用于辅助生活的智能家居具有巨大的潜力，但这就是为什么它们仍然只是个白日梦
近年来，智能家居越来越受欢迎。智能家居曾经只是指照明和供暖等自动化系统，如今其定义已扩大到包括语音助手、各种传感器和远程可编程设备。在英国，智能家居设备的拥有量在过去五年中翻了一番。然而，许多专家认为，智能家居的真正潜力在于帮助那些有特殊需求的人，比如老年人或痴呆症患者。他们的愿景是，通过帮助日常活动、检测问题、提供援助并在需要时呼叫人工支持，智能家居可以帮助那些目前需要替代安排的人过上独立的生活。
这类家庭护理质量最好的是美国、德国和韩国。语音助手可帮助居民管理药物，而传感器可检测跌倒情况并在适当的时候呼叫急救服务。用户还佩戴传感器来跟踪心率和血压等生命体征，这些数据会传送给医疗保健专业人员。
但这种类型的家庭相对较少，而且技术仍然相当基础。例如，尽管人工智能(AI) 取得了进步，但它仍然很少用于更复杂的监控，例如识别做早餐或收拾杂货等活动，以及提醒用户关闭炉灶或发现他们把东西放错了地方。
作为在该领域工作多年的研究人员，我看到许多阻碍进步的挑战。
1. 相机问题
监控居民最准确的方式是在家中安装大量摄像头。这种方式存在一些麻烦，例如视角受限，有时还必须在黑暗中工作，但主要问题是隐私。
越来越明显的是，人们不想住在别人可能看到他们所作所为的房子里，所以摄像头并不是一个可行的选择。不幸的是，该领域的大多数研究都是基于摄像头的，所以它没什么用。
没有摄像头来捕捉信息，也意味着无法获得人工智能的最佳训练数据，这使得技术发展更加困难。相反，像我这样的研究人员不得不为这些基于无处不在的传感器和 RFID 的智能家居开发技术。
2. 无限的复杂性
在此背景下，人工智能仍然发现很难识别更复杂的活动或行为。这包括多人同时做某事，或者一个人进行一系列活动或包含许多小部分的活动，例如做早餐或洗碗。
所有房屋的配置都不同，这也于事无补，而且优化传感器的放置位置和使用类型也具有挑战性。不同的传感器会获取不同的信息，例如运动、压力、动作等，而且并不总是清楚什么在每个位置最有用。
另一个挑战是“数据漂移”，即传感器的数据会因为人们的行为发生变化而发生变化。假设一位居民住院一段时间——如果系统不知道这一点，它可能会发出信号，要求进行干预，因为吃的食物减少了。
同样，智能系统必须应对由自然波动（例如天气）引起的数据变化。例如，如果下雨，确保住户将洗好的衣服晾在外面是没有意义的。所有这些问题的研究仍处于早期阶段。
3. 需求变化
即使传感器能够准确识别正在发生的活动以及何时出现问题，它们也需要应对居民随时间变化的需求。随着人们年龄的增长或痴呆症的恶化，系统必须认识到三个月前可能正常的事情现在已不正常，并做出相应的反应。这也是一个巨大的技术挑战。
4.用户体验
许多研究发现，潜在用户很难使用这些技术，并感到“紧张”、“担心”、“不舒服”和“困惑”。我目前正在撰写一篇论文，探讨如何改善用户体验，我的主要建议之一是这些人需要在设计阶段参与其中。不管你信不信，这种情况往往不会发生。
5. 信任问题
如果用户要住在辅助智能家居中，他们必须确信辅助智能家居是可靠的。特别是如果系统使用先进的人工智能来分析他们的行为，他们可能会担心失去控制权。他们可能会对决策缺乏透明度感到不满，尤其是当决策影响到他们的日常生活时。他们也会像我们其他人一样担心他们的个人数据可能会被如何使用。所有这些都表明，教育客户和预测他们的担忧是一项巨大的挑战。
6. 费用
智能技术并不便宜。英国智能家居专家 Chris Lewis Group 在 2023 年进行的一项分析显示，一套完全安装好的普通智能家居的成本在 7.5 万英镑至 15 万英镑之间。对于辅助生活，尤其是配备最新人工智能的辅助生活，成本将更高——至少在有足够多的客户降低价格之前是这样。即便如此，还需要额外支付维护和升级费用。
它强调了向相关公共机构或个人客户证明这些智能家居确实能够提高人们的生活质量是多么重要。
7. 没有连贯的思考
在开发这些技术时，技术开发人员、最终用户、研究人员和公共机构（如地方议会和医疗保健提供商）之间几乎没有合作。这对构建有效的辅助智能家居是一个重大障碍，因为参与其中的人不会分享他们的专业知识，很难筹集资金，并且误解了用户的需求。
这是该领域最大的问题。我们距离开发出能够充分利用最先进技术的系统还有一段距离，但如果各利益相关方能够走出各自为政的局面并进行适当的合作，我们将能够更快地实现这一目标。
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