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2021年04月01日 | 智能家居叫好不叫座 端側AI怎樣一招制勝

發布者:花開堂前 來源: 愛集微關鍵字:AI 手機看文章 掃描二維碼
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智能家居市場曾一度被視為物聯網最大細分市場之一,而語音則是被智能家居廣泛應用的AI技術。隨著國內消費轉型升級加速,業界人士都曾樂觀預測,智能家居將迎來爆發性增長,然而曾讓人寄予厚望的中國智能家居市場卻始終面臨著“叫好不叫座”的局面。那些曾經出現在展廳和新聞報道之中的炫目的智能家電,并未真正進入“尋常百姓家”。

從技術角度剖析,語音技術已走向商用階段;從用戶心智來看,消費者對于智能家電也已有認知;對家電廠商而言,更是希望智能制造、AI加持為產品增加溢價能力,建立企業增長的第二曲線。

這座蘊含著萬億元金礦的市場似乎近在眼前,但到底怎樣才是打開市場的正確姿勢?

AI落地,兩大門檻橫亙在廠家與用戶間

北京探境科技有限公司CEO魯勇對此認為,目前智能家居落地難,是因為有兩大門檻橫亙在廠家與用戶之間。

首先是廠家的研發門檻。大多數家電廠商更關注家電產品本身功能的研發,對于AI語音并不在行。有實力的大廠商往往會組建智能化的部門,來專門負責智能語音方案的研發及落地工作,而中小廠商既無AI研發實力,也無智能化部門,只能被動跟風。

而除產品研發本身之外,家電廠家還需要解決生態、云平臺、APP、互聯互通等問題,進一步加劇了產品落地的難度。

其次是用戶使用門檻。從用戶角度而言,連接云端的智能產品要滿足Wi-Fi聯網這一硬性需求,網絡環境不穩定就會影響使用體驗,而且還需進行下載APP,進行注冊、設置、連接第三方中控等多個操作。

最后,用戶還需面臨各個智能家居生態平臺之間的不兼容問題,各平臺各品牌紛紛搶占用戶入口流量,造成群雄割據的局面,最終卻需要消費者來埋單。

上述種種無形構筑了一道“用戶”門檻:即具備組網或維護能力的數碼達人或研發工程師才能玩轉,而普通百姓難免望而卻步。

“花了一個小時去鉆研,并花了半天時間教父母琢磨個一知半解,我覺得這不是智能家居,叫‘益智家居’更貼切。”用戶的呼聲,正是對于這一現狀的鮮活反映。

這些有形無形的障礙看似紛擾復雜,或許只有厘清“智能”的本質才能迎刃而解。

端側語音,解開“高爾丁死結”的利劍

古代寓言書中有這樣一個故事:誰能解開奇異的高爾丁死結,誰就注定成為亞洲王,而所有試圖解開這個復雜怪結的人都以失敗告終。亞歷山大大帝解開這團繩索的辦法是,建立我自己的解繩規則,不再試圖解開繩索,而是拔出劍來將其一劈為二。

看起來智能家居落地的“最后一公里”正像高爾丁死結一樣,多重因素相互交織成為難以逾越的“關卡”。 

而究其本質,其實智能家居領域的落地難題是由于智能家居界的“思維慣性”造成的。魯勇解讀說,由于發展之始AI語音能力需要云端算力的協助,這就使得許多業界人士都自然的以為,上云是智能化的唯一方向,產品的智能化就是與云端進行聯接,并不考慮產品本身的自有用途,將“智能”與“云、生態”強行捆綁。

因而在魯勇看來,解決智能家居落地的最好的技術路徑是離線方案。回顧歷史上的技術演進路線就會發現,算力先是從大型的機房釋放到個人PC,又從電腦到手機,所有算力都是從最初的集中式演變為最后的各司其職。在AI時代,全部算力都集中到云,是違背市場價值的。

尤其是在智能家居這一領域,家電品類看似繁多,詳細拆解后就會發現,只有電視、智能音箱等少數需要內容的家電才需要聯網上云;而對于燈具、開關、空調、風扇等這些產品,所需算力在端側就可以實現。

進一步來看,端側語音的優勢在于,無須依賴網絡、無須開發APP,無須與音箱等第三方中控適配,也無須考慮生態互聯互通問題,插電就能用,單機即可實現智能,這將大大降低用戶的使用門檻。

此外,隨著用戶對隱私愈加重視,個人數據隱私也成為用戶在購買及使用智能家居的考慮因素。而端側語音本地化的數據處理方式也使得智能家電提升響應速度的同時還能避免產品對用戶數據收集問題,能夠有效保障用戶的數據隱私安全。

由于無須聯網,單機即可智能,端側語音可從容解開各類生態平臺對家電廠商無形的束縛,不必再擔心被互聯網巨頭卡脖子。

一通則百通。

而且,端側語音方案為B端廠家降本增效、提高溢價能力的同時,也為C端用戶降低了使用門檻,形成了兩者之間正向循環,真正使智能家居從“極客智能”走向“百姓智能”。

探境方案,助力廠家成就殺手級產品

然而,市面上的語音方案花樣繁多,怎樣才能找到合適的語音方案呢?

在魯勇看來,一個合格的語音方案,必須同時滿足識別率、抗噪魯棒性、低誤喚醒率、低誤識別率以及成本等五個方面的需求。

“我們在市場上見過將識別率拉到滿的產品,但這樣的產品誤喚醒率往往較高。如果僅僅關注一個指標,產品看起來靈敏度很高,但其他隱性的問題反而會嚴重破壞用戶體驗。”魯勇直言。

而探境的端側語音方案,可以將五大指標做到均衡。以探境的智能燈具方案為例,可以達到97%識別率、誤喚醒率一周少于一次且具有距離10m的遠場語音識別能力,即使在信噪比低于5dB的嚴苛環境中,也能有精準的識別效果。


如此“出彩”的背后,顯然得益于探境自創立伊始就堅持的軟硬一體化的研發戰略。

探境擁有自主知識產權的SFA(存儲優先)架構,以存儲驅動計算,存儲、計算、調度算法一體化,通過軟硬件協同工作,控制器在存儲和計算節點進行最優的映射。SFA架構天然支持高并發的計算,也從根本上解決了AI計算引起的帶寬問題。

算法方面,探境基于深度學習卷積神經網絡自研了AI降噪算法,單雙麥就可實現麥克風陣列的效果,具有抗噪好、遠程識別率高等優勢。不僅能處理穩態噪聲,還能高效過濾部分非穩態和突發性噪聲。

據魯勇介紹,探境的端側語音方案,與傳統MCU導入流程相同,且性價比很高,價格幾乎與普通MCU持平,其語音方案已覆蓋約大多數家電產品,可為廣大家電產品賦能為廠商省了寶貴的研發時間,實現快速智能化,進一步搶占市場先機。

紅海競爭一直是家電市場不得不直視的發展必然,隨著AI技術基礎、產業基礎和市場需求都日漸成熟,智能家電的進化之旅將繼續引領行業。而燈具、開關、風扇、空調環境控制類設備類智能產品,由于開發邏輯簡單,用戶感知明顯,將有希望成為黑科技的“爆品”。

魯勇以發展的觀點提到,語音為家電的賦能并不僅僅是智能化爆品這么簡單,目前的家電產品的交互方式,從按鍵到觸摸這一進程迭代了10年,但人手與機器之間的距離仍然是0cm,而語音則賦予了產品至少5-10m的全新控制界面。未來,當用戶開始習慣語音之后,語音也必然將取代觸摸按鍵,而再次顛覆整個家電制造業界頂層的UI設計,從而引發整個工業界的革命。

那一天有多遠呢?當用戶習慣于可以坐著不動,以自己為中心,而不必再為家電的位置挪動腳步,不必再為一個按鈕舉起手指時,就代表著語音時代終于到來了。


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