笔者在半年前曾对智能家居的控制和交互方式做过一个预测,预测手机会作为智能家居中心控制方式的一个过渡,然后将最终被语音识别、手势识别等基于人工智能的更自然的人机交互手段替代。然而以Alexa为代表的智能语音助手这两年迅速进入智能家居,改变了智能家居行业的发展趋势。截止2016年底,Echo已经卖出了600万台,同时支持了多达7000种能力(不同设备和应用),同时越来越多的设备正在加入Alexa的阵营,2017年的CES展上更是成为最大赢家,各大公司展出的电视、洗衣机、冰箱、机器人甚至汽车都纷纷内置了Alexa。
除了亚马逊的Alexa,还有谷歌的Google Home、苹果的HomeKit,以及国内的讯飞和百度语音等,语音助手正在越来越快的进入智能家居,很有可能未来90%的用户第一次体验智能家居时,就已经是语音控制了,而手机APP控制则已经成为了历史。
 
虽然判断语音识别成为智能家居主流人机交互技术似乎不需要什么想象力,但是推测一下语音识别技术将如何逐渐占据家庭、又会对现有的行业造成什么样的影响还是颇有些难度,笔者就再次做一下尝试。
 
1 如何使用语音识别?
语音识别使得人们可以用最自然的方式来跟设备打交道,但是基于识别率的考虑,语音识别还不能够很好的以一直在线的方式工作,目前还主要以特定口令来唤醒设备,如使用Echo音箱之前喊一声Alexa,如“Alex,今天的天气如何?”。
另一方面,目前的语音识别还很难应付人们的日常对话,虽然在很多智力领域如围棋,人工智能已经打败了人类,但是人类语言中所特有的模糊识别能力是目前的人工智能所远远不及的。所以目前使用语音识别还是以唤醒词加特定操作或者特定句式的方式。随着语音识别技术的发展,未来和可能实现更接近人类日常对话的方式。
 
2 语音识别将如何改造家居生活?
语音识别最直接的是用来替换传统的家居控制/交互方式的,如开灯关灯、播放音乐、电视节目等。客厅应该是一个首先受益于语音识别的地方,因为传统电视遥控器的众多按键就让电视的操作很不方便,新的互联网电视更是让很多人尤其是老年人不知道怎么使用,而语音识别使得你可以直接对电视说出你想看什么节目,想看什么电影则是方便的多。其次是灯、空调、窗帘等这种高频次简单操作类的家居设备,语音识别将给人带来大大的方便。
另外,以Echo音箱为代表的智能语音助手类设备横空出世,智能音箱甚至被看着是智能加的未来入口,不管怎么说智能语音助手正在智能家居中占据越来越重要的地位,类似的还有智能教育/陪护机器人、智能管家。
语音识别在智能家居中的想象空间不仅如此。伴随着家居更进一步智能化和智能家居物联网化,家里将产生更多的商业,亚马逊借助于Echo已经做了一些成功的尝试。
 
3 是否需要系统平台公司?
显而易见的是,动辄几十个的家居设备不可能完全独立工作而没有协同,这种协同需要一个独立的系统来完成。事实上智能家居系统的玩家已经很多,其中包括了IT巨头像谷歌、苹果、三星,也包括了传统的家电公司像GE、海尔,还有新兴的公司如小米、京东,和众多的创业公司。他们都将自己的系统开放,希望接入更多的厂商,从而形成自己的生态。但是这类系统都是追求设备间的互联互通,并没有过多的考虑用户交互。
在Alexa为代表的语音识别技术逐渐成为智能家居的主流之后,系统平台将有可能出现两种形态。一种是语音识别系统成为“操作系统”,所有家居设备接入这种操作系统就可以完成设备的操作,以及附加在设备上的电子商务,如Alexa目前所做的,已经支持了超过7000种能力。另一种则是前面所述的智能家居系统,系统解决了设备互联互通的问题,语音识别则成为工具。可以预见的是,两种形态将会同时向前发展。
 
4 创业公司的空间在哪?
在软件和互联网领域,头部效应非常明显,几个最大的公司垄断了几乎所有的市场。尤其是在数据成为竞争核心的今天,这样的趋势会更加明显,因为数据掌握在几个最大的公司手里。但是在硬件领域会稍有不同,再大的公司也无法垄断所有的市场和用户。这是因为硬件的种类多,成本相对高,所以市场需要生产各种产品的公司,而即使是同一产品,市场上也会存在不同的品牌,因为硬件的生产周期长,一两家公司满足不了用户对新产品新功能的需求。因此就给了创业公司创新的空间。
另一方面,小公司天生具备创新的基因,市场上的创新正是需要成千上万的创业公司来完成。未来大公司与创业公司应该是一种生态共生的关系。创业公司利用大公司的关键技术和数据,根据对市场和用户的了解,充分挖掘用户需求,创造出更多的产品,产生的大量数据进而又反哺给大公司。随着智能家居的发展,家居设备不管是种类还是样式都会出现大量的增长,创业公司的空间巨大。
 
未来已来,语音就能控制家居里的所有电器设备已经不是设想,而是正在快速的发生的事实。不管你是不是处在智能家居行业,我们都有理由积极拥抱这令人兴奋的新的变化。
posted on 2017-02-06 12:05  m2mer  阅读(2649)  评论(0编辑  收藏  举报