摘要
随着智慧家居、智能办公等场景不断普及，设备之间如何理解用户所处环境、主动做出反应成为关键能力。HarmonyOS NEXT 提供了强大的分布式设备管理与 AI 能力，使得通过传感器数据识别环境场景成为可能。本文将结合传感器数据收集、AI 模型训练与部署、场景识别逻辑编排，带你一步步构建"智能场景识别"功能，并通过可运行代码进行实战演练。
引言
在实际生活中，用户对"智能"的期望越来越高，例如：晚上自动开启卧室小夜灯、夏天炎热自动打开风扇、有人的时候打开灯光等。而这些"自动"的行为背后，是系统对环境的实时感知与智能判断。鸿蒙系统结合自身分布式软总线、多种设备协同以及 AI 训练部署能力，让这些智能行为真正落地。
传感器数据采集与处理
支持的传感器类型
鸿蒙系统通过设备能力接口支持连接以下常用传感器：
- 光线传感器（lightSensor）
- 温度传感器（temperatureSensor）
- 红外人体感应传感器（pirSensor）
- 声音传感器（microphone）
示例：收集光线传感器与红外传感器数据
ts
// sensorManager.ts - 监听传感器数据
import sensor from '@ohos.sensor';
import { Callback } from '@ohos.sensor';
let lightValue = 0;
let motionDetected = false;
export function startSensorMonitor() {
// 监听光线传感器
sensor.on('light', (data: sensor.LightData) => {
lightValue = data.light;
console.info(`当前光照强度: ${lightValue}`);
});
// 模拟红外人体传感器数据（实际部署时需对接设备总线或设备厂商API）
setInterval(() => {
motionDetected = Math.random() > 0.5; // 随机模拟有人活动
console.info(`红外检测是否有人: ${motionDetected}`);
}, 5000);
}
export function getSensorSnapshot() {
return {
light: lightValue,
motion: motionDetected
};
}数据预处理策略
为了提升数据准确性，系统会：
- 滤除异常值（如光照强度突变）
- 校准多传感器间偏差
- 提取关键特征（如 5 分钟内平均光线变化趋势）
这些操作可在设备端轻量化处理，避免云端传输延迟。
AI 场景识别模型部署与推理
模型训练与优化逻辑
模型训练通常在云端完成，步骤包括：
- 收集真实场景下传感器数据+场景标签（如："有人+黑暗"=晚间入室）
- 使用小样本训练 Lightweight 模型（如 SVM、决策树）
- 转换为 MindSpore Lite 或 NN Runtime 可部署格式，部署到鸿蒙设备侧
示例：场景推理逻辑实现（简化模拟）
ts
// sceneInference.ts
import { getSensorSnapshot } from './sensorManager';
export function inferScene(): string {
const sensorData = getSensorSnapshot();
const { light, motion } = sensorData;
if (motion && light < 50) {
return '夜间有人活动'; // 可触发夜灯场景
} else if (!motion && light > 300) {
return '白天无人'; // 节能关闭所有设备
} else if (motion && light > 200) {
return '白天有人活动'; // 正常办公/居家
}
return '未知场景';
}应用场景示例与代码实现
场景一：卧室夜灯自动开启
需求
当光线较暗且检测到有人活动时，自动开启小夜灯。
示例代码
ts
// sceneHandler.ts
import { inferScene } from './sceneInference';
function handleScene() {
const scene = inferScene();
if (scene === '夜间有人活动') {
// 通过分布式调用打开卧室灯
callDeviceLight('bedroomLamp', 'on');
}
}场景二：白天离家自动节能
需求
白天无人时自动关闭空调与灯光，减少能耗。
示例代码
ts
function handleScene() {
const scene = inferScene();
if (scene === '白天无人') {
callDeviceLight('allLights', 'off');
callDevice('airConditioner', 'off');
}
}场景三：办公区智能响应
需求
如果有人靠近会议区，系统自动亮灯并准备投影仪。
示例代码
ts
function handleScene() {
const scene = inferScene();
if (scene === '白天有人活动') {
callDeviceLight('meetingRoomLamp', 'on');
callDevice('projector', 'prepare');
}
}说明
callDeviceLight 与 callDevice 可通过鸿蒙分布式调度能力（如 DSoftBus）实现跨设备控制。
QA 环节
Q1：这些传感器数据是否实时？
答：是的。鸿蒙系统支持高频率监听传感器数据变化（如每秒更新一次），也可以根据场景设置低频监听减少功耗。
Q2：是否可以支持自定义模型？
答：当然可以。你可以使用 MindSpore Lite 或 ONNX 将模型部署到设备端，通过本地调用进行推理。
Q3：如何处理传感器数据不稳定？
答：鸿蒙建议采用滑动窗口平均法 、异常值过滤机制 或概率推理补偿等技术提高稳定性。
总结
本文结合鸿蒙系统提供的设备能力接口与 AI 部署框架，从传感器数据收集到 AI 场景推理，再到跨设备联动控制，完整展示了一个"智能场景识别"的落地路径。在实际开发中，可以根据自身业务进行场景自定义与模型扩展，进一步提升系统的智能化程度。未来，随着 HarmonyOS NEXT 的持续演进，智能场景识别将成为设备主动服务用户的核心驱动。
如你也想参与这类智能项目开发，不妨动手试试吧！