陈华平 张颖 秦健 黄晓东 徐蓓蓓

摘 要 随着智能家居普及率不断提升，其电气安全与信息安全风险成为行业发展的重点。本研究围绕智能家居安全标准，探索构建“标准—设备—技术要求”三层联动知识图谱模型。通过系统梳理智能家居安全标准，结合标准文本的模块化、层级化特征，设计“主题→条款→要素”分层架构，实现标准知识的结构化映射。同时，采用DeepSeek大语言模型的应用程序编程接口（Application Programming Interface，API），结合“清晰提示语+few-shot示例”的方式，完成智能家居的标准知识图谱构建。研究结果表明，该模型可有效聚合跨领域标准要求，为智能家居全生命周期安全评估与行业规范发展提供技术支撑。

关键词 智能家居；知识图谱；安全标准；建模

Research on the Construction and Application of a Knowledge Graph for Smart Home Safety Standard Systems

CHEN Hua-Ping ¹ ZHANG Ying ¹ QIN Jian ¹ HUANG Xiao-Dong ¹ XU Bei-Bei ^1*

Abstract As the penetration rate of smart homes continues to rise, risks related to electrical and information security have become key concerns in the industry’s development. Focusing on smart home safety standards, this study proposes a three-tier linked knowledge graph model that integrates “standards-equipment-technical requirements”. By systematically reviewing smart home safety standards and leveraging the modular and hierarchical characteristics of standard texts, a hierarchical architecture of “theme→clause→element” is designed to achieve structured mapping of standard knowledge. Furthermore, utilizing the Application Programming Interface (API) of the DeepSeek large language model and combining precise prompts with few-shot examples, the construction of a standard knowledge graph for smart home systems is achieved. Experimental results show that the model can effectively aggregate cross-domain standard requirements, providing systematic technical support for the full life cycle safety assessment and standardized development of the smart home industry.

Keywords smart home; knowledge graph; safety standards; modeling

第一作者：陈华平（1978—），男，汉族，广东梅州人，硕士，高级工程师，主要从事进出口商品检验工作，E-mail: 13510675153@139.com

通信作者：徐蓓蓓（1975—），女，汉族，山东莱州人，本科，研究员，主要从事进出口商品检验工作，E-mail: 13603029777@139.com

1. 深圳海关工业品检测技术中心 深圳 518067

1. Shenzhen Customs Industrial Products Testing Technology Center, Shenzhen 518067

智能家居（Smart Home）融合物联网、人工智能与通信技术，将智能家电、安防监控、智能照明等设备构建成互联互通的智能系统，通过自动化控制与智能交互，为用户打造便捷、舒适且安全的居住环境。近年来，智能家居行业蓬勃发展，据国际数据公司统计数据显示，2024年智能家居设备全球出货量已达到8.923亿台，但随之而来的安全隐患不容忽视，亟待加强系统性风险评估研究。

当前，知识图谱技术在标准领域的应用研究持续升温，通过知识图谱技术，标准领域可从“文档驱动”向“知识驱动”转型，推动标准的智能化应用与行业数字化升级^[1-4]。近年来，国内外已有专家学者对知识图谱在标准领域中的应用进行了研究。例如，方思怡^[5]提出国家标准知识图谱的技术架构，为体系化整合标准资源提供理论支撑；汉鹏武等^[6]通过网络化描述深化标准体系分析，助力标准协同应用；蔡亚楠等^[7]将知识图谱应用于航天装备质量文件管理，显著提升复杂系统的管控效能。特别是大语言模型与深度学习算法的融入^[8-11]，大幅提升了知识抽取的精准度与图谱构建效率，为标准知识图谱的智能化发展注入新动能。

鉴于智能家居安全风险评估的复杂性与重要性，本研究聚焦电气安全与信息安全两大核心领域，系统梳理相关国家标准与法规，探索构建智能家电安全标准知识图谱，以期为风险评估提供全面、精准的知识支撑体系，推动行业安全防护水平的提升。

1 智能家居安全评估相关标准

1.1 智能家居产品常规电气安全标准

智能家居产品种类丰富，覆盖智能控制、安全防护、环境监测等多元场景，不同品类的电气安全标准存在显著差异。

（1）智能音视频与信息终端：执行GB 4943.1—2022《音视频、信息技术和通信技术设备 第1部分：安全要求》，该标准针对设备的电气安全防护、防触电保护等作出系统性规定。

（2）智能家电产品：以GB 4706系列标准为核心，其中GB 4706.1—2005《家用和类似用途电器的安全 第1部分：通用要求》为基础通用规范，其他标准则为特殊场景补充要求。例如GB 4706.7—2014《家用和类似用途电器的安全 真空吸尘器和吸水式清洁器具的特殊要求》，针对吸尘器的电机过载保护、尘袋阻燃性等细节作出专项规定。

（3）智能控制设备：如智能开关适用GB/T 16915系列标准（涵盖开关的机械寿命、电气间隙等要求），智能门锁则遵循GB 21556—2008《锁具安全通用技术条件》，对锁体强度、防技术开启时间等安全指标进行规范。

通过标准化体系的分类覆盖，不同智能家居产品的电气安全要求得以精准界定，既保障了产品使用安全，也为行业规范发展提供了技术依据。

1.2 智能家居信息安全标准

目前，智能家居信息安全领域已构建起“通用标准+产品专项标准”的立体化规范体系。

（1）通用基础标准：GB/T 41387—2022《信息安全技术 智能家居通用安全规范》作为主要标准，从数据安全、通信安全、设备身份认证等维度，为全品类智能家居产品划定安全基线；GB/T 40979—2021《智能家用电器 个人信息保护要求和测评方法》则聚焦数据全生命周期管理，对用户信息收集、存储、传输环节的合规性提出明确要求。

（2）产品专项标准：针对细分品类制定差异化规范，如GB/T 44602—2024《网络安全技术 智能门锁网络安全技术规范》，从固件安全更新、防暴力破解机制、云端数据加密等角度，构建智能门锁的全链路防护体系。此外，新兴领域标准持续完善，例如智能摄像头适用GB/T 38632—2020《信息安全技术 智能音视频采集设备应用安全要求》，明确视频数据加密传输、访问控制等安全指标。

这些标准的协同应用，不仅为企业提供了产品安全研发的技术指引，也为行业监管和用户权益保障筑牢制度防线。

1.3 其他标准文件

智能家居作为融合传统家电与网络互联特性的新兴产品形态，其标准化体系呈现“多维度安全融合+多技术领域协同”的显著特征。

（1）产品基础标准：GB/T 28219—2018《智能家用电器通用技术要求》明确智能家电的功能定义、通信协议及互操作性标准，而GB/T 41789—2022《智能家用电器的通用安全技术要求》则在电气安全基础上，新增网络安全防护、软件升级机制等互联场景要求，实现“电气安全+信息安全”的双重保障。

（2）电磁兼容领域：遵循GB 4343.1—2018《家用电器、电动工具和类似器具的电磁兼容要求 第1部分：发射》等标准，确保智能设备在工作时不干扰其他电子设备，同时具备抗电磁干扰能力。

（3）能效环保要求：延续传统家电能效标准体系，如智能空调需符合GB 21455—2019《房间空气调节器能效限定值及能效等级》，智能冰箱需满足GB 12021.2—2015《家用电冰箱耗电量限定值及能效等级》，通过能效标识制度推动产品绿色化升级。

这一标准体系既延续了传统家电的安全与性能要求，又针对网络互联特性补充了信息安全、电磁兼容等新兴技术规范，为智能家居产业的规范化发展提供了全方位技术支撑。

2 标准结构的分析

我国标准的编写遵循GB /T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》，因此标准结构具有高度的规范性与一致性，标准结构以“规范性”和“逻辑性”为核心，从封面的信息标识，到前言的编制说明，再到范围、术语、技术内容的逐层展开，同时标准的技术要求按章、条、款的层次展开，使标准结构具有良好的层次性。

通过对标准结构的分析可知，各章节均配置明确标题以锚定核心主题，且每章、每条内容均围绕单一固定主题展开，形成高度模块化的知识单元。这种结构化特征与知识图谱构建逻辑深度契合。

（1）标题与实体映射：章节标题可直接对应知识图谱中的核心实体（如“范围”“规范性引用文件”等），通过标题语义明确实体类别与层级关系。

（2）模块化内容与属性关联：各章节内的具体要求、试验方法等内容，可拆解为实体的属性或关系（如“安全要求”作为“智能家居设备”实体的属性，“引用”作为文件间的关系），模块化结构便于将文本信息转化为“实体—属性—关系”的三元组数据。

（3）逻辑层级与图谱架构：标准中章、条、款的层级关系（如第1章“范围”下分“适用对象”“不适用场景”等子条目），可直接映射为知识图谱的层级架构，通过父子节点关系构建语义网络，实现标准知识的结构化存储与检索。

这种强模块化特征为标准知识图谱的构建提供了天然的逻辑框架，使非结构化的标准文本能高效转化为结构化知识网络，助力后续的智能检索、关联分析及标准合规性验证等应用。

3 标准知识图谱建模

根据对标准结构的分析，结合标准结构、技术条文有明显的层次化、模块化特点，同时针对智能家居产品设计的产品类别多的情况，本研究提出了“标准—设备—技术要求”的关联模型，通过设备将各个标准关联起来，同时根据技术条文层次多的特点，技术条文的图谱化采用了分层模型。

3.1 “标准—设备—技术要求”关联模型

标准是由权威机构发布的具有规范性的技术文件，用于统一产品、服务或流程的质量、安全、性能等要求，标准的属性包含标准的名称、编号、发布日期、实施日期、归口单位、替代关系等信息。

设备是具有特定功能的物理实体或系统，是标准的主要应用对象，设备的属性主要是标准范围内适应设备的属性的集合。

技术要求是标准中对设备性能、设计、制造、测试等环节的具体规范，是标准落地的核心内容，关键属性包含要求名称、指标数值、测试方法、判定规则、引用标准条款等。

标准与设备之间是适用关系，每一个标准在范围内都会对适用的产品、设备进行限定。标准与技术条款之间的关系则是包含关系，技术要求是标准文档中的具体条款，是标准的内容载体，两者通过标准条款号一一对应。设备与技术要求之间的关系则是标准对适用的设备的技术参数、安全要求所做出的要求，是标准落地的具体体现，设备应符合标准的技术要求，如图1所示。

图1 关联模型示意图

Fig.1 Diagram of the correlation model

例如，智能家电同时关联电气安全（如GB 4706系列）、信息安全（如GB/T 41387—2022）、电磁兼容（如GB 4343.1—2018）等跨领域标准，且不同品类存在专项要求（如智能门锁需同时满足GB 21556—2008与GB/T 44602—2024），通过产品将不同领域的标准关联起来，也就与标准的技术要求产生关联。

3.2 分层模型

根据技术条款模块化及分层化的特点，采用“主题→条款→要素”的模型，通过层级包含关系形成树状结构，支持从宏观到微观的知识追溯。主题层级就是按标准内容的逻辑主题划分的章节单元，关联的属性包含主题编号、主题名称、主题摘要；条款层级就是主题下的具体规范条目，是技术要求的核心载体，包含陈述型条款、数值型条款、流程型条款，其属性包含条款编号、条款文本、适用对象；要素层级是条款的最小语义单元，通过解构条款提取核心要素，其属性包含要素类型、要素值。表1给出了标准条款“电机额定功率应≥5 kW，测试方法见6.3”的解构示例。

“标准—设备—技术要求”关联模型以设备为语义枢纽，将碎片化标准知识转化为结构化图谱网络：通过精准匹配标准适用的设备类型，实现跨领域标准要求的语义聚合；针对技术条文的多层级特性，采用“主题→条款→要素”的分层建模架构，构建兼具逻辑性与可操作性的知识图谱体系。该模型为智能家居产品的全生命周期安全评估提供了系统化的技术支撑。

表1 要素类型及解构示例

Table 1 Element types and deconstruction examples

4 智能家居标准知识抽取

标准知识抽取是实现标准信息结构化的关键过程。由于标准文本兼具半结构化与非结构化数据特征，且文本规则存在多样化变异，传统遍历式抽取方法难以覆盖全量知识规则。随着人工智能技术演进，大语言模型在知识图谱构建中的应用日益深化。本研究通过采用DeepSeek的API，通过构建“清晰提示语+few-shot”示例的模式，让大语言模型的语义理解能力利用分层模型实现标准文本中实体（如术语、指标、条款）与关系（如“Include”“Test”）的精准自动化抽取，然后利用关联模型将抽取的实体与对应的产品关联，最终通过可视化技术将抽象的标准知识网络转化为直观可交互的图谱结构，为标准知识的高效应用与深度挖掘奠定基础。

本研究对智能家居相关标准进行了知识图谱的构建，保存至neo4j数据库后，通过设备将相关标准关联起来。知识图谱的构建过程如下：

（1）相关标准资料的获取。通过标准中心的网站获取标准文本，然后利用Python的相关函数将PDF格式的标准文本转化为文本格式。

（2）分最小抽取单元。以标准文本的章节编号为依据，选取不可再拆分的最末级子节作为独立抽取单元。如GB 4706.1—2005的7.12包含7.12.1—7.12.4，需将这4个子节分别作为抽取单元，而非对7.12整节合并抽取。

（3）预定义实体节点属性。抽取前需统一所有实体的核心属性，确保结构化一致性，必选属性清单见表2。

表2 节点必选属性清单

Table 2 Node properties

（4）制定实体ID编码规则。为避免不同标准的实体ID重复，实体ID采用“标准号数字部分_实体类型缩写_条款”的编码规则，如GB 4706.1—2005的7.12.1条款节点ID为“4706_1_2005_Clause_7.12.1”。

（5）设计清晰提示语。主要包括以下几个方面：明确需要抽取知识图谱的工作，如“严格按照标准文本原意抽取相关的实体、关系，避免遗漏关键信息或误判关系”；明确需要抽取的实体、关系等，如根据标准的特点，需要抽取如“条款节点（Clause）、试验节点（Test）”等实体；关系类型如“Required_Test（条款—试验）”“Include（标准—条款）”等关联关系；指定输出格式为可直接导入neo4j的CSV格式，包含实体CSV和关系CSV。

（6）配置few-shot示例。针对多维度实体与嵌套关系（如“试验包含参数，参数关联单位”），添加1~2个示例，并将示例嵌入提示语，放在目标抽取文本前，引导模型理解任务边界。其中，示例选择标准：与目标抽取单元结构相似的已标注文本（如同标准同章节的其他子节）；示例内容要求：包含“输入文本→实体CSV→关系CSV”的完整映射，清晰展示参数拆分、关系关联的逻辑。

5 试验分析

本研究以家用智能扫地机器人、智能门锁、智能音箱等设备安全与信息安全标准构建的100条知识图谱为数据集，对抽取结果按下面的指标进行评估：

（1）精确度（P_RE）：正确抽取的实体数÷模型总输出实体数×100%；

（2）召回率（R_EC）：正确抽取的实体数÷实际应抽取实体数×100%；

（3）平衡分数（F₁）：2×P_RE×R_EC÷(P_RE+R_EC)× 100%。

采用P_RE、R_EC及F₁共3个指标来比较模糊提示语（如抽取标准的知识图谱）、清晰提示语、清晰提示语+few-shot示例抽取的效果，结果见表3。

表3 提示语效果对比结果

Table 3 Comparison results of prompt word effects

整体上看，采用本文的分层模型及“清晰提示语+few-shot”示例的精确度（93.8%）、召回率（92.0%）和平衡分数（92.9%）均大幅高于采用传统模型+模糊提示语的效果参数，说明采用分层模型及“清晰提示语+few-shot”示例能够有效提升模型对文本的语义特征表示能力，验证了本方法对于规范实体抽取的优越性与可靠性。

6 知识图谱的可视表示

将抽取的知识图谱CSV文件导入neo4j数据库中，可以清晰地展示出设备、标准和技术要求的关系，并进行相关查询，如图2所示。

7 结语

针对智能家居知识图谱构建，本研究提出“标准—设备—技术要求”三层联动模型。该模型以设备为核心节点，精准关联对应标准体系，并针对标准技术要求的层级特性，设计分层式图谱架构，实现从基础规范到具体参数的系统性整合。在知识提取环节，通过“清晰提示语+few-shot示例”的方式构建提示语，结合DeepSeek大语言模型的高效数据处理能力，确保知识准确性。同时，运用可视化技术将复杂知识网络直观呈现，提升数据交互与分析效率。

目前，本研究聚焦智能家居标准领域，完成了模型可行性验证与技术路径探索，后续将从两方面继续深化研究：一是横向拓展，覆盖智能家居全品类标准，构建更完整的行业知识图谱；二是纵向优化，通过改进知识抽取算法，降低人工依赖，提升自动化水平，推动智能家居知识图谱向实用化、规模化发展。本研究将智能家居产品与标准的关系、智能家居产品需要满足的技术要求转化为便于理解的图形图像信息，为智能家居产品研发提供数据支持，为监管机构快速了解监管要求提供有力支撑。

参考文献

[1] 漆桂林, 高桓, 吴天星. 知识图谱研究进展[J]. 情报工程, 2017, 3(1): 4-25.

[2] 张慧, 侯霞. 基于知识图谱的标准文献分析[J]. 计算机工程与设计, 2017, 38(4): 1103-1109.

[3] 刘鹏, 曹新晨, 耿念, 等. 煤矿标准文件知识图谱构建与应用[J]. 情报工程, 2023, 9 (5): 73-83.

[4] 姜凯虹. 基于知识图谱的食品安全国家标准智能问答系统研究与实现[D]. 济南: 山东农业大学, 2024.

[5] 方思怡. 标准知识图谱的技术路径与应用场景探讨[J]. 中国标准化, 2023(11): 49-55.

[6] 汉鹏武, 朱科, 侯景. 标准知识图谱构建方法及其应用研究[C]//第五届体系工程学术会议论文集, 2023: 14-21.

[7] 蔡亚楠, 汉鹏武, 韩文博, 等. 基于知识图谱的航天装备质量管理方法研究[J].质量与可靠性，2019(6): 56-60.

[8] 方思怡. 基于文本挖掘的ISO标准术语自动识别与标准术语知识图谱构建研究[J]. 标准科学, 2024(8): 84-89.

[9] 杨德辉, 范子寅,韩强. 基于人工智能的业务要素数字化底账库研究[J]. 中国口岸科学技术, 2023, 5 (S1): 15-22.

[10] 邢军, 黄孙杰, 李珺, 等. 基于DeepSeek的多智能体在海关危险化学品随附单证识别中的研究与应用[J]. 中国口岸科学技术, 2025, 7(5): 14-18.

[11] 赵碧君, 信鸽. 海关大数据知识图谱构建技术及应用[J]. 中国口岸科学技术, 2021(3): 92-96.

图2 “标准—设备—技术要求”的关联图谱

Fig.2 Correlation graph of standards-equipment-technical requirements