智能家居的“盒装方案”：面向适老智能生活环境的设计实践与经验

长久以来，智能家居的愿景是让生活空间变得更贴心、更灵活、更聪明，以提升居住者的独立性、安全性和福祉。这一愿景对老年人和失能人群尤为重要。本文根据作者在2025中国计算机大会（CNCC）上的报告整理而成，回顾了智能家居20年来的探索历程：从早期的“盖特智慧小屋”（Gator Tech Smart House），到如今的“智能预备型住宅与社区”（Smart-Ready Homes and Communities），并总结了构建适老化智慧环境的核心经验。作者重新审视了智能家居的概念基础，阐述了智能家居如何支持用户的日常活动与意图识别，并发挥健康监测与长期照护的作用。对盖特智慧小屋的研究，既展示了智能地板、虚拟传感器、健康物联网平台等技术创新，也揭示了不确定性、过度工程化等现实挑战。这便凝练出了“盒子原则”（Box Principle），即创意可以天马行空，但最终方案必须以能够实际封装、部署和维护为界。这些经验指向一个正在兴起的新模式——“智能预备型住宅与社区”。这种新模式将智能模块像水电管道般预埋在建筑结构中，让房屋无论在交付时，还是在日后进行改造时，都能轻松升级。

面向老龄化的智能家居的产生背景

智能家居并非只是“家庭自动化”这么简单。它实际上营造的是一种辅助性的生活环境，能守护健康、预防风险，并显著改善老年人的生活质量。它能监测用户健康、识别用户活动与意图、检测跌倒与脱水风险、进行用药提醒，甚至能根据老年人身体变化动态调整服务模式。此外，智能家居作为一个面向长期照护与健康管理的平台，为体弱用户、行动不便者、认知障碍或失能人士提供无障碍支持。

正因其功能广泛，智能家居在定义上可谓是“一体多能”（如图1所示）。因此，没有任何个人开发者或研究者敢说自己已经构建出完整的智能家居。相反，他们只是研究了这个宏大概念中的一小部分，而这个概念本身也在不断变化。要突破这种复杂性带来的长期瓶颈，离不开一条相对完整的产业生态链。

图1 智能家居：一体多能的概念

智慧空间的演进与生态系统的必然性

要理解智能家居的生态，不妨先拿智能手机来作对比。从图2的时间线可以看出，从概念萌芽到成功普及，智能手机花了约20年时间，才逐步建立起完整的生态系统。1987年，苹果公司雄心勃勃地推出个人数字助理产品牛顿（Apple Newton），最终因为用户难以理解其定位、配套生态也尚未成熟而草草退市。而20年后iPhone之所以成功，是因为史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）看清了生态系统缺失的关键要素：

图2 智能手机进化史：从石头、莎草纸，到先驱Newton，再到iPhone、iPad

硬件革新

多点触控、全球定位系统（global positioning system, GPS）和摄像头等关键技术取得突破，特别是多点触控，这是推动今天智能手机形态的基础。

统一平台

从碎片化操作系统转向标准化的移动平台，如iOS、Android以及鸿蒙。

应用商店

使开发者能够广泛参与并盈利的全新商业模式，为开放创新铺平道路。

智能家居的发展轨迹与智能手机何其相似。智能家居的概念自1975年提出以来，也经历了漫长的发展历程。以通信技术为例，最早的X10系统（1975年）依赖电力线通信，却很快被Z-Wave、ZigBee等无线技术所取代。进入21世纪，越来越多的学术机构开始勾勒未来家庭的蓝图，推出了一批以家庭自动化为核心的实验性住宅原型，如美国佐治亚理工学院的“感知之家”（Aware Home）以及佛罗里达大学的“盖特智慧小屋”（Gator Tech Smart House）。如今，人们也越来越清楚：智能家居之所以长期难以普及，症结在于生态系统不完整；要破局，就必须构建一个真正完整的生态体系，即“智能预备型住宅愿景”（Smart-Ready Home Vision）。

盖特智慧小屋研究实践

盖特智慧小屋位于美国佛罗里达州盖恩斯维尔的奥克·汉莫克（Oak Hammock）退休社区，是适老化研究的重要试验场。这座小屋的设计初衷，是在普通住宅基础上改造出一个舒适的智能辅助生活环境。研究主要目标包括：

行为识别（recognition）

通过多种传感方式实时感知用户行为，分析其活动、意图以及明确需求，并在系统中做实时的分类或回归判断。

协助与促动（assistance and actuation）

在关键时刻给予干预，并引导激励用户做出即时反应或长期行为改变。

小屋的成效评估主要关注用户的生活质量、身心健康、自主程度、隐私保护以及建设成本，在考察成本时特别关注能否“即装即用”1。

智慧空间开发的经验教训

在盖特智慧小屋长期的研究探索中，研究团队总结出4条重要经验，用于构建一套可扩展的智慧空间技术体系。

经验一：创新有界（盒子原则）

创新须以可交付为导向，即“思可天马行空，行须归于盒中”。

智能地板的开发生动地诠释了这一经验。第一代智能地板（如图3所示）在实验中表现良好，屋内几乎每块地板下面都布满传感器，可精准监测人员位置、步数及能耗水平。但它本质上是个无法“纳入盒中”的实验室项目，安装调试必须依赖专业团队。第二代方案则采用更便宜小巧的微机电系统（micro electro mechanical systems, MEMS）加速度计，贴在墙面，并结合实时求解线性方程的算法，滤除家具震动噪声，从而在特定场景下实现了高精度定位。尽管第二代地板更符合“盒子原则”，但测试中暴露了新问题——用户穿软底鞋或硬底鞋，都会对定位结果产生影响，使精度出现波动。但这一发现并非坏事，反而为后续研究提供了新的切入点。

图3 第一代智能地板

经验二：驾驭不确定性

智慧空间始终在高度不确定的环境中工作。误差的来源错综复杂——传感器可能失真、失效、采集数据不准；活动模型可能不够精确，而且会因文化背景或个人差异而大相径庭；算法也可能出现偏差；最不可预测的则是用户本身，他们的行为往往带有非理性和随机性。我们深刻体会到：

如果一味依赖原始传感器数据，不确定性只会被进一步放大。

为此，作者提出了

感知抽象

（sentience abstractions）的概念，即使用更高层次的结构来处理底层数据的不确定性，为应用提供可靠和高质量的输入。这套方法在抑制不确定性方面成效显著。典型做法包括：

虚拟传感器和衍生传感器

（virtual and derived sensors）将多组物理传感器的数据进行整合、去噪、去除异常值，再向系统输出更稳定可靠的信息；若某个传感器失效，系统甚至可以自动用不同类型的传感器补偿、替代。

现象云

（phenomena clouds）借鉴计算科学的思路，不再盯住单点读数，而是追踪一个“现象”，例如“行走现象”。只要掌握了“行走现象云”的形状或直径，就能更可靠地判断用户所在位置。

活动模型和上下文谓词

（activity models and context predicates）这些概率模型会分析“传感器的语言”，也就是传感器数据的变化模式，自动识别关键上下文，帮助系统更好地解释底层数据。

其他形式

事件图、事件序列检测算法等。

不过，要让感知抽象真正发挥作用，仍面临一项重大工程挑战：必须建立一套运行时系统，使多个应用能够高效地共享由这些抽象层提供的服务，同时最大限度地减少对底层传感器的重复数据采集，以节能并提升整体效率。

经验三：平台先行

在任何以人为核心的智能应用中，不确定性都是常态。换言之，开发者在一开始往往很难完全说清自己到底要解决什么问题。因此，优先投入的重点不应是单一功能，而应是一个可扩展、可反复试验的平台。必须在预算上做出明确分配：

平台开发约占60%，寻求解决方案约占40%。

这意味着研究者不应该一上来就做“跌倒检测设备”这样的单点产品，而应先打造一个“跌倒检测平台”，让不同算法、不同硬件、不同策略都能在同一环境中反复试验、验证与对比。类似的理念已经成功应用在

儿科哮喘研发平台上

（如图4所示），该平台把设备创新者、硬件厂商、基础设施团队、数据分析专家、临床医生及其治疗算法全部汇聚在一起，从而实现跨学科研发的真正协同。

图4 儿科哮喘监测和干预平台

另一个典型案例是

阿特拉斯（Atlas）传感器集成平台

（如图5所示）。这个平台的设计目标是：无论设备简单还是复杂，都能轻松接入智慧空间。凭借高度兼容的架构，它与现代物联网（internet of things, IoT）技术十分契合，因此吸引了多家大型科技公司的兴趣。

图5 阿特拉斯（Atlas）传感器平台

经验四：促动人为

智慧空间不应只是“看见你”。它既要负责感知用户，也要能够将分析结果反馈回来，真正帮助用户改善生活。因此仅收集和分析数据远远不够，更关键的一步是让这些洞察反向作用于用户本人。实现这一目标，要求系统具备“人类促动”能力，即能够通过提醒、引导、激励等合乎伦理的干预方式，“促使人行动起来”。这类方法也被称为用户促动（user actuation）、电子教练（e-coaching）或劝导式计算（persuasive computing）。开关灯很简单，但让一个人动起来，例如按时吃药、改变生活方式等，却是智慧空间最难的部分。这不仅需要跨学科团队协作，还要依赖复杂的行为模型，例如基于行动的行为模型（action-based behavior model, ABM）。

迈向智能预备型住宅愿景

这些经验的结晶是

智能预备型住宅愿景

，可以把它看作是未来智慧家庭生态的“总体蓝图”。要实现这一蓝图，必须让原本各自为政的2个领域深度联手：房地产和科技。智能预备型住宅的核心理念，是让两大领域各司其职。

房地产领域

（包括建筑、设计、施工）住宅在建造阶段就必须纳入“数字管道”（Digital Plumbing），也就是为基本建筑元素预留数字化能力。电灯、开关、房门、配电箱乃至马桶水箱等基础构件，都需要预置数字标识与标准化接口，确保可被系统识别与接入2。同时，建筑设计还要为科技设备提供隐藏安装、布放走线和稳定供电的空间，例如架高地板、吊顶装饰线槽等，让科技能够自然融入家中。

科技领域

（包括传感器、物联网、人工智能、云边协同计算）科技公司在房地产企业打造好的“数字管道”上发挥作用，通过增添特定设备或传感器，就能把一栋“智能预备型”住宅快速升级为具备特定功能的智能家居——这就是智能家居的“盒装方案”（Smart Home in a Box）的思路。也可以通过远程编程或下载应用，让住宅按需升级。

有了这样的蓝图，住宅在销售阶段就能根据用户需求做个性化配置。更重要的是，随着居民变老或生活需求改变，智能预备型住宅可以

仅通过重新编程或部署新的应用，

实现持续升级，无需大规模改造。

结束语

从早年高度定制、难以复制的智能家居，迈向可规模化推广的智能预备型住宅愿景，关键在于把科技行业数十年来“平台优先”的演进经验真正引入住宅领域。这一转变要求行业重新关注几件事：打造稳固的数字基础设施；以“感知抽象”化解数据不确定性；坚持商业可行性，用“盒子原则”来约束创新的边界；真正掌握“促使用户行动”的能力，而不仅仅是让设备自动化运转。只有做到这些，智慧生活才能突破传统家庭自动化的局限。更重要的是，这一愿景必须依赖房地产与科技2个领域的深度融合。它不仅蕴含巨大的经济机会，更是未来智能住宅竞争中取得技术领先地位的前提，让住宅得以伴随居住者全生命周期的需求而持续生长与进化。

译者注：

1原文为“In the Box”，指技术或方案必须以可封装、可部署、可维护的范围为界

2原文为“IT footprint”，指物理构件在信息系统中的数字化存在，可类比为每个部件都有自己的编程接口

（本文整理自CNCC2025特邀报告，发表于2026年第2期《计算》）

阿卜杜勒萨拉姆（苏米）·赫拉尔(Abdelsalam(Sumi)Helal)

博洛尼亚大学教授。曾在佛罗里达大学任教26年。ACM/IEEE/AAAS/AAIA/IET会士，欧洲科学院院士。主要研究方向为物联网、普适与泛在计算以及以人为本的数字健康。helal@acm.org

翻译&整理：

党凡

CCF高级会员。北京交通大学副教授。主要研究方向为智能物联网、移动计算。

dangfan@bjtu.edu.cn