看看微軟大中華地區CTO徐明強對智能家居的看法吧

微軟大中華地區CTO 徐明強 博士

微軟的智慧家居前世今生

1997年， 比爾·蓋茨曾在《未來之路》中描述的智慧豪宅建成， 蓋茨會給每位到訪的客人發一個電子別針，

瞭解每位元客人的喜好：客人到另一個房間， 音樂可以跟著他；房間的空調溫度和濕度都是客人感覺最舒適的；游泳的時候， 游泳池裡面播放客人喜歡的音樂；西雅圖冬天非常潮濕， 夏天非常乾燥， 系統會監控土壤幹濕度自動澆水。 蓋茨當時預測十年後他所做的一切， 將成為非常普通的家居智慧， 雖然當時有些樂觀， 但現在已經成現實。 蓋茨自己做並是不要炫富， 而是要嘗試將來我們的生活。

微軟所謂的人工智慧普及化， 就是回到蓋茨的幾個場景。 將來客人不會發別針， 進來以後通過人臉識別就知道客人是誰， 然後通過大資料對客人進行瞭解， 對體型做分析， 他喜歡的臥室是溫度低還是溫度高。

職業與情感的語音交流

另外， 智慧家居應該有聽覺， 微軟其中一個佈局是智慧助手， 我們有數字助手cortana， 有Android和iOS版本， 也有PC版本。 例如手機沒有電會提示你， 她非常瞭解你個人的生活， 比如說你要出差， 現在中午有一個會議， 但是你還沒有吃飯， 所以他就會說， 我幫您出去點餐。 微軟開放很多的平臺， 讓很多的供應商開發自己的邏輯。 微軟在今年夏天， 開發了contana IoT的版本， 與家居設備溝通， 溝通的平臺就是小娜， 她是非常職業的助手。 我們還有一個社交助手叫小冰， 圖靈測試中與小冰的平均聊天次數是23次， 我分享一下與小冰對話最有意思的四句話：我問她“吃了沒有”， 她說“只吃切糕”， 我問“多少錢”， 她說回答說要“40個腎”。 所以，

她是一個情感式的機器人。 我覺得將來在家居裡， 既要像小娜， 知識非常靈活， 非常專業， 也是需要結合情感式對話機器人， 我們識別上面， 也是有很大的突破。

大資料服務與分析

冰箱能不能發短信告訴我應該買什麼東西？冰箱裡面可以發現異味， 發現牛奶要變壞的時候提醒買新的牛奶。 蘋果少了， 不夠吃了， 推送增加購買清單。 如果要實現這些功能， 我們需要資料上面的服務， 尤其是一些大資料方面的服務， 首先根據資料做機器人的學習， 對一個人的消費特徵進行學習和瞭解， 而且， 得通過機器人對話方塊架模式。

那麼， 從資料方面來說， 微軟在大資料做了很多的工作， 微軟現在在資料分析領域處於領先位置。 另外，

我們的資料平臺可以存結構化、非結構化的IoT資料， 後面分析的平臺可以做機器學習、大資料分析以及即時資料分析。 舉例我們知道在家居情況下， 尤其是溫度的時候， 當你發現這個房間的溫度和客人適合的溫度不一樣的時候， 所以立刻打開空調或是做控制的操作。

微軟人工智慧方面的研究， 涵蓋視覺、語音辨識， 機器學習語言， 還包括知識圖庫的建立。

從聽覺到視覺的跨越

我們微軟人工智慧方面， 現在包括視覺識別、語音辨識、機器學習語言， 還有我們知識圖庫的建立。 上面說的是聽覺， 人除了需要可以聽的助手， 另外眼睛還得能夠看見。 視覺方面全球有imagenet的比賽， 在120萬張圖像當中識別近1000種物品， 人的錯誤率5%左右， 微軟是3%。

我們是怎麼做到的？深度網路學習， 15年的時候冠軍已經超過152層， 越深越好。 越深模型越大， 反而越準確。 但如果沒有足夠的資料訓練機器， 再深也是沒有用， 微軟為什麼會有資料？我們是搜索公司， 當你搜索一個兔子， 點擊兔子照片的時候， 你已經做了免費資料輸出， 把一個兔子和一個照片聯繫在一起， 給了我們很有效的帶標籤的訓練資料。 實際今天， 我們實驗室裡面已經有1000多層， 這個精度可以從複雜的照片， 識別人在哪裡， 有什麼樣的東西， 當然也有各種各樣的家居。