无论是市场上的设备数量还是安装设备的家庭数量，智能家居在过去十年中一直保持着持续增长。Futuresource Consulting最近的统计数据显示，今年智能家居设备的全球零售营业收入将达到60亿美元，预计到2021年营业收入将有望增至三倍。
这种快速增长与Amazon Alexa、苹果 Siri和Google Home等语音助手的普及直接相关。由於这些语音助手采用了简单直观的控制设备方式，因此它们正在提高消费者对智能家居的兴趣。然而它们具有有限的内置智能能力。
随着智能家居产品开发的发展，工程师需要构建更加适合消费者及其生活环境的产品。为了抓住智能家居设备的新机遇，制造商既要克服复杂的技术挑战，又要同时考虑产品成本和上市时间。
当前，我们比以往任何时候都更接近一个情境感知智能家居，其应用能够通过传感技术检测用户接近度或环境因素，然后自动响应并适应家庭和环境变化。情境感知应用依赖於无线连接到系统中的传感器，来收集有关家庭、居住者和其他条件的数据，然后在算法和赢咖4(AI)中使用这些数据以提高用户与设备交互的质量。这种智能数据的使用水平可以创建智能家居环境，允许用户使用最少的语音命令控制周围区域，并使得智能家居能够更自动的调整它的设备。
新技术使用居住者出席、位置和其他环境信息(例如温度或湿度)来提供情境丰富的应用和服务，预测用户需求并基於状态感知去激活照明、恒温器和其他智能家居设备。这些由赢咖4和智能传感器设备驱动的情境感知的智能家居应用只有在芯片级技术增强的情况下才有可能实现，这些技术增强能够实现更长的电池寿命、更远的通信距离、更强的智能边缘计算、以及更高的安全等级。
新型传感器
智能家居中的情境数据来自家庭中的设备，例如物体感应传感器、可穿戴设备、温度和安全传感器、以及收集室外数据的环境传感器。
今天的智能家居专注於控制和管理，允许用户和房主去执行命令来打开灯、调节温度、看看谁在家。这些功能基於连接智能家居设备的各种无线协议，包括Wi-Fi、Bluetooth、Thread和Z-Wave。这些通信协议中的每一种都提供一组功能，而且设备制造商选择的协议能够影响设备在智能家居环境中的操作方式，以及智能操作的能力。
这些无线技术中的每一种都有利有弊。以下是一些潜在的限制：大多无线设备采用电池供电;通信距离短，需要扩展器;较低的处理能力以减少电池消耗。这些限制可能会阻止智能家居真正智能化。室内外的远程设备可能无法到达，电池供电设备(例如无线传感器)可能需要经常更换。
现在想像一下一个采用钮扣电池供电可运行10年的无线传感器，它可以被安装到家中的新位置，并为机器学习引擎提供传感器数据，通过结合有关天气、设备和时间等数据来编程和实现智能应用，该机器学习引擎能够理解周围环境，从而将自适应的自动化带入家庭。这些进步能够使房主获得保险折扣、降低能源费用、并提高家人的安全。
例如，下一代Z-Wave 700系列芯片组将实现更多新功能：更长距离、更低的功耗以支持钮扣电池供电情况下使用寿命达十年、提升的处理能力使更快更节能的边缘计算更加智能。
这些功能能够为尚未实现的新型传感器提供机会。700系列Z-Wave平台的节能远程无线通信将使得智能家居传感器跳出当前的限制，使得智能家居能够延伸到庭院和车道尽头，并无缝覆盖家庭中的多层建筑。该平台极低的功耗将使得新型的小尺寸Z-Wave传感器能够安装到诸如家具内等新位置。
情境感知的应用需要更高的处理能力和更多内存，以便能够在边缘快速处理决策及复杂的应用，在一秒钟内完成安全融合，且无需协处理器。
在小型电池供电情况下设备能够使用更长时间对於智能化智能家居尤为重要，这是因为智能家居的传感器要能够被安装到家庭的干砌墙内，不容易遭受浸水或渗漏的地方，甚至邮箱内。来自这些传感器的信息可以传送到虚拟助手，使其有能力了解家居环境。这种方法有双重好处，即拥有更精准且数据驱动的能力以预测安全风险，以及支持新的智能家居使用场景。
通过邮箱中的传感器，未来的智能家居可以在邮件或者包裹达到后闪灯或发送推送通知。室内环境条件发生异常也可被跟踪以防止危害发生，例如地下室中的传感器可以追踪湿度随时间的变化，这可能指示漏水或霉变。
