智能家居落地不易，騰飛更難。智能家居落地需要解決好穩定性、兼容性、安全性以及價格高等問題，而要實現騰飛不僅要首先解決這些問題，而且還要借助新技術來突破自我，實現質變。就目前來說，能夠助智能家居騰飛的新技術非云計算和大數據莫屬。
早前，智能家居相對簡單，不能與當下同日而語。在設備數量上，幾乎不強調設備的“全”，常見的設備只是智能家居單品，或者是局部系統，抑或是幾件簡單產品的集成;在功能上，功能本身較“死”，基本上一成不變，設備出場后就不能進行自我提高，更無需提自主分析和學習能力;在技術，設備聯網能力有限，并且多采用有線安裝，不但需要“大動干戈”，而且還大大限制設備后續的進一步擴展。
在人們對智能需求有限的情況下，早前的智能家居即便很簡單依然讓人覺得“高大上”，并且基本不會出現問題，但是雖然生活水平的提高，早前的智能家居逐漸變得落后，甚至淪為“偽智能”。智能家居單品的功能雖有提升，但智能效果所覆蓋的范圍十分有限，難以迎合消費者整體智能的需求。即便智能家居發生了有線向無線的轉變，也只是安裝等方式的改變，不能實現所謂的真正的智能。現在的主要問題是，智能家居不但要“連”，而且還靈活地“互連”，實現設備之間互通互控。
事實上，智能家居還面臨著一個更為嚴重的問題：隨著設備的不斷增多，設備運行過程中所產生的數據呈幾何級增長，形成巨量數據，也就是我們所說的大數據。中國聯通網絡技術研究院首席專家唐雄燕曾表示，“大數據時代，每個人都是數據的貢獻者。預計到2020年一個中國普通家庭一年產生的數據相當于半個國家圖書館的信息儲量。”這種數據來源不但包括利用互聯網搜索信息，用微信、QQ維護社交關系和上網購物，而且還包括用戶對智能照明、智能攝像頭、家電控制等智能設備的使用。
大數據源源不斷的產生，對一般的智能家居設備來說是一個巨大的壓力，這種情況并不難理解，我們不妨以智能攝像頭為例加以說明。通常情況下智能攝像頭屬于常運行設備，也就是說它實實刻刻都在記錄，而所記錄的畫面都將存儲起來，可是如果它的存儲能力有限，后面的畫面信息只能依靠對先前的進行覆蓋來繼續存儲，這種情況理所當然會造成記錄內容回看的困擾，同時這也意味著智能攝像頭所謂的記錄、存儲、分析、回看等功能方面并不是太完善。
如何處理大數據呢?再分析這個問題之前，我們更應該明確家庭大數據對智能設備的意義。如果說我們認為通過智能家居設備會產生巨量數據，而這些數據又會進一步限制這些智能設備功能的發揮，那就大錯特錯了。相反，智能家居智能功能的實現實際上靠的就是對數據的處理能力，如果數據的量足夠多，智能家居設備的分析能力也足夠強，那么它們也就越有“智慧”，所達到的智能效果也就越佳。
回到前面所說的如何處理大數據的問題，毫無疑云計算可擔重任。智能家居由原來的“設備端+移動終端”的模式(傳統模式)向“設備端+云端+移動終端”(新模式，包括物聯傳感等不少企業已是這種模式)轉變，所帶來的最大變化是數據處理的能力的增強。在這個過程中，大數據的處理由云計算來完成，而不是由智能設備來完成，這樣智能設備的處理數據壓力將得到轉移和緩解，大大提高設備的工作效率。
百度總裁張亞勤認為，“云計算和大數據是一個硬幣的兩面，云計算是大數據的IT基礎，而大數據是云計算的一個殺手級應用。云計算是大數據成長的驅動力，而另一方面，越來越多的數據需要云計算去處理，所以云計算與大數據是相輔相成的。”可見，云計算不但是大數據存儲、分析、準確提取的重要工具，還是設備進行深度學習的引擎，換句話說，通過云計算和大數據是可以讓智能家居設備更加“聰明”的。
不過，云計算和大數據具備助飛智能家居的能力，但也同樣會產生一定的問題，其中安全仍是最主要考驗。接下來，在運用好云計算和大數據技術的基礎上，物聯網設備(智能家居、智能穿戴等)商應該考慮如何進一步加強相關設備的安全性，否則智能家居騰飛的難度將會更大。
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