智能家居芯片開啟“內卷時刻”，國產芯片的機會和挑戰在哪？

當科沃斯發布一款搭載5TOPS算力芯片的掃地機器人時，智能家居芯片已然開啟了“內卷時刻”?？莆炙勾钶d的“旭日3”，號稱只需在2.5W的功耗下，能夠達到等效5TOPS的標準算力，可滿足L2+輔助駕駛AI計算需求的同等性能表現。

掃個地用得上5TOPS算力，為了滿足大眾對于智能家居越來越高的要求，智能家居離不開的芯片的也在持續進化。


1、智能家居芯片“卷”算力

根據權威市場分析機構IDC預計，未來五年中國智能家居設備市場出貨量將以21.4%的復合增長率持續增長，到2025年，智能家居設備市場出貨量將接近5.4億臺，屆時，該市場規模將達8000億元，并在不久的將來突破萬億。

智能家居的概念一直吸引著大眾的想象力，并且早已從科幻小說里走進現實。像亞馬遜的Alexa和谷歌的Home這樣的設備在短短幾年內發展迅速，消費者越來越習慣于現代家庭中的智能設備。

IDC估計，聯網的物聯網設備將很快產生高達73 Zettabytes的數據。當下的集中式云網絡可能會因為這樣的數據高峰而導致流量過載。因此，邊緣計算的分布式IT架構可以通過將信息傳輸到網絡邊緣來幫助應對即將到來的數據流。

現在，智能家居開始從云計算遷移到邊緣計算?？紤]到設備通常裝載人工智能優化的芯片組。這些芯片更小，更經濟，更節能。因此，它們使設備能夠在內部而不是外部處理更多的進程，減少了將不必要的進程傳到云上的需要。

從云計算轉移到邊緣計算有三大好處：第一，邊緣計算降低網絡處理額外的負載，用戶能夠通過減少帶寬來節省時間；第二，由于數據處理和存儲在邊緣設備上進行，物聯網和移動終端可以近乎實時地對重要信息做出響應；第三，解決了數據在云端傳輸中被破壞的機會，進一步提高了安全性。

智能家居設備的智能化程度與其算力息息相關。不少芯片廠商開始卷起了智能家居的芯片算力。例如，智能家居企業螢石今年公布的智能門鎖中，內嵌高算力AI芯片、雙核CPU，與上一代相比，識別速度提升了20%，功耗降低了30%。


2、智能家居進入算力時代，相關芯片需求大增

在當下，隨著生成式AI的快速發展，如何將其應用到實際場景，一直是AI產業玩家們思考的問題。而智能家居應用場景豐富，用戶對相關產品需求的不斷提升，也開始對智能終端產品在智能化表現上有了更高要求。這就對終端的算力需求增加，也拉動了國產相關算力芯片的用量。

不少科幻電影場景中都可以看到智能家居的元素，比如智能化的機器人幫助人們處理家務，只需要語音就能夠控制家中的各種設備，包括沖咖啡、開關燈、播放音樂、提供摘要新聞等。這些畫面，也開始在現實世界中被逐漸實現。

如今的智能家居品類豐富，包括智能門鎖、智能安防、智能燈光、智能家電等等。這些智能家居的引入方便了人們的生活，不僅解放了人們處理瑣碎家務的時間，同時極大提升了人們日常生活的體驗性。

據IDC數據，2022年家庭智能設備全球市場規模為306億美元，預計到2026年將達到382.9億美元，年復合增速約5.7%。而2012年全球只有不到500萬家庭擁有智能家居系統，但預計到2024年，智能家居設備的數量將會達到7900萬。

智能家居的智能化，依托的是越來越多傳感器帶來的外部數據感知，同時傳感器作為具備一定計算能力的端側算力設備，也是支撐智能家居系統的神經末梢，對信息的傳遞、控制命令的執行都有起著重要作用。

此外，包括人工智能技術、語音識別技術等新興技術的加入，與智能家居技術形成合力，不斷推動智能家居產品朝著分類多元化、應用普及化、操作智能化的方向發展。尤其是AI技術的接入有望大幅提升智能家電學習能力和交互精度，為用戶提供更流暢的對話體驗。

而這些技術的實現，都需要智能家居提供算力來支撐。目前主流解決方案仍然采用云計算，但云計算有兩個缺陷，一個是需要互聯網支持，一旦斷網產品許多功能便無法使用；另一個則是成本高，效率低，數據先要上傳云端，處理后再返回至用戶端，不僅占用的流量和算力較高，整體效率也偏低，時延也較長。

這就誕生了邊緣計算的概念，邊緣計算更靠近用戶端，傳輸路線更短，時延更短，效率更高，且不需要互聯網的支持，整體來看成本也更低。

例如智能家居的網關組件，就可以認為是一種邊緣計算。對于在同一網關內的智能組件，網關可以處理這些組件收到的信息并根據用戶設置或者習慣做出決策，控制執行組件執行相應動作。

并且伴隨智能家居對算力需求的提升，對邊緣計算的要求也越來越高，這就需要產品本身具備較高的算力支持。


3、智能家居具體給哪些芯片帶來了機會？

從AIoT半導體來看，大致上可以列為三大類。運算的部分，比如主控芯片MCU，還有信息的接收，像是傳感器，以及網絡通信這三大塊。

主控SoC芯片是AIoT發展趨勢下非常核心的器件，包含影像處理、語音處理，甚至神經網絡等方面的單元，這些算法全部集成在一個芯片上，作為核心的大腦。在AI智能化的發展下，SoC也是朝著算力更高，影像處理從4K到8K，語音處理更好的趨勢去走。

MCU在整個IoT的趨勢下應用場景更寬闊，有咨詢機構預測，整個MCU的市場里，用在IoT場景的占比將會逐年增加到30%。

傳感器從微電機或半導體自身上面來看，值得關注的是MEMS，它的應用場景非常多，像是應用場景的觸手，傳輸給后面的MCU或SoC去做運算。以掃地機器人為例，經過三代的發展，傳感器的數量會有大規模的增加。

物聯網連接部分，短距離傳輸更符合物聯網的需求。WiFi、藍牙、ZigBee這部分，其實在整個物聯網的趨勢下，相對來說是很大量級的提升。

在智能家居智能化越來越高的時代，對網絡依賴程度也越來越高，這導致一旦斷網就將導致產品本地功能缺失。而想要實現本地智能化運行，算力必不可少。不少廠商也推出了許多端側的AI算力芯片，來支持產品的本地化運行。隨著未來技術的發展，算力的提升，未來全屋家居本地智能化運行將不再是夢想，或許到這時，才能達到智慧家庭。