人工智能時代火爆，智能照明會怎么變？

　　通過手機上的APP控制電燈的開關，或者隨心所欲地設置燈具的明暗和顏色，這在“昨天”還是一件很酷的事情，而到了今天似乎就有點OUT了——當下流行的智能照明新玩兒法是：沖著電燈喊一聲，TA就乖乖照著做了。

　　這貌似簡單的“語音控制”里面，其實暗含著一個并不簡單的控制鏈路——比如，家里的智能音箱負責收集你的語音，并將其傳輸到云端，然后經過語音識別處理和計算，轉化為電燈能夠“聽懂”的控制指令，下發給TA。這種智能照明體驗方式的升級，全賴一個原因——人工智能(AI)來了。

　　有人將智能照明的“境界”分為三個層次：

　　第一個層次就是能夠實現狀態感知、自動決策和即刻執行的初級階段，讓燈具能夠根據用戶預設的場景“行動”

　　第二個層次，在前者基礎上加上了“實時分析”的能力，可以綜合更多的傳感數據進行決策，這時用戶的指令可能更“模糊”了，而照明燈具的響應執行反而更精準了

　　到了第三個層次，智能照明系統將具備自我學習的能力，能夠根據大數據的分析和學習提升，更智能地“揣測”出用戶的需求偏好，自主給出更為個性化、更貼心的照明解決方案。人工智能所能夠做到的，就是推動智能照明不斷“修煉”，向第三層次的境界提升。

　　按照這樣的標準，人工智能時代的智能照明產品(或者解決方案)會是什么樣呢?我們不妨來看一個例子——飛利浦新近推出的Somneo Connected。

　　圖1，飛利浦新近推出的Somneo Connected智能睡眠管理照明產品

　　Somneo Connected是飛利浦SmartSleep智能睡眠管理系列最新的產品。熟悉其上一代Somneo產品的人會知道，這個產品的最大賣點就是可以在早晨模擬日出時光線的明暗和色彩的變化，給用戶一種更為自然、有效的喚醒體驗，提升用戶的睡眠質量。作為原有產品的升級版，Somneo Connected的升級體現在三個方面：

　　增加了聯網功能，接入物聯網——這從其名稱中的Connected便可看出。

　　在燈具背面集成了AmbiTrack傳感器，可跟蹤濕度、溫度和亮度，并記錄夜間記錄“破壞性”的噪音。

　　與飛利浦的SmartSleep生態系統整合，控制智能喚醒等功能，根據技術的用戶睡眠數據提供睡眠環境改善建議。

　　從目前公開的資料上看，Somneo Connected雖然還遠未達到上面提到的智能照明產品的最高境界，但仍然可以視其為一個可參考的“雛形”，從中歸納出我們通向“AI+”智能照明產品的一些必由技術路徑。

　　首先，是更多的感知。要知道人工智能之所以“智能”，是大數據訓練出來的。讓燈更懂主人的心思，必然需要有大量的數據做支支撐。未來，溫濕度、聲音、人臉、熱力圖等都可能成為智能照明依賴的數據源，由此訓練出具有大數據分析、智能識別、用戶行為預判的照明系統。比如，在車庫中當汽車靠近時才點亮照明，或是商場在人流密度大時變化不同的照明配色改善用戶體驗。所以說，未來傳感技術和照明的融合是大勢所趨。

　　圖2，安富利推出的智能照明解決方案，使用了PIR傳感器感知人類動作，實現自動開關和調節，并可整合LoRa、BLE和Sub GHz等通訊模塊接入如聯網

　　其次，是必不可少的互連。初級階段的智能照明產品，其通過無線互連上網主要是為了接收來自于云端的控制指令;而人工智能時代，燈具還需要收集并上傳其所感知的環境數據，對“連接”功能的需求更為復雜。無線互連方案的選擇無所謂對錯，方案的適用性是關鍵。比如藍牙Mesh可能更適合家庭，ZigBee在工業和商業場景用例更多，LPWAN在遠距離的公共設置管理上更有優勢……總之，更多的需求會為各種無線互連協議和智能照明聯姻的帶來更多的機會。

　　圖3，基于Nordic產品的藍牙Mesh技術，為智能照明提供了一種新的互連組網方案

　　再有，就是要有一個統管智能照明的“大腦”，這應該是具有足夠算力的硬件和優化的算法軟件的結合，負責分析、判斷、決策，以及學習。這個“大腦”可以在云端，也可以在網絡的邊緣端——如集成在燈具上，或是在本地網關中——讓智能照明產品自身具備本地分析決策、學習提升的能力，并實現更快的響應。因此，從未來智能照明定位和產品形態來看，TA可能不再是一個孤立的產品，而是和整個家居，或者商業、工業應用場緊密融合在一起系統解決方案。

　　可以說，熟悉了上述這些技術路徑，再與具體的應用場景相結合，你離擁有一個人工智能時代(至少是“準AI”)的智能照明解決方案就不遠了。