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    智慧家居三部曲:物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的通用法則

    2020-03-01 18:01

    智慧家居顧名思義是家居智慧化,就是使家居具有像人的大腦一樣的判斷能力和控制能力,進(jìn)而更好的發(fā)揮家居本身所具有的功能,使人們更好的享受家居所帶來(lái)的便利和功能,隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的開(kāi)啟,智慧家居已經(jīng)是被高頻度曝光,成為互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)和傳統(tǒng)家居行業(yè)景象追逐的目標(biāo)對(duì)象,智慧家居被認(rèn)為是未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)里的行業(yè)藍(lán)海,其市場(chǎng)空間和應(yīng)用場(chǎng)景不可想象,總之,將是兩個(gè)字,火爆。

    智慧家居火爆的背后是家居、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸融合發(fā)展的歷史必然,按照物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展規(guī)律,從物物相連到物物聯(lián)動(dòng),最終到具有數(shù)據(jù)分析能力和判斷能力的平臺(tái)智能管理系統(tǒng)化,這是物聯(lián)網(wǎng)必經(jīng)的三部曲。在第一部曲中涌現(xiàn)了非常多的單品,比如小米先后推出了小蟻攝像頭、小米門(mén)窗磁、小米報(bào)警器、小米音箱、小米燈泡等,另外還有智能燈、智能門(mén)鎖、智能音箱、智能插座、智能窗簾、智能掃地機(jī)器人等,還有這個(gè)時(shí)期所產(chǎn)生的智能家居對(duì)用戶的粘性非常低,我們也稱它為物與人的連接,產(chǎn)品的新鮮感會(huì)在使用幾次之后就會(huì)慢慢消失。第二部曲中,各產(chǎn)品之間能夠聯(lián)動(dòng)。最簡(jiǎn)單的場(chǎng)景比如當(dāng)智能門(mén)鎖正常打開(kāi)后,室內(nèi)的燈自動(dòng)會(huì)亮起,或者更多的聯(lián)動(dòng),在目前來(lái)看,還未有將不同品牌的產(chǎn)品融入開(kāi)放的平臺(tái)中,為用戶提供定制化的聯(lián)動(dòng)場(chǎng)景,這需要在某些廠商、集成商的努力下,達(dá)成了部分物物相連,之后才是真正的第三部曲中實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物相連,在這里并不需要像第二部曲中廠商、集成商的共同努力,通過(guò)某個(gè)協(xié)議即可完成萬(wàn)物互聯(lián)目前并沒(méi)有一種通用的協(xié)議或者平臺(tái)能夠完成萬(wàn)物互聯(lián)或者智能家居產(chǎn)品的互聯(lián),還需要時(shí)間逐步推進(jìn)。雖然智能家居廠商這邊是熱鬧非凡,但是消費(fèi)者卻冷清了很多。據(jù)了解,目前歐美國(guó)家智能家居的滲透率已超過(guò)35%,日本和韓國(guó)的滲透率超過(guò)25%,而在中國(guó),這個(gè)數(shù)字還未達(dá)到5%。其背后的原因在于一方面選擇某個(gè)硬件之后替換成本非常高。這導(dǎo)致了客戶在選擇智能家居產(chǎn)品時(shí),面臨的決策復(fù)雜度非常高一方面,智能家居產(chǎn)品的售價(jià)目前也是非常高的,甚至國(guó)內(nèi)有一些智能家居產(chǎn)品是借助互聯(lián)網(wǎng)渠道銷售,普通消費(fèi)者能夠接觸到的機(jī)會(huì)不多。

    最終消費(fèi)者不買賬的是最重要的原因之一,消費(fèi)者理解的智能與目前智慧家居產(chǎn)品的智能相差甚遠(yuǎn),用戶真正的需求沒(méi)有得到很深入的開(kāi)發(fā),比如小區(qū)配置可視對(duì)講、電梯控制系統(tǒng)和智慧停車管理,就成為智慧小區(qū)等等。

    國(guó)內(nèi)專業(yè)從事三大運(yùn)營(yíng)商物聯(lián)網(wǎng)卡服務(wù)的物聯(lián)卡之家(m.sunsut.com)認(rèn)為,未來(lái)智慧家居的發(fā)展,還需要造物與物、物與人的交互方式和多模態(tài)協(xié)作上下大功夫,這包括了文字、語(yǔ)言、視覺(jué)、動(dòng)作和交流中的表情、手勢(shì)、觸摸、氣味等,這對(duì)人工智能技術(shù)和邊緣計(jì)算提出了更大的要求,如果想實(shí)現(xiàn)智能,必定需要大量數(shù)據(jù)。但是出于隱私和數(shù)據(jù)保護(hù)的緣故,智能硬件或者智能系統(tǒng)又將如何保護(hù),并進(jìn)行人工智能的感知訓(xùn)練,這仍然是今后需要破解的難題。


    (文章來(lái)源:http://m.sunsut.com/news/4567.html
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