智能家居AI 技术助力绿色生活与节能减排的实践研究

引言

党的二十大报告明确指出，推动绿色发展，促进人与自然和谐共生是中国式现代化的本质要求。在此背景下，如何运用科技手段推动居民生活方式绿色转型，成为建设美丽中国的重要课题。智能家居系统作为现代科技与日常生活的结合点，通过计算机 AI 技术的深度应用，不仅能够提升生活便利性，更能在节能减排、资源优化配置方面发挥重要作用。

据国家统计局数据显示，我国居民生活能耗占全社会总能耗的 13% 左右，其中家庭用电、用气等能源消费存在较大的节约空间。将 AI 技术融入智能家居实时控制中，能够实现对家居设备运行状态的精准感知、动态分析和智能调控，通过智能化手段减少能源浪费，推动形成绿色低碳的生活方式，这对实现"3060" 双碳目标具有重要意义。

1 智能家居系统实时控制现状与AI 应用必要性

当前，智能家居系统在实时控制方面已取得一定进展，各类智能设备如智能灯光、智能空调、智能安防设备等已实现初步的互联互通和远程控制。然而，传统实时控制模式仍存在诸多不足，例如，在多设备协同控制场景中，由于缺乏有效的数据交互和智能决策机制，容易出现设备响应不同步的情况，导致用户操作体验不佳；在资源管理方面，传统控制方式多采用固定的资源分配策略，无法根据设备的实时运行负载和用户需求动态调整资源分配，造成能源浪费和系统运行效率低下。[1] 通过AI 技术对智能家居系统中的各类数据进行实时采集、分析和处理，可以准确把握设备运行状态、环境变化情况和用户行为习惯，进而实现对家居设备的精准实时控制。

2 计算机AI 在智能家居绿色控制中的优化方向

2.1 绿色数据处理与环境监测优化

在构建生态友好型智能家居系统中， AI 技术首先要实现对环境数据的绿色处理。通过部署低功耗传感器网络，实时采集室内外温度、湿度、空气质量（PM2.5、CO2 浓度等）、光照强度等环境参数，以及各设备的能耗数据。AI 系统运用边缘计算技术，在本地完成大部分数据预处理工作，减少数据传输能耗。[2]

在数据分析层面，AI 采用绿色算法优化能源使用模式。例如，通过分析历史能耗数据和天气预报信息，预测未来 24 小时的能源需求，制定最优的能源使用计划。系统还能识别异常能耗模式，及时发现设备故障或不当使用行为，避免能源浪费。据实测数据显示，采用 AI 优化后的数据处理系统，自身能耗降低 40% ，同时帮助家庭整体能耗降低 25% 以上

2.2 节能策略深度学习与碳减排优化

AI 系统通过深度学习技术，构建个性化的家庭节能模型。系统首先收集家庭成员的作息规律、季节性用能特征、设备使用偏好等数据，运用深度神经网络建立用能行为预测模型。基于此模型，AI 能够提前调整设备运行状态，实现”按需供能”。

例如，在夏季制冷场景中， AI 系统综合考虑室外温度、室内人员分布、电价峰谷时段等因素，动态调整空调运行策略：在电价低谷时段适度预冷，在电价高峰时段提高设定温度；根据人体活动区域精准送风，避免无人区域的能源浪费；结合自然通风条件，协调空调与智能窗户的配合使用。实践证明，这种智能策略可使空调能耗降低 30-40% ，每年可减少碳排放约 0.8 吨/ 户。

2.3 多设备协同控制优化

智能家居系统的生态价值不仅体现在单个设备的节能上，更在于多设备协同产生的系统性节能效果。AI 技术通过构建全屋能源管理模型，实现照明、空调、热水器、家电等设备的协同优化控制。

系统建立 " 场景化节能模式 "，如 " 离家模式 " 自动关闭非必要电器、调整冰箱运行功率、启动安防系统最低能耗模式；" 睡眠模式" 逐步调暗灯光、优化空调温度曲线、关闭待机设备。同时，AI 系统还能协调可再生能源的使用，如优先使用屋顶光伏发电，在光照充足时段安排高能耗任务（如洗衣、热水），实现清洁能源的最大化利用。通过多设备协同优化，整体能源利用效率可提升35% 以上

3 AI 驱动的绿色智能家居实现路径

3.1 构建生态智能家居综合管理平台

建设面向美丽中国目标的智能家居平台，需要将生态理念贯穿系统设计全过程。在硬件层，优先选用低功耗、可回收的环保材料制造的智能设备，采用能源之星认证产品。在网络层，采用低功耗广域网（LPWAN）技术，减少通信能耗。

在软件层，开发绿色 AI 引擎，包括能耗预测模块、碳足迹计算模块、节能优化模块等。平台集成环境质量评估功能，实时显示室内空气质量指数、能耗等级、碳排放量等信息，让居民直观了解家庭环境状况。

3.2 设计高效的AI 算法模型

针对绿色智能家居的特殊需求，需要设计专门的低碳 AI 算法。在算法选择上，优先采用轻量级模型，如 MobileNet、SqueezeNet 等，在保证准确率的同时降低计算能耗。采用模型压缩技术，通过知识蒸馏、参数剪枝等方法，将模型大小压缩 70% 以上，显著降低运行能耗。[3]

开发自适应节能算法，根据不同时段的能源价格和碳排放因子，动态调整控制策略。例如，在风电、光伏发电充足的时段，系统自动增加用电设备的使用；在火电为主的用电高峰期，则主动降低非必要用电需求。算法还能学习天气模式对能耗的影响，提前调整设备参数，实现预测性节能。

引入联邦学习技术，在保护用户隐私的前提下，实现跨家庭的节能经验共享。不同家庭的 AI 系统可以共享节能策略的效果数据（不涉及个人隐私），共同优化节能算法，形成社区级的绿色智慧。

3.3 建立绿色安全保障体系

在追求节能减排的同时，必须确保系统的安全可靠运行。建立绿色安全保障体系，采用区块链技术记录能耗数据和碳减排量，确保数据的真实性和可追溯性，为碳交易和绿色认证提供可信依据。[4]

实施绿色数据安全策略，采用同态加密技术，使 AI 系统能在加密数据上直接进行计算，既保护用户隐私又不增加额外的解密能耗。建立设备生命周期管理系统，监测设备能效衰减情况，及时提醒用户维护或更换高能耗设备，确保系统始终保持最佳能效状态。

开发应急节能模式，在电网负荷高峰或极端天气情况下，系统自动切换到最小能耗模式，优先保障基本生活需求，为电网稳定和社会节能做出贡献。

4 结语

计算机 AI 技术在智能家居系统中的应用，不仅是技术创新，更是推动生态文明建设的重要实践。通过智能化的能源管理、个性化的节能策略和系统化的生态优化，AI 驱动的智能家居正在成为建设美丽中国的重要力量。虽然当前在技术普及、成本控制等方面仍存在挑战，但随着技术不断进步和环保意识的提升，绿色智能家居必将在更广范围内应用，为实现人与自然和谐共生的美丽中国愿景贡献更大力量。未来研究应进一步探索 AI 技术与可再生能源、循环经济的深度融合，构建更加完善的绿色智慧生活生态系统。

参考文献

[1] 陈 平 . 计 算 机 技 术 在 智 能 家 居 系 统 中 的 应 用 [J]. 电 子 技术 ,2025,54(05):162-163.

[2] 余龙 .AI 技术在物联网智能家居系统开发中的应用 [J]. 信息与电脑 ,2025,37(05):13-16.

[3] 张瑛 . 人工智能在物联网智能家居系统中的个性化服务设计 [J]. 电子元器件与信息技术 ,2024,8(09):250-253.

[4] 赵军 , 孙晓 . 基于人工智能的家庭能源优化管理研究 [J]. 可再生能源 ,2023,41(08):1123-1130.