AI 智能家居 2026：从语音助手到全屋智能

2023年语音交互：
  用户: "打开客厅灯"
  助手: "好的，客厅灯已打开"

2026年语音交互：
  用户: "我有点冷"
  助手: "我帮你把客厅温度调到24度，要不要顺便把卧室也调一下？
       另外检测到你可能要休息了，需要把灯光调暗吗？"
  用户: "好的，卧室不用了"
  助手: "已将客厅调至24度，灯光调至30%亮度。晚安模式已准备，
       说'晚安'我就关灯锁门。"

class HomeAgent:
    def __init__(self):
        self.llm = LocalLLM(model="qwen2.5-7b")  # 本地部署
        self.devices = DeviceManager()             # 设备管理
        self.sensors = SensorHub()                 # 传感器
        self.user_profile = UserProfile()          # 用户画像
        self.routines = RoutineManager()           # 习惯学习
        
    async def handle(self, user_input, context):
        # 1. 意图理解（LLM）
        intent = await self.llm.analyze(f"""
        用户输入: "{user_input}"
        当前状态:
        - 时间: {context.time}
        - 室内温度: {context.temp}°C
        - 室外温度: {context.outdoor_temp}°C
        - 在家人员: {context.occupants}
        - 当前设备状态: {context.device_states}
        - 用户最近行为: {context.recent_activities}
        
        理解用户意图并制定执行计划：
        1. 用户想要什么？
        2. 需要控制哪些设备？
        3. 有没有更好的建议？
        4. 需要确认还是直接执行？
        """)
        
        # 2. 执行设备控制
        for action in intent.actions:
            await self.devices.execute(action)
        
        # 3. 自然语言回复
        return intent.response

# AI生成的场景自动化
scene: 回家模式
trigger:
  - condition: GPS距离<500m AND 时间>17:00
  - condition: 门锁解锁
actions:
  - device: 玄关灯
    action: 渐亮至60%
    delay: 0s
  - device: 客厅空调
    action: 调至24度
    delay: 5s
  - device: 客帘
    action: 关闭
    delay: 10s
  - device: 背景音乐
    action: 播放"放松"歌单
    delay: 15s
  - device: 热水器
    action: 加热至45度
    delay: 0s
    condition: outside_temp < 15°C  # 仅冬天预热
conditions:
  - if occupant == "dad":
      device: 书房灯 → 开启
  - if occupant == "mom":
      device: 厨房灯 → 开启
  - if time > 19:00:
      device: 餐厅灯 → 开启

class SceneLearner:
    def learn(self, behavior_log):
        # 分析用户行为模式
        patterns = self.pattern_miner.mine(behavior_log)
        
        # 示例发现：
        # - 每天18:30到家，先开玄关灯，再开空调，15分钟后开热水器
        # - 周末22:00后经常在书房，只开台灯+白噪音
        # - 看电影时总是关客厅灯+拉窗帘+开投影仪
        
        # 生成场景建议
        for pattern in patterns:
            scene = self.llm.generate_scene(pattern)
            # 推送给用户确认
            self.suggest(scene)

# Home Assistant AI配置
home_assistant:
  ai_agent:
    provider: local  # 本地LLM
    model: qwen2.5-7b
    
  automations:
    - alias: "AI智能调节"
      trigger:
        - platform: state
          entity_id: sensor.room_temperature
      action:
        - service: ai.consult
          data:
            prompt: >
              当前温度{{ states('sensor.room_temperature') }}°C，
              湿度{{ states('sensor.room_humidity') }}%，
              有人在家：{{ is_state('binary_sensor.occupancy', 'on') }}，
              请决定是否调节空调和加湿器。

class HomeSecurityAI:
    def __init__(self):
        self.anomaly_detector = AnomalyDetector()
        self.llm = LocalLLM()
        
    def monitor(self, sensor_data):
        # 1. 异常行为检测
        anomalies = self.anomaly_detector.detect(sensor_data)
        
        # 2. LLM分析威胁
        if anomalies:
            threat = self.llm.analyze(f"""
            异常传感器数据：
            {anomalies}
            
            正常行为基线：
            {self.baseline}
            
            请分析：
            1. 是否为安全威胁？
            2. 威胁类型（入侵/火灾/燃气泄漏/设备故障）
            3. 紧急程度
            4. 建议响应措施
            """)
            
            if threat.urgency == 'CRITICAL':
                self.execute_emergency(threat.actions)
            elif threat.urgency == 'WARNING':
                self.notify_user(threat.description)

预算$5000-10000：
  中枢: Home Assistant Green + 本地AI
  照明: Matter智能灯全屋（$1500）
  空调: Matter智能空调控制器（$800）
  安防: 智能门锁+摄像头+传感器（$2000）
  语音: 2-3个语音中枢设备（$600）
  窗帘: 智能窗帘电机（$1000）
  集成: 专业安装调试（$1000）

预算$1000-3000：
  中枢: Echo Hub / Home Pod Mini ×2
  照明: 智能灯泡替换（$500）
  插座: 智能插座控制传统电器（$300）
  传感器: 门窗+温湿度+人体（$400）
  语音: Echo/Google Nest（$400）
  安防: 智能门锁+摄像头（$800）