正在阅读：人工智能家电，站在风口上自嗨的听力障碍患者人工智能家电，站在风口上自嗨的听力障碍患者

　　【PConline 资讯】上个礼拜，奥维云网联合腾讯打造的《奥维观澜》栏目，就“人工智能电视到底是不是骗人的？”这个话题进行了热烈的讨论，家电行业大佬纷纷发表各自的看法。其中大部分都在表达一个笼统而美好的愿景，那就是人工智能家电，是大势所趋，未来充满无限的想象空间。

　　人工智能的热潮被Alpha Go引爆之后，便成为了整个商业社会细思极恐般的存在，好像整个互联网时代马上就要被人工智能时代颠覆一样，所有的人都在为其狂热，不乏盲目崇拜与刻意炒作。不禁让人怀疑，这是否又是一次行业热点山呼海啸之后的“陪葬品”？或者技术创新遭遇瓶颈之后的创新“傀儡”？

　　并非给“人工智能家电”来泼冷水，只是希望大众能清楚的了解，当下的人工智能家电究竟处于怎样一个阶段，哪些才是发展的重点、前行的方向。

人工智能家电入口是什么？

　　互联网时代我们总是在谈论入口，入口究竟是什么？进入一间房子的第一扇门，通往一座城堡的第一道城墙。

　　雅虎统筹了互联网的内容入口，谷歌凿开了互联网的搜索入口，Facebook和腾讯聚焦了互联网的社交入口，亚马逊和阿里打造了电商入口，今日头条成为了内容分发的流量入口。

　　人工智能时代的入口呢？总的来说人工智能包含两大部分：“前端交互技术”和“后端人工智能技术”。前端的交互包括语音、体感、视觉识别，后端人工智能包括核心算法、语义识别等。而目前阶段最为大众所熟知，也运用最广泛的便是前端交互技术中的语音识别，所以对自然语音的处理也成为未来人机交互的主要方式，也是人工智能初期最大的入口。

　　家电领域可以说是人工智能最为看好的领域之一，大到智能电视，小到智能插座，以及最近大热的智能音响，“人工智能”无孔不入。而苹果和谷歌还相继推出了智能家居的平台，HomeKit和Brillo，连接一切智能家居设备。

　　所有的家电产品都是围绕人们日常生活而进行的，它的交互非常频繁。频繁的交互正好是人工智能所需要的养分——数据的收集和训练。而语音交互又正好具有这种频繁和简易的特性，所以绝大部分人工智能家电都会以语音作为切入口。

　　比如就站在风口上的人工智能电视，创维、TCL、暴风、微鲸……无论是互联网电视厂商，还是传统的彩电厂商，都通过“智能语音”的技术，来让电视变得更“聪明”。

“语音交互”困难重重

　　语音识别是众多研究团队和企业正在努力攻克的技术高地，国内的科大讯飞、百度、盛大、出门问问都已深耕多年，而能称之为人工智能公司的，却屈指可数。因为语音识别实际上是一个非常难的技术，不管是语音交互的前端处理技术、声学特征提取、声学模型重构，都太多复杂的场景需要面对。语言沟通是人类进化上万年的结果，对于自然语言的理解本身都还在探索之中。

　　同样我们拿“人工智能电视”来举例子。第一点，目前的采集语音数据的做法都是通过外置USB设备来实现，这个设备会具备麦克风阵列和摄像头，一般仅只采用4路阵列麦克风，基本无法实现躺在沙发上随口一说电视就能听到的效果，在嘈杂的环境下识别率更要低很多。

　　第二点，语音输出者标准不统一，不是每个人都能说好普通话，还有很多方言“人工智能”也听不懂。

　　第三点， 对于语意的理解相差甚远，所谓的人工智能助手更像是一个设定好问答流程的机器。时隔了这么多年，Siri依然只是用来设个闹钟打个电话，电视上的智能语音助手，同样也只是搜索个电影，调个音量，查个天气。

　　计算机学会将语音转换为文字并非语音识别的终点，让计算机能够理解其中的含义并作出合理的反馈，才是技术前行的方向。困难总是有，但也看到了一些希望，深度神经网络的算法和视觉识别的方法为这条道路提供了新的可能，利用大脑在处理视觉图片的方法来处理听觉内容，让自然语音处理有了更高的准确率。

　　最新的报告显示，微软的Switchboard对话语音识别任务，错误率已经低至5.9%。当然这是在最理想的客观环境下实现的，在实际运用过程中，例如嘈杂环境、录音距离较远、方言、有限训练数据条件下的语音识，这些情况下距离人类的水平还相差甚远。

人工智能家电三步走

　　我们可以畅想一下几百年以后人类科技高度发达，所有的智能家居产品都已经走向了超高级别的人工智能化。你和家里的家电家居产品会是一种什么样的相处状态呢？

　　你跑完步回来，脱掉衣服去洗澡，此时的人工智能洗衣机会把你要换洗的衣服通过机械臂收集起来，清洗完之后把衣服烘干，然后找到衣柜在哪里，把衣服叠起来放进衣柜。等你快要洗完澡的时候还会根据你的喜好把干净的衣服送到浴室。显然目前的技术还做不到这样。

　　能家居走向人工智能化还需要经过三个阶段。第一联网控制阶段：比如现在一大堆的智能灯泡、智能插座、智能水壶等等，就是在这些家电内部加入控制终端，要它什么时候开什么时候关，亮什么颜色等等。第二个阶段就是建立平台反馈信息。给家电产品加入若干传感器，在不同的场景下给智能平台传递不同的数据，通过云计算，然后反馈结果到家电上进行相应的操作。第三个阶段：人机融合。也就是上面我举得那个洗衣机的例子。还有第四个终极极端：机器也有感情，也会思考。

　　目前的智能家居行业正在大力推广的物联网，正好处于第二个阶段。像苹果家的HomeKit智能家居平台也已经开放了API，你可以用手里的iPhone一统家电江湖，Google brillo也是这样的物联网平台。统一开放的接口和操作系统都有了，还差统一的协议，华为还着重研发了协调互联互通不一致的连接协议，Huawei HiLink。

　　当然这些平台现在都还处在一个发展初期，智能家居市场还需要产业链一起玩，制定相应的标准，才能有长足的发展。

　　第三个阶段人机融合，还受限于目前人工神经网络技术的发展程度，也就是目前我们在AlphaGo上听到最多的“深度学习”能力。我们可以简单的理解这种技术就像是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。

　　当然硬件性能的大幅度提升也是必不可少的，因为这个模型需要依据大量的数据来训练，就像AlphaGo需要吸收大量的围棋棋谱一样，完成神经网络模型需要的超大的计算量。如果这种神经网络和计算机性能都有了飞速的发展，“人机融合”也将出现。

　　第四个阶段就是人工智能有了独立意识，那就有点细思极恐了。当然我们还是可以“训练”它的，我们现在也一直都在对“弱人工智能”这样做。训练你家的“人工智能电视”和“人工智能空调”有追求自由、权利、平等的基本意识，那它们就不会捣乱了。

　　总结：人工智能肯定将会代表一个生产效率更高的时代，但它还有很长的路要走，我们在自然语言处理这个入口处，都还只是个“初学者”。然而资本总是在威逼利诱，一夜之间几乎所有的家电都变成了“人工智能家电”，风口上的猪固然会飞，然而风停之后，保不齐会摔死。