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当智能音箱、摄像头、扫地机器人遍布家中,一个隐忧随之而来:它们会不会正在悄悄“偷听”“偷看”我的生活?
这种担忧并非多虑。《法治日报》发布报道,在反馈使用智能音箱遇到问题较多的受访者中,怀疑隐私泄露、日常对话被监听或录音的占比高达42.60%。消费者对“偷拍”“监听”的焦虑,正从模糊的不安变成有数据支撑的现实。
那么,设备到底能不能采集你的信息?哪些数据根本不该被采?我们又该如何守住居家隐私?

图片来源:AI生成
设备到底能不能采集你的信息?
我们从智能家居设备的响应原理来理解它是否会“偷听”,来看看智能家居是如何工作的:
1.传感器采集
智能音箱的麦克风、摄像头的图像传感器、扫地机器人的激光雷达和摄像头,都在持续感知环境。但“感知”不等于“录音录像”——绝大多数设备采用的是“声控唤醒+后台处理”机制。以智能音箱为例,设备内置的本地芯片会持续监测音频流,但仅在检测到特定唤醒词(如“小X”)时,才会激活完整的录音和处理流程。理论上,在未被唤醒时,设备并不记录和上传语音内容。
2.本地边缘计算
唤醒词的识别、简单的语音指令解析,如今越来越多地在设备本地完成。众多品牌的隐私声明明确表示“坚持尽可能在用户的设备上完成个人数据的处理和分析”。同时,边缘智能方案可将语音指令的处理时间从云端方案的秒级压缩至百毫秒级。这意味着大量敏感数据根本不需要离开你的家。
3.云端数据同步
当指令需要更复杂的语义理解(如“帮我订一张明天去上海的机票”),或者你需要远程查看家中摄像头画面时,数据会通过加密通道上传至云端。唤醒过程的算法和处理在本地进行,唤醒之后的交互语音会上传到云端解析,但云端不会存储交互原始语音的音频文件数据。传输层和存储层对敏感数据(如用户位置、语音记录)都会进行加密。
4.用户权限管控
根据《个人信息保护法》,智能家居厂商需遵循“数据最小化”原则——仅采集实现业务功能所必须的个人数据。用户可以通过App中的隐私设置,管理设备采集哪些数据、数据如何被使用。
哪些数据根本不该被采集?
尽管技术上有保护机制,但现实中确实存在“不该采的也被采了”的情况。
所谓“不该采”,即与设备核心功能无关的个人隐私信息,如智能音箱不需要知道你的身份证号,智能门锁无需记录社交关系,扫地机器人也不必上传详细的室内地图。
针对这些乱象,2025年,中央网信办等四部门联合开展的个人信息保护专项行动明确指出,要重点治理智能终端“高频次、高精度、长时段超范围收集非必要个人信息”以及“相关功能开启后需在后台持续收集个人信息或者需在云端计算和分析”等问题。
然而数据到了云端,风险并未消失:

图片来源:AI生成
2025年初,某扫地机器人被曝存在安全漏洞——一名开发者通过提取自家设备的私有令牌,竟能访问全球约7000台同型号设备的实时数据,包括房间地图、摄像头画面甚至设备序列号。
2025年3月,《法治日报》揭露网络中存在售卖家庭摄像头视频和直播资源的现象,通过破解软件可获取常见品牌摄像头账号密码。
这些案例揭示了一个残酷事实:问题往往不出在“设备会不会偷听”,而出在“数据被采集后,安不安全”。加密只能保护传输管道,却无法限制管道内的授权参与者——如果云端权限管理存在缺陷,合法客户端可以通过通配符订阅监听所有数据。
守住居家隐私,你可以这么做
焦虑归焦虑,恐慌大可不必。以下四招,能帮你大幅降低隐私风险:
善用物理开关
许多智能设备都设计了物理开关——有些设备提供关闭麦克风的物理按键;有的全屋智能的“超级隐私模式”可一键关闭全屋敏感设备的摄像头和麦克风。物理断开的可靠性远高于软件开关——硬件层面的断电,任何软件漏洞都无法绕过。
管好App权限
登录设备配套App,进入“隐私设置”或“数据共享”菜单,关闭不必要的功能——如关闭语音助手的“持续监听”或限制位置追踪。定期检查哪些设备连接了你的账号,及时移除不用的设备。
定期清理云端记录
定期登录语音助手账户后台,查看系统保存了哪些语音记录,手动删除不需要的历史数据。部分厂商允许用户导出或删除个人数据。
选购时多看一眼
购买设备时,优先选择注重隐私保护、强调本地语音识别功能的产品。查看厂商的隐私政策,了解数据如何被收集、使用和存储。避免购买来源不明的廉价杂牌设备。
养成良好的账号习惯
设置复杂密码、定期更新设备固件、不轻易共享账户。这些基础的安全习惯,往往能挡住大部分攻击。
智能家居会不会偷听你?准确答案是:技术上“能”,但合规产品“不该”,而你要确保它“不能”。
设备确实在“听”和“看”,但它们应该听的是唤醒词,看的是障碍物。真正需要警惕的是数据在采集之后、存储之中、传输之间可能出现的漏洞和滥用。
好消息是,监管正在跟上。2025年,市场监管总局批准发布了《商用清洁机器人》国家标准,明确了设备的信息安全要求。技术在进步,规则在完善,而你能做的,就是做一个“懂行”的用户——享受便利,守住底线。
作者:海泽
审核:刘颖 李培元 张超 杨柳
审核专家:刘伟 北京邮电大学智能工程与自动化学院特聘研究员、博士研究生导师