Ist der Wendepunkt des Smart Homes gekommen? Was wirklich Aufmerksamkeit verdient, sind diese Chips.

Intelligente Lautsprecher verstehen Befehle, Klimaanlagen lassen sich fernsteuern, Kameras erkennen Menschen und Haustiere, und Staubsaugerroboter verfügen bereits über die Fähigkeit, Routen selbstständig zu planen. Für normale Haushalte ist das echte umfassende Smart Home jedoch noch nicht vollständig verbreitet. Geräte verschiedener Marken verfügen jeweils über unabhängige Steuersysteme, sodass Nutzer zwischen verschiedenen Apps wechseln müssen. Die sogenannte intelligente Verknüpfung bleibt oft auf einfache Vorgänge unter voreingestellten Bedingungen beschränkt.

Das Problem liegt darin, dass die Vernetzung von Geräten nicht gleichbedeutend mit echter Intelligenz ist. In den letzten mehr als zehn Jahren konzentrierte sich die Smart-Home-Industrie hauptsächlich darauf, wie Geräte an das Netzwerk angeschlossen und ferngesteuert werden können. In der nächsten Phase muss hingegen gelöst werden, wie Geräte ihre Umgebung verstehen, Nutzerbedürfnisse erkennen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geräten realisieren können.

Kürzlich hat Apple eine eigene neue Antwort vorgestellt. Am 13. Oktober veröffentlichte Apple offiziell drei Heim-Produkte: das intelligente Heim-Zentrum HomeView mit 7-Zoll-Display, die zweite Generation des HomePod mini und die vierte Generation des Apple TV 4K. Im Gegensatz zu früheren reinen Hardware-Aktualisierungen stellt Apple diesmal Siri AI und Apple Intelligence als wichtige Verkaufsargumente in den Vordergrund. Ziel ist es, Unterhaltung, Kommunikation, persönliche Informationen und die Steuerung intelligenter Geräte über das Heim-Zentrum zu integrieren, sodass der Sprachassistent von einem einfachen Werkzeug zur Befehlsausführung zu einem intelligenten Interaktionszugang im häuslichen Szenario wird.

Während Apple seine Investitionen in das Smart-Home-Geschäft verstärkt, treiben auch Unternehmen wie Huawei, Xiaomi und Amazon ihre jeweiligen Heim-Ökosysteme kontinuierlich voran. Hinter diesem Wettbewerb ist für die Halbleiterindustrie nicht mehr nur der Absatz von Endgeräten wie intelligenten Lautsprechern und intelligenten Bildschirmen von Bedeutung, sondern vor allem die Veränderung der Chip-Architektur, die den Betrieb des gesamten intelligenten Heimsystems unterstützt.

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Die nächste Stufe des Smart Homes besteht darin, die echte Verbindung zwischen Geräten zu realisieren

Smart Home ist kein neues Konzept. Von frühen intelligenten Beleuchtungen und intelligenten Schlössern über intelligente Lautsprecher und Staubsaugerroboter bis hin zum heutigen umfassenden Smart Home hat die Industrie bereits mehrere Runden von Produktiterationen durchlaufen. Ein lang bestehendes Problem wurde jedoch nie vollständig gelöst: Warum ist es für Geräte verschiedener Marken und Kategorien so schwierig, wirklich zusammenzuarbeiten? Dies hängt mit dem Entwicklungspfad der Smart-Home-Industrie in der Frühphase zusammen.

In der Anfangsphase des Marktes konzentrierten sich Hersteller stärker auf die Differenzierung der Funktionen einzelner Produkte. Klimaanlagenhersteller entwickelten eigene intelligente Steuersysteme, Beleuchtungsunternehmen bauten unabhängige Plattformen für die Geräteverwaltung auf, und Hersteller intelligenter Lautsprecher bauten Ökosysteme rund um den Sprachassistenten auf. Für Unternehmen kann die Beherrschung des Zugangs zu Geräten, Nutzerdaten und Softwareplattformen eine gewisse Wettbewerbsbarriere bilden. Aus Sicht der Verbraucher entsteht jedoch gleichzeitig das Problem der Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen. Nutzer haben möglicherweise gleichzeitig Klimaanlagen, Leuchten, Schlösser und Kameras verschiedener Marken gekauft, stellen aber fest, dass für diese Produkte mehrere Apps installiert werden müssen und einige Geräte nicht an dieselbe Steuerungsplattform angeschlossen werden können. Selbst wenn eine Verknüpfung realisiert werden kann, sind oft feste Bedingungen im Voraus festzulegen, und es fehlt an der Fähigkeit, komplexe häusliche Szenarien zu verstehen. Daher besteht das erste Problem, das in der nächsten Phase des Smart Homes gelöst werden muss, nicht darin, wie viele neue Funktionen hinzugefügt werden, sondern darin, ein einheitlicheres System für die Geräteverbindung und -verwaltung aufzubauen.

Matter ist genau die wichtige technische Grundlage in diese Richtung. Als Smart-Home-Verbindungsprotokoll, das von der Connectivity Standards Alliance (CSA) gefördert wird, veröffentlichte die CSA im Juni offiziell die Version Matter 1.6, die Funktionen wie die Gerätekonfiguration im Netzwerk, die ökosystemübergreifende Verwaltung und die kontextbezogene Steuerung weiter verbessert. Die NFC-Netzwerkkonfiguration vereinfacht den Installationsprozess einiger Geräte, während der Joint-Fabric-Mechanismus die gemeinsame Verwaltung von Geräten durch mehrere autorisierte Controller unterstützt. Das bedeutet, dass die Weiterentwicklung von Matter nicht nur darauf abzielt, dass Geräte sich gegenseitig erkennen, sondern auch darauf abzielt, das praktische Erlebnis bei der gemeinsamen Verwaltung von Geräten durch mehrere Smart-Home-Plattformen zu verbessern.

Auch der inländische Markt entwickelt sich in eine ähnliche Richtung. Huawei Harmony Smart Home stärkt kontinuierlich die szenarienübergreifende Verknüpfung über verschiedene Geräte und Räume hinweg und integriert Geräte wie Beleuchtung, Klimaanlagen und Sicherheitssysteme über Zentralbildschirme, Sprachinteraktion, Sensoren und intelligente Steuersysteme in die häusliche Umgebung. Xiaomi erweitert hingegen seine Produktmatrix für Smart-Home-Geräte kontinuierlich, gestützt auf Mobiltelefone, intelligente Lautsprecher, Router und eine große Anzahl von IoT-Endgeräten.

Vom Apple-Heim-Zentrum über Huaweis Harmony Smart Home bis zum intelligenten Ökosystem von Xiaomi verfolgen die verschiedenen Anbieter zwar unterschiedliche technische Pfade und Geschäftsmodelle, aber die Kernrichtung des Wettbewerbs konvergiert: Wer mehr Geräte stabil anschließen kann, hat größere Chancen, zum zentralen Zugangspunkt für intelligente Heimgesellschaften zu werden.

Das bedeutet auch, dass der Wert der Smart-Home-Industrie sich von einzelnen Hardwarekomponenten hin zu systemweiten Lösungen verlagert. Für Halbleiterunternehmen führt die steigende Anzahl von Geräten zwar zu einer erhöhten Nachfrage nach Chips, aber noch bemerkenswerter ist, dass mit der Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Geräten auch die Anforderungen an Leistung, Stromverbrauch, Kommunikationsfähigkeit sowie Software-Hardware-Anpassung der Chips gleichzeitig steigen.

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Von der Vernetzung zu KI-Diensten: Drei Arten von Chips sind beachtenswert

Wenn die Smart-Home-Lösungen der vorherigen Phase hauptsächlich die Vernetzung und Fernsteuerung von Geräten lösten, dann beschränkt sich die Nachfrage der Industrie nach Chips nach dem Einzug der KI in den Haushalt nicht mehr auf Kommunikation und grundlegende Steuerung. Ein vollständiges Smart-Home-System muss mindestens drei grundlegende Aufgaben erfüllen: verschiedene Geräte verbinden, die häusliche Umgebung wahrnehmen und auf Basis der erfassten Informationen Analysen und Entscheidungen treffen. Entsprechend der Halbleiterindustriekette bilden MCU- und Funkverbindungschips, KI-Prozessoren und Sensoren die drei beachtenswerten Kategorien grundlegender Hardware.

Zuerst die für die Verbindung und Steuerung zuständigen Chips. Intelligente Leuchten, Tür- und Fenstersensoren, intelligente Schalter, Temperatur- und Feuchtigkeitsüberwachungsgeräte und andere Produkte benötigen normalerweise keine besonders starke Rechenleistung, müssen jedoch langfristig stabil laufen und Stromverbrauch sowie Herstellungskosten so gering wie möglich halten. Daher ist der MCU nach wie vor ein unverzichtbares Kernbauteil für eine große Anzahl von Smart-Home-Endgeräten. Der MCU ist hauptsächlich für die Ausführung voreingestellter Steuerlogiken, das Lesen von Sensordaten, die Verwaltung von Peripheriegeräten und die Planung grundlegender Aufgaben zuständig. Mit der steigenden Nachfrage nach Gerätevernetzung integrieren einige Produkte zudem drahtlose Kommunikationsfunktionen wie Wi-Fi, Bluetooth und Thread, um drahtlose SoCs mit höherer Integrationsdichte zu bilden.

Ein typisches Beispiel hierfür ist der Hersteller von Funkverbindungschips Espressif Systems. Die Produkte des Unternehmens decken Technologien wie Wi-Fi, Bluetooth, Thread und Zigbee ab und bieten Matter-bezogene Chip-Lösungen an. In den ersten drei Quartalen 2026 erzielte das Unternehmen einen Umsatz von 2,37 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 23,94 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. In seinem Quartalsbericht wies das Unternehmen zudem darauf hin, dass die Nachfrage in der Smart-Home-Branche insgesamt stabil ist und die Erweiterung der Anwendungszenarien des Internets der Dinge ein wichtiger Hintergrund für das Umsatzwachstum ist. Auf Produktseite ging das von dem Unternehmen in diesem Jahr vorgestellte ESP32-S31 im Juli in die Serienproduktion. Dieser Chip nutzt eine Dual-Core-RISC-V-Architektur, integriert Verbindungsfunktionen wie Wi-Fi 6, Bluetooth 5.4, Thread und Zigbee und fügt hardwarebezogene Unterstützung für Bildverarbeitung und Mensch-Maschine-Interaktion hinzu, was zeigt, dass sich Funkverbindungschips zunehmend auf komplexere Endgeräteanwendungen ausweiten.

Die Steuerlogik traditioneller Smart-Home-Systeme ist relativ einfach. Zum Beispiel: Wenn die Temperatur einen eingestellten Wert überschreitet, schaltet sich die Klimaanlage ein; wenn eine menschliche Aktivität erkannt wird, schaltet sich das Licht ein. Solche Aufgaben lassen sich über den MCU und voreingestellte Regeln erledigen. Wenn Geräte jedoch natürliche Sprache verstehen, Kamerabilder analysieren, anormale Verhaltensweisen erkennen oder auf Basis von Daten mehrerer Sensoren das häusliche Szenario beurteilen müssen, steigt die Komplexität der Berechnung deutlich an. Zu diesem Zeitpunkt beginnen KI-SoCs, NPUs und spezielle Co-Prozessoren ihre Wirkung zu entfalten. Am Beispiel von Heimkameras: Traditionelle Produkte realisieren hauptsächlich die Erfassung, Kodierung und Übertragung von Videos. Nach der Hinzufügung von KI-Berechnungsfunktionen können die Geräte Aufgaben wie teilweise menschliche Formerkennung, Haustiererkennung und Analyse anormaler Aktivitäten lokal ausführen, wodurch die Übertragung ineffektiver Videos und der Berechnungsdruck in der Cloud reduziert werden. Das intelligente Zentrum kann hingegen Nutzerbefehle, Gerätestatus und Umgebungsinformationen kombinieren, um komplexere Aufgabenplanungen durchzuführen.

Rockchip ist ein beachtenswertes inländisches Chip-Unternehmen in diesem Bereich. Sein Produktportfolio umfasst KIoT-Anwendungsprozessoren, visuelle Prozessoren und Co-Prozessoren. Im Mai wurde der neue mittelklassige KIoT-Prozessor RK3572 vorgestellt, der einen NPU mit 4 TOPS Rechenleistung integriert und für Anwendungen wie intelligente Kameras, Videoanalysen und Multimedia-Endgeräte ausgelegt ist. Die Co-Prozessoren der RK182X-Serie sind ebenfalls in die Serienproduktion eingetreten und werden in Kombination mit dem RK3588 in KI-Fernsehern eingesetzt, um multimodale Modelle auf der Endgeräteseite, Bilderkennungsanalysen und Offline-Sprachinteraktion zu unterstützen. Darüber hinaus sind visuelle Prozessoren wie RV1126B und RV1106 hauptsächlich für intelligente Kameras und maschinelle Sehszenarien ausgelegt. Man kann sehen, dass Rockchip durch die Kombination von Hauptsteuerchips und Co-Prozessoren die lokalen KI-Berechnungsfähigkeiten von Endgeräten ausbaut.

Die dritte Kategorie sind Sensoren, die für die Wahrnehmung der Umgebung zuständig sind. Wenn Kommunikationschips das Problem lösen, wie Geräte Informationen austauschen, und KI-Prozessoren das Problem lösen, wie Informationen analysiert werden, dann sind Sensoren der Eingang, über den das gesamte System externe Informationen erfasst. Traditionelle Smart-Home-Systeme stützen sich hauptsächlich darauf, dass Nutzer aktiv Befehle eingeben, oder lösen voreingestellte Aktionen über einzelne Parameter wie Temperatur und Feuchtigkeit aus. Echte Szenarienintelligenz erfordert jedoch, dass das System verschiedene Veränderungen in der häuslichen Umgebung versteht.

Zum Beispiel kann die Beurteilung, ob sich eine Person in einem Raum befindet, nur mit einem gewöhnlichen Infrarot-Präsenzmelder an Grenzen stoßen. Um zu beurteilen, ob ein älterer Mensch gestürzt ist, ob sich der Nutzer im Schlafzustand befindet oder ob im Raum anormale Aktivitäten vorliegen, müssen möglicherweise Millimeterwellenradar, Infrarotsensoren, Kameras und andere Umgebungsdaten kombiniert werden, um eine umfassende Beurteilung zu treffen. Dies eröffnet neue Anwendungsräume für Chips im Zusammenhang mit MEMS-Sensoren, Umweltsensoren, Bildsensoren und Millimeterwellenradar. Unter anderem können Sensoren für Temperatur, Feuchtigkeit, Beleuchtung und Luftqualität für die Umgebungsüberwachung und automatische Anpassung von Haushaltsgeräten verwendet werden. Bildsensoren erfassen visuelle Informationen, während Millimeterwellenradar Informationen wie Entfernung, Geschwindigkeit und Bewegungszustand des Ziels durch Reflexion elektromagnetischer Wellen erfassen kann, was Anwendungswert in Szenarien wie berührungsloser Erkennung der Anwesenheit von Personen und Sturzerkennung hat.

Am Beispiel einiger Szenarienlösungen von Huawei Harmony Smart Home: Dort werden bereits Wahrnehmungstechnologien wie Millimeterwellenradar für Funktionen wie die unterstützende Erkennung des Schlafzustands und die Erkennung von Sturzereignissen eingesetzt und mit Beleuchtung, Klimaanlagen und anderen Geräten verknüpft. Diese Veränderung bedeutet, dass Sensoren nicht mehr nur ein Zubehörteil eines einzelnen Haushaltsgeräts sind, sondern zunehmend zu einer wichtigen Grundlage werden, über die das umfassende Smart-Home-System Umgebungsinformationen erfasst.

Es ist hervorzuheben, dass Sensoren selbst keine komplexen Szenarienbeurteilungen direkt durchführen. Sie erfassen Informationen, anschließend müssen Algorithmen, Prozessoren und Steuersysteme gemeinsam daran teilnehmen. Daher besteht der zukünftige Wettbewerb im Smart-Home-Bereich nicht aus der separaten Verbesserung einer einzelnen Sensorart, sondern aus der Zusammenarbeit verschiedener Wahrnehmungstechnologien und Rechenplattformen.

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Wenn KI in den Haushalt einzieht: Wo liegen die Chancen für inländische Chips?

Die Einführung von KI im Smart Home bedeutet nicht, dass alle Berechnungen in der Cloud durchgeführt werden müssen. Tatsächlich stellen häusliche Szenarien besondere Anforderungen an die Reaktionsgeschwindigkeit, den Schutz der Privatsphäre und die Netzwerkstabilität, was die KI auf der Endgeräteseite zu einer wichtigen Entwicklungsrichtung macht.

Am Beispiel von Heimkameras: Wenn jede Bildanalyse in die Cloud hochgeladen werden muss, erhöht dies nicht nur die Kosten für Netzwerkbandbreite und Serverberechnung, sondern kann auch Bedenken im Hinblick auf den Schutz der Privatsphäre mit sich bringen. Für Geräte wie Schlösser, Sicherheitssysteme und Umgebungsüberwachungsgeräte müssen einige Aufgaben zudem möglichst zeitnah erledigt werden. Die Berechnung auf der Endgeräteseite kann einen Teil der Daten lokal auf dem Gerät oder dem Heim-Gateway verarbeiten, wodurch die Abhängigkeit von einer dauerhaften Netzwerkverbindung reduziert und der Umfang der Übertragung sensibler Informationen verringert wird. Gleichzeitig kann die Cloud weiterhin Aufgaben wie die Inferenz komplexer Modelle, die Aktualisierung von Wissen und die geräteübergreifende Datenverwaltung übernehmen.

Apples HomeView-Design spiegelt ebenfalls diesen Gedanken wider. Es ist mit dem A18-Chip ausgestattet, verarbeitet Daten von Kamera und Mikrofon isoliert über Secure Exclaves und erlaubt Siri-Anfragen, je nach Aufgabentyp die Verarbeitung auf dem Gerät oder Private Cloud Computing zu nutzen. Das zeigt, dass selbst Apple, das großen Wert auf den Schutz der persönlichen