想象一下，你再也不用翻箱倒柜的找手機，然后從一排排密密麻麻的APP中翻找目標——你只需自然的說出來：“臥室的燈關了吧，太晃眼了”，它就會乖乖的熄滅掉，甚至下次再打開時，你會發現亮度變低不那么晃眼了。

　　人工智能幫助提升人機交互體驗

　　要保證上面這種級別的語音交互，機器需要智能家居加盟店http://www.znjj.tv/tag/1030.html準確提煉出的重要訊息有“臥室、燈、關、晃眼”，并最終組合為2個單獨的指令“臥室燈→關閉”“臥室燈→初始亮度75%

　　這需要設備具備自然語言理解的能力(Natural Language Understanding，NLU)，以正確地理解用戶的語音指令。而談到NLU技術，人工智能是無法避開的一個話題。

　　擊敗國際頂級棋手李世石的“AlphaGO”，可能最為人熟知的人工智能了。幫助它在圍棋上擊敗對手的技術，和幫助機器理解人類語言的NLU，是基于同一種的、起源于上世紀50年代的技術——機器學習。作為人工智能的核心技術之一，機器學習的核心在于“學習”二字上。 通過模擬人類的學習過程，機器學習用一些特定的算法指導計算機利用zigbee智能家居http://www.znjj.tv/tag/1892.html已知數據得出適當的模型，并利用此模型對新的情境給出判斷。這其中的關鍵，在于一種叫做“神經網絡”的算法，它通過模仿人類神經元工作方式，讓單一神經元處理接收到的信號，并基于信號特性，給出相應的反饋信息傳遞給關聯的其他神經元，最終經過多層神經元的彼此篩選，得出針對信號的結論。

　　聽起很復雜的過程，實際上因為模擬了人腦處理信號的方式，可以通過有限次數的訓練，讓程序自己學會對新信號的處理能力，即NLU(自然語言理解)。在神經網絡算法，只要有足夠數量的語音數據來訓練，機器也可以準確的理解人類語言的意圖，甚至是“言外之意”——問完天氣的你隨口抱怨一句“最近外面好冷”，它或許會調皮的提醒你，要不要規劃一趟飛往熱帶的海島之旅。

　　取代“偽智能”，語音交互讓設備服務鏈接更緊密

　　NLU技術在美國市場的應用最為成熟，各巨頭也紛紛推出國內智能家居http://www.znjj.tv/tag/1248.html其基于語音交互的智能設備，希望提前搶占市場。而這一市場，目前有著界限鮮明的兩派：一邊是以Apple、Microsoft為代表的語音輔助派，把自家的手機版助手直接移植到了Apple TV、XBOX設備上，語音僅作為輔助交互手段。而另一邊是則更為激進的Google和Amazon，其推出的智能設備Google Home、Amazon Echo僅支持語音交互。技術方案各有不同，但四家巨頭在商業上的戰略野心驚人的相似：通過融入家庭生活，而成為家庭成員獲取服務的新入口。

　　如果把目光轉回國內，國內有此野心的廠商目前并不在少數，但市場反響平平。究其原因，智能音箱只是連接服務的一個可以實現語音交互的端口， 最重要的是通過不斷疊加不同的服務，并提升使用體驗，實現真正意義的智慧服務系統——設備+云服務，這才是智慧家庭產業的重要發展方向。