5个操作，其中4个操作为：智能空调自动启动并将制冷 温度设置为28度时，用户通过手动控制将制冷温度设置为26度，另一个操作为：空调自动 启动并将制冷温度设置为28度时，用户通过手动控制将制冷温度设置为27度，即，在空调 自动启动后，用户总是习惯将空调的制冷温度从28度调整为26度，则控制中心通过上述操 作分析获得的用户习惯信息为：智能空调自动启动并将制冷温度设置为28度时，用户通过 手动控制将制冷温度设置为26度。
[0041] 第二例：控制中心获取了 5个操作。其中，3个操作为：控制中心根据预设模式下 第一控制参数，将智能空调的制冷温度设置为28度，智能加湿器设置为50%后，用户通过 手动控制将制冷温度设置为26度，将智能加湿器的加湿湿度设置为45%，另外两个操作分 别为：用户通过手动控制将制冷温度设置为26度，将智能加湿器的加湿湿度设置为55%， 以及用户通过手动控制将制冷温度设置为27度，将智能加湿器的加湿湿度设置为52%，则 控制中心通过上述操作分析获得的用户习惯信息为：控制中心根据预设模式，将智能空调 的制冷温度设置为28度，智能加湿器设置为50%后，用户通过手动控制将制冷温度设置为 26度，将智能加湿器的加湿湿度设置为45%。
[0042] 当然，上述两个例子在实际应用中，操作的个数可以为30或50,本申请对此不做 限制。换言之，在大量的操作中，用户执行相同的操作的次数在总的操作次数中所占的比例 较大时，控制中心可以认为用户习惯执行该操作。本申请实施例中，该比例可以为60 %或者 70%，在具体实施过中，本领域技术人员可以根据需要对该比例进行设置，本申请对此不做 限制。
[0043] 在通过S21获得用户习惯信息后，控制中心执行S10,即根据预先获得的用户习惯 信息生成控制指令。
[0044] 假设用户习惯信息为：智能空调自动启动并将制冷温度设置为28度时，用户通过 手动控制将制冷温度设置为26度，则控制中心会生成一控制指令，该控制指令用于将空调 自动启动时的温度设置为26度。假设用户习惯信息为：控制中心根据预设模式，将智能空 调的制冷温度设置为28度，智能加湿器设置为50%后，用户通过手动控制将制冷温度设置 为26度，将智能加湿器的加湿湿度设置为45 %，则控制中心会生成控制指令，该控制指令 用于将智能空调启动时的制冷温度设置为26度，将智能加湿器启动时的加湿湿度设置为 45%〇
[0045] 通过上述方案可以看出，在控制中心对智能家居进行自动控制，或者智能家居设 备本身自动启动后，如果用户总是对自动控制或者自动启动后的智能家居设备的控制参数 进行调整，则控制中心可以智能学习用户调整后的控制参数，并根据调整后的控制参数，对 预先设置的控制参数进行修正，以适应用户习惯。
[0046] 第二种情况，S20包括：通过传感器检测获得所述用户的多个身体状态信息；并将 所述多个身体状态信息作为所述多个使用信息。在具体实施过程中，检测用户身体状态信 息的方式有很多种，本申请实施例中，对以下两种方式进行说明，但不限于以下两种方式。
[0047] 第一种方式，S20具体包括：通过穿戴在所述用户身上的穿戴式设备检测获得所 述用户的多个身体状态信息。其中，穿戴式设备可以为智能手表、智能手环等，穿戴式设备 可以通过WiFi或者蓝牙的方式与控制中心建立连接。
[0048] 在具体实施过程中，穿戴式设备可以用于检测用户的身体状态信息，如：脉搏，体 表温度，运动状态等。例如：智能手表佩戴在用户的手腕上，通过检测用户的动作，来判断用 户是否进入睡眠状态，并在确定用户进入睡眠状态后，记录用户处于睡眠状态的时间段。再 例如：智能手表佩戴在用户的手腕上，还可以通过检测用户的脉搏变化，来判断用户是否进 入睡眠状态，并在确定用户进入睡眠状态时，记录用户处于睡眠状态的时间段。再例如：智 能手表佩戴在用户的手腕上，还可以通过脉搏变化，来判断用户是否处于运动状态，因为用 户剧烈运动时，脉搏会加快，因此，在确定用户正在运动时，记录用户处于运动状态的时间 段。
[0049] 相应的，S20包括：对所述多个身体状态信息进行分析，获得所述用户习惯信 息。例如：智能手表连续5天检测到的用户处于睡眠状态的时间为：11:00pm到7:07am， 11:03pm 到 7:15am，10:56pm 到 7:01am，11:20pm 到 7:07am，11:12pm 到 6:57am，则控制中心 根据这组睡眠数据确定出的用户习惯信息可以为：用户通常在11:06pm到7:05am这个时间 段内通常处于睡眠状态，其中，11:06pm和7:05am是这5组数据的平均值。换言之，在大量 的用户数据中，用户总是在某一时间段内处于睡眠状态，控制中心可以认为用户习惯在时 间段内入睡。在具体实施过程中，检测用户数据的连续周期可以为3天，或者10天，本申请 对此不做限制。
[0050] 进一步，在通过S20获得用户习惯信息之后，控制中心执行S10,即根据预先获得 的用户习惯信息生成控制指令。
[0051] 具体来讲，在用户习惯信息表明用户在第一时间段内处于睡眠状态，且M个智能 家居设备中包括智能空调时，生成一控制指令，该控制指令用于将智能空调的控制模式修 正为在第一时间段内启动睡眠模式。进一步，在用户习惯信息表明用户在第一时间段内处 于睡眠状态，且M个智能家居设备中包括智能窗户时，生成一控制指令，该控制指令用于将 所述智能窗户的控制模式修正为在所述第一时间段内启动闭合模式。
[0052] 接下来，沿用用户习惯信息为：用户通常在11:06pm到7:05am这个时间段内通常 处于睡眠状态的例子对SlO进行说明。
[0053] 若控制中心连接的智能家居设备中包括智能空调，则控制中心生成一控制指令， 该控制指令用于将智能空调的控制模式修正为在11 :〇6pm到7:05am这个时间段内启动睡 眠模式。若控制中心连接的智能家居设备中包括智能窗户，则控制中心生成一控制指令，该 控制指令用于将智能门窗的控制模式修正为在11:06pm到7:05am这个时间段内启动闭合 模式。
[0054] 在上述方案中，如果空调在修正之前的控制模式为在12:00pm到7:00am这个时间 段内启动睡眠模式，则可以看出，根据用户的生活习惯对智能空调的控制模式进行修正，可 以使智能空调的控制模式更加符合用户的生活习惯。
[0055] 本申请实施例中，在用户习惯信息表明用户在所第二时间段内处于运动状态，且 所述M个智能家居设备中包括智能制氧机时，生成所述控制指令，该控制指令用于将所述 智能制氧机的控制模式修正为在所述第二时间段内启动制氧模式。
[0056] 本申请实施例中，不妨假设用户习惯信息为：用户通常在在7:00pm到8:00pm处于 运动状态，若控制中心连接的智能家居设备中包括智能制氧机，则控制中心生成一控制指 令，该控制指令用于将智能制氧机的控制模式修正为在7:00pm到8:00pm这个时间段内启 动制氧模式。因为用户剧烈运动时需要的氧气比正常情况下多，因此启动制氧模式可以增 加空气中的氧含量。
[0057] 在具体实施过程中，还可以根据用户习惯信息对其他智能家居设备的控制模式进 行修正，本申请在此不一一列举。
[0058] 第二种方式，S20具体包括：通过语音检测模块检测获得所述用户的多段语音信 息，对所述多段语音信息进行识别，将用于表征所述用户的身体状态的多个关键词作为所 述用户的多个身体状态信息。
[0059] 在具体实施过程中，语音检测模块可以为麦克风，语音检测模块可以设置在控制 中心上，也可以设置在智能家居设备上，还可以独立于控制中心和智能家居设备单独存在。 进一步，在语音检测模块没有设置在控制中心上时，可以通过WiFi或者蓝牙的方式与控制 中心建立连接，并将检测获得的语音信息发送至控制中心。控制中心在获取用户的语音信 息后，对语音信息进行识别，识别出其中的关键词作为用户的身体状态信息。
[0060] 本申请实施例中，控制中心可以预先设置，或者联网获得用于表征用户身体状态 或者用户身体对空气的感知的关键词，例如："感冒"，"冷"，"热"，"干燥"等。然后，将实时检 测获得的语音信息进行识别，并与关键词进行匹配，进而获得用户的语音信息中的关键词， 例如：用户输入的语音信息为"我感冒了"，则其中的关键词为"感冒"，再例如：用户输入的 语音信息为"空气好干燥啊"，则其中的关键词为："干燥"。
[0061] 进一步，S20还包括：在用户具有所述多个身体状态信息时，分别检测获得M个智 能家居设备的与多个身体状态信息一一对应的多个控制参数，并将所述多个控制参数作为 多个使用信息。
[0062] 在具体实施过程中，在用户对当前的