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想象一下，你再也不用翻箱倒柜的找手机，然后从一排排密密麻麻的APP中翻找目标——你只需自然的说出来：“卧室的灯关了吧，太晃眼了”，它就会乖乖的熄灭掉，甚至下次再打开时，你会发现亮度变低不那么晃眼了。
人工智能帮助提升人机交互体验
要保证上面这种级别的语音交互，机器需要智能家居加盟店http://www.znjj.tv/tag/1030.html准确提炼出的重要讯息有“卧室、灯、关、晃眼”，并最终组合为2个单独的指令“卧室灯→关闭”“卧室灯→初始亮度75%
这需要设备具备自然语言理解的能力(Natural Language Understanding，NLU)，以正确地理解用户的语音指令。而谈到NLU技术，人工智能是无法避开的一个话题。
击败国际顶级棋手李世石的“AlphaGO”，可能最为人熟知的人工智能了。帮助它在围棋上击败对手的技术，和帮助机器理解人类语言的NLU，是基于同一种的、起源于上世纪50年代的技术——机器学习。作为人工智能的核心技术之一，机器学习的核心在于“学习”二字上。 通过模拟人类的学习过程，机器学习用一些特定的算法指导计算机利用zigbee智能家居http://www.znjj.tv/tag/1892.html已知数据得出适当的模型，并利用此模型对新的情境给出判断。这其中的关键，在于一种叫做“神经网络”的算法，它通过模仿人类神经元工作方式，让单一神经元处理接收到的信号，并基于信号特性，给出相应的反馈信息传递给关联的其他神经元，最终经过多层神经元的彼此筛选，得出针对信号的结论。
听起很复杂的过程，实际上因为模拟了人脑处理信号的方式，可以通过有限次数的训练，让程序自己学会对新信号的处理能力，即NLU(自然语言理解)。在神经网络算法，只要有足够数量的语音数据来训练，机器也可以准确的理解人类语言的意图，甚至是“言外之意”——问完天气的你随口抱怨一句“最近外面好冷”，它或许会调皮的提醒你，要不要规划一趟飞往热带的海岛之旅。
取代“伪智能”，语音交互让设备服务链接更紧密
NLU技术在美国市场的应用最为成熟，各巨头也纷纷推出国内智能家居http://www.znjj.tv/tag/1248.html其基于语音交互的智能设备，希望提前抢占市场。而这一市场，目前有着界限鲜明的两派：一边是以Apple、Microsoft为代表的语音辅助派，把自家的手机版助手直接移植到了Apple TV、XBOX设备上，语音仅作为辅助交互手段。而另一边是则更为激进的Google和Amazon，其推出的智能设备Google Home、Amazon Echo仅支持语音交互。技术方案各有不同，但四家巨头在商业上的战略野心惊人的相似：通过融入家庭生活，而成为家庭成员获取服务的新入口。
如果把目光转回国内，国内有此野心的厂商目前并不在少数，但市场反响平平。究其原因，智能音箱只是连接服务的一个可以实现语音交互的端口， 最重要的是通过不断叠加不同的服务，并提升使用体验，实现真正意义的智慧服务系统——设备+云服务，这才是智慧家庭产业的重要发展方向。
