市场前景如此广阔，但目前大多数厂商没有真正做出卓有成效的产品，导致这一现象的关键在于大数据。有了终端，有了互联网，智能家居的轮廓基本能够描绘出来。但这些还只能实现家居的“互联化”而非“智能化”。大数据才是真正实现从家居“互联化”迈向“智能化”的关键。可以说，没有大数据支撑的智能家居，还只是一群智能伪军。

大数据并非数字的堆积，它分为三个层次，普遍化、差异化和动态化。最终目的应当是一个动态的调整，以达到智能化的要求。

第一，大数据要具备足够的积累，了解大众的普遍需求。

这一功能要求，智能家居要采集足够多的数据样本，以分析大众对某一款设备的普遍接受范围。比如，大众普遍适应的室温、空气湿度、吸尘器的档位等等，在初始设定时，达到智能化的效果。

这一方面，要求采集的样本足够多。因此，家电行业传统的巨头往往更容易占据优势。比如海尔最近发布的星盒，就是一款智能温控器，它依托的是海尔在家电领域多年以来的数据积累。根据数据的积累，找到最适合大众用户感受的温度。

而这款星盒作为智能家居领域的先锋，后续将会向起他智能家居拓展，而海尔在家电领域多年来的积累，能够更加提升智能化水平。而这是大数据的第一层意义。

第二，大数据要在数据积累的同时，满足个性化和差异化的需求。

大众化只能适用于普遍的规律，而不同用户的实际需求是不同的。这需要大数据具备“学习”能力，能够根据用户的具体习惯，形成差异化的设定。

同样以星盒为例，其智控模式，能够自动学习用户使用空调的习惯，根据实时的地区、月份、室内外温湿度、白天/夜晚等因素综合判断，通过星盒自学习算法，经过一周用户习惯的学习，生成用户专属的作息曲线，这是大数据“学习”的典型案例。

此外，星盒还具备多种模式可供选择，比如好睡眠模式，能够根据用户所在地区和室内外温湿度环境，以及用户之前一周睡眠时的使用习惯记录，自动生成用户专属的睡眠曲线运行。大数据实现差异化的设定，是智能家居的第二个层级。

第三，大数据需要做到动态调整。

用户的需求存在差异，不仅是指个体之间的差异，还包含在个体内部，不同环境下的不同需求。这就要求，大数据能够根据差异化的需求，进行动态调整。海尔星盒在控制室内湿度时，能够实时检测室内湿度，当湿度超过一定范围时，空调会自动开启除湿模式。

爱宝宝模式能够根据用户所处地区、宝宝年龄、实时室内外温湿度等环境，经星盒环境数据中心计算，得出适合宝宝的温湿度，并进行动态优化。

动态调整是大数据在智能家居领域第三个层次的应用。它能够最大限度地减少用户人工调整，实现智能化。