龙淼

关键词：智慧家庭 用户体验 主动交互 设计模型 理论研究

前言

智能家居至2016年3月首次写入《2016年国务院政府工作报告》中，正式成为国家层面拉动新兴消费，促进家电、地产等产业转型的重要政策支持；从智能家居到数字家庭再到智慧家庭，2021年13亿全球蜂窝网络连接设备中的64%的占比，近9.6亿台来自中国，2022年国内市场规模已突破6000亿，2022年上半年精装修市场智能家居配套规模为8.61万套，配置率达12.2%。

国内参与智慧家庭的企业，主要有以互联网科技企业、家电企业、通信通讯企业为主要的行业参与者，根据各自在物联网技术、交互技术、大数据技术、人工智能技术的差异化竞争力，主要形成了3种体验特征：设备智能：以单类别的设备智能化方向，通过连接技术与移动终端的协同，通过感知技术接受信号并作出反应向周边的关联产品提供反馈，从而实现智能化联动控制，增加使用便捷性。

系统智能：以套系化智能产品形成子系统，通过中心控制设备，构建系统管理平台，同步转变状态保持家居设备与住宅环境的协调一致，通过中心设备组合构建全屋智能，强调多模态交互的用户体验。

场景智能：以智能识别技术为主，围绕入网设备的控制管理，通过建立家庭生活空间的数据分析、行为理解、自主深度学习基础上，提供及时、连续、个性化的智能体验。

就目前的行业状态和用户反馈来看，用户满意度并不高，主要存在学习成本高、管理复杂、扩展性差、技术研发成本高等方面的问题。这些问题的出现，除了本身的技术限制以外，最大的原因还是缺乏对智慧家庭体验在技术端、产品端和用户端构建合理的体验策略规划。设备智能和系统智能通过产品更多的功能和提升产品性能实现用户智能的互动体验的优化，但是却也为用户带来了新的使用成本，用户需要根据设备厂商的差异进行多个应用的管理，来回频繁地切换；虽然移动终端的系统级技术也有了很大的进步，但是在用户多样化的需求和场景使用的差异下，系统级的集成也存在用户配置学习成本高，交互行为复杂，信息管理混乱的用户痛点。

这是因为以产品和系统为单元的传统的人机交互模式中，是通过人的交互行为向设备或系统输入信息，获取功能性的控制结果为导向，交互实施的主体是人的交互行为，而智能设备和系统是对立面的执行角色，通过接受信息、执行操作并将结果反馈给人的角色，在交互中处于被动地位。在场景智能的体验特征下，则是需要大量的基础技术研发，意图识别、情绪感知等机器学习领域的智能技术投入，虽然取得了较快的发展，但是对于用户端的价值感知并没有形成理想的预期。因为技术的载体和用户之间的行为存在断层，对于人工智能技术在各场景下的用户参与方式和交互逻辑也还是处于模糊的探索阶段。

利用人机交互基础理论，在新的智能化技术趋势下构建新的交互逻辑，是能够在当下的技术背景下，有效地实现在家庭生活智能化发展方向下的体验提升，促进产品的成熟度提升。

一、智能主动交互趋势研究

物联网及人工智能的发展在技术应用上已渗透至各行各业，从智能产品到生活服务，从企业运营到社会管理，在产业发展、消费驱动、技术进步起着重要的推动作用。经典的人机交互随着互联网时代的发展从界面交互到自然交互已经进一步拓展了新的人机交互方式，在人工智能的物联时代，人机交互将是以自适应的主动交互设计作为物联网智能用户体验设计的一种趋势，创建可适应用户需求、偏好和行为的交互系统。

当前社会，人们的生活方方面面充斥着来自智能设备、应用数据和空间位置等大量的直接和间接信息，我们的社交生活，居所空间、办公环境、媒体设备、移动终端等都在时时刻刻地“轰炸”着我们的生活。智能系统个性化地创建有效的用户体验，核心是构建智能物联下人们的信息交互新构成，是将设备及数据信息进行物理环境、活动场景、行为情景的合理管理，是去除对用户的干扰，强调人的生活行为本质。智能主动交互设计的一些关键原则包括：情境意识：智能系统应该被设计成能够理解和响应用户的情境，从交互的过程中以动态的方式学习并相应的调整其行为例如他们的空间位置、环境特征、所使用的设备状态和行为产生的时间、频次等。通过自学习和情境响应，实现用户主要任务状态下，尽可能降低对设备的注意力，恰当地提高信息流转效率，将用户的注意力因素影响作为情景主动交互的结果，而非是提高用戶对设备或智能系统的干预。

多模态反馈：智能系统应向用户提供图像、图形、灯光、音效、语音等多维度的反馈方式，对于他们的操作和进度进行有效表达，并根据此反馈优化他们的行为。遵从马克.韦泽的平静技术原则，让人们能够用最少的精力实现目的。这里的智能系统及设备反馈设计充分考虑设备的使用环境、空间自然因素、用户行为状态影响来构建多模态的交互反馈，位于注意力的中央范围区域进行主要反馈的同时，需要组织边缘区域的辅助信息反馈，信息的清晰度差异设计也将服务于智能主动交互的过程。

个性化：智能系统的设计应该反映用户的偏好和历史，并根据这些信息提供相关的功能、内容和服务，满足用户行为预期并降低直接参与的控制。智能系统与设备在交互过程中应该要强化自身的处理能力，而不是强迫人参与任务执行。个体差异的适配性，是个性化智能系统的设计关键，在具备学习能力后，系统或设备的“人性”将被提倡，智能系统的参与是满足人的优势发挥，鼓励人作为智慧生物体的成就感和归属感，实现个体差异的价值述求。

灵活性：智能交互应该是灵活和适应性强的，允许用户定制他们的体验，并根据他们的需要调整智能系统。如迪特拉姆斯的名言“好的设计就是经理减少设计”，精简的设计意味着更少的设备维护成本和控制系统的功能增加；用户的生活行为是复杂的，空间环境也是复杂的，物联时代设计对象不是单一的产品设计而是系统的设计，灵活的设计是让用户明确理解自身的活动需求，进而合理地组织系统产品，是启发性的引导。

智能主动交互设计将应用于广泛的产品和服务设计，包括移动应用程序、智能设备和信息服务。通过系统的考虑环境要素、行为特征、设备功能，创建更具响应性和个性化的界面，设计师通过创造更具吸引力和更有效的用户体验，从而更好地满足目标受众的生活需求。

二、场景智能主动交互的特点

智能主动交互作为前沿的交互领域发展方向，通过智能技术实现家庭场景的自动化，将家庭智能设备、数据信息和内容服务进行智能联动，为用户提供更加便捷、个性化的家庭生活体验；通过软件、硬件、服务等生态的贯通实现商业环境的扩展是构建新的商业模式的新思路。

场景是构建主动交互的范围，场景的理解对于实现智能主动交互至关重要，场景颗粒度越小，用户需求及行为越明确，参与的智能技术越清晰。场景体验过程中软件产品、服务产品以及智能硬件产品通过智能化的主动式交互与用户形成联系，构建了智能场景体验的核心，这一联系通过对智能主动交互进行设计理解和应用实施成为重要的研究内容，具备以下3个设计特点：

（一）主动性：在被动的人机交互中，以用户的输入作为整个交互过程的起点。用户的行为推动着交互进程的发展，而智能对象只是被动的执行方，主动性很弱。在主动交互中，由于智能对象拥有了一定的认知能力，其在交互过程中的主动性也得到了显著的提升。智能对象通过存储的用户历史数据与信息或通过感知技术获取的信息作为输入，而主动发起一个交互流程。在这一过程中，对于环境的感知、行为意图的判断、智能系统的响应与设备的功能启用，是基于人的信息理解和处理方式的优化，用户的感知结果是目标的达成，目标的达成是用户的短暂需求满足，智能系统和设备的功能响应是融合在环境中的，持续地为用户提供目标达成的服务，而不是强调持续的用户参与。主动性的设计特征是在智能系统认知决策的基本条件。

（二）智能化：强调人工智能技术的学习能力，利用交互行为的设计，将原本频繁的单次输入进行智能系统的记忆与学习基础，形成智能决策模型。在与智能对象的交互中，用户可以通过更少的输入次数与信息量，获得更丰富、准确的反馈，提升交互的效率与体验的智能性。这一特征是对智能系统信息交互触发条件提出要求，前置条件、通知状态、结束条件、再启用条件成为智能化设计的基本要素，动态的理解环境、设备与用户行为，通过情景管理智能技术和用户行为，将用户在信息处理和系统交互的时间从不可见转变为可见、从长时间持续到短暂确认，让交互信息的存在变得更加可靠和令人放心。

（三）连续性：突破软件、硬件、信息及服务关联性弱，交互流程分离和操作单一的现状，以用户行為动机为基础，持续的跟踪用户行为与服务进展结果，形成连续的智能体验。随着智能设备和系统的参与越来越多，人们的行为在多个系统和设备上流转，每一个不同系统和设备的停留都是对用户行为的干扰和情感认知的终端，智能系统主动交互是要将相互竞争的设备关系进行管理，是将用户的行为任务与设备系统进行切割，确保用户行为的连续和系统/设备的合理参与。

三、智慧家庭的主动交互模型

相较于传统的典型的交互场景，智能主动交互将交互主体与交互对象进行了新的界定。交互主体不在单指自然人，而是拓展为能与计算机系统交互的自然人、具备数字空间的物理环境和具有传感能力的智能设备；而交互的对象是智能系统，包含感知、计算和反馈功能，智能系统的感知能力是对用户行为的感知，自然环境的感知以及设备状态的感知，通过感知能力将信息进行计算和数字模型管理，并在一定的运行机制下提供执行决策将反馈输出给交互主体，实现对用户的家庭场景活动的智能体验。智能主动交互是连续的反馈循环，系统从交互对象中接收信息、处理信息、作出决策，然后根据这些决策采取行动。随着系统与交互对象的循环次数越来越多，它在预测和响应新情况方面将会变得更好。（图1）

通过分析家居环境下的主动交互模型可以发现，一个主动交互系统的技术系统包含通信技术、信息技术、传感技术、大数据技术、多模态交互技术等构成要素。通过通信技术，是实现终端和云端信息互通；信息技术围绕用户信息（身份信息、行为信息、体征信息等）、环境信息（空间位置、温湿度、光照度、声场环境、时间等）、设备运行信息（功能状态、性能参数）为智能主动交互提供触发条件，物联技术将物理环境和数字空间进行联系，通过大数据技术建立智能系统运行的内在逻辑，并通过图像、语音、音效、灯光等多模态交互方式实现反馈。在系统的主动交互过程中，体验设计从用户目标判定，信息系统构建、触发机制定义以及技术性限制和用户隐私保护等方面建立设计特征。将家庭活动下的主动交互场景分为以下6类：

（一）个性化服务

定义：个性化服务指通过用户的生物信息（如面部、声纹、指纹等）识别用户身份，以提供个性化服务的场景。这一过程中物联传感设备对用户的行为动态或生物信息进行传送，并在系统中对用户使用行为进行记忆与学习形成识别模型，匹配所处环境的变量，针对性地提供适合用户的内容或服务。（图2）

以下是智能家居系统个性化服务下可以提供的一些主动服务场景示例：

个性化照明：智能家居系统可以根据用户以前的使用模式或一天中的时间自动调整房间内的照明，以符合用户的喜好。

定制娱乐推荐：智能家居系统可以根据用户之前的喜好和观看习惯，推荐个性化的娱乐选项，例如电影或音乐。

个性化安全设置：智能家居系统可以根据用户的位置、偏好和最近的活动调整安全设置，提供更安全和个性化的体验。

自定义环境控制：智能家居系统可以根据用户的喜好、健康状况和行为来调整温度、湿度和空气质量设置。

个性化购物建议：智能家居系统可以根据用户的偏好、购买历史和需求建议个性化购物选项。

总体而言，智能家居个性化服务下的主动服务可以为用户提供更加个性化和量身定制的体验，提高他们的整体满意度和便利性。通过使用数据和人工智能来提供个性化的服务，智能家居系统可以更好地满足用户的需求和偏好，创造一个更愉快、更高效的生活环境。

（二）环境自适应

环境自适应指设备或系统具有一定的环境探测能力，构建具有知识图谱的设计信息库，主动连续地获取使用环境中的有效数据，并根据环境数据的不同变量，自动调整运行状态，以达到最佳的使用效果。（图3）

以下是一些在智能家居系统环境自适应场景下可以提供的主动服务的示例：

自动空气质量管理：智能家居系统可以检测空气质量的变化，例如，污染物或过敏原的增加，并自动调整家庭的通风或空气过滤系统以维持健康的环境。

基于天气条件的温度控制：智能家居系统可以使用天气预报的数据来预测温度变化，并相应地调整家庭的供暖或制冷系统，确保为用户提供最大的舒适度。

自适应照明：智能家居系统可以调整家中的照明以匹配室外的自然光条件，提供更加自然舒适的照明环境。

季节性维护提醒：智能家居系统可以提供季节性维护提醒，例如，更换空气过滤器或检查供暖系统，以确保家庭始终高效舒适地运行。

总体而言，智能家居环境适应下的主动服务，能够适应环境的变化，相应地调整家居设置，为用户提供更加舒适、健康、可持续的生活环境。通过使用数据和人工智能来预测环境的变化，智能家居系统可以提供更加个性化和高效的生活环境，提高用户的整体满意度和幸福感。

（三）智能响应

区别于环境自适应，智能响应强调在使用过程中，在设计过程中对设备或系统的信息规律进行分类，构建灵活的可主动感知人的行为变化，并可以主动配合人的非主动触发行为，做出合适的响应，满足多样化的交互设计需求。（图4）

以下是一些智能家居系统在智能响应场景下可以提供的主动服务示例：

自动紧急响应：智能家居系统可以检测到外系统获取的外部紧急避险信息，例如地震或火灾，并自动联系紧急服务或向用户所在空间的智能设备发送警报。

漏水检测和预防：智能家居系统可以检测到漏水，例如，管道破裂或设备故障，并自动关闭供水以防止进一步损坏。

烟雾和火灾探测：智能家居系统可以探测到家中的烟雾或火灾，并自动开灯、开门并提醒用户撤离。

燃气泄漏检测和预防：智能家居系统可以检测到燃气泄漏，并自动关闭燃气供应以防止潜在的爆炸或火灾。

智能锁控制：智能家居系统可以在用户离开家时自动锁门或在用户返回时自动解锁，提供更方便、更安全的生活环境。

总体而言，智能家居智能响应下的主动服务可以为用户提供更加安全和安全的生活环境，保护他们免受潜在危害或紧急情况的影响。通过使用数据和人工智能来预测和响应家中的事件，智能家居系统可以让用户安心并改善整体幸福感。

（四）自动优化

自动优化是指在设备或系统在运行過程中，系统使用数据和人工智能来优化系统的性能和能效，以最优的用户感知需求为目的，在出现影响设备（正向或负向）使用的情况时可主动进行优化。（图5）

以下是一些智能家居系统在自动优化场景下可以提供的主动服务示例：

自动能源管理：智能家居系统可以根据用户的偏好、习惯和能源使用模式自动管理设备的能源消耗，例如灯、电器和恒温器。

设备维护和维修：智能家居系统可以检测和诊断家庭设备的问题，例如恒温器故障或空气过滤器堵塞，并主动安排维护或维修服务以确保系统平稳运行。

自动固件更新：智能家居系统可以自动更新连接设备上的固件和软件，以确保它们是最新的，并有效运行。

主动安全措施：智能家居系统可以监控网络安全威胁，检测连接设备中的漏洞，并主动更新安全设置以保护系统和用户数据。

预测性维护：智能家居系统可以使用预测性分析，根据使用模式和来自传感器的数据预测设备何时需要维护或维修，并主动安排维护以防止故障或故障。

总体而言，智能家居系统自动优化场景下的主动服务可以为用户提供更高效、更可靠的智能家居系统，提高他们的整体满意度并降低维护成本。通过使用数据和人工智能来优化系统性能并降低能耗，智能家居系统可以提供更具可持续性和成本效益的生活环境。

（五）智能提醒

智能提醒指设备或系统具有对用户行为和环境数据的连续的监测能力，在运行过程中以设备或环境对用户形成认知影响的信息类别进行实时监测，当发现用户活动异常或出现重大环境变量时主动提醒用户。（图6）

以下是智能家居系统在智能提醒场景下可以提供的一些主动服务示例：

自动温度调节：智能家居系统可以使用来自传感器和天气预报的数据来自动调节家中的温度，以确保为用户提供最大的舒适度。

服药提醒：智能家居系统可以根据用户的服药时间表和使用模式提醒用户服药。

建议膳食计划：智能家居系统可以根据用户的饮食偏好和营养需求建议膳食计划。

供应不足警报：智能家居系统可以在必需品（例如杂货或洗漱用品）供应不足时提醒用户，并建议补货选项。

日程管理：智能家居系统可以通过提醒即将到来的约会、建议最佳旅行路线以及相应地调整家庭照明和温度来帮助用户管理他们的日程安排。

总体而言，智能家居智能提醒下的主动服务可以预测用户的需求，并主动建议满足这些需求的服务或行动，从而为用户提供更加便捷和个性化的体验。

（六）情感关怀

情感关怀指设备具有一定的意图识别及情绪理解能力，迎合用户的情感诉求，通过文字、图像、语音、动作等拟人态的设计隐喻呈现情感表达，给用户提供具有人性化的反馈。（图7）

以下是智能家居系统在情感关怀场景下可以提供的一些主动服务示例：

基于情绪的音乐选择：智能家居系统可以检测用户的情绪，例如通过面部识别或语音分析，并选择符合他们情绪状态的音乐或声音，提供舒适和放松。

个性化娱乐推荐：智能家居系统可以使用有关用户观看或收听习惯的数据，为他们可能喜欢的电影、电视节目或音乐提供个性化推荐，提供娱乐和放松。

虚拟陪伴：智能家居系统可以通过聊天机器人或语音助手提供虚拟陪伴，让用户参与对话并获得情感支持。

自我保健活动提醒：智能家居系统可以为自我保健活动提供提醒，例如冥想或锻炼，促进整体健康并减轻压力。

情绪健康监测：智能家居系统可以通过传感器或可穿戴设备监测用户的情绪状态，并为可以改善他们情绪健康的活动或服务提供建议。

总体而言，智能家居情感关怀下的主动服务可为用户提供情感支持、娱乐和陪伴，促进整体幸福感并减轻压力。通过使用数据和人工智能根据用户的情感需求提供个性化和定制服务，智能家居系统可以提供更加个性化和舒适的生活环境，提高用户的整体满意度和幸福感。

以上6种场景交互设计模型，在智能体验过程中，建立的不仅仅是交互行为及流程、是需要对智能系统及相关物联技术提出规划，实现持续学习与自动优化。建立情景意识是设计的一个重要变化，场景提供了空间、对象物、系统及人们的活动，而进一步细化到情景下，情景是人们动机的具体活动目的，是构建智能系统理解的单元，情景的识别和建立上下情景的理解是当下及未来智能系统成熟度的重要表现。其次，建立连续的交互和系统响应是需要建立闭环机制，启动条件和结束条件的复杂性需要考虑，主动与被动交互是交替进行的，对于系统智能交互合理及时将交互行为转交到用户进行控制权的转移也是需要在设计过程中进行充分的考虑。同时，在系统交互过程中物联网智能系统对用户机环境的数据管理需要充分顾及对用户隐私的保护，这对参与智能互动的设备规格提出了技术限制。智能主动交互的反馈是多形态、多模态的用户反馈机制建立的过程，对于用户信息认知的负担需要充分评估，需要针对不同用户的认知程度及环境状态判断构建反馈体验评估。最终通过交互机制，参与设备的技术规格要求，以及智能系统的学习成长建立有效的智慧家庭主动交互体验设计。

总结

智慧家庭作为家庭生活智能化发展的必然趋势，在物联网技术，人工智能技术的不断发展中，家庭生活的功能性智能产品需求将变为个性化的生活方式满足。在形成具有智慧家庭场景下的智能体验特征设计实践中，交互设计是构建技术路径与用户感知的纽带，自然人、环境、终端产品都将成为交互主体，并通过智能系统的感知、决策、反馈形成双向的主动服务关系，融合软件产品，硬件产品以及服务产品，构建“硬件+软件+内容+服务”的智慧家庭体验特征。

构建“人”的行为活动信息，“环境”的物理信息以及系统的“决策/预测&执行”的多维关系，为智能时代的产品用户体验对设计团队提出新的要求：

如何基于人的活动来进行场景化理解“主动交互”、系统反馈方面如何提供合适的交互、如何构建持续的可成长智能系统完成对于用户行为的学习、如何通过设计实现对用户隐私的保护，让智能技术在使用过程中是弱感知并且可信赖。

这些问题将在主动交互设计流程中以人工智能技术、物联网技术为基础通过前置条件定义、输入方式及内容规划、系统决策点界定、输出方式和内容设计、应用的技术选择等要素建立设计特征点，实现低噪度的用户参与，形成智能系统的机器学习基础，构建人与物理空间与信息系统的和諧相处。