5G时代下智能家居的数据化发展
5G技术加持，智能家居将不再是“孤岛”
我们都相信，商用5G逐渐普及，智能家居产品的“孤岛化”困境也会打破。那么，在5G技术的赋能下，智能家居究竟能够实现怎样的突破？
第一，带来极速体验。智能家居彼此进行数据连接时以互联网为基础，网速的快捷与否直接影响到了用户的体验。而5G的传输速率基本上可以达到4G传输的10倍以上。
第二，提高智能家居设备性能。如我们所知，智能家居设备在交换信息时，往往需要停顿几秒才能进行反馈，而这样的延迟往往使得人机交互体验不佳。这是由于4G网络下时延较高，为10ms。但在5G网络中，这个数字会被缩小为1ms。这1毫秒，将彻底颠覆人类未来生活。
第三，在网络标准上提供一致性。目前因为智能产品大都是以单件存在的，我们与智能家居交互时需使用手机直接控制。而对于智能家庭来说，最重要就是设备之间的配合。通过5G，连接周围所有智能家用产品将成为可能。5GAIoT将把许多产品进行彻彻底底的AI化，实现全面的云+边缘方式下的存储、计算与分发。
智能家居数据化发展趋势
1无接触式产品应用加速
首先一大趋势，表现在热门产品的变化之上。据《2019中国智能家居发展白皮书》透露，过去智能家居终端用户使用智能面板的比重达到48%，其次是语音控制25%，第三位的是手机APP控制，占比23%。
从中我们可以看出，智能面板是终端用户的最爱，以此为交互控制的产品也深受青睐。但2020年来，伴随着疫情的爆发这一现象却发生了一定改变。由于疫情要求采取无接触的预防措施，智能面板点触式的操作与其矛盾，这导致人们减少了以智能面板为交互终端的产品购买，转而纷纷投向语音控制产品。
同时，疫情提出的“无接触”要求，也将部分改善需求转化为刚性需求。结合消费选择的逐步转变，智能终端领域的许多企业也致力于非接触式产品的研发和销售，这进一步加快了非接触式产品的出现和落地。而这种发展趋势对产品是一种利好，其标准产品变得更加智能化。
2从单品向生态互联迈进
其次，上半年另一大趋势是智能家居开始从单一产品向生态互联迈进。在疫情影响下，用户需求已经更加集中在健康安全属性上，愿意多花点钱购买相关家电，这使得产品市场迎来进一步爆发。高度的热情也帮助不少企业乘势而上，加快步伐，抢占新一轮机遇。
这种单一的产品对于整个产品线的发展，对于行业和企业来说无疑是至关重要的。因为一直以来，各大企业中的智能家居产品一直存在无法互联互通的痛点。现在企业可以扩大产品线，进一步改善生态，实现自我生态互联系统的建设。这是实现行业互联互通非常必要和关键的一步。
3技术融合隐私保护增强
最后，多技术融合的发展和隐私保护的进一步加强是上半年智能家居产业发展的第三大趋势。这主要得益于新基础设施的发展，其中包括人工智能、物联网、5G等先进技术。新基础设施建设的重视和加快，为智能家居的技术集成提供了重要福音。在此背景下，智能家居也开始抓住这一机遇。
通过引入人工智能和物联网技术，智能家居可以进一步实现智能交互和互联互通，使用户的居住环境更加舒适、方便、安全。同时，5G技术就像一种润滑剂，为实现这种生活增添了一只脚。5G可以使数据传输和存储更快、更高效，是智能家居与其他智能技术融合的重要助力。
技术的变革不会一蹴而就，但是在潜移默化中就会产生一些爆发的风口。做好准备才能抓住机遇，比如4G在充分成熟之后带动了移动互联网的商家。社交电商、小视频、BTC等。虽然风口的爆发是迅猛的，但是其实是有迹可循可以进行推敲的。
5G也会经历一个发展期，这个时候不会造成大的冲击，但一旦量变产生将会产生不可逆转的趋势。对传统产业进行摧枯拉朽般的冲击。如果将目光放到5年后，或许企业可以占据下一个黄金发展时期的快车道。
写在最后
随着技术的创新与应用，利用人工智能和大数据实现了智能家居产品自动控制，真正的智能家居发展到最后一定是一种无需借助任何终端设备就可直接将人的感官感受传递给家居设备，让它们能够读懂人的心思，实现家居设备与人脑直接“对话”。
未来的物联网将彻底改变我们的工作和生活方式，并且会给智能家居以及随处可见的智能设备带来新的变化，互联互通的大数据将在其中起到重要的支撑作用。
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人工智能在5G网络中的应用
美国联邦通信委员会（FCC）在2016年对5G网络的无线电频率进行了分配，从2018年至2020年，计划完成28GHz、24GHz、37GHz、39GHz和47GHz等一系列频段的拍卖。Verizon公司在2017年实现了5G固定宽带无线接入，2018年10月1日，Verizon宣称在美国4个城市推出了5GHome服务；AT&T在2018年12月21日宣布，在美国十几个城市中正式推出符合3GPP标准的“5G+”。2018年，日本软银株式会社公开了在28GHz频段5G网络通信实验结果，并计划在2020年5G网络正式商用。韩国已在平昌冬奥会上试用5G网络，2018年12月，韩国三大运营商宣布5G网络开始正式商用，成为全球首个5G网络商用国。此外，在军事领域，美国国防部已选定四个军事基地开展5G技术试验，以评估5G军事应用前景并论证具体需求。
我国早在2013年2月成立“IMT-2020(5G)推进组”全面推进5G技术，工信部于2017年11月发布的《工业和信息化部关于第五代国际移动通信系统（IMT-2020）使用3300—3600MHz和4800—5000MHz频段相关事宜的通知》中明确了我国首批5G网络使用频段。“十三五规划”将5G作为我国重大技术专项，在2019年开始5G网络建设，于2019年1月正式公布了第三阶段的5G技术研发试验规范；同年9月，IMT-2020（5G推进组）对外公布中国5G技术研发试验第三阶段NSA（非独立组网）测试已全部完成；截止2020年，我国已初步实现5G商用。
2.人工智能技术及其在通信领域的应用
人工智能的研究从上世纪50年代开始，伴随着计算机和信息技术的发展，从早期的知识驱动的符号智能、专家系统逐渐演变为数据驱动的计算智能、机器学习。近年来，随着数据的海量增长、硬件平台的成熟、以及先进学习算法的提出和神经网络架构的完善，以往阻碍人工智能研发应用的限制因素逐一被克服，以深度学习、强化学习等为代表的多层神经网络以其强性能、高效率和较好的泛用性得到各行各业的关注。人工智能技术在带来图像识别、数据分析、无人驾驶、自主无人机和机器人等许多新兴产业的同时，也为传统行业带来了新的发展机遇。
在通信网络领域，人工智能很早就被应用于流量监测、智能运维、安全防护、业务分析等不同方面。随着5G时代的临近，人工智能技术在通信网络中的应用条件逐步成熟。一方面软件定义网络（SDN）、NFV等全新网络架构体系实现了软硬件解耦、屏蔽了底层硬件差异，为人工智能的部署提供了基础；另一方面，5G网络所面临的复杂环境和多变需求，又反过来促使网络从过去的人工模式向AI驱动的智能模式变迁。
目前，国内外许多通信企业和研究机构都已展开人工智能技术在网络中的应用研究。
美国的AT&T的开源平台Acumos已经用于解决运维、安全、客服以及物联网等多项业务中遇到的问题。欧洲各大运营商包括Vodafone、Telefonica、Telenor和TelecomItalia都在开展利用AI技术提升无线小区管理效率方面的研究和尝试[7]。美国麻省理工大学将深度强化学习应用于TCP拥塞控制和网络资源管理；卡耐基梅隆大学通过流媒体点播的预测，优化新用户QoE；谷歌利用深度学习分析数据中心环境参数，对未来电源使用效率（PUE）和数据中心在未来一小时内的温度和压力进行预测，从而合理分配能源，将冷却系统的能源消耗量减少了40%；此外，美国军方非常重视人工智能技术在网络空间安全领域的应用，美国国防高级研究计划局正在研究将人工智能纳入网络防御系统。这些系统包括利用机器学习自动检测软件代码漏洞，以及发现偏离正常网络活动的异常行为。国内方面：
华为利用深度学习优化大型数据中心能源效率，在河北廊坊数据中心试点项目中，通过AI精准实时调优，将能源效率提升15%，每年可节省800万电费；将AI应用于VoLTE故障根因自动分析，将故障定位时间从人工所需的7天缩减到15min，故障检测准确率从40%提升到90%；此外，在MassiveMIMO智能调优中，通过AI技术已实现短短数天得到一个站点的最优初始值，效率比传统方式有了巨大提升。中兴通讯计划在网络的基础设施层、网络及业务控制层、运营及编排层逐步引入AI[10]，在广东开展基于AI的告警根因分析项目试点，将告警规则抽取工作量从平均30人天降低到7人天，告警数量压缩了40%～60%，有效告警规则的抽取数量提升60%；在四川试点的无线优化项目中，通过基于AI的移动负载均衡，使得区域的总流量提升10%。国家对AI驱动的智能化网络发展非常重视，近年来国家出台了一系列关于数字中国、网络强国与智慧社会建设的政策，要求快速推进集感知、传输、计算、处理与存储为一体的智能化信息平台。基础信息设施的建设既代表了人工智能技术的最新需求，又代表了因人工智能技术研究的突破而产生的新的研究领域。
3.人工智能在5G网络中的应用
根据ITU定义的5G网络适用的eMBB、uRLLC及mMTC三大技术应用领域，大规模天线阵列、新型网络架构、新型多址技术、超密集组网技术、D2D通信技术等十二项关键技术，网络的规模和复杂程度都远超以往。快速变动的动态业务使得通过人力进行参数配置与使用专家经验制定策略的方法已经无法满足需求，将5G网络与AI相结合，可有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家经验制定策略变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
人工智能应用于5G基站覆盖智能优化。目前5G技术研制和标准制定工作正有条不紊的进行，但是其商用化部署仍存在许多实际困难。大规模MIMO、非正交技术、超密集组网等5G核心技术在大幅度提升频谱效率的同时，也使得网络拓扑更加复杂，干扰控制、小区间协调、传输资源及部署成本等问题越发突出。仅依靠人工采集和分析各项数据，不仅耗时耗力，而且难以保证得到最优方案。利用AI技术，自动对数据进行分析，可以在极短的时间内，从上万种参数组合中找到最优解，大大降低5G商用化部署难度和成本。
人工智能应用于5G异构网络接入控制。未来5G网络将是宏基站与微基站结合，4G、5G、WiFi、D2D等多种接入方式并存的异构网络。与此同时，随着业务范围的增加，用户的需求更加复杂多变，仅采用Wifi优先的接入规则难以满足以用户为中心和资源利用率最优化的业务需求。AI技术可以通过主动分析用户的业务需求和网络环境，自动选择最优的接入网络。并且可以根据用户的移动轨迹和接入历史，进行预设置，实现不同网络、不同小区之间的平滑过渡，进一步提升用户体验。
人工智能应用于5G网络切片资源管理。网络切片即根据不同业务的场景需求，将网络中的基础设施及相关资源利用虚拟化技术分割为若干虚拟网络，其中每个切片根据业务场景需求和话务模型不同，可以单独的定制、剪裁与编排相关资源，已满足其业务需求。利用AI技术可以识别不同业务场景，匹配网络切片模板，并根据业务需求规模申请所需的网络资源，使用虚拟化分割技术根据切片模板实现虚拟网络、服务编排与接口实例化等功能。在运行过程中实时监测切片状态，提高资源调整的速度，加快功能升级的部署，业务下线后迅速撤销并回收切片资源，进一步提升网络灵活性和网络资源利用率。
人工智能应用于5G网络运行维护。5G的一个重要特征是将人与人之间的互联扩展到万物互联，网络规模与复杂程度空前庞大，运行与维护成本大幅度提升，传统依靠人工和预先策略的运行维护机制已无法满足需求。在网络运维中引入人工智能，可以通过对历史数据的深度挖掘，建立网络健康度模型，对网络的运行态势进行评估和预测；通过人工智能的时序推理能力，可以对网络的流量趋势进行预测，实现网络资源的合理调配与预留，在高效服务保障的同时大幅度节省能耗；通过对监视与告警信息的关联性分析，可以精准的定位到故障位置及根因，实现网络故障的快速维护。
人工智能应用于5G网络安全防护。5G时代面临着严峻的安全形势：一方面大规模、复杂网络环境中入侵检测、病毒防御更加困难。另一方面，随着车联网、工业物联网等万物互联模式的发展，网络攻击行为造成的危害也将更加严重。传统网络防御工具通过匹配已知恶意代码进行防御，黑客或病毒只需修改此前恶意代码的一小部分即可绕开这种针对性的防御。人工智能网络防御工具可以识别网络中行为模式的变化并检测异常情况，能应对未知攻击方法。这些工具将使防御方更具前瞻性，同时更有效地对抗新型、有创造性的网络攻击方式，而不仅是简单监视已知的攻击方式。同时，利用AI技术还可以自动识别并修补系统漏洞，强化网络安全性和可靠性。
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