人工智能+智能家居，有利于构成适配下一代硬件的“智能化”及深化场景体会的个性化核算，语音及视觉等人机交互技能有助于提高用户与智能家居产品的交互体会。
AI在智能家居场景中，一方面将进一步推进家居日子产品的智能化，包含照明体系、影音体系、能源管理体系、安防体系等，完结家居产品从感知到认知到决议计划的开展，另一方面在于智能家居体系的树立，搭载人工智能的多款产品都有望成为智能家居的中心，包含机器人、智能音箱、智能电视等产品，智能家居体系将逐渐完结家居自我学习与操控，然后供给针对不同用户的个性化效劳。
智能家居是以住所为渠道，根据物联网技能，由硬件(智能家电、智能硬件、安防操控设备、家具等)、软件体系、云核算渠道构成的一个家居生态圈，完结人长途操控设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并经过搜集、剖析用户行为数据为用户供给个性化日子效劳，使家居日子安全、舒适、节能、高效、快捷。智能家居包含家居日子中多种产品，包含多个家居日子场景。
2016年我国智能家居商场规划到达1140亿元，2017年第二季度智能家居活泼用户规划到达4600万。跟着物联网技能、人工智能技能的开展，及90后婚育潮的到来，智能家居将成为干流的开展趋势。
人工智能技能能够带来硬件背面的软件及效劳才能、与智能硬件相匹配的交互技能。人工智能+智能家居，有利于构成适配下一代硬件的真实的“智能化”及深化场景体会的个性化核算，语音及视觉等人机交互技能有助于提高与智能家居产品的交互体会。
“AI+智能家居”
提高智能家居产品交互体会
语音沟通更倾向于日常沟通方法：经过人类的言语给机器下指令，然后完结自己的意图，而无需进行其他操作，这一进程将更为天然。一起语音交互在特定的场景中具有优势，比方长途操作、在行车进程中等，能够完结在特定场景中解放双手的效果，在家居相对关闭的环境中，语音辨认成为干流的人机交互方法。
近年来，语音交互的中心环节获得重大突破，语音辨认环节突破了单点才能，到达97%以上的中文语音辨认准确率，从远场辨认，到语音剖析和语义了解技能都日趋老练，多轮对话的完结等都有利于语音交互替代传统的触屏交互方法，全体的语音交互计划已被运用到智能家居领域中。
另一方面伴跟着智能家居渠道的开展，经过“IFTTT”的场景布局，智能家居完结多种家居产品的联动，用户能够自定义多个运用场景，完结定制化、个性化。在人工智能技能的开展将使得个人身份辨认、用户数据搜集、产品联动在耳濡目染中变成实际，未来家居日子场景中将供给千人千面，家庭成员的个性化效劳。
“AI+智能家居”完结内容和效劳的拓宽
找到适宜的语音进口是发掘智能家居背面用户价值的要害。硬件自身具有进口价值，智能音箱、智能电视、家庭机器人等都有可能成为适宜的进口。
传统的鼠标操作、触屏操作逐渐向语音交互这种更为天然的交互方法演进，语音交互的未来价值在于用户数据发掘，以及背面内容、效劳的打通，以语音作为进口的物联网年代将会发生新的商业模式。智能音箱、效劳机器人、智能电视等智能化产品成为现阶段搭载语音辨认技能和天然言语处理技能的载体，作为潜在的智能家居进口，智能音箱、效劳机器人和智能电视等产品在供给原有的效劳的一起，接入更多的移动互联网效劳，并完结对其他智能家居产品的操控。这些产品为付费内容、第三方效劳、电商等资源开辟了新的流量进口，用户多方数据被记载剖析，厂商将效劳嫁接到日子中不同的场景中，数据成为根底，效劳更为人性化。
“AI+智能家居”的未来开展趋势
1.带来更好的智能化、更高体会的人机交互
从最早的WiFi联网操控到现在的指纹辨认、语音辨认，人机交互功能大大提高，智能家居产品正在由弱智能化向智能化开展。而智能家居产品受众也将从尝鲜者转向更为一般的用户，乃至包含白叟和小孩。更智能化的技能运用、更杂乱的用户结构和更广泛的用户掩盖等要素必将促进智能家居产品趋于简略有用。
智能化和人机交互体会的晋级将大大扩宽智能家居运用场景，2016年，智能安防类产品落地，指纹锁、智能摄像头号产品受到了广泛重视。跟着智能感知、深度学习等技能的提高，智能灯火、智能温控等产品也逐渐趋于老练，2017年智能音箱成为爆款产品。当用户需求不断扩大，产品更加丰厚，智能家居将会渗透到家居日子的方方面面。智能家居商场将迎来迸发，2019年，智能家居商场规划有望到达1950亿元。
2.智能家居趋于体系化
搭载人工智能的多款产品都有望成为智能家居的中心,包含机器人、智能音箱、智能电视等产品，供给儿童教育、白叟陪同、日子助理、健康监测等效劳,智能家居体系将逐渐完结家居自我学习与操控，然后供给针对不同用户的个性化效劳。
现在智能家居仍处于从手机操控向多操控结合的过渡阶段，手机APP仍是智能家居的首要操控方法，但根据人工智能技能开发出来的语音帮手、搭载语音交互的产品等软硬件产品现已开端进行商场教育，经过语音操控，多产品联动的运用场景逐渐变为实际。而在未来人工智能将推进智能家居从多操控结合向感应式操控再到机器自我学习自主决议计划阶段开展。
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