240208
在基于家庭空间的智能全场景地图研究中，我们发现不同空间中不同用户，是有共性需求。比如，大多数人，对空气舒适的定义，都是26℃左右，湿度大概是40%~60%。于是将这些需求提炼后，就可以形成智能托管，也就是俗称的智能管家。目前可以从空气，水，安防，节能，网络，光影，柜体，家电，影音，餐厨，家具等维度进行提炼。
经过对华为，三翼鸟，美的，绿米等头部企业的研究，结合目前用户价值和解决方案实现的综合，我对几个维度的智能托管认知总结如下。
空气
空气管家主要是体现在温湿度，二氧化碳，颗粒物含量以及有毒气体等维度的治理。需求上，如上所述大多数人对空气舒适的定义，都是26℃左右，湿度大概是40%~60%。空气变化是相对容易被感知到的，一旦过冷过热过湿过干，人都很容易感觉不舒服。空气的解决方案上，无论是空调，加湿器，空气净化器亦或是电油汀等，也都技术相对成熟以及网联化了，为集中托管实现了基础。因此空气管家的设计，相对来说容易实现，也容易打动用户。很多微观体验上，还需要借助更多高精传感器，比如检测到有人的位置，空气就不直吹；比如检测孩子踢被子，则控制空调对空间温度升高一度等等。这种在座舱中，相对更容易实现。这个我也已经写在另一篇文章《跨界思考:智能家居的 AI 智控对智能座舱有哪些有趣启发？》，欢迎感兴趣阅读。
水
水管家的治理主要体现在落在污水处理，耗材替换提醒，随时出不同温度的水和零冷水功能。污水处理主要是随着人们健康认知和需求提升逐步形成的需求，耗材提醒则属于由过滤设备带来的衍生需求，另外两个功能更多就是锦上添花满足便捷和舒适的需求了。基于这样的需求，现在一些比较成熟的家电已经能实现这些需求并且已经网联化，为集中托管实现了基础。然后，由于普罗大众对水的治理需求相对没那么高，所以水管家的优先级中等。
安防
安防管家包含了入侵安防，火灾安防，溢水安防等维度。虽然其触发的概率低，但是一旦发生，一般后果比较严重，因此用户对其感知还是比较强烈。解决方案上分两类，传感和执行。常规的传感设备比较成熟，比如智能门锁，水浸，燃气传感器等等，但对应检测到危险的执行设备还需要更智能的执行设备来执行。此外，对很多特殊场景的侦测识别，算法也还不够成熟，比如毫米波检测老人跌倒，视像头检测火宅等等，需要进一步完善开发。因此安防管家需求相对明显，但是解决方案上，各厂家趋同，对于高精尖的部分算法还不够成熟。而且安防管家会发现更多像是多个智能场景的集合，所以集中托管的意义并不会太大。
节能
节能管家包含了用电可视化，智能错峰用电，设备切换到节能模式，甚至一些节能算法等。虽然省钱可以打动用户，但怎么可视化，以及省钱带来的体验降低多少，投入成本增加多少，是很难平衡的。解决方能上，可视化自然是最容易实现的，主要是能给用户带去一定的掌控感。此外，错峰用电上怎么更好定义设备和执行，不仅以来设备，还依赖用户生活习惯。比如让常充电状态的扫地机器人在下半夜才开始充电；洗衣机下半夜洗衣服，可以省钱还不会吵等等；普及落地难度比较高。至于执行算法上节能，比如空调怎么开可以舒适且节能，这个更多也依赖于家电大厂对算法的打磨。所以这部分，需求不算明显，解决方案落地难度也大。华为另辟蹊径搞出光伏发电，这也是其他企业无法企及的财力和实力体现。
网络
网络管家依赖于网络覆盖可视化，网络优化和网络安全的需求。这部分，用户基本需求就是各个空间能上网，其次才是安全。解决方案上，是依托网络设计拓扑方案。或者前期就用AC+AP，或者就用无线子母路由来覆盖。这部分是网络通信厂家，如华为，已经比较好实现。智能家居做这块的确实少，一方面技术壁垒较高，另外智能家居领域更像是基建，和智能应用不在一个层级，于是不会考虑去涉足。
光影
光影主要是对空间呈现照明效果的控制，包含了对照明设备和遮阳设备的联合控制。这部分，用户体验感知很强，然需求趋近，但不尽相同。趋近是指比如有客来，都想环境光更亮；学习看书，想集中亮，周围也要有补充光。但不尽相同的难点在于不同人群对光感知，色温要求都各不同，比如客人来，究竟是白光，还是4000K暖白光，还是1800K烛光，不同人的喜好程度不同。从节律的角度，虽然能粗浅总结白亮光可以让人有劲头工作，暖光让人感觉惬意，但不同人不同情境长大，对照明的认知差异还是比较大。另外，一个空间中人有不同意图，想要的照明效果也不尽相同，或者同一空间同一个人不同心情下，想要的照明效果就不相同。解决方案上，除了照明设备，还有遮阳产品，另外还要搭配光感产品，以及和空间设计，点位设计相搭配。虽然说网联化相对成熟，有了可以实现智能托管的基础，由于如上述提到的需求难以判断，因此很多厂家更多都只是用传感来实现开灯和关灯，其余色温亮度以及遮阳，分开交给用户自行判断。至于想要照明自动托管，除非光感产品的点位可以很好表征用户在空间中感受到的照明体验，否则落地难度很大。这也是为什么光影大家都知道利润高，但是搞不好的原因，更别提模板化设计。
柜体
柜体管家主要是对柜内环境的治理以及对柜内存储物品的管理。这部分，用户是有需求，但要看具体投入产出比。比如说花费搭建智能柜的钱，比存放物品本身更值钱，那用户很难买单。解决方案上，目前市面上能看到更多是有智能鞋柜，智能衣柜或者智能货柜（名包，名表，镜头等高值品）的存放。对于米面粮油，虽然有需求，但是解决方案太贵则不合适。柜内存储物品管理，则依赖摄像头和图像识别技术，目前投入成本高，识别难度偏大，但是投入产出不成正比，目前除了高级冰箱，还没见应用推广。总而言之，该需求优先级相对较低，且虽具备网联属性，有了可以实现智能托管的基础，但是实现场景不多，除非定制用户有特定需求，比如博物馆之类。
家电
家电管家主要是对家中各家电的集中显示和控制，耗材提醒，设备错误码解释以及维修说明。用户需求上，有一些隔靴搔痒，集控和集中显示，意义不大，耗材提醒和设备维修说明，在单设备已经具体该能力，放在统一入口范围显得冗余了。解决方案上，目前各种家电都实现网联化，有了可以实现智能托管的基础，但是用户需求弱，导致这个管家意义不大。
当然，在特定场景下的家电自动互联，还是有一些意义，比如影音娱乐黑电的快速联动和控制；比如厨房电器根据做菜顺序自动联动准备。于是家电大厂，或者华为这样的底层实力足够的厂家，就会在这些场景深化。
影音
影音管家主要是对影音设备的显示，控制以及联动快速设置。用户需求上，以前很多黑电之间的联动，操作实现难度确实很大。比如音响要和电视，要和投影，要和乐器相连接的设置，经常让用户挠头。所以有更友好的交互界面，用户也能更容易接受。
餐厨
餐厨管家主要也是依托于菜谱，烹饪设备以及AI识别设备，协助用户实现吃上美餐的需求。用户需求上，虽然有，但是实现门槛还是比较高，不仅是技术层面，AI识别家里多少菜，自动根据用户喜好排列组合能做出的菜，并自动设备各个烹饪设备参数，整个落地难度偏高，更多还是概念阶段。
家具
家具管家主要是对带有智能化的设备进行集中显示和控制，设备错误码解释以及维修说明。用户需求上也不太强烈，更多也是有一个掌控感。所以价值实现也不会太强。
总结
智能家居已经进入深度内卷期，由于产品的同质化严重，为了更好的体验，一些整合玩家，已经在尝试将体验升级，尝试通过智能托管场景的实现，并结合一些语音AI，来给人们带去价值感。然而，就我如上述对行业的认知，除了少数在当下具有落地意义，其他更多还是处于概念阶段，或者还需等更深层次的用户需求挖掘，或等新技术更成熟到可以应用在相关领域。