1.2 智能家居技术

智能家居依赖于物联网、无线通信、人工智能、大数据分析、云计算构建全宅智能化家居控制系统。

1.2.1 物联网技术——无线通信（ZigBee、Wi-Fi、GPRS、蓝牙）

比尔·盖茨曾经对未来描述时，有过这样一段话：“你不会忘记带走遗留在办公室或教室里连接网络的用品，它不仅仅是你随身携带的一个小物件或是购买的一个用具，而是你进入一个新的媒介生活方式的通行证。”虽然在那个年代没有强大的计算机与互联网技术支持他实现对未来的憧憬与描述，但毫无疑问，对现在的人来看那是一个跨时代的想法，一个超前的想法，是对互联网时代的高度肯定，奠定了互联网的发展。

1998年，美国麻省理工学院的研究人员提出用一些技术手段将物品打上电子标签实现物品与互联网的连接，实现在任何时间、任何地点，对任何物品的识别与管理，这种技术就是网络与射频标识（Radio Frequency Identification，RFID）技术的结合。通俗地说就是用新一代的信息通信技术（Information Communication Technology，ICT）将完全没有任何联系的且在不同地点的不同物体彼此联系起来，使他们彼此间互相通信，就像人与人之间的互相交流一样，让物体间的交流更快捷，更智能。

1. ZigBee技术

ZigBee是一种便宜的、低功耗的近距离无线组网通信技术，是一种基于IEEE 802.15.4标准的低功耗局域网协议，是一种短距离、低功耗的无线通信技术，就像蜜蜂依靠飞翔与翅膀的振动向同伴传递信息一样，构成了群体间的短距离通信。ZigBee的起源就是来自于蜜蜂的短距离群体通信，其特点是近距离、低复杂度、自组织、低功耗、低数据速率和低成本，主要适合用于自动控制和远程控制领域，可以嵌入各种设备，如图1-14所示。

2. Wi-Fi技术

Wi-Fi又名“无线网络”“无线保真”，如图1-15所示，是一种无线联网技术，但实质上是一种商业认证。在无线局域网范畴中，是指“无线相容性认证”，以前计算机只能靠网线连接网络，有极大的局限束缚性，而无线保真则是通过无线电波联网，脱离了网络线缆的约束，更自由；常见的有无线路由器，在无线路由器的电波覆盖有效范围内都可以采用无线保真连接方式进行联网。

3. GPRS技术

通用分组无线服务（General Packet Radio Service，GPRS）。也是移动通信技术的代表，如图1-16所示。由于其介于第二代（2G）和第三代（3G）移动通信技术之间，通常被称为2.5G。它利用GSM（Global System for Mobile communication，全球移动通信系统）网络中未使用的TDMA（Time Division Multiple Access，时分多址）信道，提供中速数据传递。相对于GSM网而言，增加了相应的功能实体并且改造了现有的基站实现分组交换，这种改造的投入相对不大，但得到了相对而言超高的用户数据速率。而且，因为不再需要现行无线应用所需要的中介转换器，所以连接及传输都更方便容易，适用于远程数据的传输。

4. 蓝牙技术

蓝牙（Bluetooth^®）是一种无线技术标准，可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换（使用2.4～2.485GHz的ISM波段的UHF无线电波）。蓝牙的波段为2400～2483.5MHz（包括防护频带）。这是全球范围内无需取得执照（但并非无管制）的工业、科学和医疗用（ISM）波段的2.4GHz短距离无线电频段。蓝牙使用跳频技术，将传输的数据分割成数据包，通过79个指定的蓝牙频道分别传输数据包。每个频道的频宽为1MHz。蓝牙4.0使用2MHz间距，可容纳40个频道。第一个频道始于2402MHz，每1MHz一个频道，至2480MHz。有了适配跳频（Adaptive Frequency-Hopping，AFH）功能，通常每秒跳1600次，蓝牙标志如图1-17所示。

1.2.2 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI），这一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。从人工智能诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断地扩大。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。

美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”显而易见，现在的人工智能是研究怎样让机器去像人一样的思考和处理问题，以及超越人类现有的智慧去完成一些超前的研究。最近几年火爆的人机大战就是人工智能与人脑之间的一场较量，2016年3月9～15日，李世石1比4负于AlphaGo，AlphaGo完胜。

1.2.3 大数据分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据分析有五个显著特点：数据量大、速度快、类型多、价值高、真实性。“大数据”是当前时代最火热的谈论话题，这是一个大数据时代，谁掌握了大数据谁就有了资本。当前时代比拼的不是财力、商业，而是谁掌握更多的数据。围绕大数据产生的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等产生了巨大的商业价值，随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

大数据分析的六个基本方面如下：

1）可视化分析：是数据分析最基本的要求，能够直观地展示数据，让人能够直观地看到结果。

2）数据挖掘算法：让机器能够看懂数据，并按照要求快速地处理大量数据。利用集群、分割、孤立点分析等算法深入数据内部，挖掘价值。

3）预测性分析能力：预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4）语义引擎：我们需要能够解析，提取，分析数据的工具，因此需要能够从数据中提取信息的语义引擎来帮助智能地提取信息。

5）数据质量和数据管理：当大数据应运而生时，就需要很好地把控数据的质量以及更好地去管理这些数据信息，才能保证得到很好的数据分析结果，这是解决问题的关键。

6）数据存储，数据仓库：当数据量增大，对数据仓库和存储的要求越来越高，就需要一个能够方便分析、展示和存储的数据库，这是实现数据分析的基础。

1.2.4 云计算

云计算的定义有多达上百种，现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作或与服务供应商进行很少的交互。

云计算是通过将计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器，企业数据中心的运行将与互联网更相似。这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统，使企业资源分布更合理、快捷。云计算特点如下：

1. 超大规模

具有超大规模，像Google云计算已经拥有100多万台服务器，其他的例如Amazon、IBM、微软、Yahoo等云计算均拥有几十万台服务器。一些企业也多多少少拥有数百、上千台服务器提高自己的计算能力。

2. 虚拟化

没有一定的实体、地点、时间限制，不需要知道具体的运行方式，用户就可以随时随地通过终端获取想要得到的资源。

3. 高可靠性

使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

4. 通用性

没有太强的针对性，可以包容许多的应用，同时支持不同应用的响应。

5. 高可扩展性

规模可大可小，满足应用和用户规模增长的需要。

6. 按需服务

云是一个庞大的资源池，按需购买；云可以像自来水、电、煤气那样计费。

7. 极其廉价

由于特殊容错措施可以采用极其廉价的节点构成，而且自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，它的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅度提升，因此用户可以充分享受云计算低成本的优势。

8. 潜在危险性

云计算服务除了提供计算服务外，还必然提供了存储服务。服务器存储了大量的用户信息以及各种数据，虽然说信息只对信息拥有者开放，但是一旦遭到侵略挟持，将具有极大的危险性。