人工智能時代，每一個體都是單一的存在，同時，每一個體業(yè)也是相互擁有。物聯(lián)網(wǎng)將設(shè)備與設(shè)備之間互聯(lián)，形成人類無法企及的龐然大物，人工智能為這個大家伙安裝上大腦，使它成為可以與人類媲美的‘偽生物’，人類以上帝的視角，以造物主的角色創(chuàng)造出機器人，然后，它比你我更加能讀懂你我。

在AI與IoT結(jié)合之下形成的AIoT生態(tài)系統(tǒng)中，智能中控成為不可或缺的一份子，隨時聽候人類的調(diào)遣。在家電當中，音箱便成為這一角色的扮演者，接收人類的命令，成為家電中的領(lǐng)導者，指揮著生活中所有的可能。但是，現(xiàn)實不容樂觀，科技發(fā)展的程度與局限性仍舊限制著我們前行，技術(shù)程度達不到預期效果，同時安全問題接踵而來，人們的質(zhì)疑聲越來越大。

智能音箱的前世今生，除卻音質(zhì)我們還能追求什么

為了更好的回放被記錄下的聲音，1910年，S． G． Brown將驅(qū)動力和振膜分離，發(fā)明了＇armature＇ 電樞耳機，同年Baldwin 又發(fā)明了＇balanced armature＇平衡電樞耳機。到了上世紀30年代中期，根據(jù)電容式麥克風原理，靜電揚聲器面世，隨后，上世紀50年代初期，美國C． V． Bocciarelli 提出＇constant charge＇恒定電荷法則，P． Walker在同一時期獨立發(fā)展了相同理論，并將其應用到著名的Quad靜電揚聲器設(shè)計中，音箱產(chǎn)成為整個音響系統(tǒng)的終端，把音頻電能轉(zhuǎn)換成相應的聲能，并把它輻射到空間去。音箱從一開始并不智能，就像所有的家電一樣，唯一僅有的單一功能便是當作擴音器使用，成為帶來極致音效的媒介。

1999年，英國技術(shù)專家凱文·阿什頓（Kevin Ashton）提出了物聯(lián)網(wǎng)（IoT）這一術(shù)語來定義一個網(wǎng)絡(luò)，它不僅可以連接人們，還可以連接周圍的物體。由于機器對機器通信（M2M）技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng) ，一個龐大的智能對象網(wǎng)絡(luò)，它們共同收集和分析數(shù)據(jù)并自主執(zhí)行動作正在成為現(xiàn)實。

1956年，斯坦福大學教授約翰麥卡錫于創(chuàng)造人工智能（AI）這一術(shù)語，現(xiàn)如今其已成為一個普遍的術(shù)語，通常被電影中描繪的機器人在不同的環(huán)境中扮演人類的角色，從機器人推翻他們的人類大師到機器人和人類并肩生活的社會。全球人工智能（AI） 指的是智能硬件或軟件的創(chuàng)建，能夠復制“人”行為，如學習和解決問題。

音箱＋物聯(lián)網(wǎng)＋人工智能＝？

智能音箱中控下的機器人王國！

這不是最終的結(jié)果，就目前的發(fā)展趨勢來看，這只是就近目標，未來我們需要的更多。AI的目的是建立更多的人類經(jīng)驗，使用新技術(shù)和構(gòu)建具有明確目標的產(chǎn)品可以幫助組織以更人性化和更實用的方式與用戶建立聯(lián)系；物聯(lián)網(wǎng)將設(shè)備與設(shè)備之間連接，使人類在生活過程中化復雜為簡單，越來越多的電子設(shè)備變得支持互聯(lián)網(wǎng)，允許這設(shè)備與其用戶之間進行更復雜的通信和協(xié)調(diào)。音箱作為連接用戶與設(shè)備的橋梁，以中控設(shè)備的身份，加持人工智能，開啟了機器試圖與人類溝通的未來。

面對智能音箱，我們除卻對其基本音質(zhì)的追求，對容量、信息處理、設(shè)備連接終端、大數(shù)據(jù)分析等需求更多。人類對情感聯(lián)系有著強烈的需求，這是我們與其他物種區(qū)別開來的原因，我們彼此聯(lián)系和相互聯(lián)系的能力使我們有能力合作并共同努力實現(xiàn)共同目標，在企業(yè)界，這意味著所有客戶都有同樣的需求。

智能生態(tài)的前因后果，除卻便捷我們還能看到什么

作為人類，我們希望感受到被他人聽到和理解，并且這需要延續(xù)到我們購買的產(chǎn)品和服務(wù)，這是企業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)。人工智能和物聯(lián)網(wǎng)可能會讓人聯(lián)想到無情機器人和冷算法的圖像。但實際上，這些工具可以有助于使企業(yè)更加人性化。通過分析一個人的數(shù)字行為，可以從搜索，消費者尋找他們想要購買的產(chǎn)品，到企業(yè)主動提供個性化結(jié)果的服務(wù)。智能音箱基于對客戶偏好和意圖的深刻理解，通過推薦系統(tǒng)，屬性詳細信息頁面上的每個元素都會為每個用戶分配一個分數(shù)，從而可以獲得最相關(guān)的輸出，通過提供個性化，有用的結(jié)果，客戶體驗變得更加人性化。

當然，這也不是并無風險，預測用戶需求，個性化推薦和其他內(nèi)容交付工具的危險在于，您可能會因為信息過多而使消費者不堪重負。關(guān)于如何以及何時與用戶溝通，要有思想和有意識，這一點很重要。通過使用行為數(shù)據(jù)，組織可以更好地了解用戶希望與之互動的內(nèi)容，訓練有素的模型幫助企業(yè)了解消費者對某些事物感興趣的可能性。

用戶參與度預測工具可以管理用戶看到的列表和推薦，在適當?shù)臅r間為他們提供正確的信息，并改善他們對我們產(chǎn)品的體驗。這樣做的目的好處在于使用新技術(shù)和構(gòu)建具有明確目標的產(chǎn)品，可以幫助組織以更人性化和更實用的方式與用戶建立聯(lián)系。這些只是人工智能和物聯(lián)網(wǎng)如何為客戶體驗增添更多情感聯(lián)系的幾個例子，最重要的常數(shù)是以有助于組織使命的方式使用這些工具，并在明確，共同的目標下協(xié)調(diào)團隊。

智能行業(yè)的另一個重要市場是大數(shù)據(jù)。 “大數(shù)據(jù)”一詞描述了不斷淹沒企業(yè)的大量數(shù)據(jù)，以及圍繞企業(yè)收集，分析和處理數(shù)據(jù)的行業(yè)。有效利用大數(shù)據(jù)的能力使企業(yè)能夠制定更快，更明智的決策，并改善短期和長期戰(zhàn)略規(guī)劃。由于這些海量數(shù)據(jù)集的大小和復雜性，人工智能被視為在可用數(shù)據(jù)海洋中找到有意義答案的答案之一。 2015年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析的收入增加了1220億美元。到2020年，這一數(shù)字預計將首次超過2000億美元大關(guān)。