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智能家居礼品在市场的挑战与走向
心意礼讯 在智能家居领域,虽然众多企业早已涉足,但一个最具推广性和可靠性的技术模式仍在探索之中。近日,地平线副总裁张永谦出席在AWE举办的论坛,围绕“智能家居时代的机遇和挑战”发表了地平线的观点,并介绍了地平线在这方面的技术突破和解决方案。
中国有1亿的中产阶级家庭,这一亿家庭年平均收入在30万到70万人民币左右,他们是智能家居市场的主力消费人群,足见智能家居市场的规模之大。当然,说到智能家居,很多人的第一个印象是电子设备,这个市场确实很大,有1万亿。但其实智能家居市场真正的“潜力股”是家庭消费和服务——每年的市场可以达到50万亿,其中有10%通过线上进行。如果企业能够更方便、更快捷和更精准的帮助消费者进行家庭消费、提供服务,那么它将获得巨大的成功。
通过对这个市场发展趋势的思考,我们可以发现三个比较明显的变化,是已经发生或者会在很快发生的。
第一个是物理入口,目前最主要的入口是手机和PAD等,这个入口是非常拥挤的,千军万马挤独木桥。将来一个非常明显的趋势就是,整个消费和服务的接入是分散到各个智能设备的。将来在家里,每一个硬件都是一个独立的APP。你发现冰箱里面没有饮料的时候,你不需要拿出手机,解锁,打开APP等购买,这个用户体验是很差的。你可以直接一句话告诉冰箱,下午给我送一打啤酒过来。
第二个是交互方式,最传统的是键盘和触摸屏。随着人工智能的发展,语音技术也将很快的普及到我们的生活中。但我们认为,在不远的将来会有一个更为重要、更为重量级的方式,那就是通过视觉的交互。因为现在大家可以看到,不管是通过触控还是通过语音进行交互,其实都是人类主动决策、机器被动接受的过程。而视觉是主动交互。
视觉交互带来了第三个变化,那就是机器主动决策——人类不需要关注很多家庭的事情了,连命令都不用下,机器就能在最合适的时间完成服务。举个例子,现在已经有上门洗衣的服务了,我们可以想象一下,将来家里面在阳台上放一个大的篮子,把脏衣服扔进去,阳台有一个摄像头,看到这个篮子里面的衣服累计到一定程度的时候,自动的联系上门的洗衣服务,全程不用人类操心。将来的消费以及服务会更多的是通过AI主动推荐的模式,这个里面带来的市场商业机会是会远远大于传统模式的。因为视觉相比语音和触控是更高维的沟通方式,它能收集到的信息远大于触控和语音这样的二维方式带来的信息。
智能家居市场虽然讲了很多年,但还没有真正的“爆发”起来,为什么呢?我们认为主要有四个方面的原因。
第一个是应用场景分散,有安全、娱乐、家庭服务、健康、教育等非常多的场景,另外家里面的智能设备过于分散,比如家电,玩具、机器人、摄像头等等,所有这些分散的应用场景和电子设备会导致当我们把它们智能化的时候,很难快速复制。 家庭场景很复杂,需要能处理语音和图像,做到很好的感知、认知,技术挑战直到今天仍然很大。另外,数据的搜集和分析是一个很难的过程,首先,家里面每个场景都是高度分散化的,每个家庭的需求也是不一样的。其次,只拿到大数据是远远不够的,因为即使家里安装上很多的传感器,搜集到很多的数据,但是这些数据绝大部分都是垃圾数据,如果不停的把这些数据上传到云端处理,会占用巨大的带宽和云端处理资源,不具备可操作性。所以我们搜集数据的时候,我们要思考,不仅仅要搜集数据,而且要搜集真正有价值的数据。但是这个事情并不是这么容易做到的。
中国有1亿的中产阶级家庭,这一亿家庭年平均收入在30万到70万人民币左右,他们是智能家居市场的主力消费人群,足见智能家居市场的规模之大。当然,说到智能家居,很多人的第一个印象是电子设备,这个市场确实很大,有1万亿。但其实智能家居市场真正的“潜力股”是家庭消费和服务——每年的市场可以达到50万亿,其中有10%通过线上进行。如果企业能够更方便、更快捷和更精准的帮助消费者进行家庭消费、提供服务,那么它将获得巨大的成功。
通过对这个市场发展趋势的思考,我们可以发现三个比较明显的变化,是已经发生或者会在很快发生的。
第一个是物理入口,目前最主要的入口是手机和PAD等,这个入口是非常拥挤的,千军万马挤独木桥。将来一个非常明显的趋势就是,整个消费和服务的接入是分散到各个智能设备的。将来在家里,每一个硬件都是一个独立的APP。你发现冰箱里面没有饮料的时候,你不需要拿出手机,解锁,打开APP等购买,这个用户体验是很差的。你可以直接一句话告诉冰箱,下午给我送一打啤酒过来。
第二个是交互方式,最传统的是键盘和触摸屏。随着人工智能的发展,语音技术也将很快的普及到我们的生活中。但我们认为,在不远的将来会有一个更为重要、更为重量级的方式,那就是通过视觉的交互。因为现在大家可以看到,不管是通过触控还是通过语音进行交互,其实都是人类主动决策、机器被动接受的过程。而视觉是主动交互。
视觉交互带来了第三个变化,那就是机器主动决策——人类不需要关注很多家庭的事情了,连命令都不用下,机器就能在最合适的时间完成服务。举个例子,现在已经有上门洗衣的服务了,我们可以想象一下,将来家里面在阳台上放一个大的篮子,把脏衣服扔进去,阳台有一个摄像头,看到这个篮子里面的衣服累计到一定程度的时候,自动的联系上门的洗衣服务,全程不用人类操心。将来的消费以及服务会更多的是通过AI主动推荐的模式,这个里面带来的市场商业机会是会远远大于传统模式的。因为视觉相比语音和触控是更高维的沟通方式,它能收集到的信息远大于触控和语音这样的二维方式带来的信息。
智能家居市场虽然讲了很多年,但还没有真正的“爆发”起来,为什么呢?我们认为主要有四个方面的原因。
第一个是应用场景分散,有安全、娱乐、家庭服务、健康、教育等非常多的场景,另外家里面的智能设备过于分散,比如家电,玩具、机器人、摄像头等等,所有这些分散的应用场景和电子设备会导致当我们把它们智能化的时候,很难快速复制。 家庭场景很复杂,需要能处理语音和图像,做到很好的感知、认知,技术挑战直到今天仍然很大。另外,数据的搜集和分析是一个很难的过程,首先,家里面每个场景都是高度分散化的,每个家庭的需求也是不一样的。其次,只拿到大数据是远远不够的,因为即使家里安装上很多的传感器,搜集到很多的数据,但是这些数据绝大部分都是垃圾数据,如果不停的把这些数据上传到云端处理,会占用巨大的带宽和云端处理资源,不具备可操作性。所以我们搜集数据的时候,我们要思考,不仅仅要搜集数据,而且要搜集真正有价值的数据。但是这个事情并不是这么容易做到的。
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