近年來國內外智能家居一直在發展，由過去的自動控制到現在的AIOT，在國內其實智能家居真正為大眾所知，需要歸功於小米。而小米的小愛同學和阿里的天貓精靈則是帶火了智能家居。於是乎，各大廠商都在爭鬥智能互聯，AI, 大數據，全屋智能等概念。正如雷布斯說的：“風來了，豬都會飛起來”，然而，馬雲說的好：“風過了，留下的遍地是死豬”。
在市場火熱的時候，其實背後隱藏著令人深思的問題，這些所謂的智能產品，最終能為用戶輸出多少實際價值？這才是是智能家居行業真正發展的關鍵所在。
關於萬物互聯，關於家居生活的體驗進化了嗎？
在當前行業中，廠家的普遍做法是給產品植入模塊以後，讓產品具備聯網能力、APP操控能力、語音對話能力，最後想通過雲端處理分析數據進而提供相關服務，按照這種思路，智能產品的體驗進化了麼？
其實不然，很多產品的語音交互使用價值其實並不高，功能不痛不癢甚至有些雞肋，導致實際交互頻次和信息量並不高，此外，IoT設備對APP的強依賴性也並不適合所有家庭成員操作，產品的自動化和個性化本質上並沒有得到多大提升，甚至使用起來更為繁瑣和耗時，增添了很多不必要的交互步驟。舉個栗子，關於設備的首次聯網估計就能難倒一大班人，筆者曾經歷的一款智能音箱，進行聯網需要做13步，而且還不一定一次就能連上。還有就是當家裡有很多設備時，如果更換wifi再重新配網，可能就真要了很多人的命。所以關於智能家居設備，當新鮮感過後，可能就會變成牆角的灰。
沒能真實提升用戶體驗是導致不少智能家居產品概念火爆卻難於很好落地的關鍵因素，綜合看來這也不是一個良性的行業發展方向。
總想問一句“萬物互聯了，控制了，然後呢？”，為了互聯而互聯，為了技術而技術，為了智能而智能。我想說，智能家居任重道遠。
況且類似MBA IOT平臺，更像是一個個更大的信息孤島。
關於遙控，這是我們智能家居的目的嗎？
現在行業裡面很多所謂的智能家居、AIoT，言比稱控制，基本上在主打手機遙控或者語音控制的賣點，我不覺得拿語音遙控和手機遙控比有什麼本質區別，遙控這件事是不是我們整個行業應該去做的方向？我覺得不是。智能家居它得真的有用，當我們把這些設備聯動起來，能不能讓空間環境變得更好？能不能讓能源消耗更低？能不能讓人的生活更便捷？更重要的是家中的人是否因為這些設備變得更健康，更舒適。大家在這些方面做得還不夠深入不夠極致。
比如一個空間內十幾盞燈都是智能可控的，用戶想要把某一個燈光調暗一點，如果通過語音交互，需要說清把第幾排第幾個燈調到百分之多少的亮度，這種操作顯然是不科學也不人性的。
AI和萬物互聯的最終目的決不是控制，而是讓世界更加準確的感知生活，看懂生活，從而讓人更懂生活。
執著於情景模式和自動控制，只會讓路越走越遠
所謂智能家居情景模式其實是一個把程序“寫死”的模式，只是一組快捷方式，比如說很多智能聯動方式是要告訴設備幾點要幹什麼，或者讓這個設備幾點做什麼事情，提供了一個所謂的自動化流程，設定好幾點開燈，遇到什麼狀況觸發某種功能，但是用戶其實很難在這個平臺上把這些自動化流程設置得很細很細，而且可能每天回家時間不一定，這個時候是不是每天都要去重新設置，那這基本上就沒人再去用了。其實房屋和這些智能硬件設備之間並沒有產生很強的耦合性和乘法效應，只是一種模式有一種模式的固定展示效果而已，並沒有從環境和空間特性及人的需求上去做智能升級。
家居產品的智能化不僅體現在人機語音交互或者對用戶使用習慣的分析學習上，建立在用戶行為基礎上增強產品對人和環境的主動感知能力以及智能自控能力將是一條新思路，也可能更為重要。這其實就是人工智能（AI）的概念。然而目前還沒有哪個品牌可以做到的。
這裡面最核心的是家居系統數據源，這個數據源不是指你操作設備產生的數據，而是指用戶在家居場景下的行為活動數據，簡單說，行為活動數據包括你什麼時候回來，什麼時候出去，什麼時候睡覺什麼時候起床，而且家裡面的活動區域和非活動區域在哪裡，門在哪裡等等都需要感知到。家居場景數據源獲取的難點在於如何通過光線、動作、聲音、紅外等多種非視覺傳感技術實現收集，並挖掘出來更多可以表明特徵的信號。因為訓練AI算法，不管是語音也好、視覺也好，還是用戶的行為特徵也好，只有把數據裡面的特徵值挖出來越多，感知決策的部分判斷才能更精準。
很多人在談智能家居情景，強調一間屋子有幾十種情景模式，如果是憑空去想象用戶的智能家居場景，只會在一條錯誤的道路上越走越遠。
隱私安全，讓用戶焦慮，廠商只是無奈
家庭是個私密空間，這些核心的數據源，將會涉及用戶數據隱私問題，特別是音視頻的應用，更加敏感。我想大部分用戶都不希望將自己每天的行為數據告知運營商，然後讓自己時時刻刻都處在監控之下吧。當選擇現在的萬物互聯的時候，就意味著失去了隱私。
關於學習與AI
當我們還是小孩的時候，學習說話，學習吃飯，都是通過模仿學習大人來形成能力。人學會思考的能力通過學習，而讓系統學會思考的方式是深度學習，一類比，似乎很有道理，但提‘學習’倆字不值錢，能不能真正學出來才是關鍵。
深度學習能讓這個世界更懂人類，這就是AI。這幾年AI的發展令世界震驚，主要表現就是語音識別和人臉識別的普及，讓人們感受到了人與機器更加自然的交互方式。雖然現在AI算法仍急需提高發展，但並不妨礙它成為智慧家庭剛需普及的助力手段。
toC or toB
智能家居市場非常大，有太多的空間和機會，不管什麼樣規模的公司在這個體系裡能找到自己的價值點就會有一個比較好的位置，有些企業可能營收不高但是利潤可觀，有些企業可能就是要做規模很大的平臺，有些企業可能會一開始虧本投入做數據積累搶佔市場，無所謂正確與否。這完全取決於這個企業本身對於自己未來的思考。toC賣的是一個個產品設備，這些產品能聯動起來，也能用一個軟件控制，但本質仍是以賣終端產品為主，賣出去一堆智能硬件背後，能獲取到的數據代表什麼，我們很難做分析和整理，也難以加上合理的標籤並挖掘出實際價值。toB可以做整體的解決方案，規模性會好很多，對於產生落地價值也會相對容易些。不管to C還是 to B，都需要考慮是否輸出實際價值。
圍繞價值去做融合，不要去談大一統。就像美的跟海爾、小米跟華為、百度跟阿里等各類智能家居平臺，各個領域沒有理由也很難出現誰被誰統一，大家是為了創造價值，而不是為了爭數據在誰家，誰又賣了幾百萬臺音箱有多少連接設備，智能家居市場可以細分出來很多很多領域，每一個領域做好自己領域的事情，整個行業才能蓬勃發展。
家居的“風水”與空間智能
家居中的風、水、光、熱決定一家人是否健康舒適，現在的空調，空氣淨化器，熱水器，淨水器等，加了個無線模塊，把遙控器換為了手機遙控，或者只是把溫溼度，PM2.5，水汙染參數顯示到手機上，這就叫智能嗎？只是把數據提供給用戶其實沒有很好地實現用戶價值。當數據異常時，如得不到消解，不是鬧笑話，可能會引發用戶的健康焦慮。有人提出自適應的控制算法，但是算法執行的關鍵是機器是否理解人的需求。這不是簡單的IF ELSE邏輯就能解決的。但是現在人與人之間尚不能做到互相理解，更不用說機器能夠理解人了。其實有一個切入點非常值得關注，那就是“習慣”。數據表明，80%以上的健康問題來源於不良的生活習慣。只有健康的需求才會使人主動去關注家中的風、水、光、熱的匹配是否適合要求。然而光靠人主動去配置這些參數，肯定會讓人瘋的。這時智慧家庭中智慧的價值就體現了，它需要做到人不能做的事。當家中的風、水、光、熱能做到與人合為一體，即所謂的天人合一，這就是空間智能。
最後，拋個問題，哪個智能家居的廠家能真正解決用戶睡眠的問題？
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