Creation of AI-driven Smart Spaces for Enhanced Indoor Environments -- A Survey

📄 arXiv: 2412.14708v1 📥 PDF

作者: Aygün Varol, Naser Hossein Motlagh, Mirka Leino, Sasu Tarkoma, Johanna Virkki

分类: cs.AI, cs.DC, cs.ET, cs.HC

发布日期: 2024-12-19

备注: 39 pages, 3 figures, 1 table, journal

💡 一句话要点

综述AI驱动的智能空间，提升室内环境质量与用户体验

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能空间 人工智能 机器学习 深度学习 传感器网络 数据分析 室内环境 用户体验

📋 核心要点

  1. 现有智能空间在个性化、交互性和自动化方面存在不足，难以充分提升用户体验和优化资源利用。
  2. 该综述旨在系统梳理AI驱动智能空间的关键组件和技术，为未来的研究和开发提供指导。
  3. 论文深入探讨了传统机器学习和新兴AI方法在智能空间中的应用，并指出了潜在的机遇和挑战。

📝 摘要（中文）

智能空间是普适计算环境，它整合了多种传感和通信技术，以增强空间功能、优化能源利用并改善用户舒适度和幸福感。将新兴的人工智能方法集成到这些环境中，促进了AI驱动的智能空间的形成，通过实现个性化的舒适设置、交互式生活空间和空间系统的自动化等高级应用，进一步增强了空间的功能，从而提升用户的室内体验。本文对AI驱动的智能空间的基础组件（包括传感器技术、数据通信协议、传感器网络管理和维护策略，以及数据收集、处理和分析）的现有研究进行了系统的综述。鉴于人工智能在建立AI驱动的智能空间中的关键作用，我们探讨了传统机器学习（ML）方法（如深度学习（DL））以及包括大型语言模型（LLM）在内的新兴方法所带来的机遇和挑战。最后，我们提供了开发AI驱动的智能空间所需的关键见解，提出了未来的研究方向，并阐明了前进的道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能空间虽然集成了多种传感和通信技术，但缺乏足够的智能化，无法根据用户需求进行个性化调整，难以实现高效的能源管理和舒适的室内环境。传统方法在处理复杂环境和用户行为数据时存在局限性，需要更先进的AI技术来提升智能水平。

核心思路：该综述的核心思路是全面分析AI技术在智能空间中的应用，包括传感器数据采集、通信协议、网络管理、数据处理和分析等方面。通过整合这些技术，可以构建AI驱动的智能空间，从而实现更高级的功能，如个性化舒适设置、交互式生活空间和空间系统的自动化。

技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有研究进行了系统性的梳理和总结。它涵盖了智能空间的基础组件，包括传感器技术、数据通信协议、传感器网络管理和维护策略，以及数据收集、处理和分析。此外，还探讨了传统机器学习（ML）方法（如深度学习（DL））以及包括大型语言模型（LLM）在内的新兴方法。

关键创新：该综述的创新之处在于它将AI技术与智能空间的概念相结合，提出了AI驱动的智能空间的概念。它强调了AI在提升智能空间功能方面的关键作用，并探讨了不同AI技术在智能空间中的应用前景。此外，该综述还指出了AI驱动的智能空间所面临的挑战和未来的研究方向。

关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是对现有研究进行了综述和分析。它探讨了不同传感器技术、数据通信协议、机器学习算法和深度学习模型在智能空间中的应用，并分析了它们的优缺点。此外，该综述还讨论了数据隐私、安全性和可解释性等关键问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述全面梳理了AI驱动智能空间的关键技术和研究进展，为研究人员和开发者提供了宝贵的参考。它强调了AI在提升智能空间功能方面的关键作用，并指出了未来研究的重点方向，例如如何利用大型语言模型（LLM）来增强智能空间的交互性和智能化水平。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、智能办公、智能医疗等领域，通过AI技术实现环境的智能化控制和优化，提升用户的生活质量和工作效率。未来，随着AI技术的不断发展，AI驱动的智能空间将在更多领域发挥重要作用，例如智慧城市、智能交通等。

📄 摘要（原文）

Smart spaces are ubiquitous computing environments that integrate diverse sensing and communication technologies to enhance space functionality, optimize energy utilization, and improve user comfort and well-being. The integration of emerging AI methodologies into these environments facilitates the formation of AI-driven smart spaces, which further enhance functionalities of the spaces by enabling advanced applications such as personalized comfort settings, interactive living spaces, and automatization of the space systems, all resulting in enhanced indoor experiences of the users. In this paper, we present a systematic survey of existing research on the foundational components of AI-driven smart spaces, including sensor technologies, data communication protocols, sensor network management and maintenance strategies, as well as the data collection, processing and analytics. Given the pivotal role of AI in establishing AI-powered smart spaces, we explore the opportunities and challenges associated with traditional machine learning (ML) approaches, such as deep learning (DL), and emerging methodologies including large language models (LLMs). Finally, we provide key insights necessary for the development of AI-driven smart spaces, propose future research directions, and sheds light on the path forward.