電子發燒友網報道(文/黃山明)在智能家居的不斷普及下,家電產品向智能化、信息化轉型已經成為既定趨勢。而智能家居之所以帶有“智能”二字,與AI技術有著密切的關聯,不過由于眾多消費者對于AI的認知還停留在過去,許多人甚至認為AI與家電的結合不過是智商稅。但隨著AI技術的成熟,智能家居也開始真正變成“AI”級家電。
人工智能一詞最初是在1956年于達特茅斯學會上被提出,而這一技術可以算作是計算機科學的一個分支。目前人工智能主要分為兩大部分,即前端交互技術與后端人工智能技術。前端交互技術主要包括語音、體感、視覺與思考,也就是賦予設備聽覺、感知、視覺與思想的類人功能,讓設備與人可以更自然的進行交互;后端人工智能則主要包括核心算法、語義識別等。
長期以來,人工智能技術盡管發展迅速,甚至一度創造出AlphaGO來戰勝了人類的圍棋高手,但人工智能的落地難卻是一直擺在這項技術面前的難題。而今,智能家居的出現給了人工智能技術一個落地的場景。
近期科技部發布的《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》,便公布了首批人工智能示范應用的十大場景,其中包括智能家居、自動駕駛等。
人工智能與智能家居相結合,帶來了兩個巨大的變革,一個是新的交互方式,另一個是新的感知。
新的交互比如智能語音、智能視覺交互方式,通過人機對話的方式,或者讓設備看見自己從而進行識別。通過這些交互的方式,能夠讓智能家居更懂用戶。
而新的感知則是通過大數據或傳感器來讓設備從過去的被動式響應,慢慢向主動式響應發展,通過對外收集的數據,讓智能家居能夠感知到外部環境的變化,可以多維度了解用戶當前所處的場景,從而為用戶提供更加場景化與個性化的服務。
比如智能空調可以根據室外環境溫濕度來自動調節自身的溫度情況,并且給予用戶個性化的室內居家環境。又比如智能掃地機器人采用激光導航技術,可以幫助掃地機器人進行定位、建模、路徑規劃,并且搭配上更好適應居家環境的SLAM算法,自動定位當下的位置。用戶也可以通過遠程控制與管理,查看掃地機器人的工作狀態。
顯然,人工智能技術應用在家電當中可以煥發無限可能。不過從人工智能技術本身的發展來看,在通用技術、通用平臺等方面仍有許多地方有待突破。
比如數據流通與協同感知還有待提升,由于數據流通的限制,讓許多高價值數據難以得到有效的利用。而在感知環節,盡管各類傳感器已經有相對成熟的產品,但缺乏高度集成、同意感知協調的中控系統,這也讓傳感器收集到的數據無法進行一體化采集、加工與分析。
同時,人工智能技術本身還處于初級階段,對于高層次的人工意識、情緒感知環節并沒有明顯的突破,這阻礙了人機交互的進一步發展。
最后是智能硬件平臺應用性與自主化存在差距,受限于初級人工智能,導致智能家居短期內難以擁有接近于人的推理學習與分析能力,也沒有接近人的判斷力,更無法做到接近人的執行力。
當人工智能解決了這些技術瓶頸,再與智能家居有機的結合起來,這樣一來,才算得上是真正的“AI級”家居。
人工智能一詞最初是在1956年于達特茅斯學會上被提出,而這一技術可以算作是計算機科學的一個分支。目前人工智能主要分為兩大部分,即前端交互技術與后端人工智能技術。前端交互技術主要包括語音、體感、視覺與思考,也就是賦予設備聽覺、感知、視覺與思想的類人功能,讓設備與人可以更自然的進行交互;后端人工智能則主要包括核心算法、語義識別等。
長期以來,人工智能技術盡管發展迅速,甚至一度創造出AlphaGO來戰勝了人類的圍棋高手,但人工智能的落地難卻是一直擺在這項技術面前的難題。而今,智能家居的出現給了人工智能技術一個落地的場景。
近期科技部發布的《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》,便公布了首批人工智能示范應用的十大場景,其中包括智能家居、自動駕駛等。
人工智能與智能家居相結合,帶來了兩個巨大的變革,一個是新的交互方式,另一個是新的感知。
新的交互比如智能語音、智能視覺交互方式,通過人機對話的方式,或者讓設備看見自己從而進行識別。通過這些交互的方式,能夠讓智能家居更懂用戶。
而新的感知則是通過大數據或傳感器來讓設備從過去的被動式響應,慢慢向主動式響應發展,通過對外收集的數據,讓智能家居能夠感知到外部環境的變化,可以多維度了解用戶當前所處的場景,從而為用戶提供更加場景化與個性化的服務。
比如智能空調可以根據室外環境溫濕度來自動調節自身的溫度情況,并且給予用戶個性化的室內居家環境。又比如智能掃地機器人采用激光導航技術,可以幫助掃地機器人進行定位、建模、路徑規劃,并且搭配上更好適應居家環境的SLAM算法,自動定位當下的位置。用戶也可以通過遠程控制與管理,查看掃地機器人的工作狀態。
顯然,人工智能技術應用在家電當中可以煥發無限可能。不過從人工智能技術本身的發展來看,在通用技術、通用平臺等方面仍有許多地方有待突破。
比如數據流通與協同感知還有待提升,由于數據流通的限制,讓許多高價值數據難以得到有效的利用。而在感知環節,盡管各類傳感器已經有相對成熟的產品,但缺乏高度集成、同意感知協調的中控系統,這也讓傳感器收集到的數據無法進行一體化采集、加工與分析。
同時,人工智能技術本身還處于初級階段,對于高層次的人工意識、情緒感知環節并沒有明顯的突破,這阻礙了人機交互的進一步發展。
最后是智能硬件平臺應用性與自主化存在差距,受限于初級人工智能,導致智能家居短期內難以擁有接近于人的推理學習與分析能力,也沒有接近人的判斷力,更無法做到接近人的執行力。
當人工智能解決了這些技術瓶頸,再與智能家居有機的結合起來,這樣一來,才算得上是真正的“AI級”家居。
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