“制定Matter标准的目的，是为了解决多年以来智能家居市场碎片化且不能互联互通的痛点。简单、互通、可靠、安全成为该标准的优势所在。”

——Nordic半导体资深现场应用工程师黄东

“智能家居领域涉及到许多无线连接技术，这些不同的技术给产业带来了一些问题——一个应用可以有非常多的技术选择，究竟大家会选择哪些技术？这面临一些均衡及综合的考虑因素。”

——泰凌微电子业务拓展总监梁佳毅

“人作为一个主体，无论是从第一张还是到最后一张床，都需要关注健康。可以说，人的一生其实是健康家居伴随的一生，我觉得这是智能家居需要考虑到的方向。”

——中国科学院深圳先进技术研究院研究员聂泽东

“Matter的出现就是让各生态之间互通，其目的是简化开发者的可达程度，同时提高终端用户的使用体验。”

——Silicon Labs(芯科科技)高级现场应用工程师纪海涛

“NFC和安全芯片在智能家居领域将有很好的发展。随着越来越多联网设备走进家庭，用户”“对设备的应用性及安全性的需求也越来越高。”

——意法半导体（ST）MMS中国区市场部经理孙超

“博通集成可提供一站式的Matter-PKI服务，实现自动化提交预配置的DAC/PKI，帮助客户聚焦产品的应用研发。目前已有多家客户广泛使用博通集成的SDK开发Matter产品。”

——博通集成深圳子公司总经理朱一飞

“海尔智慧家庭分布式语音交互系统不断升级，语音交互引擎现已具有分布式耦合等多源及引导交互模型增强学习的迭代能力，逐步提升海尔智慧家庭用户的语音交互体验。”

——海尔AI算法总监赵培

未来几年，在产业驱动、消费驱动以及政策驱动的多重因素助推下，AIoT产业仍将保持高速增长。据麦肯锡预测，到2025年，全球AIoT市场规模将达到11.2万亿美元。

如何紧盯技术创新和市场发展脉络，把握产业商机？本文取选了参与“2023国际AIoT生态发展大会” 智能家居&可穿戴设备分论坛嘉宾的部分观点精华，以供读者拓宽视野和启发思维。

各类无线连接技术赋能智能家居应用

随着物联网应用的不断涌现，在需覆盖更多应用的驱动下，一些无线连接技术之间产生了交集。比如，最初的蓝牙没有组网能力，在2017年左右，蓝牙Mesh技术的推出促使蓝牙多节点之间，可通过蓝牙Mesh来实现组网，进而满足了智能家居的应用场景。

监梁佳毅总结道：“无线连接SoC是一个高度集成的芯片，它把许多外部器件和功能集成在一颗单芯片中，非常适合智能家居各种设备的开发。大家只需在外围增加数量有限的被动器件就能实现产品功能。”

据介绍，泰凌微电子支持目前市面上主流的物联网无线连接协议，比如低功耗蓝牙、经典蓝牙、Zigbee、Thread、Matter等等，底层的通信、上层的云、应用层的标准，都是其产品和方案支持的方向。同时，该公司产品目标应用方向包括智能家居、智能设备，以及涉及到低功耗无线连接的所有场景。

在简单、互通、可靠、安全四大优势加持下，Matter正在成为智能家居市场应用的新热点。

例如在硬件层面，芯科科技拥有经过市场验证的支持BLE的Thread和Wi-Fi的SoC和模组，其还为Matter设备提供健壮和可靠的无线芯片和模组。在软件层面，该公司支持全面的Matter设备，还包括OTBR和Matter Bridge;芯科也是Matter GitHub代码贡献量最大的半导体厂商。在工具层面，该公司提供先进的开发平台，参考设计及开发工具;简化开发的复杂度，加速Matter产品上市。

纪海涛表示：“芯科不仅提供芯片/模块，且模块都是经过了认证的，例如Wi-Fi、蓝牙等方面的认证。”另外，该公司还参与所有CSA Matter Test Events，支持可继承的Thread和BLE认证，加速Matter终端产品认证。

Nordic对Matter产品开发提供全方位的支持包括，提供整合的Matter 1.0 SDK;提供通过认证的Thread协议栈，方便申请Matter认证;提供通过认证的低功耗蓝牙协议栈，方便申请Matter认证;提供认证过的Wi-Fi6协议栈，方便申请Matter认证;支持Thread与低功耗蓝牙同时多任务操作;多样的Matter范例与应用。完整的固件打包工具及测试工具，方便工厂端制造Matter产品的需求。友善的开发接口，使用Visual Studio Code与nRF Connect扩充插件。此外，客户可通过Nordic DevZone与现场应用工程师获得该公司技术支持。

作为中国领先的无线连接解决方案设计公司之一，博通集成产品主要包括无线数据传输、无线音频传输、无线视频传输以及跟踪和定位等四大类。据悉，目前已有多家客户广泛使用博通集成的SDK开发Matter产品。其中，其BK7231已通过了Matter认证。

对于应用于智能家居的NFC和安全芯片，意法半导体则推出了Connected Security产品线。该产品线主要有EEPROM、NFC产品系列ST25、安全芯片STSAFE-A，以及基于蜂窝网络的ST4SIM四大系列。

另外，聂泽东则指出，射频技术在智能家居里具有很广阔的应用场景主要原因在于，该技术可以做到非接触式。同时，它还能在智能家居应用中可快速实现无创，连续功能，且它的体积小，成本低。为此，他还列举了射频技术在咳嗽监测 、运动监测、跌倒监测、智能营养与饮食以及智能家居随访系统的案例。

Matter将在未来生态中扮演重要角色

纪海涛表示：“Zigbee时代由于网关的瓶颈，其整个网络的拓展性都受到限制。这是过去二十多年，Zigbee没有出现爆发式增长的原因。”

过去Zigbee对于每家来讲都是一种商业性的，它都是必然的，它的网络层底下全部是二级代码、子库的形式，协议栈是由自己维护。现在随着Matter标准的推出，各生态之间的限制被突破。Matter体系存在不同的设备，不是只支持最新的Matter产品，还要兼顾将过去的Zigbee产品与现有的融合。Matter是开源的，它的原代码不仅可以下载，且每一个成员都可以为其做出贡献。

此外，纪海涛还指出，在未来生态中Matter将扮演非常重要的角色，因为IoT产品种类非常宽泛、非常广，从普通家里用到的开关，各种各样的灯，包括家电等所有电子产品，都可能会成为支持Matter的一个设备。

另外，黄东则指出，Matter不仅仅是技术规范，同时对于开发它也提供了完整的工具包，包括公开的技术规范、开源的SDK，还提供认证、测试工具，也规定了认证的测试流程，它是通过开源方式集各方开发力量。

对于Matter实现互联互通以后，各个厂家的设备是否都是千篇一律，或具备同样的功能? 黄东回复道：“其实不是的”。对此，据他介绍，提供产品的差异化，可从这几个方面：通过更好的无线连接;提供更高效的电源管理;融入目前非常受关注的人工智能/机器学习;提供比较灵活的网络架构的切换;以及添加其他独有的功能，比如可以通过蓝牙功能实现独有功能，此时芯片需要较好地支持多协议，而Nordic在这方面能够提供出色的支持。

安全问题不能忽视

随着联网设备越来越多，安全威胁也越来越多，其中涉及到设备身份识别、克隆或伪造风险，以及数据安全风险等，所以硬件加密芯片的需求也越来越大。

从安全的维度出发，开发者在设计产品或者方案时，需根据产品对安全级别的等级要求，去选择合理的安全方案。对此，孙超表示，ST的产品支持从低到高的所有安全等级的应用——NFC ST25可以满足低价值或安全等级要求不高的场景，比如耗材防伪识别、品牌保护等场景;在需要软加密的场景中，可选择STM32H5或者U5系列的安全MCU;在安全要求更高的场景中，可以选用硬加密的安全芯片ST4SIM。

此外，对于中国本土业者在电子产品开发所面临的安全问题，纪海涛也分享了自己的观点。

他指出，现在中国本土公司、用户可能对安全关注度还不够，而美国却有相应的安全标准，例如其对芯片的安全要求包括密钥产生、存储等，以此来保证整个系统安全。纪海涛强调，本身大家并不认为小型设备中的小开关或小灯，存在安全问题。然而，对于Matter系统而言，由于使用IT网络，可能一个很小的设备或导致内部服务器遭受到攻击，这已经影响到整个系统安全。因此，这是芯科科技非常强调安全的原因。

此外，纪海涛还表示，无论是在程序引导的过程，还是通信的过程，以及芯片上链的过程，要防止被他人打开读取重要信息。因此，需要对各种过程加密，层层加密，以保证安全。

AI模型被引入智能家居语音交互

从2022年底开始，在AI模型冲击下，消费者市场对自然语音交互的期望有了进一步提升。海尔智慧家庭分布式语音交互系统也不断升级，语音交互引擎现已具有分布式耦合等多源及引导交互模型增强学习的迭代能力。

海尔AI算法总监赵培表示：“海尔智慧家庭语音交互系统在交互引擎中采用NLP技术，自主研发并提出了基于分布式耦合的交互引擎核心技术框架，以及相关的算法。”她指出，该语音交互引擎的核心算法能力包括：全双工连续语音交互、离/在线混合分布式语音算法及深度神经网络的信号处理、基于分布式耦合引导交互的增强学习以及小样本学习及自动泛化标注等算法能力。而基于以上交互引擎的发展和核心算法的创新，海尔已经申请多项专利，并和多家研究机构合作制定出相应的行业标准。

此外，赵培还指出，如果我们能够通过更多耦合数据资源、更多耦合的大模型资源，同样来达到这样的数据水平，达到一个奇点能力的体现，或对智能家居，甚至更多生态领域，可能会获取更好的用户的体验。

期待未来有更好地发展

对于智能家居未来的思考与展望，聂泽东认为，目前智能家居设备发展方向是人工替代化、控制自动化、信息网络化。

同时，他还指出，围绕智能家居发展趋势，一定要聚焦对人成长性需求进行挖掘。对于如何实现对该需求进行挖掘，聂泽东则表示，首先无论是设备、数据、应用，一定要提供一个整体的解决方案，其次要借助人工智能、全闭环的管理。

另外，对于GPT技术在智能家居领域的未来发展，以及未来期望所要达到的效果，赵培则表示，一是具有更强的上下文理解能力;二是具有更强的泛化理解能力;三是具有更强的自进化和扩展能力，及未来能力“涌现”。

第一，通过引导交互，主动引导用户表达意图，帮助用户获取所需服务;该能力在智能交互引擎中是从无到有，智能家居行业以往没有该技术展示，分布式耦合交互引擎是首创推出，并首创应用在智能家居领域。

第二，具有更强的泛化理解能力。对用户请求的语音或文本输入，在噪声或表达多样性等情况下，引擎具有更强的鲁棒性;通过引擎中引导模型的迭代，并利用了引擎获取数据资源的离线人工标注，进行引导模型训练，整体线上交互成功率从90.99%提升至93.21%。

第三，分布式的多模型耦合方式可博取众家资源，在引擎交互模型的迭代中具有更强的进化能力。该技术架构的生态扩展性适用于辅助医疗，智能教学等。当耦合的模型及资源在引导引擎的不断整合及迭代的过程中，未来更可能出现能力“涌现”的奇点。