目前,奪戰基于人工智能技術的硬件語音識別和圖像識別已經達到了較為成熟的階段。據白皮書介紹,目前國際領先企業圖像分類的錯誤率已降至3.0%,人臉識別率達到99%左右,語音識別的錯誤率下降到5%左右,百度公司的錯誤率僅為3.7%,并且在方言識別方面也具有優勢。圖像識別和語音識別技術的發展給人機交互模式創造了新的可能,在無法使用鍵盤輸入或者雙手被占用的情況下,語音輸入將為設備控制提供新的可能,例如在家電、汽車、無人機、快遞分揀、機器人等領域,人工智能將成為強大的功能引擎。
2017年,隨著人工智能和硬件技術的發展,企業開始走向細分市場的打磨,推出許多特定場景下的產品,突出智能硬件的核心功能和價值,最明顯的領域是在家庭消費市場中,出現了多種智能硬件并存、取長補短、相互配合、協調發展的局面,例如智能電視、智能音箱、智能家電、智能攝像頭的普及和運用。

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對于這一現象,白皮書中也有進一步解釋和說明。人類對電子設備的可視時長是有限的,PC與電視每天消耗了7-8個小時,手機占用了碎片化時間,額外創造出3-4個小時,3者相加已接近人類娛樂時間的峰值,若新一代智能硬件依舊依托于可視經濟,則必然會受到時長的制約,這也是制約VR設備成為新一代家庭娛樂終端的重要原因。因此,語音功能的成熟為新一代智能硬件提供了“無屏化/弱屏化”的發展模式,不再以人類視覺為注意力核心,在有限的時間內進一步加身人類與互聯網的融合程度,實現多路徑、多渠道的信息傳播和獲得。
當然,面對智能硬件的多元化趨勢,也對核心技術提出了更高要求。例如,云端協同的計算能力、新架構新器件的加速運用、終端芯片的異構計算能力、軟硬件的深度融合等等。此外,計算機視覺技術雖然取得了長足進步,但對于今后來說,計算機視覺技術還應突破“看懂”能力;同樣,自然語言處理技術的“聽懂”能力也十分重要,通過新的交互模式產生新的碰撞,為人類生活帶來新的生機。
對于智能家居產品的天然優勢,白皮書認為,智能音箱作為控制中心有3個天然優勢,包括成本較低、適合引入語音技術、智能語音芯片和語音處理算法能進一步提高智能音箱的應用能力等。甚至有部分芯片企業和語音技術企業合作,將麥克風陣列和遠場語音識別等功能集成為芯片模組,方便智能音箱企業使用。此外,智能音箱企業也正在逐步加深與家電行業的合作,實現無縫接入和集中控制。
總之,以語音交互、自動控制功能為主的家居硬件創新將逐步增多,控制型硬件從環境感知類設備向語音控制類設備轉移,圍繞智能音箱、智能語音為核心的新型智能家居應用生態開始逐步建立起來,智能家居的入口爭奪戰將越來越激烈。
*部分參考資料來源于《智能硬件產業發展白皮書(2017)》(中國信息通信研究院發布)


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