Еще десять лет назад умная лампа воспринималась как эффектная примета будущего. Она умела менять цвет, включаться по команде со смартфона и производила впечатление вещи, пришедшей к нам из завтрашнего дня. Теперь подобное устройство уже не кажется чем-то исключительным. Умные лампы, датчики, роботы-пылесосы, камеры, системы безопасности и климатическая автоматика прочно вошли в повседневную жизнь. Но главное изменение произошло не в самих гаджетах, а в способе их существования: они давно перестали быть одиночными приборами.

Сегодня устройства обмениваются сигналами, запускают сценарии, передают друг другу команды и постепенно складываются в единую систему. Обычная квартира незаметно для своих хозяев превращается в небольшую цифровую инфраструктуру. И если эту логику последовательно масштабировать — сначала на дом, затем на район, а потом и на целый город, — становится ясно, что речь идет уже не о красивой футуристической метафоре, а о вполне реальном направлении развития городской среды.

Чтобы понять, как возникает эта новая реальность, стоит начать с самого простого и наглядного устройства — умной лампы. Именно в ней, как ни странно, уже заключены почти все принципы, по которым строятся и умный дом, и более крупные цифровые системы.

С чего начинается «ум»: устройство лампы

Если разобрать умную лампу, первым делом обнаружится плата со светодиодами. По краям обычно размещаются белые светодиоды, отвечающие за обычное освещение, а внутри — красные, зеленые и синие. Это классическая схема RGB: смешивая три базовых цвета в разных пропорциях, лампа может выдавать практически любой оттенок.

Однако у такой схемы есть важное ограничение. Белый цвет, полученный только за счет RGB-смешения, как правило, оказывается недостаточно качественным: он может выглядеть «грязным», а индекс цветопередачи у него нередко уступает специализированным белым светодиодам. Поэтому в большинстве современных ламп, особенно в моделях с регулировкой цветовой температуры, к RGB-элементам добавляют отдельные белые светодиоды — теплые и холодные. Благодаря этому устройство умеет менять не только цвет, но и характер белого света: от мягкого теплого, близкого к вечернему освещению, до более холодного дневного.

По логике смешения цветов это действительно напоминает работу дисплея AMOLED: там изображение формируется за счет красных, зеленых и синих субпикселей, здесь — за счет отдельных светодиодов. Разумеется, это не полное техническое тождество, а именно аналогия принципа: в одном случае речь идет о миллионах микроскопических элементов экрана, в другом — о сравнительно небольшом наборе мощных диодов, освещающих комнату.

Но светодиодная матрица — лишь половина устройства. Настоящая «умность» начинается ниже, на управляющей плате. Именно там расположен микроконтроллер, радиомодуль и цепи питания. В недорогих массовых лампах нередко используется Wi‑Fi, в экосистемных моделях — Zigbee, Bluetooth Low Energy или Thread. Какой бы стандарт ни был выбран, суть остается одной: внутри лампы находится небольшой специализированный компьютер.

Здесь стоит сделать важное уточнение по состоянию на 2026 год. Часто можно услышать упрощенное описание, будто в умной лампе установлен «32-битный процессор, несколько мегабайт оперативной памяти и радиомодуль». В реальности картина обычно чуть скромнее, но от этого не менее впечатляющая. Например, популярные семейства чипов ESP8266 и ESP32 действительно используются в огромном количестве устройств интернета вещей, однако несколько мегабайт в таких решениях чаще относятся к флеш-памяти для прошивки, а не к оперативной памяти. ОЗУ у подобных микроконтроллеров обычно измеряется сотнями килобайт, а не мегабайтами. Тем не менее для лампы, датчика или розетки этого более чем достаточно.

Подобные модули выпускают, в частности, Espressif, Beken, Realtek, Telink и ряд других производителей. В бытовой электронике они давно стали стандартным «мозгом» для маломощных сетевых устройств.

Особенно любопытно другое. Те же чипы, что стоят в лампах и розетках, энтузиасты используют для создания часов, датчиков, роботов, измерительных систем и даже небольших веб-серверов. У ESP8266 тактовая частота обычно составляет 80 или 160 МГц, у многих вариантов ESP32 — до 240 МГц. Сравнение с историческими компьютерами, конечно, всегда условно: архитектуры, наборы инструкций и задачи слишком различаются. И все же показательно, что Apollo Guidance Computer, управлявший полетом кораблей программы «Аполлон», работал на частоте около 1,024 МГц, имел порядка 4 КБ оперативной памяти и около 72 КБ постоянной памяти. Иными словами, даже скромный современный контроллер в бытовом устройстве по ряду формальных параметров выглядит мощнее вычислительной системы, сопровождавшей высадку человека на Луну.

И все это — ради того, чтобы по команде включить свет, изменить его температуру или оттенок.

Почему одного Wi‑Fi недостаточно

На первый взгляд может показаться, что для умного дома достаточно подключить все устройства к Wi‑Fi. Но на практике такой подход быстро упирается в ограничения.

Во-первых, беспроводной эфир в жилых домах перегружен. Вокруг работают десятки маршрутизаторов, особенно в диапазоне 2,4 ГГц, и помехи становятся обычным делом. Во-вторых, Wi‑Fi сравнительно энергозатратен. Для лампы или камеры, постоянно подключенных к электросети, это не критично. Но для датчика движения, температуры, протечки воды или открытия двери расход энергии становится уже принципиальным вопросом: такие устройства должны работать от батареи месяцами, а лучше — годами.

Именно поэтому в умном доме так важны другие протоколы связи. Один из самых распространенных — Zigbee. Он рассчитан на низкое энергопотребление и умеет строить mesh-сеть, то есть сеть с множеством промежуточных узлов. Устройства передают сигнал друг через друга, расширяя покрытие без отдельного усилителя. Если в доме установлено несколько ламп, розеток или реле, часть из них может выступать ретрансляторами. В результате сеть становится распределенной: чем больше стационарных устройств, тем устойчивее связь.

Но независимо от того, идет ли речь о Wi‑Fi, Zigbee, Bluetooth Low Energy, Z‑Wave или Thread, базовая архитектура остается почти неизменной. В центре находится микроконтроллер с радиомодулем. Он принимает команду или считывает показания датчика, после чего передает сигнал исполнительной электронике.

В случае лампы таким исполнительным элементом становится драйвер светодиодов — специализированная схема, управляющая током по отдельным каналам. Яркость регулируется с помощью широтно-импульсной модуляции, а комбинация каналов позволяет получать нужный оттенок и нужную цветовую температуру. Иначе говоря, один блок принимает решение, другой его исполняет. Именно этот принцип затем повторяется почти во всех устройствах умного дома: в розетках, датчиках, замках, термостатах, выключателях, клапанах, шторах и сиренах.

Когда отдельные приборы становятся системой

Пока устройство одно, оно по-настоящему мало что меняет. Датчик температуры сам по себе — лишь измерительный прибор. Он способен определить, холодно в комнате или тепло, но на этом его самостоятельная роль заканчивается. Однако стоит добавить второе устройство — например, умную розетку, — и возникает уже не просто набор техники, а простейшая автоматизация.

Если температура падает ниже заданного порога, датчик передает значение в систему, срабатывает правило, и розетка включает обогреватель. Если в помещении, напротив, становится слишком жарко, команда может уйти на инфракрасный передатчик, который подаст сигнал кондиционеру. В этот момент вполне обычная бытовая техника, ничего не «зная» о цифровой среде, становится частью автоматизированного сценария.

Умные розетки полезны не только тем, что умеют включать и выключать питание. Многие модели измеряют ток, напряжение и суммарное энергопотребление, позволяя понять, сколько электричества прибор израсходовал за день, месяц или год. Фактически розетка превращается в компактный прибор учета, который помогает следить за нагрузкой и привычками потребления.

Когда таких устройств становится несколько, из них складываются уже более сложные бытовые сценарии. Ночью датчик движения фиксирует, что человек встал с кровати, и в коридоре включается не яркий верхний свет, а мягкая подсветка на 10–20% мощности — ровно настолько, чтобы пройти на кухню или в ванную и не ослепнуть. Или другой пример: срабатывает датчик открытия входной двери, и система запускает сценарий «Я дома» — загорается свет в прихожей, включается теплый пол, а колонка начинает воспроизводить заранее выбранный плейлист.

Но возможности становятся еще шире, если на месте датчика оказывается умный замок. В продвинутых моделях внутри уже находится полноценный набор компонентов: микроконтроллер, привод, а также защищенный элемент памяти или отдельный secure element для хранения цифровых ключей. В ряде решений отпечатки пальцев и другие чувствительные данные действительно обрабатываются локально, без отправки в облако, — и это важный момент с точки зрения безопасности. Однако по состоянию на 2026 год корректно говорить именно о «ряде решений», а не обо всех замках без исключения: возможности зависят от конкретной модели и экосистемы.

С точки зрения пользователя результат выглядит просто. Человек подходит к двери, прикладывает палец, NFC-метку или вводит код. Замок открывается, и система понимает, что хозяин вернулся. Свет включается, сигнализация отключается, камера в коридоре перестает записывать постоянный поток событий. Обратный сценарий столь же логичен: дверь запирается, и дом переходит в режим охраны, камеры активируются, а часть устройств отключается.

Современные камеры — еще один важный шаг в эволюции умного дома. Многие модели уже умеют не только передавать видео, но и анализировать изображение. Алгоритмы компьютерного зрения и локальные нейросетевые модели позволяют отличать человека от животного, а осмысленное движение в кадре — от колыхания шторы или перемены света. Здесь, впрочем, тоже нужно сделать важную оговорку: не все камеры анализируют изображение прямо на устройстве. По состоянию на 2026 год на рынке сосуществуют и модели с локальной аналитикой, и решения, где часть распознавания по-прежнему выполняется в облаке. Но общий тренд очевиден: чем больше вычислений происходит на самой камере, тем быстрее реакция, тем ниже зависимость от интернета и тем лучше защищена приватность.

Следующий уровень — устройства, которые не просто исполняют команды, а адаптируются к образу жизни владельцев. Характерный пример — умный термостат. Он регулирует отопление или кондиционирование, а в более продвинутых моделях со временем еще и изучает поведенческие шаблоны жильцов. Если система замечает, что люди обычно возвращаются домой около определенного часа, она может заранее скорректировать температуру. Ночью — снизить ее ради экономии. Днем, когда квартира пустует, перевести климатическую систему в более сдержанный режим. Важно уточнить: функцией полноценного «обучения» оснащены не все термостаты; во многих случаях речь идет о гибком расписании, геолокации и аналитике на основе сценариев. Но принцип остается тем же: устройство постепенно перестает быть просто выключателем и становится участником более сложной логики.

Хаб, протоколы и проблема совместимости

Чем больше устройств появляется в доме, тем отчетливее проявляется одна и та же проблема: каждый отдельный прибор может быть достаточно «умен», но это еще не означает, что вся система будет работать согласованно. Одни устройства говорят на языке Wi‑Fi, другие — на Zigbee, третьи используют Bluetooth Low Energy, четвертые — Z‑Wave или Thread. Чтобы все это превратилось в единую среду, нужен посредник.

Таким посредником и становится хаб — центральный диспетчер умного дома. Он объединяет устройства с разными протоколами, обрабатывает сценарии, хранит логику автоматизации и связывает локальную сеть с облачными сервисами. В зависимости от экосистемы роль хаба может выполнять отдельное устройство, умная колонка, домашний дисплей, телевизионная приставка, маршрутизатор или иное стационарное оборудование. В случае Thread часто требуется еще и так называемый Border Router — пограничный маршрутизатор, который соединяет Thread-сеть с обычной IP-инфраструктурой дома. Именно такую роль сегодня нередко берут на себя современные колонки, центры управления и некоторые роутеры.

Почему вообще сложилось такое разнообразие стандартов? Потому что каждый из них решал собственную задачу.

Wi‑Fi обеспечивает высокую пропускную способность, поэтому он незаменим там, где надо передавать видео или быстро обмениваться большими объемами данных. Именно поэтому камеры и многие домофонные устройства по-прежнему часто работают через Wi‑Fi.

Z‑Wave исторически был одним из первых заметных стандартов для домашней автоматизации. Он заслужил репутацию надежного и экономичного протокола, однако долгое время развивался в более закрытой модели с контролируемой экосистемой чипов и сертификации. Нельзя сказать, что Zigbee появился «из-за» Z‑Wave в прямом смысле, но именно Zigbee стал более открытой альтернативой, на которую сделали ставку многие производители массовых устройств.

Правда, и здесь все оказалось не столь просто. Формально устройства с поддержкой Zigbee должны работать в одной экосистеме, но на практике многое зависело от профилей, прошивок и конкретных реализаций. Именно поэтому пользователи нередко сталкивались с ситуацией, когда два устройства на одном и том же стандарте все же не взаимодействовали идеально.

Thread — более современный протокол, который особенно важен в контексте последних лет. Он тоже ориентирован на низкое энергопотребление и mesh-сети, обычно использует радиоканал IEEE 802.15.4 в диапазоне 2,4 ГГц и строит IP-совместимую сетевую архитектуру. По состоянию на 2026 год Thread действительно стал одним из ключевых стандартов для новых устройств, особенно там, где производители делают ставку на Matter. Но важно не преувеличивать: Zigbee по-прежнему очень распространен, прежде всего в уже установленных системах и массовых устройствах, а Z‑Wave сохраняет свое место в ряде ниш — особенно в системах безопасности и профессиональной автоматизации.

Есть и еще одна фундаментальная проблема: дальность связи. Любой радиосигнал ограничен в радиусе действия, а в большой квартире или доме датчик на дальнем конце помещения может просто не дотянуться до хаба. Именно здесь mesh-сети становятся по-настоящему важны. Если между датчиком и центром управления находится умная розетка, выключатель или лампа, то данные могут пройти через них транзитом. Получается распределенная сеть, где устройства служат друг другу промежуточными узлами. И чем плотнее такая сеть, тем она надежнее.

Matter: попытка научить экосистемы говорить на одном языке

Долгое время одним из самых раздражающих недостатков умного дома была привязка к конкретной платформе. Можно было купить устройство, которое прекрасно работало, но только в одной экосистеме — например, лишь с Apple Home, или только с Google Home, или только с Amazon Alexa. Для пользователя это означало постоянные ограничения, необходимость подбирать технику по совместимости и страх ошибиться при покупке.

Ответом на эту проблему стал Matter — единый стандарт совместимости, который поддержали крупнейшие игроки отрасли. Его задача — не заменить все существующие протоколы, а обеспечить общую модель взаимодействия между устройствами и экосистемами.

Здесь, однако, необходимо важное уточнение, актуальное на 2026 год. Matter не «работает поверх Zigbee» в прямом смысле этого выражения. Нативно Matter использует Ethernet, Wi‑Fi и Thread как транспортные среды, а Bluetooth Low Energy применяется главным образом на этапе первичной настройки и добавления устройства в сеть. Zigbee-устройства могут быть представлены в Matter-экосистеме через мосты, хабы и совместимые шлюзы, но Zigbee не является базовым транспортом для Matter. Это принципиальный момент, который часто упрощают в популярном объяснении темы.

С практической точки зрения Matter — это действительно универсальный язык для умного дома. Если устройство сертифицировано по Matter, оно с гораздо большей вероятностью будет работать сразу в нескольких крупных экосистемах: Apple Home, Google Home, Amazon Alexa, Samsung SmartThings и других. Кроме того, многие команды выполняются локально, внутри домашней сети, без обязательного обращения к облаку. Это дает более быструю реакцию, повышает устойчивость системы при сбоях интернета и в ряде случаев улучшает безопасность.

Именно поэтому можно сказать, что индустрия постепенно стирает границы между устройствами, платформами и сценариями использования. А когда это происходит, умный дом перестает быть набором разрозненных «штучек для энтузиастов» и начинает становиться инфраструктурой, которую можно масштабировать дальше.

От квартиры к дому, от дома к району

Логика масштабирования здесь удивительно проста. Если в одной квартире объединены датчики, исполнительные устройства и сценарии, возникает умная квартира. Если похожие системы работают во всех квартирах здания и дополняются автоматизацией общедомовых инженерных узлов, получается умный дом. А если в единую сеть включаются уже не только квартиры и подъезды, но и светофоры, камеры, тепловые пункты, системы энергоснабжения, освещение, контроль доступа и коммунальная инфраструктура, — появляется следующий уровень: умный район, а в более широком масштабе и умный город.

Главный ресурс такой системы — данные. Инфраструктура начинает генерировать телеметрию в реальном времени. Сколько электричества потребляет тот или иной дом? Какова текущая тепловая нагрузка? Где происходят пики потребления? Как ведут себя инженерные сети? Как быстро заполняются парковки? Насколько равномерно распределен транспортный поток?

Если раньше городские службы часто были вынуждены опираться на усредненные нормативы и календарные графики, то цифровая среда позволяет принимать решения, исходя из реальной картины. Отопление может регулироваться не только по формальному началу сезона, но и по фактической температуре воздуха, степени прогрева здания, теплопотерям и параметрам внутренней среды. В некоторых продвинутых системах при наличии соответствующей интеграции учитывается и фактическая занятость помещений или активность в здании. Иными словами, инженерные сети работают уже не по принципу «одинаково для всех», а как замкнутый контур управления: система измеряет состояние, сравнивает его с целевым и корректирует подачу ресурсов.

Тот же принцип применим и к транспорту. Адаптивное управление светофорами уже давно существует не только на уровне концепций: алгоритмы анализируют поток автомобилей, пешеходную нагрузку, очереди на перекрестках и динамически изменяют фазы сигналов. Перекресток в такой системе действительно напоминает сетевой узел, который распределяет поток, чтобы избежать перегрузки в отдельных точках.

Безопасность тоже становится частью единой цифровой ткани города. Камеры, датчики, домофоны, системы контроля доступа и мониторинга образуют распределенную сеть наблюдения. Она фиксирует события, управляет входом во дворы и подъезды, отслеживает нештатные ситуации и передает информацию в единый центр управления. Конечно, с этим неизбежно связаны вопросы приватности, кибербезопасности, разграничения доступа к данным и прозрачности правил их использования. По состоянию на 2026 год именно эти вопросы становятся не менее важными, чем сами технологические возможности: умный город должен быть не только эффективным, но и подотчетным жителям.

Реальный пример: как устроен умный район на практике

Все это может звучать как теория, если не увидеть подобные решения в реальной среде. Один из наиболее известных российских примеров — СберСити, проект в Рублёво-Архангельском на западе Москвы. Это не концепт на выставочном стенде, а крупный районный проект, в котором цифровая инфраструктура закладывалась еще на этапе проектирования. По открытым данным, речь идет о территории порядка 460 гектаров, то есть о действительно масштабном развитии, а не о демонстрационном квартале на несколько домов.

Именно это обстоятельство особенно важно. Обычно умные технологии появляются уже после строительства: жильцы постепенно докупают лампы, розетки, датчики, замки, колонки и пытаются собрать из всего этого работающую систему. Здесь логика иная: значительная часть цифровых сервисов, инженерной автоматизации и элементов управления изначально встроена в саму среду.

В квартирах это ощущается прежде всего как снятие порога входа. Один из главных барьеров умного дома всегда состоял в том, что его нужно долго и тщательно настраивать: подбирать совместимые устройства, связывать их через хабы, тестировать сценарии, устранять конфликты. Когда же базовая инфраструктура заложена с самого начала, система работает не как любительский конструктор, а как часть архитектуры жилья.

Например, привычные выключатели могут быть заменены или дополнены сценарным управлением светом. Одна клавиша в буквальном смысле становится интерфейсом для всей группы световых приборов: «рабочий режим», «вечерний», «ночной». Пользователю не приходится включать все по отдельности; он выбирает состояние пространства.

В качестве альтернативного способа управления используется и голосовой интерфейс — например, через ассистента «Салют». В таком случае команда вроде «открыть шторы и включить настольную лампу» становится не эффектной демонстрацией, а обычным бытовым действием.

Важна и программная часть. Через приложение можно следить за состоянием квартиры: температурой, освещением, энергопотреблением, статусом датчиков, в том числе датчиков протечки воды, а при необходимости — вручную менять параметры системы. Если в помещении стало слишком жарко, температуру можно скорректировать в несколько касаний, не подходя к отдельным регуляторам.

Однако самая интересная часть начинается за пределами квартиры. Камеры, системы доступа и датчики объединяются в общий центр мониторинга, который обслуживает сразу несколько домов. Это уже не просто удобство одного пользователя, а управление на уровне района. Тепло-, холодо- и энергоснабжение зданий опираются на сеть датчиков и автоматические системы, регулирующие подачу ресурсов в зависимости от реальной нагрузки. По тому же принципу работают освещение, безопасность, транспортные решения и часть коммунальной инфраструктуры.

Отдельного внимания заслуживает пневматическая система мусороудаления, если говорить точным инженерным языком. В бытовом описании ее часто называют «вакуумной», и по впечатлению она действительно выглядит почти фантастически: отходы удаляются не привычным способом с контейнерной площадкой у каждого дома, а через централизованную систему транспортировки. Именно такие решения особенно ясно показывают, что умный район — это не только про датчики и приложения, но и про переосмысление самой городской инженерии.

По сути, каждый дом в подобной среде становится узлом общей системы управления ресурсами. А когда таких домов десятки, возникает уже полноценная умная территория. И характерно, что подобные районы очень быстро меняются визуально: по мере развития появляются новые дома, общественные пространства, дворы, маршруты и сервисы. Цифровая среда в таком случае не существует отдельно от городской — она встроена в нее и развивается вместе.

По состоянию на 2026 год именно этот подход — закладывать цифровую инфраструктуру не как дополнение, а как исходный слой проектирования — выглядит одним из самых перспективных направлений для новых районов.

Технология, которая перестает быть заметной

В этом и заключается, пожалуй, главный парадокс умного дома и умного города. Пока технология требует постоянного внимания, ручной настройки и бесконечного контроля, она остается игрушкой для увлеченных людей. Но в тот момент, когда она начинает работать почти незаметно, подстраиваясь под ритм жизни человека и под состояние среды, она превращается в инфраструктуру.

Умный дом сегодня — это уже не набор модных устройств, а система непрерывного обмена данными. Датчики фиксируют события. Контроллеры интерпретируют их. Исполнительные устройства совершают действие. Из этих простых цепочек вырастает автоматизация квартиры. Из автоматизации квартиры — управление домом. Из управления домом — районные и городские цифровые системы.

Именно поэтому путь от лампочки до умного города не кажется больше преувеличением. Принципы в основе одни и те же: измерение, передача сигнала, обработка, команда, реакция. Разница лишь в масштабе. В комнате свет загорается по движению. В здании тепло регулируется по фактической нагрузке. В районе светофоры меняют фазы по состоянию потока. Городская среда начинает вести себя как единая система, которая анализирует происходящее и постепенно учится быть удобнее, экономичнее и точнее.

Будущее, которое еще недавно символизировала одна умная лампа, к середине 2020-х годов уже перестало быть набором отдельных эффектных функций. Оно складывается в сеть. И чем дальше, тем больше эта сеть становится частью самого пространства, в котором мы живем.

В 1939 году, в одиннадцатом выпуске комикса Action Comics, Супермен впервые продемонстрировал способность видеть сквозь стены — эту суперспособность назвали рентгеновским зрением. Проблема в том, что реальный рентген для подобного трюка не годится: всё, что толще и плотнее человеческой кожи, становится непреодолимым препятствием для этих лучей. И тем не менее оказалось, что нечто очень похожее на рентгеновское зрение Супермена вполне реализуемо в реальности — только вместо трико супергероя понадобится куда более прозаичный предмет: обычный Wi-Fi-роутер.

Звучит эффектно, но как это вообще работает? Разве можно увидеть что-то сквозь стену с помощью Wi-Fi? Оказывается, можно — и это не досужие фантазии, а результат серьёзной научной работы: американские исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и Университета Карнеги — Меллона в своих работах убедительно показали, что это более чем возможно.

Растянувшаяся на несколько лет серия исследований, множество экспериментов и, конечно, хитро настроенные нейронные сети привели к появлению весьма занятной технологии, выросшей из самого обычного Wi-Fi. Разберёмся, как именно она работает и стоит ли всерьёз опасаться, что соседи смогут подглядывать за вами с помощью беспроводной сети.

С чего вообще можно начать, если хочется увидеть сквозь стену

Прежде чем переходить к Wi-Fi, стоит понять, как в принципе можно увидеть что-то сквозь непрозрачную преграду. Ближайшее из того, что уже существует и хорошо знакомо по кино, — это тепловизоры. В фильмах герои нередко «просвечивают» целое здание тепловизором и видят всех находящихся внутри людей. К сожалению, в реальной жизни это работает далеко не так эффектно: у тепловизоров очень небольшой угол обзора, так что охватить одним взглядом целое здание попросту не получится.

Но почему тепловизор вообще способен «видеть» людей сквозь преграды? Дело в том, что каждый человек излучает тепловые волны — мы их не видим, а лишь ощущаем, да и то не на расстоянии. Эти волны свободно проникают через непрозрачные препятствия, и именно их регистрирует тепловизор. Значит, фундаментально нужно что-то похожее, но проще и дешевле: некая волна, способная беспрепятственно проходить сквозь преграды, изменения которой при этом можно отслеживать.

Здесь и приходят на помощь радиоволны — ещё один вид излучения, не связанный с теплом, но точно так же способный проникать сквозь препятствия. Если бы радиоволны не обладали этим свойством, у нас не было бы ни FM-радио, ни Bluetooth, ни того же Wi-Fi. Это первая важная зацепка. Однако радиоволны бывают очень разными и отличаются друг от друга по частоте — от крайне низких (порядка 3 Гц) до сверхвысоких (300 ГГц и выше). Вдаваться в физику процесса на уровне отдельных частиц здесь не нужно — достаточно запомнить общее правило: чем выше частота волны, тем труднее ей проходить сквозь стены и тем сильнее теряется сигнал. Это касается не только радиоволн, но и звуковых: наверняка каждый замечал, что низкие басы прекрасно слышны сквозь стену — а вот сосед с дрелью по субботам слышен ещё лучше.

С другой стороны, для решаемой задачи нужно, чтобы волна при прохождении сквозь препятствие всё-таки заметно изменялась — иначе просто не получится понять, было ли на её пути препятствие вообще. Именно поэтому, например, обычные FM-волны для такой задачи не годятся: они проходят сквозь стены слишком уж беспрепятственно, почти не меняясь.

2015 год: как в MIT научились определять человека в комнате с помощью Wi-Fi

История начинается в 2015 году, в стенах Массачусетского технологического института. Именно тогда исследователи под руководством профессора Дины Катаби обратили внимание на высокочастотные радиоволны, которые буквально окружают нас повсюду и не требуют дорогого специализированного оборудования, — а именно на Wi-Fi, если точнее, на стандарт Wi-Fi 4, работающий на частоте 2,4 ГГц. На основе этого стандарта была создана технология, позволяющая определять местоположение человека в комнате. Разработку назвали Wi-Vi — сокращение от «Wi-Fi Vision», то есть «беспроводное зрение». Это, разумеется, ещё не полноценное рентгеновское зрение, но вполне обоснованно можно назвать её первым практическим шагом к нему.

Разберём принцип действия. Любой Wi-Fi-роутер или другое подобное устройство создаёт радиоволну, а смартфон эту волну принимает — и обратно посылает волну, несущую данные, например забавную картинку с котиком. Сама картинка, разумеется, никак не изменится, даже если между роутером и смартфоном окажется хоть пять стен подряд. А вот сама несущая волна изменится вполне заметно: сигнал станет слабее. Мощность Wi-Fi-сигнала измеряется в децибел-милливаттах, сокращённо dBm; это значение всегда отрицательное, причём около –30 dBm считается практически идеальным показателем, а –90 dBm означает фактическую потерю сигнала.

На мощность сигнала влияет буквально всё, что угодно, — и именно на этом строится вся идея исследования: любое препятствие любого размера и формы в пределах зоны покрытия сети так или иначе меняет сигнал. Убедиться в этом можно самостоятельно, установив на смартфон любое приложение для измерения уровня Wi-Fi-сигнала: даже если просто поставить руку между роутером и телефоном, показатели заметно изменятся. Получается, что по изменению мощности сигнала можно отслеживать изменения в окружающем пространстве. Правда, с одной важной оговоркой: точность подобного метода сама по себе крайне невысокая — по одному лишь показателю мощности можно понять разве что «есть препятствие или нет», не более того.

Чтобы отслеживать изменения куда точнее, нужно уже несколько передатчиков — так можно следить сразу за несколькими сигналами одновременно. В исследовании решили использовать несколько антенн для отправки сигнала и одну — для его получения. В обычных условиях между источником и приёмником Wi-Fi-сигнала находится множество препятствий: мебель, стены, другие устройства. Поэтому нужно было добиться того, чтобы все эти «фоновые» препятствия не мешали обнаруживать именно человека в поле действия сигнала. Для этого антенны-источники настроили таким образом, чтобы итоговый сигнал был равен нулю, если в отслеживаемой комнате никого нет. А как только в комнату кто-то заходит, сигнал меняется — потому что человек вносит изменения в распространение волны: часть её проходит сквозь тело, часть отражается, причём происходит это по-разному в зависимости от расстояния до источника сигнала — чем дальше находится человек, тем сильнее гасится сигнал. Значит, по характеру этих изменений можно определить, на каком расстоянии от измерительного устройства находится человек.

Впрочем, одного лишь расстояния недостаточно для точного местоположения — оно дало бы только окружность, где теоретически может находиться человек. Чтобы получить точные координаты, нужно определить ещё и угол относительно устройства: например, угол в ноль градусов означал бы, что человек находится прямо перед прибором. Принимающую антенну настроили так, чтобы она могла фиксировать угол, под которым к ней приходит сигнал, — а поскольку человек влияет ещё и на угол отражения волны, это в конечном счёте позволило довольно точно определять его местоположение в комнате. Помимо этого, у разработчиков получилось распознавать и падение человека — тоже благодаря характерным изменениям сигнала.

По словам самих исследователей, подобная технология способна работать даже сквозь бетонную стену толщиной 20 сантиметров. Они также предполагали, что подобную разработку стоит применять для наблюдения за пожилыми людьми: например, чтобы быстро отреагировать, если человек упал, — при этом сразу становится понятно, где именно он находится, а никаких проблем с приватностью, по их мнению, возникать не должно, поскольку на экране видна лишь точка на карте, а не изображение самого человека.

И всё же это по-прежнему далеко не то полноценное рентгеновское зрение Супермена, о котором шла речь в начале. Судя по всему, примерно так же рассудили и исследователи из другого университета — Карнеги — Меллона, — которые примерно год спустя предложили свою реализацию этой идеи, на этот раз с помощью нейронных сетей.

Карнеги — Меллон и нейросеть, которая «дорисовывает» человека по Wi-Fi-сигналу

В основе нового исследования по-прежнему лежал всё тот же стандарт Wi-Fi 4, да и общая суть не слишком изменилась: по-прежнему нужно было отслеживать изменения сигнала беспроводной сети. А вот реализация оказалась заметно сложнее.

Цель этой работы состояла не просто в том, чтобы найти в комнате одного человека, а в том, чтобы обнаружить сразу нескольких людей и, что особенно интересно, определить их позы и движения. Задача эта, очевидно, куда сложнее предыдущей, а значит, требует заметно больше исходных данных: количество передающих и принимающих антенн увеличили до трёх штук, а сигналы стали передавать по разным каналам Wi-Fi.

Дело в том, что Wi-Fi работает не на одной конкретной частоте, а в достаточно узком диапазоне: например, Wi-Fi-сеть на 2,4 ГГц использует частоты примерно от 2400 до 2484 МГц. На каждой отдельной частоте мощность сигнала при прохождении сквозь препятствие меняется по-своему, а чем выше частота, тем хуже сигнал проходит сквозь стены — этот принцип уже упоминался выше. Как и в предыдущем исследовании, сначала нужно зафиксировать, как сигнал распространяется в идеальных условиях, а затем отслеживать, как он меняется при появлении между передатчиком и приёмником людей, а также при их движении. Разница в том, что теперь данных стало кардинально больше, а результатом такой работы становится целый массив графиков.

Но как графики сигналов вообще превращаются в подобие «зрения сквозь стену»? Здесь в дело вступает нейросеть под названием DensePose — она изначально была разработана для работы с обычным видео и позволяет точно выделять людей в кадре, отслеживать их движения и проецировать эти данные на трёхмерную поверхность тела. По сути, DensePose объединяет в себе функции хромакея (зелёного экрана) и датчика глубины, но работает при этом исключительно на основе информации с обычной камеры — без какого-либо специального оборудования. Работает DensePose в два этапа: сначала распознаются отдельные части тела человека в кадре, а затем на эти части «накладываются» точки, изменения координат которых и отслеживаются в дальнейшем. Таким образом люди в кадре отделяются от фона.

Всё это, безусловно, любопытно само по себе, но у внимательного читателя вполне может возникнуть два закономерных вопроса. Первый — а зачем вообще всё это нужно? Второй — как это связано с исследованием на основе Wi-Fi-сигналов и кучи графиков?

Ответить на первый вопрос довольно просто: сфера применения подобной нейросети довольно широка — от замены традиционного хромакея при видеосъёмке до автономного транспорта, где такая система могла бы, например, распознавать жесты и движения регулировщика дорожного движения. Со вторым вопросом всё чуть сложнее. В исходном варианте DensePose определяет людей в кадре по данным с камеры, а в новом исследовании никакой камеры нет вовсе — есть только сигналы Wi-Fi. Тем не менее оба подхода, по сути, отслеживают изменения в окружающей среде, так что у исследователей возникла идея заменить данные с камеры на данные Wi-Fi-сигналов. Для этого пришлось создать ещё одну, отдельную нейросеть.

Для тренировки этой сети было записано 16 роликов продолжительностью около 13 минут каждый: в кадре постоянно находилось от одного до пяти человек, которые совершали разнообразные движения — ходили, двигали руками и ногами, вставали, ложились и так далее, — чтобы получить максимально разнообразный набор данных. Одновременно с видео записывались графики сигналов с Wi-Fi-антенн. В итоге новую нейросеть «скормили» сразу двумя видами данных: изображениями с людьми в кадре и тем, как эти же сцены распознаёт DensePose, — а также соответствующими графиками сигналов. Задача сети была проста в формулировке, хоть и сложна на практике: сопоставить сигналы Wi-Fi с тем, как DensePose распознаёт людей по видео, чтобы в дальнейшем воспроизводить схожий результат уже без использования обычной камеры. Для тренировки такой сети, по данным исследования, использовались четыре видеокарты NVIDIA Titan X — хотя авторы работы, к сожалению, не объяснили, почему выбор пал именно на это железо.

Результат подобной тренировки уже был показан в самом начале: нейросеть научилась распознавать людей в комнате примерно так, как это делал бы датчик глубины, — но вообще без использования каких-либо датчиков, кроме обычных Wi-Fi-антенн. К сожалению, стопроцентной точности добиться не удалось: нейросеть иногда ошибается при распознавании людей в помещении, ведь вариантов расположения нескольких человек в трёхмерном пространстве несоизмеримо больше, чем вариантов, которые можно закодировать в двумерных графиках сигналов даже с трёх антенн. Впрочем, подобная проблема вполне решаема — прежде всего за счёт увеличения объёма тренировочных данных.

Так стоит ли переживать за приватность?

На первый взгляд может показаться, что перед нами серьёзная угроза приватности: сейчас это, конечно, лишь исследовательский проект, но где гарантия, что уже через несколько лет подобная технология не станет доступна буквально каждому? Не самая обнадёживающая перспектива. Авторы соответствующих исследований, впрочем, склонны с этим не соглашаться: подобную нейросеть необходимо настраивать под конкретную среду, и даже незначительное изменение обстановки способно всё испортить — вплоть до того, что сдвиг источника или приёмника сигнала всего на несколько миллиметров или появление новой Wi-Fi-точки у соседей уже сделает предыдущую калибровку бесполезной. Получается, что для организации подобной слежки требуется весьма продолжительная и кропотливая настройка, а значит, сфера практического применения подобных исследований долгое время выглядела крайне ограниченной.

Здесь стоит сделать важное уточнение по состоянию на середину 2026 года — то есть спустя несколько лет после публикации этих исследований. Вывод об «ограниченной сфере применения» был во многом справедлив на момент выхода упомянутых работ, но за прошедшее время ситуация заметно изменилась, причём именно в сторону массового распространения подобных технологий.

Осенью 2025 года был официально утверждён стандарт IEEE 802.11bf — первый международный стандарт, целенаправленно созданный для так называемого Wi-Fi-сенсинга: распознавания движения, присутствия людей, жестов, падений и даже дыхания на основе того же самого принципа, что описан выше, — анализа изменений радиосигнала. Если раньше подобные разработки существовали разрозненно, в виде исследовательских проектов и фирменных, несовместимых друг с другом решений отдельных компаний, то новый стандарт впервые задаёт единые правила: как устройства должны согласовывать сеанс «прослушивания» пространства и обмениваться результатами измерений. Уже в начале 2026 года десятки производителей чипов — среди них, например, Qualcomm и Infineon — анонсировали поддержку этого стандарта в новых линейках Wi-Fi-модулей, а значит, подобная функциональность в обозримом будущем может появиться в самых обычных бытовых роутерах, а не только в специализированных лабораторных установках.

Более того, идеи из упомянутого исследования Университета Карнеги — Меллона уже вышли далеко за пределы академической среды: на их основе энтузиасты создали открытые программные проекты, позволяющие превращать сигналы обычных недорогих Wi-Fi-модулей в систему отслеживания человека через стены буквально из общедоступных компонентов стоимостью несколько долларов за штуку. Подобные разработки уже успели вызвать заметный общественный резонанс и новую волну дискуссий о приватности — тем более что, в отличие от истории 2015–2018 годов, единого правового регулирования подобного «сенсинга» пока попросту не существует ни в США, ни в Европе.

Иными словами, если несколько лет назад казалось, что технологии «Wi-Fi зрения» так и останутся нишевым лабораторным экспериментом из-за сложности настройки, то сегодня, с появлением единого отраслевого стандарта и растущей экосистемы производителей и разработчиков, перспективы её массового внедрения выглядят куда более реальными — а вместе с ними и вопросы о том, как защитить частную жизнь людей в мире, где обычный роутер способен «увидеть» их сквозь стену.

Итог

История, начавшаяся с забавной аналогии с рентгеновским зрением Супермена, довольно неожиданно привела к появлению вполне рабочей технологии, способной распознавать присутствие, движения и даже позы людей с помощью самого обычного Wi-Fi-сигнала — без единой камеры или специализированного датчика. Пройдя путь от лабораторных экспериментов MIT и Карнеги — Меллона до официального отраслевого стандарта, эта технология постепенно выходит за пределы научных статей — и, судя по всему, вопрос о том, как соседи (или кто-то ещё) в теории смогут «подглядывать» с помощью Wi-Fi, в ближайшие годы будет становиться всё менее гипотетическим.

 

Что может быть общего у умного пылесоса, автомобиля с автопилотом, смартфона и VR-гарнитуры для смешанной реальности? На первый взгляд — ничего, но если присмотреться к одному конкретному аспекту, окажется, что общего куда больше, чем кажется. Все эти устройства умеют строить карту окружающего пространства, а некоторые — пылесос и автомобиль — способны ещё и передвигаться по такой карте. Понимать своё окружение таким устройствам помогает датчик глубины — ToF или LiDAR. Он стоит в современных смартфонах, в некоторых умных пылесосах, а также — в том или ином виде — в VR-гарнитурах для смешанной реальности.

Вопрос в том, как именно эти устройства видят и запоминают мир вокруг себя и как они этим пользуются. Ответ будет разным для разных категорий устройств. В этой статье речь пойдёт об автономных роботах — не в смысле искусственного интеллекта, восставшего против человечества, а в самом практическом смысле: это умные пылесосы, автомобили с автопилотом, четвероногие роботы вроде Spot от Boston Dynamics — то есть устройства, способные распознавать местность вокруг себя и осуществлять навигацию без участия человека.

Три составляющих ориентирования робота

Ориентирование любого робота на местности — будь то автомобиль или пылесос — складывается из трёх основных элементов.

Первый — восприятие: то, как и с помощью каких датчиков робот получает информацию об окружающем мире. Второй — локализация: определение собственного местоположения робота в пространстве. Третий — картирование: непосредственно построение карты местности. Разберём каждый из этих элементов по порядку.

Восприятие: глаза и уши робота

Датчики восприятия — это, по сути, глаза и уши робота: именно они собирают информацию об окружении. Их можно разделить на две большие категории — камеры и датчики глубины.

Любому автономному роботу необходимо понимать, на каком расстоянии от него находится препятствие и какого оно размера. Обычные камеры переносят окружающий мир на плоскость в виде фотографии или видео, а по плоскому изображению крайне сложно точно оценить настоящие размеры объектов в кадре и расстояние между ними. Поэтому для определения размеров и дистанций используются отдельные сенсоры глубины — лидары и ToF-датчики. Подобную деталь можно заметить на автомобилях с системами помощи водителю или на умных пылесосах — например, на модели Dreame L10s Ultra.

Важное уточнение: лидар (LiDAR) и ToF-датчик (Time of Flight) — вещи разные, хотя сегодня их нередко считают взаимозаменяемыми. И то и другое используется для определения расстояния от датчика до объекта путём измерения времени, за которое свет долетает до объекта и возвращается обратно, — по принципу, схожему с работой эхолота. Схоже и происхождение названий: LiDAR расшифровывается как Light Detection and Ranging — «обнаружение и определение дальности с помощью света», а ToF — Time of Flight, «время полёта», то есть определение дальности по времени, затраченному светом на путь туда и обратно. Разница между ними в том, что лидар для измерений использует полупроводниковый лазер, а ToF-датчик — инфракрасное излучение.

Поскольку именно лидары используются в автономных роботах, дальше речь пойдёт в основном о них. Стоит лишь отметить, что ToF-датчики дешевле в производстве и компактнее, что позволяет использовать их в небольших устройствах, — но у них есть и недостатки: они медленнее, менее точны и сильнее подвержены помехам, чем лидары. В смартфоне это не критично, а вот если ошибётся с позиционированием пылесос или тем более целый автомобиль, последствия могут быть куда серьёзнее.

Как устроен лидар

В основе лидара лежит лазер — тема, безусловно, для отдельного большого разговора, поэтому здесь стоит сосредоточиться не столько на физике лазера, сколько на самом принципе его работы. С одной стороны, всё довольно просто: лазер испускает свет, тот отражается от поверхности и попадает в приёмник лидара. Расстояние до препятствия вычисляется так: скорость света умножается на время между запуском лазерного импульса и попаданием отражённого света в приёмник, а затем результат делится пополам — ведь свет проходит двойной путь, туда и обратно. Одним таким импульсом можно быстро и точно измерить расстояние до конкретной точки.

Сложность в другом: сам по себе лазерный луч не движется и способен сканировать лишь одну и ту же точку пространства. Значит, луч нужно постоянно перенаправлять, чтобы охватить всю необходимую область. Если размеры устройства не ограничены, задача решается относительно просто: берётся лазер, отражающее зеркало и электродвигатель, поворачивающий это зеркало. За счёт вращения зеркала лидар последовательно охватывает всё пространство вокруг себя и впереди, формируя карту дальности.

Но для компактных устройств вроде умного пылесоса такую систему приходится значительно уменьшать — особенно по высоте, чтобы пылесос мог заехать, например, под кровать. Полностью избавиться от механики и зеркал не получается — эти элементы необходимы для работы лидара, — однако их можно уменьшить буквально до микроскопических размеров. Соответствующая технология называется МЭМС — микроэлектромеханические системы: устройства, объединяющие на одной кремниевой подложке механические, оптические и электрические компоненты микронного размера. МЭМС применяются не только в лидарах, но и во многих других датчиках — например, в акселерометрах и гироскопах.

Внутри лидара с такой системой расположены сам лазер и несколько крошечных зеркал размером в единицы микрометров. Эти зеркала способны немного сдвигаться, изменяя угол, под которым лазер излучает свет, — это заметно расширяет поле зрения датчика. Однако одного этого недостаточно для эффективной навигации, поэтому в помощь такой системе устанавливается ещё и небольшой электродвигатель — именно поэтому лидар на роботах-пылесосах постоянно вращается. Такая система в целом позволяет автономному роботу точно оценивать расстояние до препятствий вокруг себя.

Что лидар не умеет

При всех своих достоинствах лидар, как и любой ToF-датчик, не распознаёт узоры, разметку и вообще какие-либо цвета — для него любой объект — это просто препятствие, «стена». Поэтому для более полного понимания окружающего мира вдобавок к лидару могут использоваться камеры. Правда, их роль здесь скорее вспомогательная: камеры применяются не столько для обнаружения препятствий, сколько для распознавания конкретных объектов. Автомобилям с автопилотом камеры, например, необходимы для считывания сигналов светофора, дорожных знаков и разметки; умный пылесос может комбинировать данные с камеры и с лидара для более точного перемещения в пространстве.

Возникает закономерный вопрос: а нельзя ли обойтись одной камерой и нейросетью, которая будет распознавать препятствия по изображению, — и тем самым отказаться от сложного и недешёвого в производстве лидара? Не всё так просто. У камеры как основного датчика есть свои преимущества: она дешевле, с помощью линз можно менять уровень приближения и поле зрения, а ещё она различает цвета. Но у такого подхода немало и недостатков, которые в большинстве практических задач перевешивают плюсы. Камере необходимы сложные алгоритмы для распознавания объектов и расчёта глубины сцены, а значит, нужно как мощное «железо» — на уровне современных флагманских смартфонов, — так и ресурсы на разработку и обучение нейронной сети. Плюс ко всему, камера без вспомогательных датчиков попросту не работает в темноте. Поэтому для задач, не связанных напрямую с распознаванием объектов, лидары и другие датчики глубины пока остаются вне конкуренции.

Небольшая, но важная поправка: а как обстоят дела у Tesla?

Стоит отдельно остановиться на одном распространённом заблуждении, которое стоит прояснить. Автомобили с системами помощи водителю действительно часто оснащают лидарами — так поступают, например, в беспилотных проектах Waymo. Но именно электромобили Tesla — вопреки расхожему мнению — лидары как раз не используют.

Начиная с 2021 года компания последовательно отказалась сперва от радаров, а затем и от ультразвуковых датчиков, перейдя на систему, которую сама называет Tesla Vision, — она опирается исключительно на камеры и нейросетевую обработку изображений, без лидаров и радаров вовсе. Такое решение остаётся предметом серьёзных споров в индустрии: большинство конкурентов Tesla, включая Waymo, напротив, считают лидар необходимым элементом безопасной автономной навигации, а подход Tesla по-прежнему называют рискованным экспериментом. Так что если и приводить пример автомобиля с лидаром на борту, то это будут скорее беспилотники других компаний, а не машины Tesla.

Локализация: как робот понимает, где он находится

Второй элемент ориентирования робота на местности — локализация, то есть определение собственного положения в пространстве. На открытой местности эта задача решается сравнительно просто — с помощью GPS. Современные двухдиапазонные GPS-модули определяют местоположение с точностью до десятков сантиметров.

Иначе обстоят дела с умным пылесосом или любым другим роботом, работающим внутри помещения: сигнал GPS не проникает сквозь стены и другие непрозрачные препятствия, так что ориентироваться приходится иначе. Разберём это на примере умного пылесоса — для других типов роботов, работающих в помещении, общий алгоритм будет похожим.

Для начала роботу нужна точка отсчёта — объект или место, относительно которого будет отслеживаться его перемещение. Для умного пылесоса такой точкой обычно служит док-станция: именно от неё пылесос начинает движение и к ней же возвращается после уборки. Для отслеживания пройденного расстояния используется одометр — прибор, считающий количество оборотов колеса.

Зная радиус или диаметр колеса, можно рассчитать, какое расстояние проходится за один его оборот: длина окружности равна произведению числа π на диаметр, а эта длина и есть путь, который робот преодолевает за один оборот колеса. Одометр подсчитывает количество таких оборотов и на основе этого вычисляет пройденный путь. Кстати, в автомобилях принцип работы устроен точно так же. Повороты колёс фиксируются аналогичным образом: робот запоминает, на какое расстояние и на какой угол были повёрнуты колёса, — и для возвращения в исходную точку иногда достаточно просто пройти маршрут в обратном направлении, даже не имея карты окружающей местности.

Картирование: как робот строит карту

Если бы вас попросили нарисовать план собственной квартиры, вы, скорее всего, начали бы с контура — стен, — а затем добавили бы мебель внутри этого контура. Человеку легко на глаз отличить стену от предмета мебели, и от этого различия удобно отталкиваться, выстраивая карту «от большего к меньшему».

Для робота такой разницы не существует — и стена, и стул для него всего лишь препятствие, а охватить взглядом всё пространство сразу робот тоже не может. Поэтому роботы используют другой метод — SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), то есть «одновременная локализация и построение карты». Название довольно точно раскрывает суть метода: локализацию мы уже разобрали выше, остаётся построение карты.

Для робота карта — это, по сути, база данных, складывающаяся из последовательных записей. Обнаружив препятствие, робот заносит в свою базу его местоположение относительно точки отсчёта и его размер. По мере дальнейшего исследования пространства эта база данных пополняется и в реальном времени визуализируется в виде карты. Если у робота есть возможность двигаться не только по горизонтали, но и по вертикали, он способен построить полноценную трёхмерную карту окружения — а значит, узнать не только длину и ширину препятствий, но и их высоту. Так, например, пылесос лучше распознаёт границы ковра или порога. Чем дольше робот исследует пространство, тем меньше «белых пятен» остаётся на итоговой карте.

Технологии, которые перестали быть фантастикой

Получается интересная история: технологии, которые ещё лет двадцать назад казались чем-то из области научной фантастики, сегодня встроены в самые обыденные вещи — умный пылесос или автомобиль. Из всего, о чём можно было подумать, именно бытовая робототехника стала наглядной демонстрацией того, как самые продвинутые разработки постепенно перебираются из лабораторий в повседневный быт.

 

Многие до сих пор воспринимают Bluetooth как технологию с досадными ограничениями: медленная передача данных, необходимость держать устройства буквально впритык друг к другу, бесконечное ожидание, пока файл наконец-то отправится. Эта картина давно устарела, но стереотипы живучи.

то, если мы скажем, что современный Bluetooth — это практически Wi-Fi? Что по Bluetooth можно одновременно передавать данные на множество устройств, а сети на основе этой технологии могут включать десятки тысяч узлов? Звучит неожиданно? Тогда добро пожаловать в мир Bluetooth 6.0 — нового стандарта, который изменит наши гаджеты уже в ближайшем будущем.

Сегодня мы поговорим о том, как эта технология эволюционировала от простого беспроводного подключения периферии до сложной экосистемы, способной конкурировать с другими беспроводными стандартами. Мы разберём возможности Bluetooth, которые намного шире, чем просто передача фотографий между телефонами или подключение наушников. И да, мы обязательно расскажем о викингах — ведь именно они дали имя этой технологии.

Bluetooth — история и технические основы

Bluetooth — это технология беспроводной передачи данных, которую знают все. Но что в ней особенного? Чем она принципиально отличается от Wi-Fi, и почему нельзя просто использовать Wi-Fi вместо Bluetooth?

В отличие от многих других привычных нам технологий, Bluetooth изначально создавался именно для тех целей, для которых используется сегодня. Задачей инженеров компании Ericsson было создать беспроводной интерфейс передачи данных для подключения различной периферии. Никаких неожиданных побочных применений, как в случае с Wi-Fi, который изначально разрабатывался для совсем других задач.

Работа над проектом началась ещё в конце 1980-х годов, но окончательные спецификации первой версии Bluetooth увидели свет лишь спустя примерно десять лет — в 1999 году.

За год до этого, в 1998 году, гигантами индустрии — Ericsson, Intel, Nokia, IBM и Toshiba — был создан консорциум Bluetooth Special Interest Group (SIG). Целью организации стала разработка открытого и доступного всем стандарта. Именно открытость технологии и отсутствие каких-либо лицензионных сборов стали одной из основных причин успеха Bluetooth.

В 1999 году, практически одновременно с выходом спецификаций первой версии, на рынок вышел и первый мобильный телефон с поддержкой этой совершенно новой технологии — Ericsson T36.

Bluetooth и Wi-Fi: почти близнецы

Bluetooth можно назвать «почти Wi-Fi», и у этого тезиса есть весомые технические обоснования.

Частота передачи данных, на которой работает Bluetooth, составляет 2,4 ГГц. Если быть точнее, это диапазон между 2,402 и 2,48 ГГц. Ничего не напоминает? Именно — это практически тот же диапазон, что и у Wi-Fi, который использует частоты от 2,4 до 2,4835 ГГц. Фактически речь идёт об одном и том же диапазоне с минимальными отличиями.

Это иногда приводит к проблемам в передаче данных по Bluetooth из-за помех, но в целом проблема не критична.

Почему обе технологии работают в одном и том же весьма узком диапазоне? В первую очередь причина связана с государственным регулированием. Диапазон 2,4 ГГц — это один из ISM-диапазонов, где ISM расшифровывается как Industrial, Scientific, Medical (промышленный, научный, медицинский). Этот диапазон был выделен для свободного использования потребительскими, промышленными, медицинскими и научными устройствами. На момент разработки Bluetooth и Wi-Fi этот диапазон уже давно существовал и был доступен.

Почему была выделена именно эта частота? Чем выше частота, тем выше скорость передачи данных, но одновременно тем ниже дальность и способность сигнала огибать и проходить сквозь препятствия. Частота 2,4 ГГц — это некий компромиссный вариант, обеспечивающий достаточно хорошую дальность и приличную скорость передачи.

Эту же частоту использует огромное множество других стандартов и устройств: Zigbee для умного дома, некоторые пульты дистанционного управления, контроллеры с проприетарными стандартами, беспроводные микрофоны, отдельные модели беспроводных телефонов, радиоуправляемые игрушки и даже микроволновые печи и медицинские импланты.

Bluetooth отличается от Wi-Fi, в частности, тем, что использует целых 79 каналов шириной всего по 1 МГц, тогда как у Wi-Fi каналов меньше, а их ширина больше — теперь уже более чем в 100 раз.

Зачем нужен Bluetooth, когда есть Wi-Fi?

Зная всё это, можно логично задаться вопросом: зачем вообще нужен Bluetooth, если существует Wi-Fi?

Во-первых, оба стандарта разрабатывались примерно в одно время. Хотя корни Wi-Fi уходят намного глубже в прошлое, если говорить о выходе стандартов на потребительский рынок, это произошло практически одновременно.

Во-вторых, первое поколение Bluetooth не блистало ни скоростью передачи данных, ни дальностью. Всего 721 Кбит/с при дальности до 10 метров — этого хватало для подключения обычной компьютерной мыши, но никак не для полноценной замены кабельного подключения персонального компьютера.

В-третьих, работа Bluetooth требует заметно меньше энергии. Особенно это касается версий Bluetooth Low Energy (LE) — разница с Wi-Fi может достигать 400 раз!

Второй довод в пользу тезиса «Bluetooth — это почти Wi-Fi» таков: сейчас скорость передачи данных по Bluetooth достигает 2 Мбит/с, если не говорить о специальных режимах, когда фактически используется уже Wi-Fi. Дальность передачи данных в зависимости от версии достигает от 100 до 240 метров.

А какие характеристики были у самой первой версии Wi-Fi? 2 Мбит/с и 100 метров. То есть фактически текущие версии Bluetooth сопоставимы с первой версией Wi-Fi. Правда, самая первая версия — это 802.11 без какой-либо буквы в конце, и эта версия практически не была коммерциализирована. Но для сравнения это показательно.

Эволюция стандарта

После выхода Bluetooth первой версии в 1999 году появились промежуточные версии 1.1 и 1.2, которые принесли быструю синхронизацию подключённых устройств, уменьшение помех и лучшую совместимость.

В 2004 году вышла версия Bluetooth 2.0, которая обеспечила повышение скорости передачи данных и снижение энергопотребления.

В 2009 году появился стандарт Bluetooth 3.0 с режимом High Speed. В этом режиме передача данных в больших объёмах фактически использует Wi-Fi, а Bluetooth задействуется только для инициации процедуры.

Небольшой революцией стала версия Bluetooth 4.0, вышедшая в 2010 году. Всё благодаря режиму Low Energy (BLE), который позволяет снизить энергопотребление в десять раз по сравнению с обычной версией Bluetooth. Это дало возможность использовать технологию для устройств, где вопрос энергопотребления стоит максимально остро. В частности, различные датчики умного дома от маленькой батарейки могут работать годами.

Bluetooth 4.2, вышедший в 2014 году, принёс поддержку IPv6, благодаря чему устройства получили возможность подключаться к интернету.

Bluetooth 5.0 — важная веха

Версия Bluetooth 5.0, представленная в 2016 году, стала важной вехой в развитии технологии. Здесь произошёл рост скорости передачи данных до 2 Мбит/с, увеличение дальности до 240 метров, а также появилась поддержка многопоточной передачи данных.

Именно в версии 5.0 внедрили протокол Bluetooth Mesh — сетевой протокол, который позволяет создавать масштабируемые сети, состоящие из тысяч устройств, причём без центрального хаба. Bluetooth 5.0 стал действительно важным шагом вперёд.

Bluetooth 5.1 дал возможность определять местоположение источника сигнала. Bluetooth 5.2 принёс архитектуру LE Audio и возможность передавать данные сразу на несколько приёмников.

В Bluetooth 5.4 появилась функция Auracast для трансляции аудио одновременно на несколько устройств — например, на две пары наушников.

Легенда о викинге и название технологии

История происхождения названия Bluetooth гораздо интереснее и менее банальна, чем у многих других известных брендов.

Название предложил инженер Intel Джим Кардач — один из основателей Bluetooth SIG. Bluetooth — это англизированная версия скандинавского слова Blåtand или Blåtann. Оно, в свою очередь, было прозвищем легендарного короля Харальда Синезубого.

Какое отношение средневековый скандинавский правитель имеет к беспроводной передаче данных? Никаких теорий заговора о том, что викинги получили от атлантов технологии беспроводной связи, не потребуется.

Всё просто и элегантно. Харальд вошёл в историю как король, объединивший разрозненные датские племена в единое королевство. Кардачу, который в то время читал книгу Гвина Джонса «История викингов», пришла в голову аналогия. Как Харальд в своё время объединил разобщённых викингов, так и новая технология изначально задумывалась для объединения различных протоколов передачи данных в единый стандарт.

Кроме того, символ Bluetooth — это две объединённые скандинавские руны:

ᚼ (Hagall) — первая буква имени Харальда
ᛒ (Bjarkan) — первая буква прозвища Blåtann

Интересно, что изначально название придумали как временное, но по ряду причин его оставили, и оно очень быстро стало хорошо известным всем и каждому.

Bluetooth 6.0 — новая эра

В сентябре 2024 года организация Bluetooth SIG опубликовала спецификации новой версии стандарта — Bluetooth 6.0. Точная дата публикации — 3 сентября 2024 года. Цифра «6.0» вместо очередного обновления после точки намекает, что эта версия несёт что-то важное для технологии и рынка. Но так ли это на самом деле?

Ответ: и да, и нет. С одной стороны, есть одно очень важное нововведение. С другой стороны, по-настоящему нового для рынка в целом оно не даёт, да и оговорок достаточно.

Channel Sounding — главная звезда версии 6.0

То самое важное нововведение называется Channel Sounding, что можно перевести как «зондирование каналов».

Эта технология позволяет намного точнее определять источник сигнала. Если прошлые версии Bluetooth позволяли позиционировать источник с точностью в лучшем случае до 50-100 сантиметров, то Channel Sounding обеспечивает точность до одного сантиметра!

Это не только возможность найти потерявшийся гаджет или спрятавшегося в шкафу кота. Такая точность пригодится в различных промышленных процессах, на фабриках, складах, в магазинах и так далее.

Подвох с инновацией

Если технология действительно полезна, в чём же подвох? Об этом могут рассказать владельцы iPhone. Они ведь давно пользуются подобными возможностями в рамках функции Find My и благодаря меткам AirTag. И работает всё это уже несколько лет без всякого Bluetooth 6.0.

Как так получилось? Довольно просто — благодаря технологии UWB (Ultra-Wide Band, сверхширокая полоса). Это тоже технология беспроводной передачи данных, но заметно отличающаяся от Wi-Fi или Bluetooth. Она позволяет передавать данные в очень широком диапазоне радиочастот — от 500 МГц до нескольких гигагерц. UWB также потребляет мало энергии и предоставляет данные в режиме реального времени благодаря импульсам, отправляемым каждую вторую наносекунду.

Получается, что Bluetooth 6.0 имеет важное новшество, но новшество это именно для Bluetooth, а не для рынка в целом.

Зачем Channel Sounding в Bluetooth 6.0, если есть UWB?

Причин несколько, и все они весомые.

Во-первых, Bluetooth более универсален. UWB требует либо отдельного чипа, либо интеграции соответствующего адаптера в основной чип.

Во-вторых, частотный диапазон UWB — это одновременно преимущество и недостаток. С одной стороны, меньше помех. С другой — запреты в ряде стран. В частности, в России эта технология работать не может, так как соответствующие частоты зарезервированы для других нужд.

Такая проблема существует не только в России. Так что Bluetooth 6.0 с функцией Channel Sounding очень даже нужен рынку даже при условии существования UWB.

Правда, есть ещё одна оговорка. Channel Sounding — опциональная технология для Bluetooth 6.0, так что поддерживать её будут далеко не все устройства с новой версией стандарта. По крайней мере, на первых порах.

Как работает Channel Sounding

Название технологии Channel Sounding можно перевести как «зондирование каналов». В рамках этой процедуры при сопряжении двух устройств одно из них определяется как инициатор, а другое — как отражатель.

Инициатор передаёт сигнал, который обнаруживается и принимается устройством-отражателем. Затем оба устройства используют либо метод фазового измерения дальности, либо метод времени приёма-передачи для координации диапазона между всеми 72 каналами в диапазоне 2,4 ГГц. Могут быть использованы и оба метода одновременно.

Методы измерения расстояния

Метод времени приёма-передачи использует время пролёта сигнала для оценки расстояния между инициатором и отражателем. Время прибытия и время отправления регистрируется для обоих устройств, а разница между ними используется для точного расчёта расстояния.

Метод фазового измерения дальности использует разницу между фазой переданного и полученного сигнала для расчёта расстояния между инициирующим и отражающим устройствами.

Дополнительные методы повышения точности

Технология может использовать дополнительные методы для более точного определения местоположения устройства и расстояния до него.

Например, поддерживается до четырёх антенных путей. Во многих современных устройствах часто используется несколько антенн для улучшения качества связи и устойчивости сигнала. Антенные пути — это маршруты передачи сигнала между чипом Bluetooth и антеннами устройства. Если антенн несколько, то и путей будет несколько.

Множество антенн позволяет реализовать ещё один метод: Angle of Arrival и Angle of Departure (углы прибытия и отправления). Этот метод появился ещё в Bluetooth 5.1, и его суть также завязана на наличии нескольких антенн.

В первом случае передатчик посылает сигнал с одной антенны, а принимающее устройство использует несколько антенн. Поскольку антенны расположены на расстоянии друг от друга, пускай и очень небольшом, в сигнале появляются фазовые сдвиги, зависящие от угла, под которым сигнал достигает каждой антенны.

Во втором случае принцип точно такой же, только у передатчика несколько антенн, а у приёмника — одна.

Суммарно всё это позволяет технологии Channel Sounding достигать невиданной ранее в рамках Bluetooth точности определения местоположения устройства.

Другие нововведения Bluetooth 6.0

Конечно, одной только технологией Channel Sounding новшества Bluetooth 6.0 не ограничиваются.

Есть функция с не самым запоминающимся названием: Decision-Based Advertising Filtering and Monitoring Advertisers. На русский это можно перевести как «фильтрация широковещательных пакетов на основе решений и мониторинг устройств».

Не стоит сразу пугаться, что внутрь стандарта Bluetooth теперь интегрировали рекламу. Дело в том, что Advertising packets иногда переводят как «рекламные пакеты» из-за дословного перевода слова «advertising». В контексте технологии Bluetooth корректнее говорить о широковещательных пакетах. Однако в интернете часто встречается именно первый вариант перевода, так что не удивляйтесь — никакой рекламы внутри Bluetooth пока нет.

Advertising packets — это небольшие широковещательные пакеты, которые Bluetooth-устройства отправляют для того, чтобы другие устройства могли их обнаружить и установить соединение. Упомянутая функция повышает эффективность сканирования: сокращается время сканирования, добавляется дополнительное отслеживание того, когда устройства входят и выходят из зоны действия.

Другие улучшения

Помимо основных функций, Bluetooth 6.0 включает:

• Улучшения Isochronous Adaptation Layer (ISOAL) — новый режим кадрирования, который снижает задержку для чувствительных к времени приложений и повышает надёжность.
• LL Extended Feature Set — устройства могут обмениваться информацией о большем количестве поддерживаемых функций канального уровня.
• Обновление интервала кадров — ранее в спецификациях Bluetooth определялось постоянное значение интервала между смежными передачами пакетов. В версии 6.0 этот интервал стал настраиваемым и может быть короче или длиннее стандартных 150 микросекунд.

Практическое значение Bluetooth 6.0

Важен ли Bluetooth 6.0 для обычного среднестатистического пользователя? Ответ — да, но в перспективе.

Технология позволит реализовать очень точный поиск на огромном количестве устройств без необходимости использовать дополнительные чипы. Вы с лёгкостью сможете найти в доме свои беспроводные наушники, пульт от телевизора, фитнес-трекер. Использование Bluetooth-маячков станет намного удобнее и эффективнее. Заодно это будет работать в любой стране, в отличие от UWB.

Вполне вероятно, в недалёкой перспективе нас ждёт активное развитие рынка всего, что связано с Bluetooth-маячками, так как такие устройства станут полезнее для пользователей.

Дальнейшее развитие стандарта

В 2024 году Bluetooth SIG объявила о переходе на полугодовой цикл выпуска новых версий спецификаций. Это позволяет быстрее доставлять разработанные функции разработчикам и производителям, а также оперативнее реагировать на потребности рынка.

Bluetooth 6.1 — майское обновление 2025 года

Первым релизом по новому графику стал Bluetooth 6.1, опубликованный 6 мая 2025 года (по некоторым источникам — 7 мая). Эта версия представляет собой инкрементальное обновление, которое фокусируется на улучшении конфиденциальности и энергоэффективности.

Основное нововведение — функция Randomized RPA Updates (рандомизированные обновления разрешимых частных адресов). Технология повышает конфиденциальность устройств, делая интервалы смены адресов непредсказуемыми, что значительно затрудняет отслеживание активности устройства третьими сторонами. Кроме того, операция смены адреса передаётся контроллеру, что снижает энергопотребление и продлевает время работы от батареи.

Bluetooth 6.2 и будущие версии

В ноябре 2025 года вышла версия Bluetooth 6.2, которая принесла дополнительные улучшения, включая поддержку более коротких интервалов подключения (вплоть до 375 микросекунд вместо предыдущих 7,5 миллисекунд), что обеспечивает отклик на уровне субмиллисекунд. Это особенно важно для игровых периферийных устройств и других приложений, требующих минимальной задержки.

Ожидается, что в будущих версиях, возможно уже в Bluetooth 7.0, появится поддержка LE HDT (High Data Throughput) с пропускной способностью до 7,5 Мбит/с, что ещё больше расширит возможности технологии.

Революция или эволюция?

Bluetooth 6.0 точно не является революцией в полном смысле этого слова. Впрочем, на это громкое звание не тянула полноценно и ни одна из прошлых версий. Каждая новая версия — это скорее эволюционный шаг, набор улучшений, которые в совокупности делают технологию лучше, удобнее, функциональнее.

При этом возможности очень точного позиционирования важны и нужны не только для обычных пользователей, но и во многих других сферах: от промышленности и логистики до автомобильной отрасли и умных домов.

Channel Sounding — это технология, которая наконец-то делает Bluetooth полноценным конкурентом UWB в области точного позиционирования, причём с большей универсальностью и доступностью. А тот факт, что функция опциональна, — это временная ситуация. По мере внедрения стандарта всё больше производителей будут включать эту возможность в свои устройства.

История Bluetooth — это история постепенного расширения возможностей. От простого беспроводного подключения мыши и клавиатуры до построения сложных mesh-сетей из тысяч устройств. От передачи файлов на скорости 721 Кбит/с до полноценного аудио высокого разрешения. От примерного определения «где-то рядом» до точности в один сантиметр.

И эта история продолжается. Переход на полугодовой цикл выпуска обновлений означает, что технология будет развиваться быстрее, чем когда-либо. Bluetooth 6.1 и 6.2 уже вышли, и каждый релиз приносит новые возможности.

Так что если король Харальд Синезубый объединил датские племена в единое королевство, то технология, названная в его честь, объединяет наши устройства в единую экосистему. И с каждой новой версией эта экосистема становится умнее, быстрее, надёжнее и универсальнее.

Bluetooth — это не просто технология подключения, это фундамент современной беспроводной экосистемы, который продолжает укрепляться с каждым новым релизом. От скромных начал в конце 1990-х до сегодняшних сложных сетей и сверхточного позиционирования — путь Bluetooth доказывает, что настоящие инновации часто рождаются из последовательных, продуманных улучшений, а не из громких революций.

 

Появились новые слухи о том, что компания Apple готовит новые устройства для умного дома. Доклад снова исходит от аналитика Bloomberg Марка Гурмана, который утверждает, что технологический гигант в настоящее время разрабатывает четыре новых умных домашних устройства, призванных сделать вашу повседневную жизнь более удобной.

Первые два устройства связаны с линейкой HomePod, причем одно из них будет просто обновленной версией текущего HomePod Mini, а другое станет возрождением оригинального HomePod, о чем Гурман уже писал ранее.

В центре внимания находятся два других устройства, которые станут совершенно новыми продуктами в линейке технических гаджетов Apple. Одно из них, как утверждается, будет новым умным дисплеем для кухни, сочетающим в себе экран, напоминающий iPad, и умные динамики, а другое объединит в себе функции Apple TV, HomePod и камеры в одном устройстве для гостиной. Хотя Гурман говорит, что, возможно, не все четыре проекта в конечном итоге будут выпущены, он также добавил, что один из двух последних может появиться уже в следующем году.

Осенью этого года Google планирует окончательно запустить новый промышленный стандарт для «умного дома» под названием Matter. Все устройства будут быстро и легко подключаться с помощью Fast Pair, а платформа будет поддерживать различные голосовые помощники и сетевые протоколы. К ним относятся Alexa, Google Assistant, Siri, а также WiFi, Thread и Bluetooth LE. Хотя функция Fast Pair использовалась для наушников и аудиоаппаратуры, компания работает над тем, чтобы использовать ее для большего количества вещей, включая синхронизацию лампочек и умных розеток с устройствами Android и Nest. Вы сможете сканировать код с помощью телефона, чтобы начать работу, что должно быть быстрее и проще, чем текущий метод добавления новых устройств в ваш арсенал.

Компания впервые анонсировала Matter в 2019 году, хотя тогда он был известен как Project Connected Home over IP (Project CHIP). На I/O 2021 компания Google объявила об изменении дизайна своего Центра разработчиков умных домов, чтобы включить в него все инструменты, необходимые разработчикам для создания продуктов, совместимых со стандартом.

В августе прошлого года запуск стандарта был отложен до 2022 года, и теперь осенние сроки означают, что Google снова отодвинул его. Отложенный запуск должен был состояться в первой половине этого года. Тем не менее, после всех препятствий, обещание более беспроблемного процесса добавления устройств в ваш умный дом от широкого круга компаний является убедительным.

Слышали ли вы про пиджин и креольский язык. Нет? Давайте расскажу.

Пиджин и креольский язык возникают, когда встречаются люди разных культур и они вынуждены взаимодействовать (работать, торговать, и так далее). Но, при этом, они не знают языков друг друга.

Поначалу появляется грубый и быстрый жаргон, состоящий из кусочков разных языков. Такой язык называется «Пиджин». Он позволяет людям разных культур ладить, но практически лишён грамматической структуры как таковой. Это непрестижный, неофициальный жаргон рабочего класса.

Но потом первое поколение детей, рожденных в таком сообществе, берёт эти разрозненные куски языка и трансформирует их во что-то новое, с богатой естественной грамматикой и словарем. Получившийся язык называется креольским. И такой язык часто становится новым официальным национальным языком.

Тот же процесс сейчас происходит в мире интернета вещей. Все наши умные лампочки, датчики влажности, колонки с ассистентами работают на разных технологиях и говорят на разных языках. Когда же у них возникает необходимость общаться между собой девайсы переходят на неотесанный «пиджин».

Но сменяются поколения и появляется креольский язык, который объединит все девайсы интернета вещей в единую экосистему. Имя этому языку — Matter. Да, ребят, об этом мало кто говорит. В системах умного дома грядет революция, и сегодня мы подробно разберем что происходит.

Почему умный дом плохо работает?

В чём собственно проблема? Мы все попались на удочку!

Листая различные маркетплейсы, кликая на красивые рекламные баннеры, мы накупили себе кучу умных девайсов, которые сами по себе умные, но вместе они очень тупые. И многие из нас разочаровались, так и не познав, что есть умный дом на самом деле. Как так получилось?

Дело в том, что на текущий момент технологий умного дома есть несколько. Все эти технологии по-своему хороши, но между собой несовместимы.

И самое ужасное, что даже в рамках одного производителя бывает такое, что используются разные протоколы. В устройствах умного дома Xiaomi такое сплошь и рядом. Но это происходит не потому, что производители такие злые, а потому что ни одна из технологий не тянет на универсальное решение и приходится придумывать костыли.

Поговорим об этом подробнее. Сейчас самые популярные технологии — это Z-Wave, Zigbee, Wi-Fi, Bluetooth и Thread. Обсудим каждую из них.

Z-Wave

Начнём с Z-Wave. Это с одной стороны отличный, проверенный временем стандарт, который существует с 1999 года.

Он всем хорош: безопасный, энергоэффективный, отказоустойчивый. Одна проблема — закрытый. По крайней мере он был закрыт на протяжении 20 лет — до 2019 года. Из-за этого устройств мало, а цена на них высокая. Плюс в разных странах Z-Wave работает на разных частотах, отчего выбор девайсов еще меньше. Поэтому Z-Wave в пролете.

• Россия: 869,0 МГц
• США: 908,42 МГц
• Европа и страны CEPT: 868,42 МГц
• Гонконг: 919,82 МГц
• Австралия и Новая Зеландия: 921,42 МГц

Недостатки Z-Wave:

• Закрытый стандарт (до 2019 г.)
• Небольшой выбор
• Высокая цена
• Разные частоты для разных регионов

Zigbee

Но есть альтернатива: ее название — Zigbee. Сейчас это самый распространённый и популярный IoT-стандарт. Он не уступает Z-Wave по надежности, отказоустойчивости и безопасности. Плюс ко всему, он открытый и с достаточно лояльной политикой сертификации. Поэтому устройств много, а цена на них ниже, чем у Z-Wave.

Но поскольку сертификация лояльная и никто строго за соблюдением гайдов не следит, есть проблемы с совместимостью между брендами. Поэтому Zigbee тоже не тянет на универсальный стандарт.

Недостатки Zigbee

• Лояльная сертификация
• Нет гарантии совместимости

Wi-Fi

Зато у нас есть Wi-Fi. Почему бы просто не использовать его? Ответ простой, Wi-Fi заточен на большую скорость передачи, но не на энергоэффективность. Поэтому он жрёт много энергии и не идеален для компактных устройств умного дома. Почему Wi-Fi всё же востребован в ряде случаев?

Простой пример – умные видеокамеры Netatmo. Передача потокового видео в 1080p требует хороших скоростей интернета, производительности и совместимости с большинством домашних роутеров. Но для умного дома это не очень подходит.

Bluetooth

Ну а Bluetooth, с его малым радиусом действия, для умного дома совсем не подходит.

Thread

Но есть еще один стандарт — Thread. Это новый, продвинутый и модный стандарт, на основе которого, например, работают Apple HomePod Mini, Google Nest Wifi и Nest Hub Max, а также свеженький Apple TV 4K.

Чем хорош Thread?

В отличии от старичков Z-Wave и Zigbee, Thread — это достаточно свежий стандарт. Он появился в 2014 году, то есть уже в то время, когда интернет, мобильные и облачные технологии обрели свою современную форму.

Поэтому Thread с одной стороны вобрал в себя все сильные стороны старых протоколов умного дома, а с другой умеет работать с интернетом и облаками. Поэтому про Thread давайте поговорим чуть подробнее.

Thread — это протокол беспроводной связи. Типа как Wi-Fi, он даже работает на той же частоте — 2,4 ГГц. Но только он потребляет очень мало энергии. Девайсы внутри сети Thread могут жить от одной круглой батарейки годами!

Плюс Thread — это mesh-сеть с функцией самовосстановления. То есть в отличие от Wi-Fi, в которой топология сети имеет структуру звезды, где девайсы взаимодействуют не напрямую, а через центральное устройство — роутер, сеть Thread имеет ячеистую топологию. Устройства общаются между собой напрямую, поэтому чем больше устройств, тем шире охват сети. А если какое-то из устройств выходит из строя — сеть автоматически перестраивается.

Круто да? Но на самом деле это не инновация, Zigbee и Z-Wave умеют также. Но вот ноу-хау Thread , это то, что он основан на интернет протоколе, причем 6-й версии — IPv6. Если не знаете что это, посмотрите наш материал. А конкретнее на вот таком стандарте: 6LoWPAN — IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks.

Это позволяет легко подключать девайсы к интернету и облачным сервисам. Например, в случае с ZigBee, для доступа в интернет нужно дополнительное устройство, которое бы выполняло роль IP-шлюза. А тут всё просто и бесшовно.

Но чем же тогда плох Thread? Почему про стандарт вообще ничего не слышно все эти годы? Дело в том, что стандарт не полный.

Модель OSI

В мире беспроводных стандартов умного дома для того, чтобы считаться полноценным стандартом нужно описывать как всё должно быть устроено на всех всех уровнях: начиная от частот, на которых всё будет работать, и заканчивая языком, на котором девайсы будут общаться.

Всего таких уровней 7, и называется это всё — модель OSI или Open Systems Interconnection.

7. Прикладной уровень (Application)

6. Уровень представления (Presentation)

5. Сеансовый уровень (Session).

4. Транспортный уровень (Transport)

3. Сетевой уровень (Network)

2. Канальный уровень (Data Link)

1. Физический уровень (Physical)

Но чтобы не перегружаться лишней информацией можно упростить модель до трёх уровней: физический, сетевой/транспортный и прикладной.

Упрощенная модель OSI (Open Systems Interconnection):

• Прикладной уровень (Application)
• Сетевой/транспортный уровень (Network/Transport)
• Физический уровень (Physical)

На физическом уровне определяется:

1. На какой частоте частоте будет работать устройство?
2. Как мы физически будем передавать сигнал?

Так вот на физическом уровне Thread использует международный стандарт радиосвязи IEEE 802.15.4.

Кстати, на точно таком же стандарте работает Zigbee — 802.15.4, и это важно, потом поймете почему. А пока двигаемся дальше.

Дальше идет сетевой и транспортный уровень. На нём определяется:

1. Как формируется сеть?
2. Какой у неё может быть размер?
3. Как подключаются девайсы?
4. Как шифруются сообщения?

Так вот как раз весь этот уровень и описывает протокол Thread. То есть Thread — это сетевой протокол.

Ну а завершает, эту пирамиду прикладной уровень, на котором определяется:

1. Какие бывают типы устройств?
2. Что такое включить? Выключить? И прочее…

То есть на прикладном уровне определяется язык общения между устройствами. А Thread вообще не описывает прикладной уровень. Именно поэтому без стороннего языка общения стандарт бесполезен.

Текущая ситуация

Итого, на текущий момент мы пришли к ситуации, в которой у нас есть очень популярные, но не идеальные Zigbee и Z-Wave. Мегараспространенные, но неподходящие для умного дома стандарты Wi-Fi и Bluetooth. И современный, но неполноценный стандарт Thread. И еще тысячи других стандартов, которые конкурируют между собой и света в конце туннеля не видно…

Проавильный умный дом

Так что же делать? Обрадую вас. В рамках монобрендовой экосистемы те же устройства на протоколе Zigbee работают прекрасно.

Давайте на практике. У нас есть стартовый комплект умного дома, который Legrand выпускает под брендом Netatmo. В комплекте — умная розетка, беспроводной выключатель, датчик движения. И еще отдельно добавим сюда мониторинг качества воздуха и камеру для интереса.

Чем хорош Legrand? У них много дизайнов, поэтому можно подобрать розетки и выключатели под свой интерьер. А под брендом Netatmo они выпускают массу умных девайсов: разные датчики, камеры с аксессуарами, системы безопасности, умные термоголовки для автоматического регулирования батарей. Короче, есть где разгуляться. Плюс у них простое классное приложение Home+Control, через которое всё настраивается и работает.

При помощи такого стартового пакета, много чего можно организовать: от банального управления освещением и, скажем, рольставней или штор, при помощи выключателей или голосового управления, до продвинутых сценариев по расписанию или событию. Можно например настроить сценарий освещения: день/ночь и переключаться между ними одним нажатием или голосовой командой. Можно даже следить за графиком энергопотребления или запускать имитацию присутствия дома по расписанию, если вы уехали в отпуск!

Поддерживаются голосовые ассистенты на любой вкус: Алиса, Google, Siri, Alexa и обещают добавить Марусю.

В целом, особенно если вы сейчас занимаетесь ремонтом, то умный дом Legrand — просто мастхев.

Но, главный бонус в том, что вскоре все эти девайсы умного дома Legrand, которые как часы работают между собой вскоре также хорошо будет работать и с устройствами других брендов — все девайсы официально сертифицированы Apple и легко добавляются в HomeKit, лишь необходимо отсканировать QR-код c устройств. Красота!

Более того, вскоре скажем через HomeKit, можно будет управлять умными девайсами от Googleи наоборот. А всё благодаря одному чуду, которое произошло в декабре 2019 года.

Рождение Matter (ex CHIP)

Что же случилось? Amazon, Apple, Google, Comcast и Zigbee Alliance объявили о создании проектной группы с целью разработки единого, открытого, роялти-фри стандарта для автоматизации умного дома, который они назвали Project Connected Home over IP или CHIP.

Новый стандарт должен был объединить все разрядные технологии в единое целое и конечно в итоге упростить разработку девайсов для умного дома, и сделать всё совместимым со всем. Звучит как утопия, но дальше события стали развиваться стремительно. К проекту присоединились сотни компаний, по большому счету все крупные игроки рынка, включая Samsung, Huawei, IKEA и конечно, Legrand!

А дальше Zigbee Alliance переименовался в Connectivity Standards Alliance. А Project CHIP переименовали в Matter.

А на всём этом фоне Z-Wave Alliance, который оказался чуть-чуть вне тусовки, впервые за 20 лет сделал свой стандарт открытым. Вот так в одночасье рынок умного дома полностью изменился. Но нас, естественно, волнует другое. Why Does It Matter? Как говорится. Извините, не удержался.

Как работает Matter

Давайте разберемся, как работает новая технология. По большому счёту Matter — это смесь всего, что было раньше.

В качестве основы был выбран Thread: оттуда взяли физический уровень, то есть стандарт 802.15.4. Это сетевой уровень, то есть сам Thread.

А вот в качестве языка общения, то есть прикладного уровня, взяли язык общения девайсов Zigbee. И очень прикольно его назвали Dotdot. На самом деле работы, чтобы подружить Dotdot и Thread велись с 2017 года, поэтому это проверенный технологический стек.

Но чтобы сделать воистину универсальный стандарт, ребята на этом не остановились и на физический с сетевым уровнями добавили поддержку: Ethernet, Wi-Fi и Bluetooth.

А на практике всё будет работать следующим образом: для подключения нового девайса будут использоваться Bluetooth. И это удобно, потому как новые девайсы можно будет подключить к сети прямо с мобильного. А дальше устройство подключается к сети либо по Wi-Fi, либо объединятся в Mesh-сеть при помощи Thread. Такая структура решает важную проблему: теперь устройства которым нужен постоянный быстрый канал связи могут свободно использовать Wi-Fi а всякие датчики, лампочки и прочие энергоэффективные устройства будут работать по Thread. Но при этом и Wi-Fi и Thread устройства смогут свободно общаться между собой при помощи одного языка — Dotdot, в рамках одной бесшовной сети.

И да — важный момент. Для объединения Wi-Fi и Thread понадобятся промежуточные девайсы, которые будут поддерживать обе технологии. В этом качестве будут выступать умные колонки, дисплеи или специальные маршрутизаторы, которые называются Border router. Наприме,  все текущие Nest-девайсы от Google, типа Nest Hub или Nest Mini после обновления прошивки станут такими маршрутизаторами.

Что будет со старыми девайсами?

Звучит супер, но возникает важный вопрос. А что теперь будет Zigbee, Z-wave и остальными умными девайсами. Что теперь выкидывать умные розетки, лампочки и датчики? На самом деле, ничего выкидывать не надо. Так или иначе, все старые девайсы можно будет использовать в новой экосистеме. В самом лучшем положении находятся Zigbee. Так как Zigbee, а точнее теперь это Connectivity Standards Alliance всем этим процессом и рулит и конечно они не забросят свое наследие.

Поскольку Matter и Zigbee построены на одном и том же физическом уровне, а именно стандарте 802.15.4, а также говорят на одном языке — Dotdot. Большинство девайсов можно будет обновить до Matter при помощи новой прошивки. Остальные же девайсы будут спокойно добавлены к сети при помощи бриджей, которых будет масса.

Поэтому если вы уже обустроили себе умный дом, то не нужно ничего выкидывать, всё обновится само собой. А если как раз планируете обустройство, лучше берите Zigbee-девайсы от членов CSA альянса. Например, устройства от Legrand. Эти ребята активно поддерживают проект Matter.

У них огромный выбор устройств под любой интерьер, рекомендую убедиться в этом самим.

С другой стороны с устройствами Z-Wave тоже не должно быть проблем. Владельцы Z-Wave — компания Silicon Labs также член альянса CSA. Они производят чипы и для Z-Wave и для Zigbee и для Matter в будущем. Поэтому проблем с объединением сетей Z-Wave и Matter через специальный шлюз не возникнет. Более того вы наконец сможете к своим Z-Wave девайсам подключить всё, что угодно! Короче, одни плюсы.

Выводы

Первые Matter-девайсы должны появиться уже скоро. Поддержка стандарта будет в iOS 15. Для iOS это вообще огромная победа, так как в HomeKit в одночасье появится поддержка массы разных устройств. А первым устройством от Apple, которое будет работать с Matter объявлено Apple TV 4K. Google в свою очередь добавляет поддержку в линейку Nest. И скорее всего, в Android поддержку тоже скоро завезут.

В итоге мы семимильными шагами движемся в будущее, в котором обычные не IoT-вещи будут как пережиток прошлого со своим ретрошармом. А вот умный дом станет обыденностью, которую мы перестанем замечать.

Компания Xiaomi анонсировала в России новые устройства для умного дома. В частности, были представлены роботы-пылесосы Mi Robot Vacuum-Mop 2 Lite и Mi Robot Vacuum-Mop 2, роутер Xiaomi Router AX3200 и MESH-система Xiaomi Mesh System AX3000.

Mi Robot Vacuum-Mop 2 Lite — отличный выбор для тех, кто ищет свой первый робот-пылесос. Модель Lite — это пылесос и швабра 2-в-1. Он оснащен четырьмя скоростями всасывания до 2200 Па и тремя встроенными режимами уборки.

Этот умный девайс имеет встроенный гироскоп и зрительную систему навигации, а также контейнер для сбора пыли объемом 450 мл и резервуар для воды объемом 270 мл, которые компактно размещены в тонком корпусе устройства высотой 81 мм.

Mi Robot Vacuum-Mop 2 — удобный пылесос и швабра 2-в-1 с мощным всасыванием до 2700 Па и усовершенствованным режимом уборки под давлением. Высокоэффективная визуальная SLAM-навигация позволяет устройству прокладывать маршрут по мере уборки, а аккумулятор емкостью 3200 мАч обеспечивает автономную работу устройства до 110 минут. Обновленные интеллектуальные интерактивные функции позволяют пользователям управлять настройками и маршрутами уборки через приложение Xiaomi Home.

Xiaomi Router AX3200 поддерживает Wi-Fi 6 (802.11ax). Благодаря повышенной скорости передачи данных, роутер позволяет наслаждаться почти вдвое ускоренным соединением в сравнении с обычным роутером AC1200. Xiaomi Router AX3200 способен работать в диапазонах 2,4 ГГц и 5 ГГц и обеспечивают скорость соединения до 3202 Мбит/сек.

Новинка также обладает 256 МБ памяти, поддерживает OFDMA и 4*4 MU-MIMO и, как и другие роутеры Xiaomi, максимально проста в настройке.

Для обладателей просторных жилищ, требующих более обширного покрытия сети, была представлена MESH-система Xiaomi Mesh System AX3000. Устройство также имеет 256 МБ, поддерживает Wi-Fi 6 и обеспечивает максимальную скорость соединения 2976 Мбит/с. В зависимости от своих потребностей, покупатель может выбрать mesh-систему, состоящую либо из одного, либо из двух блоков.

Все устройства появятся в продаже с 18 февраля в официальных магазинах Xiaomi, а с 21 февраля выйдут в широкую розничную продажу.

• Mi Robot Vacuum-Mop 2 Lite будет доступен для покупки по цене 17 990 рублей.
• Mi Robot Vacuum-Mop 2 можно будет приобрести по цене 24990 рублей.
• Xiaomi Router AX3200 поступает в продажу по цене 5990 рублей,
• Xiaomi Mesh System AX3000 будет доступна в российской рознице в двух версиях. Стоимость версии с одним блоком Xiaomi Mesh System AX3000 (pack-
  1) составит 6490 рублей, а желающим приобрести два блока предлагается модель Xiaomi Mesh System AX3000 (pack-2) по цене 11990 рублей.

Практически все технологии проходят один путь: поначалу технология дорогая и неудобная, её могут позволить себе только богачи или небольшой круг энтузиастов. Но потихоньку технология дешевеет и допиливается и в конце концов становится массовой и само собой разумеющийся. Так произошло с интернетом, сотовыми телефонами и теперь происходит с умным домом.

Еще пару лет назад умный дом был вообще небюджетной штукой. А теперь стартовый комплект умного дома можно купить за 5-6 тысяч рублей и наслаждаться жизнью. Поэтому самое время разобраться как на самом деле устроен умный дом? Развеем мифы, которые уже успели накопиться.

И всё это мы разберем на примере недорогих, но супер качественных устройств Aqara.

Структура сети

Про умный дом есть много заблуждений и первое из них: умный дом — это просто набор лампочек и всяких чайников с Wi Fi. Короче, баловство. Но это вообще не так. Умный дом устроен гораздо интереснее.

И начнем с того, что он работает не по Wi Fi. Почему? Wi Fi сеть строится по схеме звезда: в центре находится контроллер, то есть Wi Fi роутер, а на лучах звезды находятся устройства.

Для умного дома такая схема вообще не подходит. Во-первых, потому, что устройства не могут общаться между собой напрямую, они всё делают через роутер. А во-вторых, такая сеть не масштабируется, куда роутер добивает там и умный дом. А куда не добивает, уж извините.

Ну а еще Wi Fi очень уж много жрет энергии. Поэтому умный дом работает не на Wi Fi, а на собственных протоколах. И самый распространенный протокол — это Zigbee. Устройства Aqara как раз работают на нём. Вообще этих протоколов много и они интересно устроены. Если интересно, сделаем отдельный материал.

В такой сети данные могут передаваться не только от устройства к контроллеру, но и от устройства к устройству, а затем к контроллеру. Такая сеть называется ячеистой (или по-английски mash). И тут мы сразу получаем кучу преимуществ:

• Каждое новое устройство расширяет охват сети и увеличивает отказоустойчивость. Поэтому такой умный дом будет работать реально везде: по всей площади квартиры или дома.
• Такой умный дом не нагружает вашу сеть Wi Fi, так как к Wi Fi подключено только центральное устройство, контроллер, а все остальные устройства умного дома работают в своей сети — Zigbee.
• Ну и главное, такие устройства потребляют очень мало энергии. Поэтому различные умные датчики могут жить годами на одной маленькой батарейке.

Получается, что для работы умного дома нужен дополнительный центр. Тут Aqara сделала уловку: наградила эти центры дополнительными функциями. Например, хаб Aqara M1S можно использовать как ночник, а еще в нём встроен датчик освещенности. Хаб М2 управляет кондиционерами, аудиосистемами, телевизорами и много ещё чем, но об этом позже. А ещё один центр умного дома — это полноценная камера видеонаблюдения. То есть, вы не только не нагружаете сеть Wi Fi, но ещё и дополнительные функции получаете. Короче, чистый кайф.

Правильный и неправильный умный дом

И вот тут важно отметить, что бывает правильный и неправильный умный дом. В неправильном умном доме, реакция на все ваши манипуляции, включение/выключение сценариев и прочее, может быть очень заторможенной. Например, если вы пользовались умным домом от Xiaomi и приложением Mi Home, то вы понимаете о чем я говорю.

Почему так происходит?

Умные устройства Xiaomi, несмотря на то что выпускаются под одним брендом часто работают на разных стандартах, что-то работает через обычный Wi Fi, что-то через Bluetooth, при этом часто даже нет никакого центрального хаба. Поэтому устройства просто не могут общаться между собой. А все ваши манипуляции проходят через какой-то китайский сервер. Поэтому пинг огромный, а иногда до сервака просто не достучаться.

В правильном же умном доме, в том числе в Aqara реакция на все ваши манипуляции практически мгновенная, потому что всё происходит внутри локальной сети и все работает даже без подключения к интернету, ну кроме удаленного управления, естественно.

Как управлять умным домом?

Второе заблуждение — умным домом неудобно и заморочено управлять. Типа лучше всё сделать по классике, если нужно включить свет: подойди и включи свет. А не вот эти все голосовые ассистенты и всякие умные лампочки, которые теряют сеть просто бесят и прочее…

Во-первых, умные лампочки не нужны, можно использовать и обычные. А во-вторых, одна из главных фишек умного дома — это возможность выбора, как им управлять. Например, мы можем всё сделать физически: при помощи умных выключателей и различных кнопок.

Начнем с того, что умные выключатели бывают беспроводные, вы их можете прилепить куда угодно: прямо на кровать, на зеркало, на тумбочку рядом с диваном. Можно вообще сунуть выключатель в карман и ходить по дому, как король.

На самом деле, если делать новый ремонт в квартире, можно вообще отказаться от обычных выключателей. Сделать все беспроводными: не надо ничего штробить, можно их расположить на любом материале, а если прогадал с месторасположением — просто перевесить.

В готовом ремонте, можно просто заменить обычные выключатели на умные, у Aqara такие тоже есть. Выключатели Н1 устанавливаются суперлегко. Во-первых, они сделаны специально под круглый подрозетник, который используется в большинстве российских домов. Во-вторых, есть модели, которые не надо подключать к нулевой линии. То есть, вам не придется переделывать всю проводку. Достали глупый выключатель — вставили умный. И управляйте старыми люстрами голосом или через приложение.

Также если у вас заняты руки или охото с кем-то поболтать, умным домом можно управлять голосом. Через телефон или умные колонки. Умный дом Aqara работает и с Алисой, и с Марусей, поэтому он отлично понимает русский язык. Ну и, конечно, все настраивать и всем управлять можно через фирменное приложение Aqara Home: понятное, простое, симпатичное. И даже можно управлять напрямую через Apple HomeKit. Устройства Aqara сертифицированы Apple. С Google Home тоже все дружит, поэтому устройствами можно управлять через голосового ассистента. Причем не только на смартфоне.

Например, у меня в кабинете стоит проектор Xgimi Horizon Pro с Android TV на борту. И каждый раз перед просмотром кино, я выключаю освещение в комнате прямо через пульт дистанционного управления. Мы про этот проектор рассказывали в отдельном ролике и после обзора настолько зашел, что решил его оставить. Помимо умных фишек, очень понравилось изображение. Тут стоит особенная технология микрозеркал. Изображение очень яркое и контрастное, нетипичное для домашнего проектора. Даже когда приходишь что-то посмотреть после OLED-телика не испытываешь боль. Плюсом тут реально хороший звук от Harman Kardon и быстрая система настройки трапеции.

Сценарии автоматизации

Но самый-самый смак умного дома это сценарии автоматизации. Это вообще улёт… Например, что можно сделать?

Умное освещение

Начнём с базовых вещей: можно настроить простые сценарии: день/вечер и переключать их по одной кнопочке или команде. То есть, вы просыпаетесь, а уже включается подсветка вдоль кровати, свет на кухне и в туалете. А вечером, когда входите, после работы — во всей квартире включается свет. Подсветка вдоль кровати может быть подключена к умной розетке, а весь свет в квартире управляется через умные выключатели или лампочки. Или можно сделать специальную кнопку “Киносеанс” у дивана, по нажатию которой будут закрыться шторы, включаться приглушенный свет и так далее. А можно сделать автоматическое включение света в зависимости от уровня освещенности в комнате, ведь освещением можно управлять при помощи датчиков движения и освещения.

А еще есть всякие умные реле, то есть переключатели, которые замыкают или размыкают электрическую цепь в зависимости от разных условий. И если обычные реле реагируют на какое-то определенное условие: изменение тока, напряжения, частоты или мощности, то умное реле может переключать состояния в зависимости от условий, которые вы сами придумаете. Например, если в доме нет движения в течение 30 минут — выключить весь свет. Только нужно будет подключить такие реле ко всем световым приборам. В общем вариантов прокачать дом масса.

Управление климатом

Второй еще более интересный кейс — это управление климатом. Например, у вас есть умный хаб Aqara M2 и датчик температуры и влажности. При помощи этих двух штук можно настроить автоматическое кондиционирование и увлажнение воздуха. Потому что в этом хабе есть встроенный ИК-порт, который умеет управлять обычно старой техникой с ИК-пультом. А если повесить датчик открытия дверей на окно, можно настроить автоматическое отключение кондиционера, когда вы проветриваете помещение.

Популярный кейс использования умного дома — это включение/выключение отопления в загородном доме. Например, вы выезжаете зимой на дачу и удалённо включаете умную розетку, к которой подключен обогреватель. При помощи датчика температуры можно задать сценарий на отключение розетки когда температура достигнет необходимого значения. Таким образом, к вашему приезду дом прогреется.

Защита дома

Ну и конечно, умный дом — это еще и система защиты. Есть датчики протечки, движения, вибрации и открытия дверей. Например, если кто открыл окно, можно настроить такой сценарий: включается сирена, свет начинает мигать красным, а вам на телефон автоматически прилетает уведомление, а на происходящее можно посмотреть через камеру. А если что-то где-то потекло умное реле позволит перекрыть воду.

В случае с умным домом Aqara, все настраивается через приложение: сценарии создаются буквально в несколько нажатий. Хабы подключаются в розетку или USB-порт, выключатели и лампочки устанавливаются на место обычных, а датчики и беспроводные выключатели можно положить на тумбочку или приклеить на стикеры, которые идут в комплекте.

Выводы

В общем, умный дом сейчас уже готов стать мэйнстримом. Устройства стали качественные и стоят разумных денег, всё легко настраивается и устанавливается: что-то можно вставить в розетку (хабы), что-то приклеить на наклейки, а умные выключатели просто встают на место «глупых».

В магазине DNS можно собрать свой комплект продуктов Aqara. Поэтому, если хотите прокачать свой дом, то вам по этой ссылке.

Сегодня Яндекс представил новый продукт Яндекс Станцию Лайт, которая расширила линейку умных устройств с Алисой. Это четвёртая колонка Яндекса собственной разработки. Она создана для тех, кто хочет получить устройство с Алисой по доступной цене. Стоимость устройства составит 3 990 рублей. Для сравнения Яндекс Станция Мини стоит на тысячу дороже — 4 990 рублей.

Станция Лайт — это яркое устройство: колонка представлена в шести цветах: фиолетовый, бирюзовый, красный, жёлтый, бежевый и розовый. Интересно, что колонки отличаются не только цветом, но и характером. Это проявляется в некоторых ответах голосового помощника. Музыкальные вкусы Алисы в колонках разных цветов также могут различаться. Чтобы узнать её предпочтения, достаточно сказать: «Алиса, включи свою любимую музыку». Это своеобразный эксперимент Яндекс: одна колока может быть более спокойной (бирюзовая), а красная более дерзкая.

В Станции Лайт доступны все основные умения Алисы. С её помощью можно управлять умным домом и найти ответ на любой вопрос. Приятно, что колонки с Алисой можно объединять в мультирум систему.

Мощность звука в Станции Лайт составляет 5 Вт, для сравнения в Станции Мини всего 3 Вт. Новая колонка работает от сети, в ней есть четыре микрофона и Bluetooth. Блок питания подключается через универсальный разъем Type-C.

Станции Лайт фиолетового и бирюзового цвета уже появились в продаже. Предзаказ на остальные цвета — желтый, красный, розовый, бежевый — откроется 22 июля.

Таким образом сегодня линейка умных колонок с Алисой включает в себя четыре продукта Яндекс собственной разработки — Станцию Лайт, Станцию Мини, Яндекс.Станцию и Станцию Макс, а также партнерские колонки JBL Link Music, JBL Link Portable, LG Xboom AI ThinQ и Prestigio Smartmate.