具备一系列技术能力以适应多样智能场景：拥有低代码/零代码能力，既持本地化或私有化部署，保障用户数据不依赖外部云端存储，规避隐私泄露风险；设有插件化扩展机制，通过模块化插件拓展功能，涵盖设备控制、健康管理、家庭事务自动化等，满足不同需求；具备多模型兼容性，可对接多种大模型，满足语音助手、个性化推荐、智能问答等多样化能力需求，精准理解用户语义，实现更具上下文理解力的对话交互；拥有系统集成能力，能无缝接入家庭管理系统、物联网设备和健康监测工具，提升协同运作能力；具备开放与可扩展性，支持外部智能平台集成，兼容SSO认证、日志监控等功面对家庭或企业中日益复杂的智能化应用，单个智能体难以支撑全场景落地。为提升开发与验证效率，推动AI在不同领域深入应用，构建以智能体搭建平台为基础的A标准化的智能体开发与资源管理支持。一个完备的智能体搭建平台应具备关键能力：在工具平台属性方面，提供一站式智能体搭建工具链，涵盖多模型适配与管理、提示词工程、知识库搭建、插件注册与调用、流程编排、调试与观测、评测及优化等功能，保障智能体开发的完整性与高效性；在AI资产管理能力方面，智能体搭建平台不仅是开发工具，更是AI资产沉淀与复用中心，通过场景积累高价值AI组件，降低重复开发成本，提升整体智能化水平，例如，HiAgent可依据历史AI任务执行情况，沉淀可复用的智能体组件，加速家在智慧家庭领域，智能体作为实现智能化的关键组件，其搭建是一项复杂且系统性的工程，涉及从数据准备、模型构建到功能实现等多个关键环节。以下将详细阐述智慧家庭领域智能体搭建的方法和步图2-3智能体搭建流程■智能体功能定义在搭建智慧家庭智能体之前，首先要明确其功能定位。这需要深入分析家庭场景下用户的多样化需求，涵盖安防监控、设备控制、健康管理、生活服务等多个方面。以安防监控为例，智能体应具备实时监测异常行为、及时发出警报的能力；在设备控制方面，需实现对各类智能家电、照明、窗帘等设备的精准控制；健康管理场景下，智能体要能够连接并分析可穿戴设备采集的健康数据；生活服务层面，则要能提供日程提醒、信息查询、购物协助等功能。通过全面且细致的需求分析，确定■数据收集与预处理数据是智能体训练的基础，高质量的数据能够显著提升智能体的性能。在智慧家庭场景中，数据来源广泛，包括但不限于智能设备产生的运行数据(如智能空调的温度调节记录、智能洗衣机的工作模式数据)、产品使用数据(如日常作息时间、设备操作习惯)、环境感知数据(如温湿度传感器、空气质量传感器采集的数据)以及语音交互数据等。在收集数据时，要确保数据的全面性和准确性，同时遵循数据隐私保护原则，明确告知用户数据的收集目的、使用方式和存储期限，获取用户的明确授权。收集完成后，需对数据进行预处理，包括数据清洗，去除重复、错误或不完整的数据；数据标注，为数据添加相应的标签，如将语音指令标注为设备控制、信息查询等类别；数据分选择与构建模型根据智能体的功能需求，选择合适的模型架构。常见的模型架构包括神经网络、深度学习模型等。例如，在自然语言处理任务中，Transformer架音指令和文本信息。在图像识别任务，如家庭安防监控中的异常行为识别，卷积神经网络(CNN)是常用的选择。如果现有的通用模型无法完全满足智慧家庭的特定需求，可以基于开源模型进行二次开发和定制。通过在家庭场景数据上进行训练和微调，使模型更好地适应家庭环境和用户需求。在模型训练过程中，采用合适的训练算法，如随机梯度下降(SGD)及其变种，调整模型参数，提高模型的准确性和泛化能力。同时，运用模自然语言处理是智慧家庭智能体与用户交互的关键环节，使智能体能够理解用户的自然语言指令，并生成自然流畅的回应。在搭建过程中，需要构建语音识别、语义理解和语音合成等功能模块。语音识别模块将用户的语音指令转换为文本，可采用基于深度学习的语音识别技术，通过大量的语音数据训练模型，提高识别准确率。语义理解模块对识别出的文本进行分析，理解用户的意图。这需要运用词法分析、句法分析和语义解析等技术，提取指令中的关键信息，如设备名称、操作要求、场景描述等。例如，对于指令“把客厅的灯调暗一点”,语义理解模块能够准确识别出“客厅的灯”是目标设备，“调暗一点”是操作要求。语音合成模块则将智能体的回应转换为语音输出，为用户提供自然流畅的交互体验。通过训练语音合成模型，使其能够根据文本内容生成具有自然语调、语速的语音。同时，结合情感计算技术，让语音合成的回应更具情感色彩，提升用户的交互感设备连接与控制能力集成智慧家庭智能体需要具备连接和控制各类智能设备的能力。这要求搭建统一的设备连接平台，支持多种通信协议，如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等，以兼容不同品牌和类型的智能设备。通过设备驱动程序或API接口，实现智能体与设备之间的通信和数据交互。在设备控制方面，制定标准化的设备家庭大脑白皮书2025控制指令集，确保智能体能够准确地向设备发送控制指令，并接收设备的状态反馈。例如，智能体可以向智能空调发送温度调节指令，并实时获取空调的运行状态(如制冷、制热、风速等)。同时，建立设备状态监测机制，及时发现设备故障或异常情■智能决策与场景联动设计为了实现智能体的自主决策和场景联动功能，需要构建智能决策引擎和场景联动规则库。智能决策引擎根据收集到的数据、用户指令以及预设的规则和模型，进行分析和推理，做出决策。例如，在家庭安防场景中，当智能摄像头检测到异常行为，且门窗传感器显示门窗异常开启时，智能决策引擎可以判断可能发生入侵事件，触发警报系统并通知用户。场景联动规则库则定义了不同场景下设备之间的联动关系和执行流程。例如，在“起床场景”中，智能体可以根据预卧室的灯光、调节窗帘的开合度、启动咖啡机，并播放用户喜欢的音乐。通过灵活配置场景联动规在智慧家庭生态体系里，家庭大脑要实现强大的智能决策与交互功能，离不开数据平台的有力支撑。而语音数据闭环规划作为数据平台的核心能力之一，贯穿语音交互全流程。它通过科学管理语音数据，持续优化智慧家庭的语音交互系统，让系统精准理解用户指令，实现高效人机交互，为家庭大脑在语音交互方面的核心能力筑牢根基。语音全链路语料管理涵盖了从语音数据采集到模型训练应用的全过程，是保障语音交互系统性能的基础。在智慧家庭场景下，语音数据来源广泛，包括智能音箱、智能门锁、智能摄像头等各类设备采集的用户识别语义理解执行播报(音频+文本)系统处理设备端声学增强图2-4语音全链路语料管理不同的模型任务和参数设置对训练语料的数据分布配比有着不同的要求。对于分类模型而言，保证每个类别下的样本均衡至关重要。以智能语音助手对家电设备控制指令的分家庭大脑白皮书2025空调”等各类指令的样本数量差异过大，模型在训练过程中会过度学习数量占优的类别，导致对其他类别的识别准确率降低。因此，在数据收集和整理阶段，需要采取相应措施来平衡样本分布，如过采样、欠采样或生成式对抗网络(GAN)等技术，以确保模型对各类指令都能准确识别。对于基于大模型微调的领域模型，训练样本应尽量与领域真实数据分布一致。这是因为领域模型需要在特定的应用场景中准确理解和处理语音数据，与真实数据分布一致的训练样本能帮助模型更好地学习该领域的语言模式和语义特点。例如，在智慧家庭的健康管理场景中，涉及到医疗术语和健康相关指令，模型的训练样本应包含大量来自该领域的真实语音数据，使模型能够准确理解诸如“查询我的血压历史数据”“提醒我按时吃药”等指令。然而，需要明确的是，语料的质量远远比数量更重要。低质量的语料可能包含噪声、错误标注或与实际应用场景不相关的信息，这会误导模型训练，导致模型的泛化能力下降，在实际使用中表现不佳。为了确保语料质量，在算法训练时需要进行严格的质量验证。可以采用多种验证方法，如人工抽检、自动检测语法和语义错误、对比不同数据源的一致性等。同时，按配比抽样也是保证语料质量和模型性能的重要手段。通过合理的抽样策略，从大量的原始语料中选取具有代表性的样本进行训练，既能提高训练效率，又能避免模型因接触过多冗余或低质量数据而产生偏差。从机器学习的角度分析，训练语料的分布并非与领域真实数据越一致越好。在数据分布的边界处增加数据，往往能更有效地提升模型的区分准确性。例如，在语音识别中，对于一些发音相近的词汇，如“开灯”和“关灯”,在这些边界数据上增加样本，可以让模型更好地学习到它们之间的细微差异，从而提高识别准确率。基于此，可以通过音素相似度原则进行语音模型训练数据的增强或链路的错误样例检测。具体而言，利用音素相似度算法，找出与已有样本发音相近但含义不同的语音数据，将其添加到训练集中，丰富模型的学习素材。同时，在语音数据处理链路中，通过监测模型对这些边界数据的处理结果，及时发现错误样例，分析错误原因并进行针对性的优化。语料管理及链路闭环在智慧家庭语音交互体系里，语料管理及链路闭环是确保语音数据有效流转、推动模型持续优化的关键所在。它将语音数据的收集、处理、训练以及反馈整合为一个有机循环，让语音交互系统能够依据实际使用情况不断进化，提供愈发精准、智能的服务。家庭大脑白皮书2025在智慧家庭场景下，用户与智能设备的语音交互产生了海量数据，其中蕴含着丰富的信息。逆向数据挖掘是语料管理及链路闭环的重要起始环节，通过对这些数据的深度分析，能够发现用户体验问题以及模型存在的不足。例如，智能音箱在执行用户语音指令时出现错误操作，或者语音识别结果与用户预期相差较大，这些情况都表明可能存在问题。通过逆向数据挖掘，从大量语音交互记录中提取相关数据，结合用户使用的具体场景、设备状态以及语音指令内容等信息，深入分析错误产生的原因。这不仅能找出当前影响语音交互体验的直接问题，还能挖掘出潜在的模型问题，为后续的■语料库扩增平台基于逆向数据挖掘发现的问题，语料库扩增平台发挥着关键作用。当发现模型在某些特定场景或指令理解上存在不足时，就需要针对性地扩充语料库。语料库扩增的方过自动挖掘的方式获取更多相关数据。例如，利用智能设备的传感器数据和语音交互数据，自动识别与问题相关的场景信息，收集更多类似场景下的语音指令作为新的语料。另一方面，产业用户数据上报也是重要的语料来源。产业用户在实际使用过程中，积累了大量真实场景下的语音数据，将这些数据上报到语料库扩增平台，能够极大地丰富语料的多样性。这些新增语料可以涵盖不同地区、不同用户群体的语音习惯和指令表达方式，使语料库更加全面地反映实际应用中的各种情语料标注与管理新获取的语料需要进行标注与管理，以确保其能够有效用于模型训练。语料标注是将语音数据转化为可供模型学习的有价值信息的过程。标注人员根据语音指令的内容、意图以及对应的正确操作等信息，为语料添加详细的标签。在智慧家庭场景中，对于“打开客厅的灯”这样的语音指令，标注内容可能包括指令类型(设备控制)、目标设备(客厅灯)、操作(打开)等信息。同时，要对语料进行分类管理，按照不同的场景(如安防、娱乐、生活服务等)、设备类型(智能音箱、智能家电等)以及指令类别(控制指令、查询指令等)进行划分，方便后续根据模型训练的需求快速检索和调用相应的语料。在标注过程中，要严格遵循统一的标注规范和标准，保证标注的准确性和一致完成标注和管理的语料需要上报回流到模型训练推理平台，这是实现链路闭环的关键步骤。数据上报回流将新的语料融入到模型训练的流程中，使模型能够学习到更多实际场景中的数据和模式。通过不断将新的、更具代表性的语料输入到模型训练过程中，模型可以不断优化自身的参数和算法，提升对各种语音指令的理解和处理能力。例如，模型在学习了更多关于家庭设备控制的多样化语料后，能够更准确地识别和执行各种复杂的设备控制指令，包括一些口语化、模糊化的表达。数据上■工程系统CI/CD与测试工程系统的持续集成(Cl)和持续交付(CD)在语料管理及链路闭环中起到保障作用。持续集成确保了新的语料和模型代码能够及时合并到主代码库中，并进行自动化的构建和测试。每当有新的语料加入或模型代码更新时，系统会自动进行编译、测试等操作，确保新的内容不会引入新的错误或问题。持续交付则保证了经过测试的模型能够及时、稳定地部署到生产环境中，让用户能够使用到优化后的语音交互功能。在这个过程中，各模型测试以及端到端测试至关重要。各模型测试针对模型的不同功能模块进行单独测试，确保每个模块都能正常工作。端到端测试则模拟真实的用户使用场景，从语音指令的输入到最终操作的执行，对整个语音交互流程进行全面测试。通过这些测试，可以及时发现模型在实际应用中可能出现的问题，如语音识别错误、语义理解偏差、设备控制异常等，并反馈给模型训练推理平台进行进一步优化，从而实现语料管理及链路闭环的良性循环，基于具身智能的家庭服务机器人与智慧家庭中的家庭大脑融合，通过建立感知-决策-执行闭环体系，全方位提升家庭智能化水平。感知上，多模态传感器网络实时采集数据并构建动态数字孪生体；决策时，本地轻量化模型应对简单指令，云端大模型处理复杂场景并挖掘用户偏好生成个性化规则；执行阶段，统一控制协议协调跨品牌设备，利用自学习预判环境变化，主动式服务设计依据作息和异常行为提供预见性关怀，最终成为“管家式”智能中枢。感知层在机器人与家庭大脑融合中起着基石作用，通过多模态传感器网络搭建家庭环境动态数字孪生体，其技术实现包含环境感知、数据对齐与轻量化处理三个核心环节，协同运作以达成系统对物理空间的全环境感知：借助雷达、摄像头、温湿度传感器等设备，全方位实时采集家庭环境多维度数据。毫米波雷达精准监测人体移动轨迹与空间占用，像识别家庭成员在屋内活动范围、停留时长，甚至宠物靠近动作；高清摄像头搭配轻量化目标检测模型(如基于MobileNet-EdgeTPU加速的YOLOv7-Tiny),解析静态场景中的家具布局、物品状态及门窗异常开启等事件；温湿度与空气质量模块持续追踪环境参数。这些传感器数据对齐：由于多模态数据存在异构性，需利用时空配准技术整合到统一语义空间。Transformer架构在此至关重要，一方面消除传感器采样率差异，同步雷达每秒100次数据采集与摄像头每秒30帧画面；另一方面建立空间坐标映射关联数据，如将摄像头识别的沙发位置与雷达感知的人体坐姿绑定。如此融合打破数据孤岛，生成高精度环境模型，当用户走向厨房，系统可同时获取灶台状态、移动路径及烹饪环境适宜度等轻量化处理：为兼顾实时性与能耗，感知层采用本地化预处理。将MobileNet-Edg型部署于边缘设备，实时清洗数据、提取特征，如用卷积神经网络滤除摄像头图像静态背景噪声，保留动态目标；对雷达数据应用时序平滑算法消除瞬态干扰。通过关键数据筛选，优先保留人体姿态、异常温度波动家庭大脑白皮书2025等高价值信息，过滤冗余室温信号，降低计算负载，保障系统在低功耗设备上稳定运行。感知层经多模态数据融合，实现从数据采集到环境认知的转变，构建出与物理空间实时同步的动态数字孪生体。例如用户离开客厅，数字孪生体更新无人区域状态，触发节能策略；检测到烟雾异常，联动安防应急响应。这种转变为决策层提供可靠依据，赋予后续智能服务场景化理解能力，有力支撑机器人与家庭大脑融合体系的运行。决策层：混合推理框架设计决策层如同智能系统的“大脑”,借助分层推理架构，把感知层传来的抽象数据转变为具体行动指令。其核心设计涵盖基础指令处理、复杂场景解析、动态规则引擎这三大模块，并且依靠知识图谱，建立起设备间的语义关联，增强上下文理解能力，达成从“单点响应”到“全局协同”的智能化进阶。基础指令处理：主要针对高频、低复杂度指令，如“开灯”“调低空调温度”等，系统部署经过家庭场景定向优化的轻量化本地模型，像TinyLSTM或MobileNet系列，能在边缘设备上完成实时数据处理，实现低于50ms的毫秒级响应。例如用户发出“打开卧室灯”语音指令，本地模型迅速解析语义，通过统一控制协议向智能灯泡发送开关信号，全程无需云端参与，既保障即时性与稳定性，又降低网络依赖和数据泄露风险，适合网络不佳或对隐私要求高的场景。复杂场景解析：面对涉及多设备联动的复杂指令，如“周末聚会模式：关闭窗帘、开启音响、调节灯光”,系统调用云端部署的大语言模型，像CLIP-GPT或定制化家庭垂域模型。这些模型运用多模态语义理解技术，融合语音指令里的自然语言描述、用户历史行为数据以及当前环境状态(时间、空间位置等),生成跨设备协同策略。例如用户说“准备观影氛围”,模型不仅识别“关闭窗帘”等显式指令，还依据场景状态(用户在客厅)自动补充“关闭其他房间灯光”等隐藏需求，这基于模型对家庭场景规则的深度学习，并非依赖固定指令模板。动态规则引擎：系统智能化还体现在动态规则引擎持续挖掘用户偏好与场景规律的能力上。依据家庭成员作息数据，引擎能自动生成个性化规则，如“儿童房夜间灯光自动调暗至30%亮度”;通过分析家电使用频次与能耗曲线，优化设备运行策略，像洗衣机在电价低谷时段自动启动。这一过程靠增量学习实现，系统定期复盘用户行为，若发现高频操作，如“每日早晨开窗通风”,就将其固化为自动化流程。同时，引擎具备环境自适应能力，能根据实时数据调整策略，比如检测到连续阴雨天气，自动延长除湿机运行时间。知识图谱：为让设备间语义贯通，系统构建家庭知识图谱，明确设备间隐含关系，如“窗帘”与“光照强度”的关联。当用户说“调暗灯光”,系统会联动窗帘控制器调整开合度来匹配光照需求；若用户在厨房说“打开窗户”,知识图谱关联排气扇启动，而非单独开窗。此外，图谱借助上下文理解优化指令解析，比如用户说“打开空调”,若对话历史显示其在健身房锻炼，系统自动设为“运动模式”温度。这种基于场景状态的动态调整，大幅提升指令执行精准度和用户体验自然感。决策层的混合推理框架有效解决家庭场景中简单指令快速响应和复杂需求全局协同的难题，通过动态规则引擎与知识图谱构建，赋予系统持续学习和场景适应能力。例如家庭新添智能冰箱，系统能在线学习其功能属性，并自动纳入“家庭饮食管理”场景联动逻辑。这种从“固定规则”到“自主进化”的转变，标志着家庭智能系统从单纯工具向智能“管家”角色的跨越。家庭大脑白皮书2025执行层：自主化交互网络设计执行层作为具身智能与智慧家庭融合得以落地的关键枢纽，核心任务是借助统一控制协议、动态资源调度以及自适应优化机制，达成跨品牌设备的无缝协作以及智能服务的高效执行。其技术设计主要围绕以下三个关键维度展开：设备互联方案：致力于打破因传统智能家居生态中厂商私有协议造成的兼容性难题，本系统通过构建抽象的统一控制协议搭建开放互联框架。该协议以标准化通信协议，如Matter或HomeKit为基础进行开发，把不同品牌设备的接口转换为统一的“语义指令集”。举例来说，用户下达“打开客厅窗帘”的语音指令，排无论窗帘是小米、海尔还是飞利浦品牌的智能产品，系统都能自动适配设备厂商的私有协议来完成操作。这一设计不仅简化了用户操作流程，还为后续诸如跨设备联动之类的场景化服务筑牢根基。动态负载均衡：面对家庭环境里多设备并联运行的复杂状况，系统运用动态负载均衡策略对算力与网络资源进行优化分配。比如，当用户同时触发“播放音乐”“开启空调”“启动扫地机器人”这三项指令时，系统会依据设备当下状态，像Wi-Fi信号强度、设备算力余量等，动态确定任务优先级：将音视频流传输安到带宽充裕的设备，优先确保安防报警等关键任务的低延迟响应。此外，系统内置预测性调度算法，凭借历史数据预估未来资源需求，比如在晚间用电高峰期提前分配电力资源，防止突发负载致使性能自学习机制：执行层的智能化不仅体现在任务执行的高效性上，更在于能够通过持续学习用户行为以及环境变化，实现服务流程的自主优化。例如，系统通过分析用户每日早晨开窗的习惯，自动将“开窗”与“启动新风系统”关联起来，形成无需用户明确指令的自动化流程；要是检测到连续阴雨天气，系统便会动态调整空调运行策略，比如降低除湿模式功率以节省能耗。这种自学习能力依托两项核心技术：一是借助用户操作日志挖掘高频场景，通过统计分析手段，如N-gram模型，识别重复性行为模式；二是结合环境传感器数据的实时反馈进行优化，像依据地面湿度自动调整扫地机器人的清洁路径规划。执行层的设计促使智能系统从单纯“机械执行指令”向“主动适应环境的智能体”转变。以家庭健康管理为例，系统能够持续监测用户睡眠姿态，如利用摄像头捕捉夜间翻身次数，以及心率数据，进而动态调节空调温度和卧室灯光，甚至联动医疗设备发出健康预警。这背后依靠的是统一控制协议带来的设备无缝协作、动态负载均衡保障的服务稳定性，以及自学习机制推动的持续优化。这三者协同构建起一个具备环境感知、资源统筹和自主进化能力的智能交互网络，让家庭场景中的每一台设备都融入整体智能生态，成为其中有机的一部分。核心应用场景设计人形机器人凭借雷达与视觉融合技术实现厘米级动态避障，能轻松避开桌腿、宠物等障碍物，基于力觉反馈的抓取策略可稳拿易碎物品，清洁机器人还能根据地面湿滑程度自动调整路径规划，并结合光照强度与用户位置调节清洁频次；在家电与环境协同方面，空调依据人体热力分布分区送风，优先覆盖活动区域，照明系统随人员移动动态调整亮度，自动关闭无人区域灯光，同时具备场景自动生成功能，如“观影模式”下自动关闭窗帘、调节灯光色温、启动音响，“离家模式”联动安防设备启动布防并关闭非必要电器。家庭大脑白皮书2025Mesh协议传输层TCPUDP承载层802.11/802.3802.15.4BLE