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“阿法狗”之父:我们到了人工智能的新转折点

默认分类jovan 发表了文章 • 0 个评论 • 3590 次浏览 • 2019-03-06 09:51 • 来自相关话题

AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲,解答了世人对于人工智能,对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性?阿尔法狗去年赢了韩国职业九段李世石靠 ...查看全部
AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲,解答了世人对于人工智能,对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性?阿尔法狗去年赢了韩国职业九段李世石靠哪几个绝招?今年年初拿下数位国际大师的神秘棋手Master究竟是不是阿尔法狗?为什么围棋是人工智能难解之谜?

杰米斯·哈萨比斯,Deep Mind创始人, AlphaGo之父
以下为AlphaGo(阿尔法狗)之父在剑桥大学历时45分钟的演讲,干货满满,请不要漏掉任何一个细节:
非常感谢大家今天能够到场,今天,我将谈谈人工智能,以及DeepMind近期在做些什么,我把这场报告命名为“超越人类认知的极限”,我希望到了报告结束的时候,大家都清晰了解我想传达的思想。
1.你真的知道什么是人工智能吗?
对于不知道DeepMind公司的朋友,我做个简单介绍,我们是在2010年于伦敦成立了这家公司,在2014年我们被谷歌收购,希望借此加快我们人工智能技术的脚步。我们的使命是什么呢?我们的首要使命便是解决人工智能问题;一旦这个问题解决了,理论上任何问题都可以被解决。这就是我们的两大使命了,听起来可能有点狡猾,但是我们真的相信,如果人工智能最基本的问题都解决了的话,没有什么问题是困难的。
那么我们准备怎样实现这个目标呢?DeepMind现在在努力制造世界上第一台通用学习机,大体上学习可以分为两类:一种就是直接从输入和经验中学习,没有既定的程序或者规则可循,系统需要从原始数据自己进行学习;第二种学习系统就是通用学习系统,指的是一种算法可以用于不同的任务和领域,甚至是一些从未见过的全新领域。大家肯定会问,系统是怎么做到这一点的?
其实,人脑就是一个非常明显的例子,这是可能的,关键在于如何通过大量的数据资源,寻找到最合适的解决方式和算法。我们把这种系统叫做通用人工智能,来区别于如今我们当前大部分人在用的仅在某一领域发挥特长的狭义人工智能,这种狭义人工智能在过去的40-50年非常流行。
IBM 发明的深蓝系统(Deep Blue)就是一个很好的狭义人工智能的例子,他在上世纪90年代末期曾打败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasporov) 。如今,我们到了人工智能的新的转折点,我们有着更加先进、更加匹配的技术。

1997年5月,IBM与世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫对决
2.如何让机器听从人类的命令?
大家可能想问机器是如何听从人类的命令的,其实并不是机器或者算法本身,而是一群聪明的编程者智慧的结晶。他们与每一位国际象棋大师对话,汲取他们的经验,把其转化成代码和规则,组建了人类最强的象棋大师团队。但是这样的系统仅限于象棋,不能用于其他游戏。对于新的游戏,你需要重新开始编程。在某种程度上,这些技术仍然不够完美,并不是传统意义上的完全人工智能,其中所缺失的就是普适性和学习性。我们想通过“增强学习”来解决这一难题。在这里我解释一下增强学习,我相信很多人都了解这个算法。
首先,想像一下有一个主体,在AI领域我们称我们的人工智能系统为主体,它需要了解自己所处的环境,并尽力找出自己要达到的目的。这里的环境可以指真实事件,可以是机器人,也可以是虚拟世界,比如游戏环境;主体通过两种方式与周围环境接触;它先通过观察熟悉环境,我们起初通过视觉,也可以通过听觉、触觉等,我们也在发展多感觉的系统;
第二个任务,就是在此基础上,建模并找出最佳选择。这可能涉及到对未来的预期,想像,以及假设检验。这个主体经常处在真实环境中,当时间节点到了的时候,系统需要输出当前找到的最佳方案。这个方案可能或多或少会改变所处环境,从而进一步驱动观察的结果,并反馈给主体。
简单来说,这就是增强学习的原则,示意图虽然简单,但是其中却涉及了极其复杂的算法和原理。如果我们能够解决大部分问题,我们就能够搭建普适人工智能。这是因为两个主要原因:首先,从数学角度来讲,我的合伙人,一名博士,他搭建了一个系统叫‘AI-XI’,用这个模型,他证明了在计算机硬件条件和时间无限的情况下,搭建一个普适人工智能,需要的信息。另外,从生物角度来讲,动物和人类等,人类的大脑是多巴胺控制的,它在执行增强学习的行为。因此,不论是从数学的角度,还是生物的角度,增强学习是一个有效的解决人工智能问题的工具。
3.为什么围棋是人工智能难解之谜?
接下来,我要主要讲讲我们最近的技术,那就是去年诞生的阿尔法狗;希望在座的大家了解这个游戏,并尝试玩玩,这是个非常棒的游戏。围棋使用方形格状棋盘及黑白二色圆形棋子进行对弈,棋盘上有纵横各19条直线将棋盘分成361个交叉点,棋子走在交叉点上,双方交替行棋,以围地多者为胜。围棋规则没有多复杂,我可以在五分钟之内教给大家。这张图展示的就是一局已结束,整个棋盘基本布满棋子,然后数一下你的棋子圈出的空间以及对方棋子圈出的空间,谁的空间大,谁就获胜。在图示的这场势均力敌的比赛中,白棋一格之差险胜。

白棋以一格之差险胜
其实,了解这个游戏的最终目的非常难,因为它并不像象棋那样,有着直接明确的目标,在围棋里,完全是凭直觉的,甚至连如何决定游戏结束对于初学者来说,都很难。围棋是个历史悠久的游戏,有着3000多年的历史,起源于中国,在亚洲,围棋有着很深的文化意义。孔子还曾指出,围棋是每一个真正的学者都应该掌握的四大技能之一(琴棋书画),所以在亚洲围棋是种艺术,专家们都会玩。
如今,这个游戏更加流行,有4000万人在玩围棋,超过2000多个顶级专家,如果你在4-5岁的时候就展示了围棋的天赋,这些小孩将会被选中,并进入特殊的专业围棋学校,在那里,学生从6岁起,每天花12个小时学习围棋,一周七天,天天如此。直到你成为这个领域的专家,才可以离开学校毕业。这些专家基本是投入人生全部的精力,去揣摩学习掌握这门技巧,我认为围棋也许是最优雅的一种游戏了。
像我说的那样,这个游戏只有两个非常简单的规则,而其复杂性却是难以想象的,一共有10170 (10的170次方) 种可能性,这个数字比整个宇宙中的原子数1080(10的80次方)都多的去了,是没有办法穷举出围棋所有的可能结果的。我们需要一种更加聪明的方法。你也许会问为什么计算机进行围棋的游戏会如此困难,1997年,IBM的人工智能DeepBlue(深蓝)打败了当时的象棋世界冠军GarryKasparov,围棋一直是人工智能领域的难解之谜。我们能否做出一个算法来与世界围棋冠军竞争呢?要做到这一点,有两个大的挑战:
一、搜索空间庞大(分支因数就有200),一个很好的例子,就是在围棋中,平均每一个棋子有两百个可能的位置,而象棋仅仅是20. 围棋的分支因数远大于象棋。
二、比这个更难的是,几乎没有一个合适的评价函数来定义谁是赢家,赢了多少;这个评价函数对于该系统是至关重要的。而对于象棋来说,写一个评价函数是非常简单的,因为象棋不仅是个相对简单的游戏,而且是实体的,只用数一下双方的棋子,就能轻而易举得出结论了。你也可以通过其他指标来评价象棋,比如棋子移动性等。
所有的这些在围棋里都是不可能的,并不是所有的部分都一样,甚至一个小小部分的变动,会完全变化格局,所以每一个小的棋子都对棋局有着至关重要的影响。最难的部分是,我称象棋为毁灭性的游戏,游戏开始的时候,所有的棋子都在棋盘上了,随着游戏的进行,棋子被对方吃掉,棋子数目不断减少,游戏也变得越来越简单。相反,围棋是个建设性的游戏,开始的时候,棋盘是空的,慢慢的下棋双方把棋盘填满。
因此,如果你准备在中场判断一下当前形势,在象棋里,你只需看现在的棋盘,就能告诉你大致情况;在围棋里,你必须评估未来可能会发生什么,才能评估当前局势,所以相比较而言,围棋难得多。也有很多人试着将DeepBlue的技术应用在围棋上,但是结果并不理想,这些技术连一个专业的围棋手都打不赢,更别说世界冠军了。
所以大家就要问了,连电脑操作起来都这么难,人类是怎样解决这个问题的?其实,人类是靠直觉的,而围棋一开始就是一个靠直觉而非计算的游戏。所以,如果你问一个象棋选手,为什么这步这样走,他会告诉你,这样走完之后,下一步和下下一步会怎样走,就可以达到什么样的目的。这样的计划,有时候也许不尽如人意,但是起码选手是有原因的。
然而围棋就不同了,如果你去问世界级的大师,为什么走这一步,他们经常回答你直觉告诉他这么走,这是真的,他们是没法描述其中的原因的。我们通过用加强学习的方式来提高人工神经网络算法,希望能够解决这一问题。
我们试图通过深度神经网络模仿人类的这种直觉行为,在这里,需要训练两个神经网络,一种是决策网络,我们从网上下载了成百万的业余围棋游戏,通过监督学习,我们让阿尔法狗模拟人类下围棋的行为;我们从棋盘上任意选择一个落子点,训练系统去预测下一步人类将作出的决定;系统的输入是在那个特殊位置最有可能发生的前五或者前十的位置移动;这样,你只需看那5-10种可能性,而不用分析所有的200种可能性了。
一旦我们有了这个,我们对系统进行几百万次的训练,通过误差加强学习,对于赢了的情况,让系统意识到,下次出现类似的情形时,更有可能做相似的决定。相反,如果系统输了,那么下次再出现类似的情况,就不会选择这种走法。我们建立了自己的游戏数据库,通过百万次的游戏,对系统进行训练,得到第二种神经网络。选择不同的落子点,经过置信区间进行学习,选出能够赢的情况,这个几率介于0-1之间,0是根本不可能赢,1是百分之百赢。
通过把这两个神经网络结合起来(决策网络和数值网络),我们可以大致预估出当前的情况。这两个神经网络树,通过蒙特卡洛算法,把这种本来不能解决的问题,变得可以解决。我们网罗了大部分的围棋下法,然后和欧洲的围棋冠军比赛,结果是阿尔法狗赢了,那是我们的第一次突破,而且相关算法还被发表在《自然》科学杂志。
接下来,我们在韩国设立了100万美元的奖金,并在2016年3月,与世界围棋冠军李世石进行了对决。李世石先生是围棋界的传奇,在过去的10年里都被认为是最顶级的围棋专家。我们与他进行对决,发现他有非常多创新的玩法,有的时候阿尔法狗很难掌控。比赛开始之前,世界上每个人(包括他本人在内)都认为他一定会很轻松就打赢这五场比赛,但实际结果是我们的阿尔法狗以4:1获胜。围棋专家和人工智能领域的专家都称这具有划时代的意义。对于业界人员来说,之前根本没想到。
4.棋局哪个关键区域被人类忽视了?
这对于我们来说也是一生仅有一次的偶然事件。这场比赛,全世界28亿人在关注,35000多篇关于此的报道。整个韩国那一周都在围绕这个话题。真是一件非常美妙的事情。对于我们而言,重要的不是阿尔法狗赢了这个比赛,而是了解分析他是如何赢的,这个系统有多强的创新能力。阿尔法狗不仅仅只是模仿其他人类选手的下法,他在不断创新。在这里举个例子 ,这是第二局里的一个情况,第37步,这一步是我整个比赛中最喜欢的一步。在这里,黑棋代表阿尔法狗,他将棋子落在了图中三角标出的位置。为什么这步这么关键呢?为什么大家都被震惊到了。

图左:第二局里,第37步,黑棋的落子位置 图右:之前貌似陷入困境的两个棋子
其实在围棋中有两条至关重要的分界线,从右数第三根线。如果在第三根线上移动棋子,意味着你将占领这个线右边的领域。而如果是在第四根线上落子,意味着你想向棋盘中部进军,潜在的,未来你会占棋盘上其他部分的领域,可能和你在第三根线上得到的领域相当。
所以在过去的3000多年里,人们认为在第三根线上落子和第四根线上落子有着相同的重要性。但是在这场游戏中,大家看到在这第37步中,阿尔法狗落子在了第五条线,进军棋局的中部区域。与第四根线相比,这根线离中部区域更近。这可能意味着,在几千年里,人们低估了棋局中部区域的重要性。
有趣的是,围棋就是一门艺术,是一种客观的艺术。我们坐在这里的每一个人,都可能因为心情好坏产生成千上百种的新想法,但并不意味着每一种想法都是好的。而阿尔法狗却是客观的,他的目标就是赢得游戏。
5.阿尔法狗拿下李世石靠哪几个绝招?
大家看到在当前的棋局下,左下角那两个用三角标出的棋子看起来好像陷入了困难,而15步之后,这两个棋子的力量扩散到了棋局中心,一直延续到棋盘的右边,使得这第37步恰恰落在这里,成为一个获胜的决定性因素。在这一步上阿尔法狗非常具有创新性。我本人是一个很业余的棋手,让我们看看一位世界级专家Michael Redmond对这一步的评价。 Michael是一位9段选手(围棋最高段),就像是功夫中的黑段一样,他说:“这是非常令人震惊的一步,就像是一个错误的决定。”在实际模拟中,Michael其实一开始把棋子放在了另外一个地方,根本没想到阿尔法狗会走这一步。像这样的创新,在这个比赛中,阿尔法狗还有许多。在这里,我特别感谢李世石先生,其实在我们赢了前三局的时候,他下去了。

2016年3月阿尔法狗大战世界围棋冠军李世石,以4:1的总分战胜了人类
那是三场非常艰难的比赛,尤其是第一场。因为我们需要不断训练我们的算法,阿尔法狗之前打赢了欧洲冠军,经过这场比赛,我们知道了欧洲冠军和世界冠军的差别。理论上来讲,我们的系统也进步了。但是当你训练这个系统的时候,我们不知道有多少是过度拟合的,因此,在第一局比赛结束之前,系统是不知道自己的统计结果的。所以,其实第一局,我们非常紧张,因为如果第一局输了,很有可能我们的算法存在巨大漏洞,有可能会连输五局。但是如果我们第一局赢了,证明我们的加权系统是对的。
不过,李世石先生在第四场的时候,回来了,也许压力缓解了许多,他做出了一步非常创新性的举动,我认为这是历史上的创新之举。这一步迷惑了阿尔法狗,使他的决策树进行了错误估计,一些中国的专家甚至称之为“黄金之举”。通过这个例子,我们可以看到多少的哲理蕴含于围棋中。这些顶级专家,用尽必生的精力,去找出这种黄金之举。其实,在这步里,阿尔法狗知道这是非常不寻常的一步,他当时估计李世石通过这步赢的可能性是0.007%,阿尔法狗之前没有见过这样的落子方式,在那2分钟里,他需要重新搜索决策计算。我刚刚已经提到过这个游戏的影响:28亿人观看,35000相关文章的媒体报道,在西方网售的围棋被一抢而空,我听说MIT(美国麻省理工学院)还有其他很多高校,许多人新加入了围棋社。

第四局里,李世石第78步的创新之举
我刚才谈到了直觉和创新,直觉是一种含蓄的表达,它是基于人类的经历和本能的一种思维形式,不需要精确计算。这一决策的准确性可以通过行为进行评判。在围棋里很简单,我们给系统输入棋子的位置,来评估其重要性。阿尔法狗就是在模拟人类这种直觉行为。创新,我认为就是在已有知识和经验的基础上,产生一种原始的,创新的观点。阿尔法狗很明显的示范了这两种能力。
6.神秘棋手Master究竟是不是阿尔法狗?
那么我们今天的主题是“超越人类认知的极限”,下一步应该是什么呢?从去年三月以来,我们一直在不断完善和改进阿尔法狗,大家肯定会问,既然我们已经是世界冠军了,还有什么可完善的? 其实,我们认为阿尔法狗还不是完美的,还需要做更多的研究。
首先,我们想要继续研究刚才提到的和李世石的第四局的比赛,来填充知识的空白;这个问题其实已经被解决了,我们建立了一个新的阿尔法狗分系统,不同于主系统,这个分支系统是用来困惑主系统的。我们也优化了系统的行为,以前我们需要花至少3个月来训练系统,现在只需要一周时间。
第二,我们需要理解阿尔法狗所采取的决定,并对其进行解释;阿尔法狗这样做的原因是什么,是否符合人类的想法等等;我们通过对比人类大脑对于不同落子位置的反应以及阿尔法狗对于棋子位置的反应,以期找到一些新的知识;本质上就是想让系统更专业。我们在网络上与世界顶级的专家对决,一开始我们使用了一个假名(Master),在连胜之后被大家猜出是阿尔法狗。这些都是顶级的专家,我们至今已赢了60位大师了。如果你做个简单的贝叶斯分析,你会发现阿尔法狗赢不同对手的难易也不一样。而且,阿尔法狗也在不断自我创新,比如说图中右下角这个棋子(圆圈标处),落在第二根线里,以往我们并不认为这是个有效的位置。实际上,韩国有的团队预约了这些游戏,想研究其中新的意义和信息。

阿尔法狗自我创新,落在第二格线的旗子
柯洁,既是中国的围棋冠军,也是目前的世界围棋冠军,他才19岁。他也在网上和阿尔法狗对决过,比赛之后他说人类已经研究围棋研究了几千年了,然而人工智能却告诉我们,我们甚至连其表皮都没揭开。他也说人类和人工智能的联合将会开创一个新纪元,将共同发现围棋的真谛。异曲同工,柯洁提到了围棋的真理,我们在这里谈的是科学的真理。

红遍网络的神秘棋手Master2017年1月3日在腾讯围棋对弈平台赢了柯洁

Master执白中盘胜柯洁,Master就是AlphaGo的升级版
那么围棋的新纪元是否真的到来了呢?围棋史上这样的划时代事件曾经发生过两次,第一次是发生在1600年左右的日本,20世纪30-40年代的日本,日本一位当时非常杰出的围棋高手吴清源提出了一个全新的关于围棋的理论,将围棋提升到了一个全新的境界。大家说如今,阿尔法狗带来的是围棋界的第三次变革。
7.为什么人工智能“下围棋”强于“下象棋”?
我想解释一下,为什么人工智能在围棋界所作出的贡献,要远大于象棋界。如果我们看看当今的世界国际象棋冠军芒努斯·卡尔森,他其实和之前的世界冠军没什么大的区别,他们都很优秀,都很聪明。但为什么当人工智能出现的时候,他们可以远远超越人类?我认为其中的原因是,国际象棋更注重战术,而阿尔法狗更注重战略。如今世界顶级的国际象棋程序再不会犯技术性的错误,而在人类身上,不可能不犯错。第二,国际象棋有着巨大的数据库,如果棋盘上少于9个棋子的时候,通过数学算法就可以计算出谁胜谁败了。计算机通过成千上万的迭代算法,就可以计算出来了。因此,当棋盘上少于九个棋子的时候,下象棋时人类是没有办法获胜的。
因此,国际象棋的算法已经近乎极致,我们没有办法再去提高它。然而围棋里的阿尔法狗,在不断创造新的想法,这些全新的想法,在和真人对决的时候,顶级的棋手也可以把其纳入到考虑的范畴,不断提高自己。
就如欧洲围棋冠军樊麾(第一位与阿尔法狗对阵的人类职业棋手)所说的那样,在和阿尔法狗对决的过程中,机器人不断创新的下法,也让人类不断跳出自己的思维局限,不断提高自己。大家都知道,经过专业围棋学校里30多年的磨练,他们的很多思维已经固化,机器人的创新想法能为其带来意想不到的灵感。我真的相信如果人类和机器人结合在一起,能创造出许多不可思议的事情。我们的天性和真正的潜力会被真正释放出来。
8.阿尔法狗不为了赢取比赛又是为了什么?
就像是天文学家利用哈勃望远镜观察宇宙一样,利用阿尔法狗,围棋专家可以去探索他们的未知世界,探索围棋世界的奥秘。我们发明阿尔法狗,并不是为了赢取围棋比赛,我们是想为测试我们自己的人工智能算法搭建一个有效的平台,我们的最终目的是把这些算法应用到真实的世界中,为社会所服务。
当今世界面临的一个巨大挑战就是过量的信息和复杂的系统,我们怎么才能找到其中的规律和结构,从疾病到气候,我们需要解决不同领域的问题。这些领域十分复杂,对于这些问题,即使是最聪明的人类也无法解决的。
我认为人工智能是解决这些问题的一个潜在方式。在如今这个充斥着各种新技术的时代,人工智能必须在人类道德基准范围内被开发和利用。本来,技术是中性的,但是我们使用它的目的和使用它的范围,大大决定了其功能和性质,这必须是一个让人人受益的技术才行。
我自己的理想是通过自己的努力,让人工智能科学家或者人工智能助理和医药助理成为可能,通过该技术,我们可以真正加速技术的更新和进步。
南京物联传感技术有限公司总部加盟电话:18936012262
 

纪全胜专栏:智能家居常用协议与主流制造商

默认分类物联网前线 发表了文章 • 1 个评论 • 6585 次浏览 • 2018-01-29 10:30 • 来自相关话题

新浪家居特约专栏《智能家居产业观察专栏》 作者简介:纪全胜智装研究院院长、智装黄埔培训教育校长、智装黄埔同学会总会长、智装“+”战略第一人,奇笛网创始人、新零售时代智装场景革命践行人、智能家居市场调研奠基人、微智能思想首创人、知名的嵌入式、通讯、自动化和网络运 ...查看全部
新浪家居特约专栏《智能家居产业观察专栏》 作者简介:纪全胜智装研究院院长、智装黄埔培训教育校长、智装黄埔同学会总会长、智装“+”战略第一人,奇笛网创始人、新零售时代智装场景革命践行人、智能家居市场调研奠基人、微智能思想首创人、知名的嵌入式、通讯、自动化和网络运营服务专家。
主要研究方向:智能家居一线市场调研与智能家居从业深度教育培训
笔者备注:本系列专辑文章是以中国智装研究院长期的智能家居制造商、集成服务商等调研数据为基础,结合智装黄埔教育机构的多期顶级智能家居培训实践综合编撰而成的,力图用通俗述的语言阐述智能家居的关键历程、核心技术、从业瓶颈和发展趋势。由于角度和能力的原因,文章仅仅代表智装研究院的观点,不足和偏颇的地方在所难免,欢迎广大业主、设计师、从业者、爱好者等关心和关注智能家居的朋友们来邮件或者微信交流和争鸣。为了更好地阐述某些章节内容,文章不可避免出现第三方的产品名称、组织名称、甚至企业名称等,相关的知识产权和商标权益归对应的机构、企业和个人。也借鉴和参考了相关资料,这里不一一列出,对这些同志的工作表示感谢。本系列专辑文章的知识产权归笔者所有,特此授权新浪家居全文全网播发。任何其他机构和个人未经笔者书面授权,无权转发、节选、翻印或刊发,违者必究。
智能家居的落地需要产业链广大业者,包括消费者共同参与,一同梳理才能更充分地发展。其中,哪些产品值得放心使用?哪些服务商值得信赖?哪些场景契合当下和未来5年的业主生活需求?具备哪些执业能力的人员能够胜任?等等问题长期困扰业主和设计师,甚至从业的智能家居集成服务商,乃至智能家居产品制造商。
上篇文章,我们梳理了智能家居的起源、现状与趋势,已经涉猎了当前智能家居产业应用发展、就业存在的新时代机遇和若干困扰。今天,我们就开始梳理一下当前智能家居应用中一些常用协议和对应的若干主流产品制造商。考虑到读者情况,本篇文章已经注意措辞,但是仍然无法避免出现若干专业技术词汇,对相关技术的阐述也不做更深入探讨,只期望给广大智能家居从业者、爱好者、消费者、乃至设计师朋友粗览并掌握一定的基础知识。如有措辞和定位不合适的地方,也欢迎加笔者微信单独交流。
文中提到的企业只代表他们在智能家居发展历程中的阶段贡献,并不意味已经或永远成为消费者值得信赖的选择,也不意味其他未提及的产品企业的产品和服务存在什么问题。设计师、爱好者、消费者需要根据自身的业务模式、企业定位和生活需求合理的搭配、冷静的选择,仅供参考。
 

 
纵观前文阐述的智能家居发展历史,无论是产品制造端,还是集成服务端可谓群雄逐鹿,百家争鸣,百家齐放,有的只是局部和暂时的领先。在新时代大潮下,尤其是豪宅别墅之外的海量平层公寓智能化市场的逐步兴起时刻,智能家居从业者、爱好者、消费者、设计师、地产商、装饰企业等都需要具备一定的应用常识,才好才能更好的匹配自身的职业发展和生活需求。
简单讲,智能家居的常用应用技术协议按照起源和行业特点来讲可划分为三大派系:自动控制派、传感网络派、IT应用派。其中自动控制派主要是有线总线阵营。需要注意的是实际应用中为了满足生活场景的个性需求和未来的功能升级需要,可能会出现几个协议派别产品混合应用的情况。各自的协议简单归属见下图:
 

 
笔者说明:
1、上图常见协议都会对应若干产品制造企业,需要注意或者强调的是大部分协议阵营的产品制造企业出于自身企业发展、商业利益和知识产权保护等诸多方面考虑,都会推出符合自身企业对智能家居应用理解的优化私有协议,这导致一个现象就是同属一个阵营的不同产品制造商彼此并不能简单的对接。
当然,这些制造企业会有选择地推出“对接适配器”等类似名称的产品,对接实际应用中其他品牌产品,这是当前实现不同品牌产品对接互联的一种方式。从某种角度也反应出当前没有任何一家智能家居产品制造企业能提供实际场景智能化需要的所有产品。这就对一线集成服务企业的工作提出了更高的要求,也是先进先成的集成服务企业能力和竞争优势的体现。
2、上图并没有列出目前远程控制/异地操控的手机APP互动需要的云端协议和云端对接协议。一些产品制造企业出于自身企业产品定位和安全应用考虑,并不支持或不提倡远程遥控。提供手机APP远程操控的企业基本都是私有协议。当然,最近几年,也出现若干实现云端不同品牌产品对接为目的的第三方云端协议团队(包括但不限定于京东微联、阿里小智、QQ互联、机智云、云智易等),这是实现不同品牌产品对接的第二种方式。出于篇幅原因,这里就不做深入分析和挖掘分析了。
3、基本上讲,自动控制派由于需要在家庭装饰期间挖孔、埋线,基本都是走前装销售渠道。至于传感网络派是否绝对不需要挖孔、埋线,是和对应产品企业的产品能力和实际场景功能需求有关,大部分还是前装和后装渠道并重。当然,IT应用派主要是后装渠道,电销和用户DIY成为其重要特点。
为了更好的阐述问题,本篇文章依据常用协议的派系,根据实际应用情况,有选择地介绍每个派系中实际应用较多的协议特点、特征产品和系统特色。(更详细的技术细节,有兴趣的朋友可以参考智装黄埔教育教材,或市面相关的专题读物)
1. 自动控制派常用协议与对应主流制造商
 RS-485总线
RS-485是一种非常常见的总线,也是目前别墅大宅智能家居领域应用较多的一种总线方式,当然若干企业在基于标准RS-485总线基础上做出了若干优化和个性改进算法,也可能对外名称有所变化,但是基本也可归算到这个派别。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于美国快思聪(crestron)、安玛思(AMX)、Control4、赛万特(Savant)、美国路创(Lutron)、凯图电子(eastcato)、河东(HDL)、亮维(Lewin)、小华科技(xiaohua)、海尔(haier)、智轩(Thinkhome)、中凌电子(Join-Link)等。
RS-485总线采用平衡发送和差分接受,因此具有抑制共模干扰的能力。加上总线收发器具有高灵敏度,能检测低至200mV的电压,故传输信号能在千米以外得到恢复。

 
市场上一般RS-485采用半双工工作方式,任何时候只能有一点处于发送状态。因此,发送电路须由使能信号加以控制。RS-485用于多点互连时非常方便,可以省掉许多信号线。
◆系统特色:
从智能发展的轨迹看,最早的产品一般采用的RS-485的技术,这是一种串行的通讯标准,因为只是规定的物理层的电气连接规范,每家公司自行定义产品的通讯协议,所以RS-485的产品很多,但相互都不能直接通讯。RS-485一般需要一个主接点,通讯的方式采用轮询方式,模块之间采用“手拉手”的接线方式,因此存在着通讯速率不高(一般9.6Kbps),模块的数量有限等问题。
 EIB/KNX总线
KNX是Konnex的缩写。1999年5月,欧洲三大总线协议EIB、BatiBus和EHSA合并成立了Konnex协会,提出了KNX协议。该协议以EIB(European Installation Bus,欧洲安装总线)为基础,兼顾了BatiBus和EHSA的物理层规范,并吸收了BatiBus和EHSA中配置模式等优点,提供了家庭、楼宇自动化的完整解决方案。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于德国永诺(June)、施耐德(schneider)、西门子(Simens)、广州视声(GVS)、河东(HDL)等。
 

 
KNX是唯一全球性的住宅和楼宇控制标准。在KNX系统中,总线接法是区域总线下接主干线,主干线下接总线,系统允许有15个区域,即有15条区域总线,每条区域总线或者主干线允许连接多达15条总线,而每条总线最多允许连接64台设备,这主要取决于电源供应和设备功耗。
每一条区域总线、主干线或总线,都需要一个变压器来供电,每一条总线之间通过隔离器来区分。在整个系统中,所有的传感器都通过数据线与制动器连接,而制动器则通过控制电源电路来控制电器。所有器件都通过同一条总线进行数据通信,传感器发送命令数据,相应地址上的制动器就执行相应的功能。
◆系统特色: KNX既能用于最新的楼宇也能用于现有的楼宇,并且能用于住宅和楼宇控制中所有可能的功能/应用,包括:照明、多种安全系统的关闭控制、加热、通风、空调、监控、报警、用水控制、能源管理、测量以及家居用具、音响及其他众多领域。KNX组织设立有专门的兼容性认证机构,确保世界各地的不同品牌KNX产品的兼容和互通,并且KNX技术于2007年被批准为中国标准GB/Z 20965。
 LonWorks LonWorks总线由美国埃施朗公司(Echelon)开发推出,并由Motorola、Toshiba公司共同倡导。Lon(Local Operation Network)为局部操作网络,具有现场总线技术的一切特点,在楼宇控制和工业自动化领域得到广泛的应用,成为自动控制网的通用标准之一。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于星网锐捷(Star-net)、尼科(NICO)等。
LonWorks技术核心为神经元(Neuron)芯片、收发器和LonTalk通讯协议。神经元芯片为超大规模集成电路,其内部包括三个处理单元,分别控制通讯和应用程序的执行。神经元芯片可以直接或通过收发器组成控制网络。
 

 
◆系统特色:
LonWorks总线技术采用的LonTalk协议被封装到Neuron神经元的芯片中,在智能家居领域,最大特点就是不像别的总线系统,必须有一个类似大脑的主机。LonWorks总线技术不需要主机,它采用的是神经元网络。每个节点都是一个神经元,这些神经元连接到一起的时候就能协同工作,并不需要另外一个大脑来控制。所以其安全性和稳定性较其他总线具备优势,同时导致其实时性、处理大数据的能力有些欠缺;此外,由于LonWorks依赖于Echelon公司的Neuron芯片,所以它的完全开放性、甚至成本优化余地也存在一些质疑。
 CAN
CAN总线期初是德国博世(BOSCH)公司于1983年为现在汽车应用领先的一种多主机局部网,属于现场总线(FieldBus)范畴,其高性能、高可靠性、实时性等优点现在已应用于智能家居系统中。1993年11月,ISO正式颁布了控制器局域网CAN国际标准,为控制器局域网标准化、规范化推广铺平了道路。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于华清智芯(SmartChip)、清华同方(TONGFANG)、合广测控(HEGUANG)、瑞迅科技(erunsun)等。

CAN总线采用多主机工作方式,总线上任意节点可在任意时刻向其他节点发送数据;每个节点具备不同的优先级,可满足实时性要求;传输方式支持点对对,对对多点,点多全局广播三种方式。
◆系统特色: CAN总线协议采用CRC检验并可提供相应的错误处理功能,通讯最远距离达到6Km,数据传输速率最高到1MB/s,节点数目可达110个。某些先进的优化算法更能保证更卓越的特性、极高的可靠性。同时,更高速的通信速度也能支持更好的用户场景实用体验。
 C-BUS总线 C-BUS总线由澳大利亚奇胜(clipsal)公司开发,目前成为施耐德子公司。C-BUS是一种以非屏蔽双绞线作为总线载体,遵守标准的CSMA/CD通讯协议,广泛应用于建筑物内照明、空调、火灾探测、出入口、安防等系统的综合控制与综合能量管理的智能化控制系统。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于施耐德(schneider)、西门子(simens)、ABB等。
 

 
 
C-BUS控制系统的核心是主控制器和总线连接器,主控制器存贮控制程序、实现模块间总线通信及与编程计算机间的通信,通过控制总线采集各输入单元信息、根据预先编制的程序控制所有输出模块。C-BUS提供了多种接收外部指令的途径,如控制按键、光传感器、被动型红外探测器、定时单元等。
◆系统特色: C-BUS是十分灵活的柔性控制系统,所有输入和输出元件自带微处理器且通过总线互联,外部事件信息来自输入元件,通过总线到达相应的输出元件并按预先编好的程序控制所连接的负载。每一个元件都可以按照需求进行编程以适应任何使用场合,其灵活的编程可在不改变任何硬件连线的情况下非常方便地调整控制程序。
 SCS-BUS SCS-BUS(Smart Home Control System)是意大利BTICINO公司独创的自主的双总线系统,性能稳定、反映速度高,是一个在欧洲占主导地位的楼宇自动化(BA)和家庭自动化(HA)标准。目前已经成为罗格朗企业一员。这其中智能家居市场的制造商主要是罗格朗(legrand)。

SCS-BUS通讯协议遵循OSI开放式系统互联参考模型模型,提供了OSI模型所定义的全部七层服务。传输控制协议层是CSMA/CD(载波侦听/碰撞避免),可以调试四种不同的信号:电力供应、数据、音频和视频。
◆系统特色: SCS-BUS通讯协议支持通讯介质分段组合的网络,包括双绞线、输电线、无线频率传输。SCS-BUS双绞线自由拓扑结构成本较低,控制逻辑0的位级别冲突检测提高传输的可靠性,每个双粗绞线物理段可长达2000米;SCS输电线运用新型扩展频率调制技术,通过相应数量的匹配筛选,保证输电线组地址传输的完整性和可靠性。
 ModBus ModBus是由现在施耐德电气公司旗下品牌Modicon在1979年发明的,是全球第一个真正用于工业现场的总线协议。目前施耐德公司已将ModBus协议的所有权移交给IDA(Interface for Distributed Automation,分布式自动化接口)组织,并成立了ModBus-IDA组织,Modbus已经成为中国国家标准GB/T19582-2008。Modbus目前在中国智能家居领域主要在户式中央空调、照明控制等若干子系统中得到应用。

 
ModBus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言。通过此协议,控制器相互之间或经由网络,例如以太网和其它设备之间可以通信,它已经成为通用工业标准。有了它,不同厂商生产的控制设备可以连成工业网络,进行集中监控。
◆系统特色: 标准、开放,用户可以免费且放心地使用Modbus协议,不需要交纳许可证费,也不会侵犯知识产权。Modbus可以支持多种电气接口,如RS-232、RS-485等,还可以在各种介质上传送,如双绞线、光纤、无线等。Modbus的帧格式简单、紧凑、通俗易懂。用户使用容易,厂商开发简单。
2. 传感网络派常用协议与对应主流制造商
 ZigBee
ZigBee译为“紫蜂”,是IEEE 802.15工作组提出,由ZigBee联盟制定的一种近距离、低功耗、低数据速率、低复杂度、低成本的双向无线接入技术。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于Control4,新和创(neuwill)、紫光物联(uiot)、欧瑞博(orvibo)、中天智汉、南京物联(wulian)、小米(mi)、德诺迈斯(DynaMax)、安德森(andeon)等。

ZigBee规范定义了三种类型的设备:ZigBee协调器是启动和配置网络的一种设备,一个ZigBee网络只允许有一个协调器;ZigBee路由器是一种支持关联的设备,能够将消息转发到其它设备;ZigBee终端设备可以执行它的相关功能,并使用ZigBee网络到达其它需要与其通信的设备。
◆系统特色:
ZigBee工作在2.4GHz频段,采用AES加密(高级加密系统)和蜂巢结构组网,每个设备均能通过多个方向与网关通信,网络稳定性高;其网络容量理论节点为65536个,并且具备双向通讯的能力,不仅能发送命令到设备,同时设备也会把执行状态反馈回来;此外,Zigbee采用了极低功耗设计,可以全电池供电工作。
ZigBee阵营不同品牌产品之间无法互通的问题一直存在,当然,2016年5月,ZigBee联盟推出的ZigBee 3.0迈出了互通互联的重要一步,进一步的产品迭代和应用值得关注。
 Z-Wave Z-wave是一种针对智能家居定义的基于射频的、低成本、低功耗、高可靠、适于网络的短距离无线通信技术。Z-wave工作频段为926.30MHz~868.42MHz,基于不同国家地区的无线电通讯管理要求选取对应的频带。Z-wave 500系列产品传输距离基本认证要求为室内45m以上(小于5dBm发射功率条件下),室外大于170m(小于5dBm发射功率条件下),节点数量为0-234节点(实际使用)。目前已经应用在北美超过90%的运营商,欧洲超过60%运营商及集成商,包括AT&T,Orange,Telefonica,Verizon,ADT,SK,LG U+等。其中智能家居市场较知名的制造商和集成商包括但不限定于法比奥(fibaro)、Nortek、华为(huawei)、多灵电子(Dorlink)、汉科电子(hank)、华歌(dvaco)等。
Z-Wave技术设计用于住宅、照明商业控制以及状态读取应用,例如抄表、照明及家电控制、HVAC、接入控制、防盗及火灾检测等。Z-Wave可将任何独立的设备转换为智能网络设备,从而可以实现控制和无线监测。
 

 
Z-Wave技术在最初设计时,就定位于智能家居无线控制领域。采用小数据格式传输,从早期9.6kb/s提升到100kb/s的传输速率足以应对。拥有同功率下相对较低的功率消耗、相对较远的传输距离和目前全球最高的加密级别(Security Level 2)。
◆系统特色:
Z-Wave通过成熟的产品认证体系及应用协议规范,能构建出最强的智能家居生态系统,目前已经有超过1700种设备完成Z-wave认证。其工作频段受国家法定许可,受同频干扰更少,网络安全性更高。Z-Wave智能控制产品具有完善的应答机制,支持自组网,功耗极低,结构简洁,运行十分稳定。同时,Z-Wave支持设备联动,通过传感器采集数据实现智能联动控制,不依赖于人工的干预。
3. IT应用派常用协议与对应主流制造商
IT应用派更加靠近消费者,尤其是在智能手机普及的时代,Wi-Fi,BlueTooth(蓝牙),3G/4G等知识和应用基本都日趋普及了。当然,作为消费者也需要知道这些协议并不仅仅可以用在手机和电脑上网冲浪。在互联网机顶盒、智能硬件、微智能系统等家庭生活应用中同样具备良好应用前景。Bluetooth 5.0的更远距离,更快速度特点也将催生更多的蓝牙微智能套装的面世和实用。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于小米(mi)、博联(broadlink)、海尔(haier)、控客科技(小K)等。
ZigBee, Bluetooth, Wi-Fi目前都处于2.4GHz工作频段(其中Wi-Fi的升级版支持5G频段工作),甚至家用微波炉,无绳电话等也采用了2.4Ghz频段,这也成为智能家居营销中常遇到的困扰和回避不了的话题。同样的频段,但是不同的调制方式,不同的通讯协议,甚至不同的功率,可调整的信道等,应该在共同工作的时段,能相对有效规避一些干扰。
 

 
另外,RF(433MHZ,315MHZ)其实很久以前就已经在无线工业控制,甚至日常生活无线遥控器等方面得到应用。目前在家庭烟感、气感、门磁、遥红外被动等方面具有较多的应用。低频段的RF绕射能力强,穿越距离远肯定是个优点,当然在编码通讯、组网场景联动等方面也存在一些应用难点。国内也涌现了以云起智能(Lifesmart)为代表的RF通讯智能家居产品企业。
EnOcean(易能森)也有必要介绍一下。该无线通信标准是世界唯一使用能量采集技术的无线国际标准,核心超低功耗无线模块生产和技术服务由德国易能森有限公司承担。工作频段涵盖868M/315M/902Mhz。其核心亮点就是能将生活空间的机械能、光能、温度差等的能量收集并转化,用来供给EnOcean无线通信模块,实现无数据线、无电源线、无电池的通讯系统。目前不少门铃、开关面板在突出自己的无需电池即可工作就是这个道理。
在万众创新,全民创业的时代,越来越多的智能创业者,优先选择从WiFi、蓝牙协议入手,配合APP与云端服务,实现特定功能或者特定需求的套装产品的功能操控。这其中,玖典科技、多灵电子、樱花、王力等为代表的智能门锁、芯创睿胜(linkon)为代表的智能温控器、移康智能(eques)为代表的智能猫眼、美国Cambium和星网锐捷(star-net)、武汉思创易控为代表的全宅Wi-Fi覆盖、美国Sonos和重庆音乐一号科技(Domigo)为代表的Wi-Fi高保真音箱、广东凉霸为代表的智能晾衣架、厦门施米德为代表的智能门窗等产品在智能家居的应用比重越来越大。

 
自此,我们简单浏览了当下智能家居应用领域中常见的若干阵营协议和相关的产品制造企业。可以这样讲,每一个派系的协议都具备一定的优势,也同样存在一点的缺陷,不能简单定论彼此的好坏,这是目前的智能家居行业目前常出现的一个错误。
业主实际系统的稳定和需求往往需要同一个阵营的不同厂家产品,甚至不同阵营的产品融合起来才能达到和满足。这个适合的系统稳定性和操控性的保证,与提供一线服务的集成服务商的能力有很大关系。
我们了解了智能家居的起源、现状、趋势和当下主流应用协议和对应产品商只是开始。从下一篇起,我们尝试从智能家居产品制造商和集成服务商两个视角来阐述当前中国智能家居实际应用中到底有哪些子系统,又具备哪些契合人民美好生活需要的功能。

美国市场Google Home正蚕食亚马逊Echo/Alexa市场份额

默认分类物联网前线 发表了文章 • 0 个评论 • 4597 次浏览 • 2018-01-27 22:11 • 来自相关话题

美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。   ...查看全部
美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。
 

 
根据CIRP分析数据显示,今年购物假期智能音箱的销量新增1800万台,在12月底的销量在4500万台左右。其中亚马逊Echo/Alexa设备的销量为3100万台,占比为69%;Google Home的销量为1400万台,占比为31%。
虽然亚马逊Echo/Alexa还是占据了三分之二的优势,但是也可以看到Google Home正不断蚕食前者的份额。

美国市场Google Home正蚕食亚马逊Echo/Alexa市场份额

默认分类物联网前线 发表了文章 • 0 个评论 • 4482 次浏览 • 2018-01-27 22:11 • 来自相关话题

美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。   ...查看全部
美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。
 

 
根据CIRP分析数据显示,今年购物假期智能音箱的销量新增1800万台,在12月底的销量在4500万台左右。其中亚马逊Echo/Alexa设备的销量为3100万台,占比为69%;Google Home的销量为1400万台,占比为31%。
虽然亚马逊Echo/Alexa还是占据了三分之二的优势,但是也可以看到Google Home正不断蚕食前者的份额。

以AI技术为代表的智能音箱能否助力智能家居落地?

默认分类奇笛 发表了文章 • 0 个评论 • 6385 次浏览 • 2018-01-24 11:16 • 来自相关话题

近年来,随着AI概念的持续火爆,智能音箱被视为智能家居系统语音控制入口,并引发全球各大科技公司的争相入局。亚马逊首当其冲,成为智能音箱先驱,谷歌、苹果紧追其后,国内的阿里、腾讯、百度、京东、小米等中国企业也不甘落后。在全球各大巨头的推动下,国内智能音箱产业链蓄 ...查看全部
近年来,随着AI概念的持续火爆,智能音箱被视为智能家居系统语音控制入口,并引发全球各大科技公司的争相入局。亚马逊首当其冲,成为智能音箱先驱,谷歌、苹果紧追其后,国内的阿里、腾讯、百度、京东、小米等中国企业也不甘落后。在全球各大巨头的推动下,国内智能音箱产业链蓄势待发,市场逐渐呈现出强劲的增长势头。
  随着家庭消费者对声控音箱需求的激增,市场对智能音箱的采用率远远超出预期,目前已经开始从早期采用阶段转向大众消费市场。据了解,早在2016年,亚马逊Echo智能音箱在国内的销量已达到800万台,据权威机构调查显示,目前每9个美国人就有一个使用智能音箱。可见,北美市场已经爆发。在中国,由于阿里巴巴、小米和京东在双十一的大幅降价和促销活动,以及万众期待的百度首款Duer OS扬声器的推出,中国智能音箱市场也即将拥有极好的表现,据网上公开数据显示,2017年智能音箱仅双 11销量已达130万台。市场分析canalys发布最新报告指出2017年全球智能音箱销量已突破3000万台,并预测到2018年底,智能音箱全球出货量将达5630万台,并称2018年将是智能音箱普及的“决定性年份”。
 
 

 
  毋庸置疑,全球走势良好的智能音箱必将引爆国内市场,可以说看好国内智能音箱市场已成行业共识。那么以AI技术为代表的智能音箱是否能带动安防、白电、照明等智能家居产品落地家庭?
  首先,我们先来了解一下何谓智能音箱?智能音箱是普通音箱升级的产物,其核心技术就是语音识别技术,智能音箱的代表产品亚马逊Echo,其背后的Alexa就属于智能语音技术。智能音箱核心功能即是让机器具有类似人的语音识别及对话能力,家庭消费者可以将其作为语音联网的一个工具,通过它进行点播歌曲、上网购物,或者了解天气预报等,同时也可以通过它对智能家居设备进行控制,比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。看起来,智能音箱和我们理解的智能家居系统联系很是紧密。
  Strategy Analytics高级分析师Taryn Tulay表示,“目前市面上的智能音箱具备易延展、高兼容的特质、在家庭环境之外能够提供多种用例、还可以做到无需双手的操控,为消费者提供了一个非侵入式的、较便宜的、适合首次购买的智能家居产品。他们还能够进行持续的更新以涵盖新的设备和服务。”
  酷宅科技公司的销售总监李楠表示,从人机交互的角度来看,语音周边产品比客户端APP体验更好,是目前最适合成为智能家居系统人机交互的语音控制平台,并十分乐观地称,在国内,近两年将是智能音箱的火速爆发期。
  本土芯片厂商珠海全志智慧家居事业部副总经理李震称,语音技术是目前大家比较关注的热门技术,其解决了菜单功能的扁平化和解放输入的双手这两大因素,而这恰好是智能家居市场的刚需,以语音识别技术为代表的智能硬件产品目前是智能音箱和智能机器人,最简单的形态载体较容易爆发,相反,复杂的产品很难支撑起市场的爆发点。因此,对于智能家居生态系统来讲,智能音箱是目前语音最好的载体。
  随后,全志李震又补充到,智能音箱加入云端后,用蓝牙无线技术联接家庭里的家电等智能设备并对其进行控制,可以大大节省家电设备单独安装语音控制模块的成本。但是,由于目前智能家居产业圈子比较封闭,家电厂商宁愿自己做一款音箱,也不会允许别家的音箱或云端去控制和获取数据,另一个流派则在考虑给有控制需求的家电加入语音模块,但是,成本问题将其望而却步。
  Strategy Analytics最新研究报告《用户体验技术规划: 智能家居环境》显示,“由于厂商未能跟消费者进行有效的价值和需求沟通,智家家居尚未被大众市场接受,因此,通过营销来唤醒消费者意识,并传达智能家居解决方案如何能够解决家庭中的问题并提供便利至关重要。当消费者并没有感受到物有所值时,他们不愿意购买更加昂贵的智能设备。亚马逊Echo、Google Home等智能音箱可能成为该困境的内部颠覆者——它们缩小了价格和价值的差距。”
  笔者认为,智能音箱无疑是十分火爆的智能家居单品,未来两年必将快速落地普通家庭,但是,综上所述,由于产业圈各平台各自为战的重要因素,作为目前最适合成为智能家居系统的控制入口,智能音箱成为整套智能家居系统落地普通家庭的助推器很可能是遥遥无期。但是,随着智能音箱的迅速走红,必将为即将爆发的智能家居大市场奠定坚实的技术标准和市场标准,并带动其他智能家居产品陆续走入家庭。另外,随着装修装饰渠道价值凸显、地产项目落地提速及智能家居规模化应用开始发力(地产项目),以智能音箱为语音控制入口的整套智能家居系统落地房地项目,或许指日可待。

“阿法狗”之父:我们到了人工智能的新转折点

默认分类jovan 发表了文章 • 0 个评论 • 3590 次浏览 • 2019-03-06 09:51 • 来自相关话题

AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲,解答了世人对于人工智能,对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性?阿尔法狗去年赢了韩国职业九段李世石靠 ...查看全部
AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲,解答了世人对于人工智能,对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性?阿尔法狗去年赢了韩国职业九段李世石靠哪几个绝招?今年年初拿下数位国际大师的神秘棋手Master究竟是不是阿尔法狗?为什么围棋是人工智能难解之谜?

杰米斯·哈萨比斯,Deep Mind创始人, AlphaGo之父
以下为AlphaGo(阿尔法狗)之父在剑桥大学历时45分钟的演讲,干货满满,请不要漏掉任何一个细节:
非常感谢大家今天能够到场,今天,我将谈谈人工智能,以及DeepMind近期在做些什么,我把这场报告命名为“超越人类认知的极限”,我希望到了报告结束的时候,大家都清晰了解我想传达的思想。
1.你真的知道什么是人工智能吗?
对于不知道DeepMind公司的朋友,我做个简单介绍,我们是在2010年于伦敦成立了这家公司,在2014年我们被谷歌收购,希望借此加快我们人工智能技术的脚步。我们的使命是什么呢?我们的首要使命便是解决人工智能问题;一旦这个问题解决了,理论上任何问题都可以被解决。这就是我们的两大使命了,听起来可能有点狡猾,但是我们真的相信,如果人工智能最基本的问题都解决了的话,没有什么问题是困难的。
那么我们准备怎样实现这个目标呢?DeepMind现在在努力制造世界上第一台通用学习机,大体上学习可以分为两类:一种就是直接从输入和经验中学习,没有既定的程序或者规则可循,系统需要从原始数据自己进行学习;第二种学习系统就是通用学习系统,指的是一种算法可以用于不同的任务和领域,甚至是一些从未见过的全新领域。大家肯定会问,系统是怎么做到这一点的?
其实,人脑就是一个非常明显的例子,这是可能的,关键在于如何通过大量的数据资源,寻找到最合适的解决方式和算法。我们把这种系统叫做通用人工智能,来区别于如今我们当前大部分人在用的仅在某一领域发挥特长的狭义人工智能,这种狭义人工智能在过去的40-50年非常流行。
IBM 发明的深蓝系统(Deep Blue)就是一个很好的狭义人工智能的例子,他在上世纪90年代末期曾打败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasporov) 。如今,我们到了人工智能的新的转折点,我们有着更加先进、更加匹配的技术。

1997年5月,IBM与世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫对决
2.如何让机器听从人类的命令?
大家可能想问机器是如何听从人类的命令的,其实并不是机器或者算法本身,而是一群聪明的编程者智慧的结晶。他们与每一位国际象棋大师对话,汲取他们的经验,把其转化成代码和规则,组建了人类最强的象棋大师团队。但是这样的系统仅限于象棋,不能用于其他游戏。对于新的游戏,你需要重新开始编程。在某种程度上,这些技术仍然不够完美,并不是传统意义上的完全人工智能,其中所缺失的就是普适性和学习性。我们想通过“增强学习”来解决这一难题。在这里我解释一下增强学习,我相信很多人都了解这个算法。
首先,想像一下有一个主体,在AI领域我们称我们的人工智能系统为主体,它需要了解自己所处的环境,并尽力找出自己要达到的目的。这里的环境可以指真实事件,可以是机器人,也可以是虚拟世界,比如游戏环境;主体通过两种方式与周围环境接触;它先通过观察熟悉环境,我们起初通过视觉,也可以通过听觉、触觉等,我们也在发展多感觉的系统;
第二个任务,就是在此基础上,建模并找出最佳选择。这可能涉及到对未来的预期,想像,以及假设检验。这个主体经常处在真实环境中,当时间节点到了的时候,系统需要输出当前找到的最佳方案。这个方案可能或多或少会改变所处环境,从而进一步驱动观察的结果,并反馈给主体。
简单来说,这就是增强学习的原则,示意图虽然简单,但是其中却涉及了极其复杂的算法和原理。如果我们能够解决大部分问题,我们就能够搭建普适人工智能。这是因为两个主要原因:首先,从数学角度来讲,我的合伙人,一名博士,他搭建了一个系统叫‘AI-XI’,用这个模型,他证明了在计算机硬件条件和时间无限的情况下,搭建一个普适人工智能,需要的信息。另外,从生物角度来讲,动物和人类等,人类的大脑是多巴胺控制的,它在执行增强学习的行为。因此,不论是从数学的角度,还是生物的角度,增强学习是一个有效的解决人工智能问题的工具。
3.为什么围棋是人工智能难解之谜?
接下来,我要主要讲讲我们最近的技术,那就是去年诞生的阿尔法狗;希望在座的大家了解这个游戏,并尝试玩玩,这是个非常棒的游戏。围棋使用方形格状棋盘及黑白二色圆形棋子进行对弈,棋盘上有纵横各19条直线将棋盘分成361个交叉点,棋子走在交叉点上,双方交替行棋,以围地多者为胜。围棋规则没有多复杂,我可以在五分钟之内教给大家。这张图展示的就是一局已结束,整个棋盘基本布满棋子,然后数一下你的棋子圈出的空间以及对方棋子圈出的空间,谁的空间大,谁就获胜。在图示的这场势均力敌的比赛中,白棋一格之差险胜。

白棋以一格之差险胜
其实,了解这个游戏的最终目的非常难,因为它并不像象棋那样,有着直接明确的目标,在围棋里,完全是凭直觉的,甚至连如何决定游戏结束对于初学者来说,都很难。围棋是个历史悠久的游戏,有着3000多年的历史,起源于中国,在亚洲,围棋有着很深的文化意义。孔子还曾指出,围棋是每一个真正的学者都应该掌握的四大技能之一(琴棋书画),所以在亚洲围棋是种艺术,专家们都会玩。
如今,这个游戏更加流行,有4000万人在玩围棋,超过2000多个顶级专家,如果你在4-5岁的时候就展示了围棋的天赋,这些小孩将会被选中,并进入特殊的专业围棋学校,在那里,学生从6岁起,每天花12个小时学习围棋,一周七天,天天如此。直到你成为这个领域的专家,才可以离开学校毕业。这些专家基本是投入人生全部的精力,去揣摩学习掌握这门技巧,我认为围棋也许是最优雅的一种游戏了。
像我说的那样,这个游戏只有两个非常简单的规则,而其复杂性却是难以想象的,一共有10170 (10的170次方) 种可能性,这个数字比整个宇宙中的原子数1080(10的80次方)都多的去了,是没有办法穷举出围棋所有的可能结果的。我们需要一种更加聪明的方法。你也许会问为什么计算机进行围棋的游戏会如此困难,1997年,IBM的人工智能DeepBlue(深蓝)打败了当时的象棋世界冠军GarryKasparov,围棋一直是人工智能领域的难解之谜。我们能否做出一个算法来与世界围棋冠军竞争呢?要做到这一点,有两个大的挑战:
一、搜索空间庞大(分支因数就有200),一个很好的例子,就是在围棋中,平均每一个棋子有两百个可能的位置,而象棋仅仅是20. 围棋的分支因数远大于象棋。
二、比这个更难的是,几乎没有一个合适的评价函数来定义谁是赢家,赢了多少;这个评价函数对于该系统是至关重要的。而对于象棋来说,写一个评价函数是非常简单的,因为象棋不仅是个相对简单的游戏,而且是实体的,只用数一下双方的棋子,就能轻而易举得出结论了。你也可以通过其他指标来评价象棋,比如棋子移动性等。
所有的这些在围棋里都是不可能的,并不是所有的部分都一样,甚至一个小小部分的变动,会完全变化格局,所以每一个小的棋子都对棋局有着至关重要的影响。最难的部分是,我称象棋为毁灭性的游戏,游戏开始的时候,所有的棋子都在棋盘上了,随着游戏的进行,棋子被对方吃掉,棋子数目不断减少,游戏也变得越来越简单。相反,围棋是个建设性的游戏,开始的时候,棋盘是空的,慢慢的下棋双方把棋盘填满。
因此,如果你准备在中场判断一下当前形势,在象棋里,你只需看现在的棋盘,就能告诉你大致情况;在围棋里,你必须评估未来可能会发生什么,才能评估当前局势,所以相比较而言,围棋难得多。也有很多人试着将DeepBlue的技术应用在围棋上,但是结果并不理想,这些技术连一个专业的围棋手都打不赢,更别说世界冠军了。
所以大家就要问了,连电脑操作起来都这么难,人类是怎样解决这个问题的?其实,人类是靠直觉的,而围棋一开始就是一个靠直觉而非计算的游戏。所以,如果你问一个象棋选手,为什么这步这样走,他会告诉你,这样走完之后,下一步和下下一步会怎样走,就可以达到什么样的目的。这样的计划,有时候也许不尽如人意,但是起码选手是有原因的。
然而围棋就不同了,如果你去问世界级的大师,为什么走这一步,他们经常回答你直觉告诉他这么走,这是真的,他们是没法描述其中的原因的。我们通过用加强学习的方式来提高人工神经网络算法,希望能够解决这一问题。
我们试图通过深度神经网络模仿人类的这种直觉行为,在这里,需要训练两个神经网络,一种是决策网络,我们从网上下载了成百万的业余围棋游戏,通过监督学习,我们让阿尔法狗模拟人类下围棋的行为;我们从棋盘上任意选择一个落子点,训练系统去预测下一步人类将作出的决定;系统的输入是在那个特殊位置最有可能发生的前五或者前十的位置移动;这样,你只需看那5-10种可能性,而不用分析所有的200种可能性了。
一旦我们有了这个,我们对系统进行几百万次的训练,通过误差加强学习,对于赢了的情况,让系统意识到,下次出现类似的情形时,更有可能做相似的决定。相反,如果系统输了,那么下次再出现类似的情况,就不会选择这种走法。我们建立了自己的游戏数据库,通过百万次的游戏,对系统进行训练,得到第二种神经网络。选择不同的落子点,经过置信区间进行学习,选出能够赢的情况,这个几率介于0-1之间,0是根本不可能赢,1是百分之百赢。
通过把这两个神经网络结合起来(决策网络和数值网络),我们可以大致预估出当前的情况。这两个神经网络树,通过蒙特卡洛算法,把这种本来不能解决的问题,变得可以解决。我们网罗了大部分的围棋下法,然后和欧洲的围棋冠军比赛,结果是阿尔法狗赢了,那是我们的第一次突破,而且相关算法还被发表在《自然》科学杂志。
接下来,我们在韩国设立了100万美元的奖金,并在2016年3月,与世界围棋冠军李世石进行了对决。李世石先生是围棋界的传奇,在过去的10年里都被认为是最顶级的围棋专家。我们与他进行对决,发现他有非常多创新的玩法,有的时候阿尔法狗很难掌控。比赛开始之前,世界上每个人(包括他本人在内)都认为他一定会很轻松就打赢这五场比赛,但实际结果是我们的阿尔法狗以4:1获胜。围棋专家和人工智能领域的专家都称这具有划时代的意义。对于业界人员来说,之前根本没想到。
4.棋局哪个关键区域被人类忽视了?
这对于我们来说也是一生仅有一次的偶然事件。这场比赛,全世界28亿人在关注,35000多篇关于此的报道。整个韩国那一周都在围绕这个话题。真是一件非常美妙的事情。对于我们而言,重要的不是阿尔法狗赢了这个比赛,而是了解分析他是如何赢的,这个系统有多强的创新能力。阿尔法狗不仅仅只是模仿其他人类选手的下法,他在不断创新。在这里举个例子 ,这是第二局里的一个情况,第37步,这一步是我整个比赛中最喜欢的一步。在这里,黑棋代表阿尔法狗,他将棋子落在了图中三角标出的位置。为什么这步这么关键呢?为什么大家都被震惊到了。

图左:第二局里,第37步,黑棋的落子位置 图右:之前貌似陷入困境的两个棋子
其实在围棋中有两条至关重要的分界线,从右数第三根线。如果在第三根线上移动棋子,意味着你将占领这个线右边的领域。而如果是在第四根线上落子,意味着你想向棋盘中部进军,潜在的,未来你会占棋盘上其他部分的领域,可能和你在第三根线上得到的领域相当。
所以在过去的3000多年里,人们认为在第三根线上落子和第四根线上落子有着相同的重要性。但是在这场游戏中,大家看到在这第37步中,阿尔法狗落子在了第五条线,进军棋局的中部区域。与第四根线相比,这根线离中部区域更近。这可能意味着,在几千年里,人们低估了棋局中部区域的重要性。
有趣的是,围棋就是一门艺术,是一种客观的艺术。我们坐在这里的每一个人,都可能因为心情好坏产生成千上百种的新想法,但并不意味着每一种想法都是好的。而阿尔法狗却是客观的,他的目标就是赢得游戏。
5.阿尔法狗拿下李世石靠哪几个绝招?
大家看到在当前的棋局下,左下角那两个用三角标出的棋子看起来好像陷入了困难,而15步之后,这两个棋子的力量扩散到了棋局中心,一直延续到棋盘的右边,使得这第37步恰恰落在这里,成为一个获胜的决定性因素。在这一步上阿尔法狗非常具有创新性。我本人是一个很业余的棋手,让我们看看一位世界级专家Michael Redmond对这一步的评价。 Michael是一位9段选手(围棋最高段),就像是功夫中的黑段一样,他说:“这是非常令人震惊的一步,就像是一个错误的决定。”在实际模拟中,Michael其实一开始把棋子放在了另外一个地方,根本没想到阿尔法狗会走这一步。像这样的创新,在这个比赛中,阿尔法狗还有许多。在这里,我特别感谢李世石先生,其实在我们赢了前三局的时候,他下去了。

2016年3月阿尔法狗大战世界围棋冠军李世石,以4:1的总分战胜了人类
那是三场非常艰难的比赛,尤其是第一场。因为我们需要不断训练我们的算法,阿尔法狗之前打赢了欧洲冠军,经过这场比赛,我们知道了欧洲冠军和世界冠军的差别。理论上来讲,我们的系统也进步了。但是当你训练这个系统的时候,我们不知道有多少是过度拟合的,因此,在第一局比赛结束之前,系统是不知道自己的统计结果的。所以,其实第一局,我们非常紧张,因为如果第一局输了,很有可能我们的算法存在巨大漏洞,有可能会连输五局。但是如果我们第一局赢了,证明我们的加权系统是对的。
不过,李世石先生在第四场的时候,回来了,也许压力缓解了许多,他做出了一步非常创新性的举动,我认为这是历史上的创新之举。这一步迷惑了阿尔法狗,使他的决策树进行了错误估计,一些中国的专家甚至称之为“黄金之举”。通过这个例子,我们可以看到多少的哲理蕴含于围棋中。这些顶级专家,用尽必生的精力,去找出这种黄金之举。其实,在这步里,阿尔法狗知道这是非常不寻常的一步,他当时估计李世石通过这步赢的可能性是0.007%,阿尔法狗之前没有见过这样的落子方式,在那2分钟里,他需要重新搜索决策计算。我刚刚已经提到过这个游戏的影响:28亿人观看,35000相关文章的媒体报道,在西方网售的围棋被一抢而空,我听说MIT(美国麻省理工学院)还有其他很多高校,许多人新加入了围棋社。

第四局里,李世石第78步的创新之举
我刚才谈到了直觉和创新,直觉是一种含蓄的表达,它是基于人类的经历和本能的一种思维形式,不需要精确计算。这一决策的准确性可以通过行为进行评判。在围棋里很简单,我们给系统输入棋子的位置,来评估其重要性。阿尔法狗就是在模拟人类这种直觉行为。创新,我认为就是在已有知识和经验的基础上,产生一种原始的,创新的观点。阿尔法狗很明显的示范了这两种能力。
6.神秘棋手Master究竟是不是阿尔法狗?
那么我们今天的主题是“超越人类认知的极限”,下一步应该是什么呢?从去年三月以来,我们一直在不断完善和改进阿尔法狗,大家肯定会问,既然我们已经是世界冠军了,还有什么可完善的? 其实,我们认为阿尔法狗还不是完美的,还需要做更多的研究。
首先,我们想要继续研究刚才提到的和李世石的第四局的比赛,来填充知识的空白;这个问题其实已经被解决了,我们建立了一个新的阿尔法狗分系统,不同于主系统,这个分支系统是用来困惑主系统的。我们也优化了系统的行为,以前我们需要花至少3个月来训练系统,现在只需要一周时间。
第二,我们需要理解阿尔法狗所采取的决定,并对其进行解释;阿尔法狗这样做的原因是什么,是否符合人类的想法等等;我们通过对比人类大脑对于不同落子位置的反应以及阿尔法狗对于棋子位置的反应,以期找到一些新的知识;本质上就是想让系统更专业。我们在网络上与世界顶级的专家对决,一开始我们使用了一个假名(Master),在连胜之后被大家猜出是阿尔法狗。这些都是顶级的专家,我们至今已赢了60位大师了。如果你做个简单的贝叶斯分析,你会发现阿尔法狗赢不同对手的难易也不一样。而且,阿尔法狗也在不断自我创新,比如说图中右下角这个棋子(圆圈标处),落在第二根线里,以往我们并不认为这是个有效的位置。实际上,韩国有的团队预约了这些游戏,想研究其中新的意义和信息。

阿尔法狗自我创新,落在第二格线的旗子
柯洁,既是中国的围棋冠军,也是目前的世界围棋冠军,他才19岁。他也在网上和阿尔法狗对决过,比赛之后他说人类已经研究围棋研究了几千年了,然而人工智能却告诉我们,我们甚至连其表皮都没揭开。他也说人类和人工智能的联合将会开创一个新纪元,将共同发现围棋的真谛。异曲同工,柯洁提到了围棋的真理,我们在这里谈的是科学的真理。

红遍网络的神秘棋手Master2017年1月3日在腾讯围棋对弈平台赢了柯洁

Master执白中盘胜柯洁,Master就是AlphaGo的升级版
那么围棋的新纪元是否真的到来了呢?围棋史上这样的划时代事件曾经发生过两次,第一次是发生在1600年左右的日本,20世纪30-40年代的日本,日本一位当时非常杰出的围棋高手吴清源提出了一个全新的关于围棋的理论,将围棋提升到了一个全新的境界。大家说如今,阿尔法狗带来的是围棋界的第三次变革。
7.为什么人工智能“下围棋”强于“下象棋”?
我想解释一下,为什么人工智能在围棋界所作出的贡献,要远大于象棋界。如果我们看看当今的世界国际象棋冠军芒努斯·卡尔森,他其实和之前的世界冠军没什么大的区别,他们都很优秀,都很聪明。但为什么当人工智能出现的时候,他们可以远远超越人类?我认为其中的原因是,国际象棋更注重战术,而阿尔法狗更注重战略。如今世界顶级的国际象棋程序再不会犯技术性的错误,而在人类身上,不可能不犯错。第二,国际象棋有着巨大的数据库,如果棋盘上少于9个棋子的时候,通过数学算法就可以计算出谁胜谁败了。计算机通过成千上万的迭代算法,就可以计算出来了。因此,当棋盘上少于九个棋子的时候,下象棋时人类是没有办法获胜的。
因此,国际象棋的算法已经近乎极致,我们没有办法再去提高它。然而围棋里的阿尔法狗,在不断创造新的想法,这些全新的想法,在和真人对决的时候,顶级的棋手也可以把其纳入到考虑的范畴,不断提高自己。
就如欧洲围棋冠军樊麾(第一位与阿尔法狗对阵的人类职业棋手)所说的那样,在和阿尔法狗对决的过程中,机器人不断创新的下法,也让人类不断跳出自己的思维局限,不断提高自己。大家都知道,经过专业围棋学校里30多年的磨练,他们的很多思维已经固化,机器人的创新想法能为其带来意想不到的灵感。我真的相信如果人类和机器人结合在一起,能创造出许多不可思议的事情。我们的天性和真正的潜力会被真正释放出来。
8.阿尔法狗不为了赢取比赛又是为了什么?
就像是天文学家利用哈勃望远镜观察宇宙一样,利用阿尔法狗,围棋专家可以去探索他们的未知世界,探索围棋世界的奥秘。我们发明阿尔法狗,并不是为了赢取围棋比赛,我们是想为测试我们自己的人工智能算法搭建一个有效的平台,我们的最终目的是把这些算法应用到真实的世界中,为社会所服务。
当今世界面临的一个巨大挑战就是过量的信息和复杂的系统,我们怎么才能找到其中的规律和结构,从疾病到气候,我们需要解决不同领域的问题。这些领域十分复杂,对于这些问题,即使是最聪明的人类也无法解决的。
我认为人工智能是解决这些问题的一个潜在方式。在如今这个充斥着各种新技术的时代,人工智能必须在人类道德基准范围内被开发和利用。本来,技术是中性的,但是我们使用它的目的和使用它的范围,大大决定了其功能和性质,这必须是一个让人人受益的技术才行。
我自己的理想是通过自己的努力,让人工智能科学家或者人工智能助理和医药助理成为可能,通过该技术,我们可以真正加速技术的更新和进步。
南京物联传感技术有限公司总部加盟电话:18936012262
 

纪全胜专栏:智能家居常用协议与主流制造商

默认分类物联网前线 发表了文章 • 1 个评论 • 6585 次浏览 • 2018-01-29 10:30 • 来自相关话题

新浪家居特约专栏《智能家居产业观察专栏》 作者简介:纪全胜智装研究院院长、智装黄埔培训教育校长、智装黄埔同学会总会长、智装“+”战略第一人,奇笛网创始人、新零售时代智装场景革命践行人、智能家居市场调研奠基人、微智能思想首创人、知名的嵌入式、通讯、自动化和网络运 ...查看全部
新浪家居特约专栏《智能家居产业观察专栏》 作者简介:纪全胜智装研究院院长、智装黄埔培训教育校长、智装黄埔同学会总会长、智装“+”战略第一人,奇笛网创始人、新零售时代智装场景革命践行人、智能家居市场调研奠基人、微智能思想首创人、知名的嵌入式、通讯、自动化和网络运营服务专家。
主要研究方向:智能家居一线市场调研与智能家居从业深度教育培训
笔者备注:本系列专辑文章是以中国智装研究院长期的智能家居制造商、集成服务商等调研数据为基础,结合智装黄埔教育机构的多期顶级智能家居培训实践综合编撰而成的,力图用通俗述的语言阐述智能家居的关键历程、核心技术、从业瓶颈和发展趋势。由于角度和能力的原因,文章仅仅代表智装研究院的观点,不足和偏颇的地方在所难免,欢迎广大业主、设计师、从业者、爱好者等关心和关注智能家居的朋友们来邮件或者微信交流和争鸣。为了更好地阐述某些章节内容,文章不可避免出现第三方的产品名称、组织名称、甚至企业名称等,相关的知识产权和商标权益归对应的机构、企业和个人。也借鉴和参考了相关资料,这里不一一列出,对这些同志的工作表示感谢。本系列专辑文章的知识产权归笔者所有,特此授权新浪家居全文全网播发。任何其他机构和个人未经笔者书面授权,无权转发、节选、翻印或刊发,违者必究。
智能家居的落地需要产业链广大业者,包括消费者共同参与,一同梳理才能更充分地发展。其中,哪些产品值得放心使用?哪些服务商值得信赖?哪些场景契合当下和未来5年的业主生活需求?具备哪些执业能力的人员能够胜任?等等问题长期困扰业主和设计师,甚至从业的智能家居集成服务商,乃至智能家居产品制造商。
上篇文章,我们梳理了智能家居的起源、现状与趋势,已经涉猎了当前智能家居产业应用发展、就业存在的新时代机遇和若干困扰。今天,我们就开始梳理一下当前智能家居应用中一些常用协议和对应的若干主流产品制造商。考虑到读者情况,本篇文章已经注意措辞,但是仍然无法避免出现若干专业技术词汇,对相关技术的阐述也不做更深入探讨,只期望给广大智能家居从业者、爱好者、消费者、乃至设计师朋友粗览并掌握一定的基础知识。如有措辞和定位不合适的地方,也欢迎加笔者微信单独交流。
文中提到的企业只代表他们在智能家居发展历程中的阶段贡献,并不意味已经或永远成为消费者值得信赖的选择,也不意味其他未提及的产品企业的产品和服务存在什么问题。设计师、爱好者、消费者需要根据自身的业务模式、企业定位和生活需求合理的搭配、冷静的选择,仅供参考。
 

 
纵观前文阐述的智能家居发展历史,无论是产品制造端,还是集成服务端可谓群雄逐鹿,百家争鸣,百家齐放,有的只是局部和暂时的领先。在新时代大潮下,尤其是豪宅别墅之外的海量平层公寓智能化市场的逐步兴起时刻,智能家居从业者、爱好者、消费者、设计师、地产商、装饰企业等都需要具备一定的应用常识,才好才能更好的匹配自身的职业发展和生活需求。
简单讲,智能家居的常用应用技术协议按照起源和行业特点来讲可划分为三大派系:自动控制派、传感网络派、IT应用派。其中自动控制派主要是有线总线阵营。需要注意的是实际应用中为了满足生活场景的个性需求和未来的功能升级需要,可能会出现几个协议派别产品混合应用的情况。各自的协议简单归属见下图:
 

 
笔者说明:
1、上图常见协议都会对应若干产品制造企业,需要注意或者强调的是大部分协议阵营的产品制造企业出于自身企业发展、商业利益和知识产权保护等诸多方面考虑,都会推出符合自身企业对智能家居应用理解的优化私有协议,这导致一个现象就是同属一个阵营的不同产品制造商彼此并不能简单的对接。
当然,这些制造企业会有选择地推出“对接适配器”等类似名称的产品,对接实际应用中其他品牌产品,这是当前实现不同品牌产品对接互联的一种方式。从某种角度也反应出当前没有任何一家智能家居产品制造企业能提供实际场景智能化需要的所有产品。这就对一线集成服务企业的工作提出了更高的要求,也是先进先成的集成服务企业能力和竞争优势的体现。
2、上图并没有列出目前远程控制/异地操控的手机APP互动需要的云端协议和云端对接协议。一些产品制造企业出于自身企业产品定位和安全应用考虑,并不支持或不提倡远程遥控。提供手机APP远程操控的企业基本都是私有协议。当然,最近几年,也出现若干实现云端不同品牌产品对接为目的的第三方云端协议团队(包括但不限定于京东微联、阿里小智、QQ互联、机智云、云智易等),这是实现不同品牌产品对接的第二种方式。出于篇幅原因,这里就不做深入分析和挖掘分析了。
3、基本上讲,自动控制派由于需要在家庭装饰期间挖孔、埋线,基本都是走前装销售渠道。至于传感网络派是否绝对不需要挖孔、埋线,是和对应产品企业的产品能力和实际场景功能需求有关,大部分还是前装和后装渠道并重。当然,IT应用派主要是后装渠道,电销和用户DIY成为其重要特点。
为了更好的阐述问题,本篇文章依据常用协议的派系,根据实际应用情况,有选择地介绍每个派系中实际应用较多的协议特点、特征产品和系统特色。(更详细的技术细节,有兴趣的朋友可以参考智装黄埔教育教材,或市面相关的专题读物)
1. 自动控制派常用协议与对应主流制造商
 RS-485总线
RS-485是一种非常常见的总线,也是目前别墅大宅智能家居领域应用较多的一种总线方式,当然若干企业在基于标准RS-485总线基础上做出了若干优化和个性改进算法,也可能对外名称有所变化,但是基本也可归算到这个派别。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于美国快思聪(crestron)、安玛思(AMX)、Control4、赛万特(Savant)、美国路创(Lutron)、凯图电子(eastcato)、河东(HDL)、亮维(Lewin)、小华科技(xiaohua)、海尔(haier)、智轩(Thinkhome)、中凌电子(Join-Link)等。
RS-485总线采用平衡发送和差分接受,因此具有抑制共模干扰的能力。加上总线收发器具有高灵敏度,能检测低至200mV的电压,故传输信号能在千米以外得到恢复。

 
市场上一般RS-485采用半双工工作方式,任何时候只能有一点处于发送状态。因此,发送电路须由使能信号加以控制。RS-485用于多点互连时非常方便,可以省掉许多信号线。
◆系统特色:
从智能发展的轨迹看,最早的产品一般采用的RS-485的技术,这是一种串行的通讯标准,因为只是规定的物理层的电气连接规范,每家公司自行定义产品的通讯协议,所以RS-485的产品很多,但相互都不能直接通讯。RS-485一般需要一个主接点,通讯的方式采用轮询方式,模块之间采用“手拉手”的接线方式,因此存在着通讯速率不高(一般9.6Kbps),模块的数量有限等问题。
 EIB/KNX总线
KNX是Konnex的缩写。1999年5月,欧洲三大总线协议EIB、BatiBus和EHSA合并成立了Konnex协会,提出了KNX协议。该协议以EIB(European Installation Bus,欧洲安装总线)为基础,兼顾了BatiBus和EHSA的物理层规范,并吸收了BatiBus和EHSA中配置模式等优点,提供了家庭、楼宇自动化的完整解决方案。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于德国永诺(June)、施耐德(schneider)、西门子(Simens)、广州视声(GVS)、河东(HDL)等。
 

 
KNX是唯一全球性的住宅和楼宇控制标准。在KNX系统中,总线接法是区域总线下接主干线,主干线下接总线,系统允许有15个区域,即有15条区域总线,每条区域总线或者主干线允许连接多达15条总线,而每条总线最多允许连接64台设备,这主要取决于电源供应和设备功耗。
每一条区域总线、主干线或总线,都需要一个变压器来供电,每一条总线之间通过隔离器来区分。在整个系统中,所有的传感器都通过数据线与制动器连接,而制动器则通过控制电源电路来控制电器。所有器件都通过同一条总线进行数据通信,传感器发送命令数据,相应地址上的制动器就执行相应的功能。
◆系统特色: KNX既能用于最新的楼宇也能用于现有的楼宇,并且能用于住宅和楼宇控制中所有可能的功能/应用,包括:照明、多种安全系统的关闭控制、加热、通风、空调、监控、报警、用水控制、能源管理、测量以及家居用具、音响及其他众多领域。KNX组织设立有专门的兼容性认证机构,确保世界各地的不同品牌KNX产品的兼容和互通,并且KNX技术于2007年被批准为中国标准GB/Z 20965。
 LonWorks LonWorks总线由美国埃施朗公司(Echelon)开发推出,并由Motorola、Toshiba公司共同倡导。Lon(Local Operation Network)为局部操作网络,具有现场总线技术的一切特点,在楼宇控制和工业自动化领域得到广泛的应用,成为自动控制网的通用标准之一。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于星网锐捷(Star-net)、尼科(NICO)等。
LonWorks技术核心为神经元(Neuron)芯片、收发器和LonTalk通讯协议。神经元芯片为超大规模集成电路,其内部包括三个处理单元,分别控制通讯和应用程序的执行。神经元芯片可以直接或通过收发器组成控制网络。
 

 
◆系统特色:
LonWorks总线技术采用的LonTalk协议被封装到Neuron神经元的芯片中,在智能家居领域,最大特点就是不像别的总线系统,必须有一个类似大脑的主机。LonWorks总线技术不需要主机,它采用的是神经元网络。每个节点都是一个神经元,这些神经元连接到一起的时候就能协同工作,并不需要另外一个大脑来控制。所以其安全性和稳定性较其他总线具备优势,同时导致其实时性、处理大数据的能力有些欠缺;此外,由于LonWorks依赖于Echelon公司的Neuron芯片,所以它的完全开放性、甚至成本优化余地也存在一些质疑。
 CAN
CAN总线期初是德国博世(BOSCH)公司于1983年为现在汽车应用领先的一种多主机局部网,属于现场总线(FieldBus)范畴,其高性能、高可靠性、实时性等优点现在已应用于智能家居系统中。1993年11月,ISO正式颁布了控制器局域网CAN国际标准,为控制器局域网标准化、规范化推广铺平了道路。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于华清智芯(SmartChip)、清华同方(TONGFANG)、合广测控(HEGUANG)、瑞迅科技(erunsun)等。

CAN总线采用多主机工作方式,总线上任意节点可在任意时刻向其他节点发送数据;每个节点具备不同的优先级,可满足实时性要求;传输方式支持点对对,对对多点,点多全局广播三种方式。
◆系统特色: CAN总线协议采用CRC检验并可提供相应的错误处理功能,通讯最远距离达到6Km,数据传输速率最高到1MB/s,节点数目可达110个。某些先进的优化算法更能保证更卓越的特性、极高的可靠性。同时,更高速的通信速度也能支持更好的用户场景实用体验。
 C-BUS总线 C-BUS总线由澳大利亚奇胜(clipsal)公司开发,目前成为施耐德子公司。C-BUS是一种以非屏蔽双绞线作为总线载体,遵守标准的CSMA/CD通讯协议,广泛应用于建筑物内照明、空调、火灾探测、出入口、安防等系统的综合控制与综合能量管理的智能化控制系统。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于施耐德(schneider)、西门子(simens)、ABB等。
 

 
 
C-BUS控制系统的核心是主控制器和总线连接器,主控制器存贮控制程序、实现模块间总线通信及与编程计算机间的通信,通过控制总线采集各输入单元信息、根据预先编制的程序控制所有输出模块。C-BUS提供了多种接收外部指令的途径,如控制按键、光传感器、被动型红外探测器、定时单元等。
◆系统特色: C-BUS是十分灵活的柔性控制系统,所有输入和输出元件自带微处理器且通过总线互联,外部事件信息来自输入元件,通过总线到达相应的输出元件并按预先编好的程序控制所连接的负载。每一个元件都可以按照需求进行编程以适应任何使用场合,其灵活的编程可在不改变任何硬件连线的情况下非常方便地调整控制程序。
 SCS-BUS SCS-BUS(Smart Home Control System)是意大利BTICINO公司独创的自主的双总线系统,性能稳定、反映速度高,是一个在欧洲占主导地位的楼宇自动化(BA)和家庭自动化(HA)标准。目前已经成为罗格朗企业一员。这其中智能家居市场的制造商主要是罗格朗(legrand)。

SCS-BUS通讯协议遵循OSI开放式系统互联参考模型模型,提供了OSI模型所定义的全部七层服务。传输控制协议层是CSMA/CD(载波侦听/碰撞避免),可以调试四种不同的信号:电力供应、数据、音频和视频。
◆系统特色: SCS-BUS通讯协议支持通讯介质分段组合的网络,包括双绞线、输电线、无线频率传输。SCS-BUS双绞线自由拓扑结构成本较低,控制逻辑0的位级别冲突检测提高传输的可靠性,每个双粗绞线物理段可长达2000米;SCS输电线运用新型扩展频率调制技术,通过相应数量的匹配筛选,保证输电线组地址传输的完整性和可靠性。
 ModBus ModBus是由现在施耐德电气公司旗下品牌Modicon在1979年发明的,是全球第一个真正用于工业现场的总线协议。目前施耐德公司已将ModBus协议的所有权移交给IDA(Interface for Distributed Automation,分布式自动化接口)组织,并成立了ModBus-IDA组织,Modbus已经成为中国国家标准GB/T19582-2008。Modbus目前在中国智能家居领域主要在户式中央空调、照明控制等若干子系统中得到应用。

 
ModBus协议是应用于电子控制器上的一种通用语言。通过此协议,控制器相互之间或经由网络,例如以太网和其它设备之间可以通信,它已经成为通用工业标准。有了它,不同厂商生产的控制设备可以连成工业网络,进行集中监控。
◆系统特色: 标准、开放,用户可以免费且放心地使用Modbus协议,不需要交纳许可证费,也不会侵犯知识产权。Modbus可以支持多种电气接口,如RS-232、RS-485等,还可以在各种介质上传送,如双绞线、光纤、无线等。Modbus的帧格式简单、紧凑、通俗易懂。用户使用容易,厂商开发简单。
2. 传感网络派常用协议与对应主流制造商
 ZigBee
ZigBee译为“紫蜂”,是IEEE 802.15工作组提出,由ZigBee联盟制定的一种近距离、低功耗、低数据速率、低复杂度、低成本的双向无线接入技术。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于Control4,新和创(neuwill)、紫光物联(uiot)、欧瑞博(orvibo)、中天智汉、南京物联(wulian)、小米(mi)、德诺迈斯(DynaMax)、安德森(andeon)等。

ZigBee规范定义了三种类型的设备:ZigBee协调器是启动和配置网络的一种设备,一个ZigBee网络只允许有一个协调器;ZigBee路由器是一种支持关联的设备,能够将消息转发到其它设备;ZigBee终端设备可以执行它的相关功能,并使用ZigBee网络到达其它需要与其通信的设备。
◆系统特色:
ZigBee工作在2.4GHz频段,采用AES加密(高级加密系统)和蜂巢结构组网,每个设备均能通过多个方向与网关通信,网络稳定性高;其网络容量理论节点为65536个,并且具备双向通讯的能力,不仅能发送命令到设备,同时设备也会把执行状态反馈回来;此外,Zigbee采用了极低功耗设计,可以全电池供电工作。
ZigBee阵营不同品牌产品之间无法互通的问题一直存在,当然,2016年5月,ZigBee联盟推出的ZigBee 3.0迈出了互通互联的重要一步,进一步的产品迭代和应用值得关注。
 Z-Wave Z-wave是一种针对智能家居定义的基于射频的、低成本、低功耗、高可靠、适于网络的短距离无线通信技术。Z-wave工作频段为926.30MHz~868.42MHz,基于不同国家地区的无线电通讯管理要求选取对应的频带。Z-wave 500系列产品传输距离基本认证要求为室内45m以上(小于5dBm发射功率条件下),室外大于170m(小于5dBm发射功率条件下),节点数量为0-234节点(实际使用)。目前已经应用在北美超过90%的运营商,欧洲超过60%运营商及集成商,包括AT&T,Orange,Telefonica,Verizon,ADT,SK,LG U+等。其中智能家居市场较知名的制造商和集成商包括但不限定于法比奥(fibaro)、Nortek、华为(huawei)、多灵电子(Dorlink)、汉科电子(hank)、华歌(dvaco)等。
Z-Wave技术设计用于住宅、照明商业控制以及状态读取应用,例如抄表、照明及家电控制、HVAC、接入控制、防盗及火灾检测等。Z-Wave可将任何独立的设备转换为智能网络设备,从而可以实现控制和无线监测。
 

 
Z-Wave技术在最初设计时,就定位于智能家居无线控制领域。采用小数据格式传输,从早期9.6kb/s提升到100kb/s的传输速率足以应对。拥有同功率下相对较低的功率消耗、相对较远的传输距离和目前全球最高的加密级别(Security Level 2)。
◆系统特色:
Z-Wave通过成熟的产品认证体系及应用协议规范,能构建出最强的智能家居生态系统,目前已经有超过1700种设备完成Z-wave认证。其工作频段受国家法定许可,受同频干扰更少,网络安全性更高。Z-Wave智能控制产品具有完善的应答机制,支持自组网,功耗极低,结构简洁,运行十分稳定。同时,Z-Wave支持设备联动,通过传感器采集数据实现智能联动控制,不依赖于人工的干预。
3. IT应用派常用协议与对应主流制造商
IT应用派更加靠近消费者,尤其是在智能手机普及的时代,Wi-Fi,BlueTooth(蓝牙),3G/4G等知识和应用基本都日趋普及了。当然,作为消费者也需要知道这些协议并不仅仅可以用在手机和电脑上网冲浪。在互联网机顶盒、智能硬件、微智能系统等家庭生活应用中同样具备良好应用前景。Bluetooth 5.0的更远距离,更快速度特点也将催生更多的蓝牙微智能套装的面世和实用。这其中智能家居市场的制造商包括但不限定于小米(mi)、博联(broadlink)、海尔(haier)、控客科技(小K)等。
ZigBee, Bluetooth, Wi-Fi目前都处于2.4GHz工作频段(其中Wi-Fi的升级版支持5G频段工作),甚至家用微波炉,无绳电话等也采用了2.4Ghz频段,这也成为智能家居营销中常遇到的困扰和回避不了的话题。同样的频段,但是不同的调制方式,不同的通讯协议,甚至不同的功率,可调整的信道等,应该在共同工作的时段,能相对有效规避一些干扰。
 

 
另外,RF(433MHZ,315MHZ)其实很久以前就已经在无线工业控制,甚至日常生活无线遥控器等方面得到应用。目前在家庭烟感、气感、门磁、遥红外被动等方面具有较多的应用。低频段的RF绕射能力强,穿越距离远肯定是个优点,当然在编码通讯、组网场景联动等方面也存在一些应用难点。国内也涌现了以云起智能(Lifesmart)为代表的RF通讯智能家居产品企业。
EnOcean(易能森)也有必要介绍一下。该无线通信标准是世界唯一使用能量采集技术的无线国际标准,核心超低功耗无线模块生产和技术服务由德国易能森有限公司承担。工作频段涵盖868M/315M/902Mhz。其核心亮点就是能将生活空间的机械能、光能、温度差等的能量收集并转化,用来供给EnOcean无线通信模块,实现无数据线、无电源线、无电池的通讯系统。目前不少门铃、开关面板在突出自己的无需电池即可工作就是这个道理。
在万众创新,全民创业的时代,越来越多的智能创业者,优先选择从WiFi、蓝牙协议入手,配合APP与云端服务,实现特定功能或者特定需求的套装产品的功能操控。这其中,玖典科技、多灵电子、樱花、王力等为代表的智能门锁、芯创睿胜(linkon)为代表的智能温控器、移康智能(eques)为代表的智能猫眼、美国Cambium和星网锐捷(star-net)、武汉思创易控为代表的全宅Wi-Fi覆盖、美国Sonos和重庆音乐一号科技(Domigo)为代表的Wi-Fi高保真音箱、广东凉霸为代表的智能晾衣架、厦门施米德为代表的智能门窗等产品在智能家居的应用比重越来越大。

 
自此,我们简单浏览了当下智能家居应用领域中常见的若干阵营协议和相关的产品制造企业。可以这样讲,每一个派系的协议都具备一定的优势,也同样存在一点的缺陷,不能简单定论彼此的好坏,这是目前的智能家居行业目前常出现的一个错误。
业主实际系统的稳定和需求往往需要同一个阵营的不同厂家产品,甚至不同阵营的产品融合起来才能达到和满足。这个适合的系统稳定性和操控性的保证,与提供一线服务的集成服务商的能力有很大关系。
我们了解了智能家居的起源、现状、趋势和当下主流应用协议和对应产品商只是开始。从下一篇起,我们尝试从智能家居产品制造商和集成服务商两个视角来阐述当前中国智能家居实际应用中到底有哪些子系统,又具备哪些契合人民美好生活需要的功能。

美国市场Google Home正蚕食亚马逊Echo/Alexa市场份额

默认分类物联网前线 发表了文章 • 0 个评论 • 4597 次浏览 • 2018-01-27 22:11 • 来自相关话题

美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。   ...查看全部
美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。
 

 
根据CIRP分析数据显示,今年购物假期智能音箱的销量新增1800万台,在12月底的销量在4500万台左右。其中亚马逊Echo/Alexa设备的销量为3100万台,占比为69%;Google Home的销量为1400万台,占比为31%。
虽然亚马逊Echo/Alexa还是占据了三分之二的优势,但是也可以看到Google Home正不断蚕食前者的份额。

美国市场Google Home正蚕食亚马逊Echo/Alexa市场份额

默认分类物联网前线 发表了文章 • 0 个评论 • 4482 次浏览 • 2018-01-27 22:11 • 来自相关话题

美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。   ...查看全部
美国消费者智能研究合作伙伴(CIRP)公布的最新安全统计数据,Google Home正在蚕食亚马逊Alexa设备的市场份额。公司表示在刚刚过去的圣诞购物季中,美国地区Google Home在同类设备中的占比达到了40%。
 

 
根据CIRP分析数据显示,今年购物假期智能音箱的销量新增1800万台,在12月底的销量在4500万台左右。其中亚马逊Echo/Alexa设备的销量为3100万台,占比为69%;Google Home的销量为1400万台,占比为31%。
虽然亚马逊Echo/Alexa还是占据了三分之二的优势,但是也可以看到Google Home正不断蚕食前者的份额。

以AI技术为代表的智能音箱能否助力智能家居落地?

默认分类奇笛 发表了文章 • 0 个评论 • 6385 次浏览 • 2018-01-24 11:16 • 来自相关话题

近年来,随着AI概念的持续火爆,智能音箱被视为智能家居系统语音控制入口,并引发全球各大科技公司的争相入局。亚马逊首当其冲,成为智能音箱先驱,谷歌、苹果紧追其后,国内的阿里、腾讯、百度、京东、小米等中国企业也不甘落后。在全球各大巨头的推动下,国内智能音箱产业链蓄 ...查看全部
近年来,随着AI概念的持续火爆,智能音箱被视为智能家居系统语音控制入口,并引发全球各大科技公司的争相入局。亚马逊首当其冲,成为智能音箱先驱,谷歌、苹果紧追其后,国内的阿里、腾讯、百度、京东、小米等中国企业也不甘落后。在全球各大巨头的推动下,国内智能音箱产业链蓄势待发,市场逐渐呈现出强劲的增长势头。
  随着家庭消费者对声控音箱需求的激增,市场对智能音箱的采用率远远超出预期,目前已经开始从早期采用阶段转向大众消费市场。据了解,早在2016年,亚马逊Echo智能音箱在国内的销量已达到800万台,据权威机构调查显示,目前每9个美国人就有一个使用智能音箱。可见,北美市场已经爆发。在中国,由于阿里巴巴、小米和京东在双十一的大幅降价和促销活动,以及万众期待的百度首款Duer OS扬声器的推出,中国智能音箱市场也即将拥有极好的表现,据网上公开数据显示,2017年智能音箱仅双 11销量已达130万台。市场分析canalys发布最新报告指出2017年全球智能音箱销量已突破3000万台,并预测到2018年底,智能音箱全球出货量将达5630万台,并称2018年将是智能音箱普及的“决定性年份”。
 
 

 
  毋庸置疑,全球走势良好的智能音箱必将引爆国内市场,可以说看好国内智能音箱市场已成行业共识。那么以AI技术为代表的智能音箱是否能带动安防、白电、照明等智能家居产品落地家庭?
  首先,我们先来了解一下何谓智能音箱?智能音箱是普通音箱升级的产物,其核心技术就是语音识别技术,智能音箱的代表产品亚马逊Echo,其背后的Alexa就属于智能语音技术。智能音箱核心功能即是让机器具有类似人的语音识别及对话能力,家庭消费者可以将其作为语音联网的一个工具,通过它进行点播歌曲、上网购物,或者了解天气预报等,同时也可以通过它对智能家居设备进行控制,比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。看起来,智能音箱和我们理解的智能家居系统联系很是紧密。
  Strategy Analytics高级分析师Taryn Tulay表示,“目前市面上的智能音箱具备易延展、高兼容的特质、在家庭环境之外能够提供多种用例、还可以做到无需双手的操控,为消费者提供了一个非侵入式的、较便宜的、适合首次购买的智能家居产品。他们还能够进行持续的更新以涵盖新的设备和服务。”
  酷宅科技公司的销售总监李楠表示,从人机交互的角度来看,语音周边产品比客户端APP体验更好,是目前最适合成为智能家居系统人机交互的语音控制平台,并十分乐观地称,在国内,近两年将是智能音箱的火速爆发期。
  本土芯片厂商珠海全志智慧家居事业部副总经理李震称,语音技术是目前大家比较关注的热门技术,其解决了菜单功能的扁平化和解放输入的双手这两大因素,而这恰好是智能家居市场的刚需,以语音识别技术为代表的智能硬件产品目前是智能音箱和智能机器人,最简单的形态载体较容易爆发,相反,复杂的产品很难支撑起市场的爆发点。因此,对于智能家居生态系统来讲,智能音箱是目前语音最好的载体。
  随后,全志李震又补充到,智能音箱加入云端后,用蓝牙无线技术联接家庭里的家电等智能设备并对其进行控制,可以大大节省家电设备单独安装语音控制模块的成本。但是,由于目前智能家居产业圈子比较封闭,家电厂商宁愿自己做一款音箱,也不会允许别家的音箱或云端去控制和获取数据,另一个流派则在考虑给有控制需求的家电加入语音模块,但是,成本问题将其望而却步。
  Strategy Analytics最新研究报告《用户体验技术规划: 智能家居环境》显示,“由于厂商未能跟消费者进行有效的价值和需求沟通,智家家居尚未被大众市场接受,因此,通过营销来唤醒消费者意识,并传达智能家居解决方案如何能够解决家庭中的问题并提供便利至关重要。当消费者并没有感受到物有所值时,他们不愿意购买更加昂贵的智能设备。亚马逊Echo、Google Home等智能音箱可能成为该困境的内部颠覆者——它们缩小了价格和价值的差距。”
  笔者认为,智能音箱无疑是十分火爆的智能家居单品,未来两年必将快速落地普通家庭,但是,综上所述,由于产业圈各平台各自为战的重要因素,作为目前最适合成为智能家居系统的控制入口,智能音箱成为整套智能家居系统落地普通家庭的助推器很可能是遥遥无期。但是,随着智能音箱的迅速走红,必将为即将爆发的智能家居大市场奠定坚实的技术标准和市场标准,并带动其他智能家居产品陆续走入家庭。另外,随着装修装饰渠道价值凸显、地产项目落地提速及智能家居规模化应用开始发力(地产项目),以智能音箱为语音控制入口的整套智能家居系统落地房地项目,或许指日可待。