人类对人工智能的探索就像一次征服大海的过程。
智能家居融合了IoT、人工智能、边缘计算等信息技术，已逐渐从行业概念阶段向变革与落地进行过渡。
当前智能家居产品线不断丰富，中国已经成为全球最大智能音箱市场，家庭安防、智能照明、智能家电、智能中控、智能影音等家居产品也日益成熟。
2019年中国智能家居市场出货量突破2亿大关，较上年增长33．5％。预计今年我国智能家居市场规模就将达到6000亿元，到2023年智慧家居设备市场规模将接近5亿台，智慧家居将成为物联网支出较高的领域。
据IDC发布的《中国智能家居市场2020年十大预测》来看，2020年，中国智能家居市场将进入到规模化发展阶段，厂商将围绕自身核心资源优势，开展生态内发展，实现基于平台的连接、交互和服务的整合和优化，激活更多的市场需求，实现规模化倍增。
2020年，是一个十年的结束，也是下一个十年的开始。
上世纪中期人工智能起步，到如今探索人工智能与应用场景的深度结合，在“船舶”和“动力”已经得到极大保障的前提下，“航海图”中一旦出现训练数据偏差或者缺少数据支持，那我们与目的地将会背道而驰，相距愈远。
如果把人类探索人工智能的历程比作是征服 大海的过程，那算力、算法和数据就分别代表着船舶、动力和航海图。算力决定了船舶的种类，比如它是邮轮、舰艇还是航母；算法决定了船舶的航行速度，因为它决定船舶是使用蒸汽、柴油还是核动力；数据则是一张航海图，越丰富和精准的数据动力，才能越拉近我们和目的地之间的距离。
精细化场景数据为核心需求
智能家居行业标准简单来说就是家中智能设备进行相互沟通的“语言”，在相同的行业标准、开放平台下，各大品牌的产品才能够真正“沟通”。这就需要对数据的精准标注，在人工智能时代，数据的重要性不言而喻。数据标注，才是将数据转化为AI商业价值的重要一环。
近几年，得益于物联网、人工智能、5G等新型技术的飞速发展，智能家居在短短数年间就已经相继渡过了“自动化”、单品智能化”、“物联网＋家居场景”三个阶段，进入了当前的“人工智能＋家居场景”的“智能”阶段，开启了智能家居对人的思维和意识的学习与探索。然而，当“它”真正走进现实时，虽然也在一定程度上便利了我们的生活，但离理想中的“完美”还差有一大段距离。
据调查，智能家居技术人员与市场之间并没有形成良好的互动关系，虽然他们开发的产品在技术上具有先进性，但真实的实用性差、操作复杂，与市场需求脱节的现实问题仍旧普遍存在。据公开数据显示，目前市面上的产品中，因人机交互体验差造成消费者消费热情不高涨的原因占比达到了12．7％，而造成这些现象的原因正是由于缺乏丰富且精准的场景数据支持。
就像本文开篇所说，我们对人工智能的探索就是一次征服大海的过程。从上世纪中期人工智能起步，到如今探索人工智能与应用场景的深度结合，在“船舶”和“动力”已经得到极大保障的前提下，“航海图”中一旦出现训练数据偏差或者缺少数据支持，那我们与目的地只会背道而驰，相距愈远。
在这场革命之里，以语音交互、视觉交互等交互技术为主，以自然语言处理、机器视觉处理等AI能力为支撑。同时，这也就意味着人工智能对场景数据需求几乎全面的覆盖到语音、图像、文本、视频等领域。
2020年被认为是5G元年，在政府、企业等多方发力下，5G基础设施以及物联网技术会进一步加快建设，智能家居行业也将得到快速发展。艾瑞咨询研究表明，2017－2020年中国智能音箱的整机销售额呈直线上升趋势，2020年预计达118亿元。在消费者端的需求尚未充分刺激之前，位于行业产业链中的算法服务商、传感器制造商等企业会提高对于AI数据的重视程度，提升自身产品竞争力。
在智能家居行业，人工智能主要解决的是机器在看、听、理解方面的问题，因而语音识别与自然语言处理能力已经成为兵家必争之地。
在AI体系中，算力、算法和数据是拉动人工智能奔跑的“三驾马车”，分别承担着基础设施能力、指导方法和算法依据的作用。而经过采集和标注的精准数据（语音、图像、文本、视频等），反哺用于算法的迭代训练当中，才能输出一套完整的人工智能数据解决方案。
在人工智能领域中有着这样一句话：garbage in，garbage out。
数据好坏，是可以通过算法的“锤炼”直接体现在最终的结果上的。这实际上也是对一家AI数据服务商对数据精准度控制、数据流程把控、数据质量筛查能力的考验。只有高质量的AI数据，才能一定限度的加速人工智能应用落地，帮助企业降本增效，同时实现市场良币驱逐劣币。
其实，人工智能玩家对于AI数据的态度还是比较一致的，包括国外的谷歌、微软、亚马逊，国内的百度、阿里等巨头，都在AI数据上有所建树。
从语音识别角度来看，比如最近某猫精灵宣布上线了四川话，用户可以在使用闹钟、天气、你想我猜等日常生活及娱乐功能时，使用四川方言与其进行对话。
但其实除了方言之外，性别、年龄、讲话人语速、说话背景、噪音、情绪、语言种类等等因素，都是构成一个丰富的、真实的交互样本的关键。这就需要通过将一些特定的数据交给人工智能去强行总结一个特定的规律，这个规律具有一定的适用性，让真正的用户在使用过程中，能够达到一个真实的应用体验。
又或者从语义识别的角度看，当我们需要打开空调时，通过说出一个命令，机器或许可以理解并打开空调。但涉及到富有逻辑的深层次含义时，机器是否能“听懂”？特别在对应的功能越来越丰富后，会拆分出越来越多的子类，比如空调打开之后的温度调整、风速调整等等不同的属性。
在音箱、电视、门禁等常见的家庭单品背后，操作系统、感知控制、内容生态等各个层面的协同升级，将会使得消费级的产品更多样化，也更加成熟。依托于电视、音箱、扫地机器人等常见的智能产品，未来需要不断地对场景进行挖掘延伸，产生更多“小场景”数据并进行标注，从而去训练算法，让其变得更加”聪明“。
智能家居要想真正实现落地，必须要依靠丰富的、高质量的AI数据，以此来反哺AI算法，以帮助智能家居行业企业在发掘AI潜力的道路上提升用户的体验，同时达到自身的降本增效。就像航海的船舶要到达目的地，必须要求一张数据完整且精准的航海图一样。
专家认为，AI数据在智能家居领域的发展趋势正向多模态、情感化、细分领域三大方向发展，AI数据伴随着AI的发展已经经历了较为混乱的发展期，并衍生出了不同的业态。比如通过爬虫技术进行数据抓取的“史前阶段”，又或者在人工智能技术成长早期，通用数据集也“独有一片天下”。
随着智能家居行业成熟化，高质量AI数据的重要性愈发凸显，而数据、算法与算力作为AI三要素将进一步融合发展，势必催生出更智能、体验更佳的家居产品。让我们一同寄托对智能家居产业美好未来的希冀。
(审核编辑: 智汇小新)