Silicon Labs（芯科科技）高級副總裁Ross Sabolcik近期在與行業媒體Homes India Magazine的獨家專訪中，探討了人工智能（AI）和物聯網如何重塑智能家居、城市可持續性以及工業創新的未來。他強調了大型語言模型（LLM）在提升用戶體驗方面的潛力、AI支持的安全與隱私的作用，以及物聯網在供應鏈和能源管理中的顛覆性影響。
Ross擁有超過 20 年的經驗，領導智能計量、自動化和連接技術的發展，并通過無線連接、傳感器和 MCU 解決方案推動全球擴張。以下將通過問答形式呈現本次訪談的重點內容。
您如何看待人工智能和機器學習在智能家居中的角色演變？
Ross: AI在智能家居領域正處于令人興奮的階段。回顧五年前Alexa剛推出時，感覺幾乎像魔法。但如今，使用 Alexa 有時顯得笨拙，如果沒有使用設備的準確名稱，它就無法正確響應。而LLM讓交互變得更直觀，具備上下文理解能力，使用戶即使不使用精確措辭也能自然溝通，系統仍能理解。
要實現智能家居的愿景，LLM將發揮重要作用。盡管許多生態系統仍在發展，但AI的整合將是邁向下一大步的關鍵，使智能家居更直觀、更互動、更易于普通用戶使用。
智能家居設備的安全面臨哪些主要挑戰，如何解決？
Ross: 智能家居安全主要涉及兩個關鍵組件：傳感器和攝像頭。對于門窗傳感器，部署挑戰集中在功耗和成本。由于這些設備依賴電池供電且安裝在無直接電源的位置，它們必須具備高能效和長續航。如果用戶每隔幾個月就要更換十個傳感器電池，這將非常不便。因此，優化功耗和降低成本至關重要。
在攝像頭方面，AI再次發揮重要作用。風或樹木引起的虛假運動警報常讓用戶沮喪。通過整合AI來解讀視覺數據，系統可以在發送警報前識別畫面中是否有人，從而減少誤報，提高準確性，使智能家居安全更可靠、更友好。
物聯網如何用于提升城市可持續性并降低管理成本？
Ross: 在計量方面，統計數據令人震驚：近30%的管道輸送水未能到達目的地，原因是泄漏或盜用。節約這些水對可持續性意義重大。
還有“虛擬電廠”的新概念。研究表明，如果家庭在高峰負載期間減少空調使用，可以完全避免建設多個新電廠。通過物聯網，可以智能監控和管理這些資源。
我們的技術在這一生態系統中扮演小角色，但它提供了連接，使這些系統能夠運行。檢測管道泄漏或幫助管理能源使用（如臨時關閉空調）的設備，對資源效率和環境保護有巨大影響。
智慧城市傳感器收集數據的影響及隱私保護方法？
Ross: 這是AI能發揮真正作用的領域。例如，攝像頭可以提供有價值的感知能力。想象一個會議室配備運動傳感器，當人們長時間靜坐時燈光會關閉，而攝像頭可以更有效地檢測是否有人仍在場。然而，這引發了關于實時數據流上傳云端的隱私擔憂。
解決方案在于本地數據處理。在我們的一些設備上，實時圖像在攝像頭內處理，僅傳輸最少的數據，如“房間是否有人”信號。這通過將敏感信息留在本地而非云端，確保隱私，同時仍能通過 AI 實現智能自動化。
在制造和其他工業領域實施物聯網的主要優勢是什么？
Ross: 供應鏈是影響最大的領域之一。從原材料起點到整個生產和交付過程的跟蹤帶來巨大價值。冷鏈監控是一個很好的例子。在運輸藥品或海鮮等溫度敏感商品時，物聯網確保它們在整個運輸過程中保持適當條件。
同樣，在倉庫和生產線上，了解物品的位置、處理方式以及是否受損，有助于簡化操作并減少損失。這種可視化水平提高了效率和責任感。
物聯網如何優化供應鏈管理？
Ross: 冷鏈監控是物聯網在供應鏈優化中的最佳示例之一。例如，如果冷藏卡車出現溫度異常，物聯網傳感器可以立即提醒操作員，防止產品在到達商店前變質。
此外，像亞馬遜這樣的巨型運輸商面臨包裹丟失或被盜的重大挑戰。傳統條碼依賴人工跟蹤，存在局限性。通過整合無線連接，可以實現供應鏈的實時可視化，幫助識別產品丟失的時間和地點，從而提高效率、減少損失并增強物流控制。
您對未來5到10年物聯網技術的愿景是什么？
Ross: 構建連接產品、開發物聯網設備并將數據發送到云端進行監控和分析從未如此容易。我們的使命是讓創新者能夠輕松實現他們的想法，而無需擔心復雜的連接問題。
展望未來，人們將以超出今天想象的方式使用連接設備和數據。新一代的智能產品和應用場景將出現，改變我們的生活、工作和與技術的互動方式。參與這一演變并賦能客戶構建這些創新，令人無比興奮。
本文轉載自Industry Outlook網站，原文鏈接：
https://www.homesindiamagazine.com/viewpoint/smart-homes-to-smart-cities-the-iot-transformation-nwid-5985.html
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