新一代信息與通信技術的飛速發展，把智能家居行業推上了發展的快車道。

在5G技術的加持下，智能設備間的連接速度、穩定性和安全性都得到了極大提升，而AI技術則增強了終端設備的學習能力，為用戶帶來了更好的使用體驗。奧維云網監測數據顯示，2020年我國智能家居配置率高達84.2%，已經成為了很多消費者的“新寵”。

但以此定義智能家居時代的來臨，恐怕還為時尚早。

一個明顯的現象是，當前的智能家居系統，大多是由數個單件智能家電組成，在品牌與技術壁壘下，每個廠商都有自己的應用協議，設備像是一座座“孤島”，沒有形成真正的互聯互通。很多小家電直接淪為了下游交互設備，成為智能家居體系的“旁觀者”。

此外，雖然電視已經能實現智能推薦，但是在網絡信息大爆炸、用戶時間碎片化的今天，用戶的喜好內容瞬息萬變，電視的精準推薦精度也需不斷再提高，以此匹配用戶的需求。

很多廠家都意識到了這些問題，但解決起來卻困難重重。

在AI技術的發展歷史上，視頻識別一直是一個價值極高卻又充滿挑戰的任務。相比圖像來說，視頻內容和背景更加復雜多變，同時承載了人物、場景、動作、語言等多樣化信息，在濾鏡或遮擋的影響下不確定性強，情節內容有時又和風格有巨大反差，為視頻識別帶來了巨大困難。

基于人工特征的視頻動作識別是常見的技術之一。在央視大型科技挑戰類節目《機智過人》上，知名人工智能企業銀河水滴曾展示了一項“步態識別”技術，從10個身高體型相似的志愿者中成功找到了目標人物。相對于傳統的指紋識別、人臉識別，其識別角度更大，且無需專門配合，受到了業內高度關注。

不過，極鏈AI研究院徐寶函教授指出，單一的動作識別存在一定局限性，例如面臨大規模數據采集時，缺乏一定的靈活性和可擴展性。他認為，基于雙流的神經網絡，即同時判斷視頻中人或物體外表及運動信息，準確率上會有較為明顯的提升。

2013年，深圳一家行業頭部企業聯合科研高校開展了一項新研究，希望利用人工智能和大數據的技術優勢，進一步提升視頻識別和個性化推送的準確率。

在該項研究中，視頻行為識別技術與視頻場景和物體識別技術分別采用了兩種不同邏輯。前者主要依靠構建視頻表現與運動信息統一的分析模型，并采用多種視頻時空域及基于深度學習的行為識別方法;而后者是基于模糊理論的特征編碼并結合語義映射。多項技術的疊加下，視頻的識別準確率有了顯著提升。

但識別出視頻內容遠遠不夠，還需要知道推送給哪些人才能更受歡迎。

傳統模式下，無非是將內容按標簽歸類，如搞笑、美食、健身等，然后讓用戶分門別類去查找，或者采用主動搜索的方式。

但這并不符合當前新消費群體的需求，快節奏的生活和碎片化的時間，用戶首因效應(也稱“第一眼效應”)十分明顯，打開電視就要看到自己感興趣的內容，才能夠產生持續的注意力。而這一目標的實現可謂是“雙刃劍”，一旦判斷錯誤就會搞出笑話和烏龍，社交網絡上到處都是“為什么給我推薦這個”的吐槽。

該項研究采用的辦法是，在內容推送之前，先通過預測模型計算，排序取出前1000萬用戶作為第一波流量池小規模推送，測試用戶在觀看視頻時的反饋。用戶的反饋主要來自于終端的使用行為，如點擊播放按鈕，視頻播放時長等，經過計算，如果反饋正向，則進一步擴展相似人群進行大規模推送，如果反饋負向，則進行推送模型的優化。經驗證，該方式的推薦點擊率比隨即方法提升了106%，消息到達率99.95%。

所以，要想家電真正做到“智能”，并不是一項或者簡單幾項技術就能解決的，而是要搭建一個完整的智能視頻業務處理系統，至少包含數據層、中臺層、服務層和終端層四個層面，逐級演算分析才能完成內容歸類與精準分發。

為表彰這一突破性成果，今年5月20日舉行的廣東省科技創新大會上，這個由康佳集團研究院、易平方和深圳大學聯合申報的《新一代智能視頻業務系統及產業化》項目獲得了廣東省科技進步獎二等獎。

該項目不但實現了智能視頻的個性化推薦及管理，還解決了視頻版權保護、多平臺兼容等行業棘手問題，是一個跨平臺的智能視頻業務系統。據了解，該技術已于2017年投入實際應用，并有效帶動了智能家電的銷量增長，三年時間取得經濟效益超80億。目前，搭載該技術的終端已累計超過7000萬臺。

這也是產學研一體化深度融合的經典案例。德勤《全球人工智能發展白皮書》顯示，作為中國的科技產業重鎮，深圳擁有中國20%的AI企業，并吸引了眾多來自中山大學、華南理工、深圳大學等華南地區一流大學的人才，高校的智庫儲備和市場的應用價值為科技創新提供了重要的生存土壤。

在新技術的不斷疊加下，智能家居已成為一個相當大的戰場，既有向軟件擴展的實體企業，也有向硬件延伸的互聯網大廠。雖然入口之爭仍在圍繞電視、音箱、手機持續，但大屏已經占據了相當大的主動權。核心技術的良性競爭，激勵著整個行業都在飛速向前發展。

技術很多時候超乎我們的想象，我們要做的就是相信，在不遠的未來，我們對智能家居的設想都會照進現實生活。

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