做有温度的智能家居 大数据和深度学习异常重要

智能家居在三年前火过一段时间，主要是谷歌高价收购Nest引起的眼球经济以及苹果Home Kit开发平台给业界指明的方向。但之后，智能家居领域鲜见重大突破，Nest后续表现也没有让业界惊艳，这个领域似乎成了被遗忘的角落。

智能家居市场突破乏力的根本原因在于场景复杂性，即相关厂商试图用一个“入口”霸占“全家”的做法在很多时候让用户很难接受，再加上传统家电厂商的固有利益和标准制式的差异，带来了非常高的用户转换成本。

做有温度的智能家居 大数据和深度学习异常重要(图片来源网络)

虽然机顶盒或机底盒这样的产品已经让家庭电视发生了很大的改变，但距离所有家电产品从电器到“网器”的全面转型还有很长的路要走。电器的联网似乎还看不到切实的解决方案。

这种状况迫使我们必须重新思考“入口”的含义以及“入谁口”的问题。其实，入口不在大小，而在于交互的丰富性。电视屏入口虽然物理面积很大，仍然在入口级别上与小小的手机屏没法抗衡，原因在于手机入口的交互丰富性。

所以，思考智能家居的入口应该摆脱屏幕思维，而应在交互方式上下功夫，怎样能够通过家庭电力设备创建多元化的交互方式才是根本，红外、微波、手势、语音、图像、触摸等都可能构建起独特的交互场景。

无论什么样的智能设备，也不管何种交互方式，智能硬件的发展都离不开“嵌入—交互—进化”这三大步骤。

首先，如何无缝嵌入场景是智能硬件第一步就会面临的考验，既然有实体产品，用户接受就必然需要进行心理建设，否则会有失调感，所以智能硬件的推广和嵌入面临很高的门槛，要么提供实实在在的技术附加值，要么把价格降到很低。当然，能够把产品沉浸到既有场景里是最佳做法。

其次就是交互，交互一定是双向的，必须要有向终端赋能的通道，同时有向云端传数据的途径，两相打通，交互才能成功。

最后是引领硬件进化。要知道，数字经济的生态构建遵从“层垒结构”，在平面上无限延展，在层次上不断叠加。

这种层垒结构使得传统市场细分的基本逻辑在很多时候都不成立，“市场无细分，业务层层加”才是正确的姿势，每叠加一层，产品进化升维一次，数据沉淀丰富一层，循环往复的结果就是生态系统的形成，这有点类似于3D打印机的工作原理。

当然，智能硬件的核心还是在“智能”二字上面。所谓的智能，实质上是人机交互范式的变迁。过去，机器是人为指令的被动反应者，你给一个指令，机器输出反馈。

这套刺激－反应系统要求结果一定要有“精度”，必须做到准确、可预期，刺激－反应系统才能良性运转。而人工智能是要把人机交互方式变成“前馈式主动服务系统”，没有交互才是最好的交互，你无需给机器任何指令，机器会主动进行服务，所以背后的要害就不再是“精度”了，而是“温度”，人工智能系统一定要有温度。

要做到有温度，大数据和深度学习就变得异常重要。托起智能硬件系统的数据分析离不开三大要素：算力、算法、算效。算力是指实时数据的丰富程度和数据能量储备，算法负责把算力转换成用户能感知“温度”的场景，而算效则是成本收益指数的高低。只有具备底层的自主学习能力，才能让智能硬件产品在嵌入之后更好互动和进化，这是一个系统工程。

（来源：亿邦动力网）