2018年，AI在智能家居中的應(yīng)用并不是初始年，而是深化年。AI已經(jīng)是安防領(lǐng)域與樓宇對講的主流趨勢，對于智能家居而言，AI已經(jīng)成為標配的基礎(chǔ)技術(shù)，更加AI場景化落地去顛覆現(xiàn)有的智能家居體驗，是靈魂式革命。

AI給予智能家居上下游企業(yè)新的契機，也會給行業(yè)帶來新的臺階高度，真正落地的是如何將AI技術(shù)與產(chǎn)品、場景與體驗上下功夫。

智能樓宇的痛點

隨著智能化的普及，樓宇對講迎來了新的發(fā)展機遇，并已經(jīng)成為現(xiàn)代化住宅社區(qū)的標配設(shè)備，它不僅能為用戶提供進、出及來訪客人的管理，同時也對樓宇防盜形成有效的安全管理。

但是目前絕大多數(shù)樓宇對講系統(tǒng)采用ID卡的方式，看似簡單的一個刷卡開門動作，卻存在較大的使用弊端和安全隱患：如忘記帶卡時，住戶進出小區(qū)會帶來不便;小區(qū)物業(yè)為每個住戶配置的卡的數(shù)量有限，增加一張卡需要支付額外費用；若卡丟失，并被不法分子拾到后，即可隨意開門進出;或者在保障性住房核查時，必須采用人工核查。

人臉識別

人臉識別，是一種基于人的臉部特征信息進行身份認證的生物特征識別技術(shù)，具有自然性和不被察覺性的雙重優(yōu)點。自然性是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。

“臉通”可以解決傳統(tǒng)帶卡式的一切問題，人臉識別相較其他生物識別技術(shù)而言，人臉識別是非接觸的，用戶不需要和設(shè)備直接接觸，而同時能夠滿足在實際應(yīng)用場景下進行多個人臉的分揀、判斷及識別。

社區(qū)的臉通時代

對于居民來說：只要預(yù)先去物業(yè)登記好人臉，當他們經(jīng)過攝像頭區(qū)域，會被自動抓拍，比對成功，門將自動開啟，不再需要額外帶門禁卡，特別當購物結(jié)束，拎著一堆物品時，不需要再經(jīng)歷一個“放東西—找鑰匙—開門—再拎東西”這樣的流程。而且，人臉識別開門非?？?，不到1秒就能夠識別完成。

對于物業(yè)管理來說：使用帶有人臉識別功能的樓宇對講系統(tǒng)后，只需要居民在辦理入住手續(xù)時同時登記人臉信息，即使有新增人員，居民也將主動前來辦理，方便社區(qū)的人員管理。

AI安防在家庭和社區(qū)的應(yīng)用場景

家居監(jiān)控：常用的設(shè)備是智能攝像頭，用于實時監(jiān)控家中的情況，用戶可通過手機隨時隨地查看家里的變化。除了遠程查看外，智能攝像頭還具有人體移動偵測報警、雙向語音、多用戶分享、紅外夜視、高清回放等功能。

消防預(yù)警：這類設(shè)備主要用于家庭防火防爆，常用設(shè)備有煙霧感應(yīng)器、燃氣泄漏探測器、智能開關(guān)等，它們在煙霧或可燃氣到一定的濃度時就會發(fā)出報警，或者自動切斷電源，以免火災(zāi)發(fā)生，而不是事發(fā)后才讓用戶知曉。

家庭防盜：防盜設(shè)備包括人體活動和門窗開關(guān)感應(yīng)設(shè)備，例如紅外入侵探測器、門窗磁、智能門鎖等，這些設(shè)備在系統(tǒng)設(shè)防狀態(tài)下，能夠感應(yīng)到有人進入、門窗打開進而進行報警，并及時將感應(yīng)的異常情況傳送至用戶手機，達到保護家人和財物的目的。

巡檢機器人： 攜帶了檢測裝置的巡檢機器人，可以在社區(qū)里四處移動，將畫面和數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h端監(jiān)控系統(tǒng)，讓巡檢工作變得輕松，避免夜間巡檢時有可能遇到的危險。有的巡檢機器人身兼數(shù)職，集滅火、報警功能于一身；有的機器人則專注于某個領(lǐng)域，比如消防機器人、電力巡檢機器人、清潔機器人等。

樓宇對講： 對物業(yè)來說，樓宇對講維護成本高，問題排查困難，如果將整個設(shè)備放到物聯(lián)網(wǎng)平臺上，實時進行監(jiān)控。配合單元門門禁進行聯(lián)動，用創(chuàng)新的開鎖方式進行改造，也可以讓業(yè)主覺得更安全方便。

人工智能在安防領(lǐng)域的應(yīng)用有著非常好的前景，但目前國內(nèi)的基礎(chǔ)還較薄弱，在應(yīng)用過程中還有較多問題需要完善和解決：視頻成像質(zhì)量受環(huán)境影響較大，存在光照不足、圖像模糊、目標尺寸過小或相互遮擋等問題，不利于人工智能對視頻內(nèi)容的辨識；數(shù)據(jù)資源分散，開放和共享程度低，難以開展多維數(shù)據(jù)融合分析，使得人工智能缺乏有效的數(shù)據(jù)支撐；領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的積累不足。

早期的智能分析技術(shù)屬于單場景的目標檢測和行為分析，對視頻內(nèi)容的理解能力偏弱，同時也很少涉及大范圍場景的關(guān)聯(lián)行為分析；缺乏有效的自主完善能力。當前很多的智能，只是一種反應(yīng)式智能，根據(jù)輸入條件進行自動判斷而已，并不具備成長能力。