智能硬件有哪些

问题一：智能硬件都有哪些产品？ 主流智能硬件产品主要有以下分类：
1、智能家居
智能家居是以住宅作为为基础的 *** 作平台，并且综合我们的房屋建设、网络通信以及家电信息等通过高科技技术达到设备能够自动化管理。包括智能家电、智能影音、智能遮阳、智能灯光、智能清洁、智能恒温、智能门禁、智能监控、智能防盗等。智能家居的基础是物联网，核心在于一体化控制。目前智能家居的发展还处于各个品类独立发展的阶段。
2、智能电视
智能电视不仅仅实现我们一般电视的播放功能，还能通过互联网连接实现智能 *** 作的功能。例如可以自行下载应用程序、安装或者卸载各种软件等等。
3、智能手机
智能硬件之始，起于智能手机。
4、智能汽车
智能汽车其实就是在我们的普通汽车上安装了传感器、摄像以及执行器等一系列先进的装置。当我们使用时可以通过车载传感系统实现与人和车之间信息的交换，使汽车能够感知并且能够自行分析目前的汽车行驶情况，这替代了人的 *** 作，最新产品如谷歌无人驾驶汽车等。
5、智能穿戴设备
可穿戴设备涉猎广泛，有：智能眼镜、智能手表、智能手环、智能戒指、智能颈环、智能隔音耳塞、智能衬衫、智能运动鞋等等。
6、智能防丢设备
智能防丢设备是通过对软硬件进行整合，可以实现将我们的手机、自行车、钱包等物品实现相连的 *** 作，这样任何意见物品丢失都会提示给我们。如奥星澳蓝牙防丢器。
7、智能蓝牙耳机
现在有很多的手机会有蓝牙这个功能，因此蓝牙耳机势必会成为手机的选件。同时，随着蓝牙耳机可以连接到移动电话和音乐播放器，这将是蓝牙应用的一个新的突破。
8、智能医疗设备
代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。
随着科技的发展，肯定还会有很多的智能硬件的出现，比如游戏类、空气净化类产品等。希望上述内容能对你有所帮助！

问题二：智能硬件是什么 首先肯定是方便，然后就是真正能够解决我们当下面临的一些严重问题，真正的帮助到我们的日常生活和工作。举例子，女生路痴，手机导航也会常常分不清楚左右前后，但假如有一副可以导航的眼镜，眼镜里面直接告诉你往前走还是往右拐，这样会不会很方便？再比如一个飞机维修技师培养的成本超级高，而且在实际工作中有很多细微的零件磨损是我们用肉眼看不到的，这时候有一个分辨率为1亿像素的眼镜来帮我们扫描着整个机身细节，是不是可以减少很多安全隐患？这些就是智能硬件能够带给我们的。 不过吹了这么多法螺，也得说说实际情况，智能硬件这个概念最近几年超级火，但实际上还真没有几件靠谱的东西出来。市场上常见的产品也都是一些零零碎碎的伪智能产品吧，如手环之类的。在工业或者说行业整体解决方案方面，反而因为功能需求简单或者说相对标准，倒是见到了一些不错的东西，默默的提一嘴，谷歌眼镜不也奔着2B方向去了。就现在市场来说，智能硬件、VR、AR、AI等，这可能是我们真正有机会赶超西方技术的一个机会，确实有华为、Realmax等踏踏实实在做这方面研究的团队，在B端市场也看到一些不错的解决案例，但距离能够在全球引导行业还有不短的距离要去努力。

问题三：智能硬件主要包括哪些产品 智能硬件是以平台性底层软 硬件为基础，以智能传感互联、人机交互、新型显示及大数据处理等新一代信息技术为特征，以新设计、新材料、新工艺硬件为载体的新型智能终端产品及服务。
随着技术升级、关联基础 设施完善和应用服务市场的不断成熟，智能硬件的产品形态从智能手机延伸到智能可穿戴、智能家居、智能车载、医疗健康、智能无人系统等，成为信息技术与传统产业融合的交汇点。

问题四：智能硬件都有哪些牌子？ 牌子超级多，具体看你说的是那个具体的类目或者产品了，简单整理如下：
智能手表：苹果、谷歌、华为
儿童安全手表：360、腾讯
智能手环：小米、咚咚、豚鼠
智能眼镜：谷歌、Realmax、联想、爱普生、meta
智能音响等：小米等
智能汽车：特斯拉、百度
无人机：大疆，亿航
智能电视：乐视、三星

问题五：智能硬件是什么概念？ 智能硬件是一个科技概念，对传统设备进行改造，进而使其拥有智能化的功能。通过app来控制硬件设备，通过云来存储数据。近来的前景还是非常看好，这也是物联网快速发展，国内掀起一轮智能硬件创新创业。智能硬件创业不管是个人、团队还是企业都无法避免供应链难题。整个供应链链条往往让一个产品从一年甚至几个月的上市时间，变成了几年甚至更长，而市面上已经出现类似的产品就很可悲了。不过目前智能硬件行业内也有以供应链为核心的智能硬件平台，像硬蛋供应链，据说有四千多家供应商，从概念到产品量产一站式供应链服务，可以很好的帮助创新创业者。

问题六：智能硬件平台有哪些？ 不是很清楚你说的这个平台指那种了，如果是智能硬件开发平台，是指系统OS这类么？这一类的话可以搜下Realmax的开发者套件和开发系统、SDK等等

问题七：主流智能硬件有哪些分类？各类的代表产品 √ 智能手机：智能硬件之始，起于智能手机。相信大家已经很熟悉。这里不再赘述。
√ 智能家居：包括智能家电、智能影音、智能遮阳、智能灯光、智能清洁、智能恒温、智能门禁、智能监控、智能防盗等。智能家居的基础是物联网，核心在于一体化控制。目前智能家居的发展还处于各个品类独立发展的阶段，如乐视、小米等智能电视、ITROPIC智能灯光控制器、i-BELL智能门铃等等，而智能家居的一体化解决方案还未出现。
√ 可穿戴设备：涉猎广泛。代表产品有：智能眼镜Goole Glass、智能手表Moto 360、智能手环Microsoft Band、智能戒指Gala Ring、智能颈环Fineck、智能隔音耳塞Hush、智能衬衫Arctic、智能运动鞋NIKE+等等。
√ 智能交通：代表产品智能自行车Denny、谷歌无人驾驶汽车等。
√ 智能医疗：代表产品智能血压计/血糖仪、智能假肢等。
√ 智能玩具：代表产品智能玩具剑Sabertron、智能玩具赛车Anki Drive、无人机等。
√ 智能机器人：代表产品Pepper。

问题八：智能硬件平台有哪些？ 不知道是你问产品电商类还是产品设计类。现在几大互联网巨头都有做智能硬件平台，像百度未来商店，jd+，硬蛋智能硬件供应链平台，腾讯的iot

问题九：智能硬件方面的工作有哪些？ 有一个职位叫做“智能硬件产品体验师”你可以百度一下。
要求智能硬件爱好者或者深度体验者
对智能产品敏感，对公司样机要快速上手，熟练 *** 作
了解市场中最新最热最有价值的智能硬件
对问题敏感，擅长换位思考，喜欢站在用户角度考虑问题
具有较强内容创作能力，工作认真仔细负责
我觉得“智能硬件黑镜子”的这个岗位比较适合你，待遇也不错 你可以试试。

问题十：2015 全球最具创意的智能硬件有哪些 一、HoloLens现实增强眼镜
HoloLens AR（现实增强）眼镜由Microsoft 微软公司于今年1月份发布的。HoloLens在发布会上一出现就抓住了所有人眼镜，原来一款眼镜还可以这么“cool”，让我们的现实世界变得如此的不同。
HoloLens 的现实增强技术是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术。与VR（虚拟现实）有所不同，AR向消费者展示的并不是一个虚拟世界，而且现实世界中的物体与虚拟画面的合成画面。眼镜将会追踪你的移动和视线，进而生成适当的虚拟对象，通过光线投射到你的眼中。因为设备知道你的方位，你可以通过手势与虚拟3D对象交互。
戴上了HoloLens消费者仍可以在现实世界行走自如，随意与人交谈，不用担心会像戴上了VR设备那样什么都看不到，然后撞到墙角。当然你也可以在家里的每张桌子上玩类似《minecraft》这样的游戏，未来你甚至可以通过这台设备与你的好朋友在家里玩一把现实增强版“真人CS”。
二、Gest体感手套
这款设备非常像一款简易版的手套，戴在手上还是非常有科技感的，它可以说是早已有之的手势控制手套的进化版。其外形构造还是非常简单的，手背上是一个橡胶材质黑带，除大拇指以外其他四个手指上都配置了四个黑色指环芯片，并通过线缆与手背设备连接，相比之前的手势手套产品要轻巧了不少。
这款设备配置了加速、陀螺仪和磁力计，以准确定位到手指的位置，并将其通过蓝牙传输给计算机或者移动设备。虽然它没有提供大拇指芯片，但设计师表示，其可以通过用户手掌移动来推断出拇指的运动，这一技术相对那些智能手势戒指和手势捕捉工具更容易变为现实。
像钢铁侠和贾维斯那样的全息投影交互我们可能还要等上几年甚至几十年，不过通过Gest这样的设备输入和交互应该很快就会实现。
三、Lily无人机
Lily刚出现的时候可谓是拯救了许多爱 的少年，如果这款设备未来真能量产，它应该会革了很多 杆的命。
Lily是一台无人机，从官方给出的参数来看，这款无人机仅重 13 kg，尺寸为 261×261×818 cm，这个体积应该能轻松装进背包里，随身携带。
Lily的 *** 作也十分简单，不需要遥控起飞，只需要把它扔出去，它就可以自行稳定并飞行，也就是“抛飞”。降落同样简单，它可以通过内置摄像头和计算机视觉技术自动定位，然后降落在用户手上。并且Lily还达到了IP76防水等级，这是许多无人机并不具备的。
拍摄是现在大多数消费级无人机的核心功能，Lily有一个配套的GPS定位装置，用户只需将其戴在手腕上或揣在口袋里，Lily就会一直跟着用户，帮你拍下各种运动视频，一次充满电预计可飞行 20 分钟，最高飞行速度可达 40 公里/小时，最远距离 30 米，最大垂直高度为 15 米，用它拍下自己的运动视频再好不过了。
四、Blocks模块化智能手表
这是一款模块化的智能手表。无论Apple Watch、Moto 360这类的智能手表多么出色，其中肯定还是有我们不想要的功能。
Blocks最大的特点就是可以像乐高一样，一块一块随心所欲地拼接出最适合自己的智能手表。Blocks由两部分组成：作为核心的表盘，作为模块的表带。选择自己想要的功能模块，一块一块接起来插到表盘上，就可以得到一块适合自己的智能手表了，而这些功能模块只是作为表带的一节而存在，所以它可以长得跟传统手表一样好看。
虽然模块化的概念并不新鲜，不过应用在手表上还是比较新奇的，模块化智能手表最大的好处就是可以根据使用场景的不同选择不同功能，没有丝毫的>>

对于不少小伙伴来说，科幻一定是此生必打卡的影片类型。像是去年大受好评的《流浪地球》，小到救援队穿的机械外骨骼，大到行星推进器，可以说在中国史上还从未有过一部，体现出了如此深厚的科技崇拜。

而作为一个理工男，小编也同样喜欢那些酷炫的黑科技。虽然有不少黑科技目前只有雏形，但说不定在有生之年里，我们还能看到其实现的可能。而目前来说，最靠谱的应该就是AI和自动驾驶了。

AI和无人驾驶已经不远！

如果对那些酷炫科技感兴趣的小伙伴应该知道每年在拉斯维加斯举办的CES展会，在这里，可以看到很多脑洞大开的概念产品，而概念产品正是连接科幻和现实的纽带。还记得在2017年的CES展会上，丰田首次展出了很有科幻气息的CONCEPT-爱i概念车，在它身上，我们可以看到钢铁侠的电脑管家贾维斯(JARVIS)和神盾局局长的无人驾驶座驾的影子。

这款概念车之所以吸引了众多人的关注，一方面是配备了一套名为“Yui”的先进人工智能系统，智能化程度非常高，在SAE标准下能够实现第5级别的自动驾驶（完全自动驾驶），还可以识别驾驶者的情感和喜好，真正实现人与车之间的双向交流。

而对于无人驾驶的车辆中来说，在人、车之间的互动与介入减少后，作为连接车辆与道路的主要部件，轮胎就要发挥更重要的作用了。为此，CONCEPT-爱i概念车采用了固特异专门针对无人驾驶汽车研发的IntelliGrip Urban概念轮胎。

这款概念轮胎采用先进的Chip-in-Tire嵌入式传感技术，可以感知路况和天气等信息，然后计算出安全的驾驶速度，根据路况调整刹车距离，并通过云平台和其他车辆的信息互通，帮助汽车在各种驾驶条件下实现稳定的自动驾驶表现。此外，IntelliGrip Urban轮胎还可以监测轮胎的磨损、压力以及温度等情况，大大提高行车安全性。

不过相比IntelliGrip Urban轮胎，固特异的另一款名为Eagle-360 Urban球形黑科技概念胎更加充满科幻感。

充满科幻气息的黑科技：球形智能概念胎

单看这个完全颠覆传统轮胎的造型，就已经够科幻够酷炫，有没有想过，四个球加一个沙发跑起来会是什么情况？没有传动轴的车要怎么跑？

Eagle-360 Urban取消了传统固定的传动轴，通过磁悬浮技术使车身悬浮在轮胎上，通过轨道中线圈制造的磁场驱动车辆前进，刹车和加速的情况也都靠磁力变化和轮胎滚动方向控制。

其实这款轮胎曾在科幻《机械公敌》里出现过，主角威尔·史密斯的座驾奥迪RSQ就是采用这种球形轮胎。

球形造型的优势

球形轮胎的最大好处在于万向可转的特点，让车辆有着更高的稳定性与灵活性。在绕桩时车子无需做出过大的躲闪，简直是轻松自如，变道也就更加简单灵活，相对普通轮胎也可以节省更多的动力，而且更为平稳、安全。

此外，使用球形轮胎的车子还可以在狭窄的空间内泊车，大大提高停车场面积使用率，不仅对那些为揉库头疼的新手来说是个福音，对于无人驾驶来说，停车也就很简单了。

黑科技材质

Eagle-360 Urban可以基于不同地域和驾驶习惯进行定制化设计，使用3D打印技术制造，采用d性超强的聚合物材料打造的仿生表层坚韧并富有d性。Eagle 360 Urban表面带有嵌入式的传感器，可以判断路面情况，内部的AI系统根据传感器获取的信息调整轮胎纹理，以适应路面。

在干燥路面，胎面变光滑，降低摩擦；在湿滑路面，胎面纹增多，增强抓地力，防止打滑，让雨雪天气行驶更加安全。不管什么路面，一条胎就可以闯天下了。

此外，轮胎纹路中还附带有一种吸水材料，吸水后会自动收缩，创造更大的排水槽，帮助车辆轻松通过积水路段。

轮胎的磨损会否不均匀？

这个担心完全没必要，Eagle-360 Urban的AI系统可以根据传感器的信息，指引驾驶者走对轮胎磨损最小的路线，同时也会监测轮胎磨损情况，通过位置调整改变接触面，以减小受损部位承受的压力。

而最牛的是，它还有自我修复程序，在启动修复程序后，轮胎采用的特制材料会流向穿刺部位，并通过相互间的物理和化学反应产生新的分子键来完成修补，使轮胎完好如初，寿命也比一般轮胎要长。

会思考的脚

Eagle-360 Urban是为未来自动驾驶和共享出行而设计的概念胎，数据分析处理能力自然必不可少的。它可通过整合信息源并利用基于深度学习训练算法的神经网络进行即时数据处理，成为车辆“神经系统”的重要组成部分以及“物联网”互联世界的重要一环。

Eagle-360 Urban的传感器可以检查自身的状况并实时监测路况，收集路面状况、天气等环境信息，并和其他车辆、基础设施和移动出行管理系统进行互联互通，判断当前最佳的工作模式，同时帮助其他车辆提前应对路况变化，还可以根据历史数据优化车子，改善制动、 *** 控以及效能表现，简直就是一只会思考的脚。

据称，奥迪将会在今年发售安装这种轮胎的车，虽然2020年已经过去了一半，但说不定年底就能看到了呢？让我们继续期待吧！

可以产生氧气的苔藓胎

相比球形概念胎的酷炫和科幻，苔藓胎Oxygene看起来反倒有点返璞归真的感觉，不过也是一款脑洞大开的概念轮胎。说出来你可能不信，这其实是真的苔藓！

苔藓胎是一款主打环保的概念轮胎，依靠轮胎特殊的侧壁结构，可以很好地吸收路面上的积水来维持了轮胎中活苔藓的生长。苔藓可以吸收大气中的二氧化碳，再通过光合作用释放出氧气，达到净化空气的作用，不要觉得杯水车薪，假如全世界的汽车都用上了这种苔藓轮胎，作用就非常巨大了。

苔藓进行光合作用产出的能量还可以转化成的电力供给轮胎上的传感器和轮胎侧壁发光带使用，加上这种轮胎本身也是可再生的材料，真是把环保理念贯彻到底了。

会飞的轮胎

近年来，为了应对日益严峻的道路拥堵，飞行汽车不失为一种未来出行理念。而根据这个想法，固特异造出了一款飞行胎，这轮胎不光能在路上开，还能上天！你敢信？

在公路模式下，这款轮胎其实与传统轮胎类似，能承担传递动力和缓冲振动的作用。而在飞行模式下，其扇叶状的轮辐可以提供强大的升力，从而让车辆实现飞行。

实际上，这款飞行胎所采用的免充气结构和人工智能系统已被固特异列入研发日程。相信在不久的将来，我们就可以像鸟儿一样自由飞翔啦！

可随时随地更换的胶囊胎

以往的传统轮胎，当我们遇到像是缺气、扎钉等情况时，通常都需要耗费大量精力去处理，甚至还有爆胎的风险。而有了这款胶囊胎，完全可以和它们说拜拜了！不过，这样只能算是这款轮胎的常规 *** 作！

更关键的是，这款轮胎独有的胶囊可根据自己想要的驾驶风格或是天气、场景等需求进行个性化定制，并可做到随时随地“秒换”轮胎。而当胎面磨损到一定寿命时，只需更换胶囊，就可通过特殊的液体化合物来实现自我修复，这种特殊液体化合物的灵感则来自于蜘蛛丝的高科技可再生材料，简直就是“轮胎界的蜘蛛侠”！

脑洞大开的轮胎品牌

在看完这些各色各样脑洞大开的概念轮胎，小编墙都不扶，就服固特异！这个已经120年的品牌，依然可以这么“老不正经”。

其实，翻开固特异的历史，它的壮举还真是不少：世界上首款量产汽车福特T系列就是它提供的原配轮胎；创造了368次F1冠军记录，至今无人超越；更牛的是，创造陆路时速960公里世界纪录的火箭车和人类首次登月的太空车也是装备固特异的轮胎；再到近年来所发布的这些概念轮胎，这品牌还是真是“生命不息，折腾不止”！

总结

可能在很多人眼中，轮胎就是四个黑色的橡胶圈，很少有什么创新或突破。但随着无人驾驶和电动车的兴起，轮胎不再只是橡胶产品，也能汇聚诸多先进科技，甚至脑洞大开。固特异已经向人们展示各种各样的脑洞，虽然有的脑洞很大，不过要实现科幻的情节，还得靠这些脑洞和创新！在未来，轮胎也不仅是一款轮胎那么简单，而是智能驾驶生态链的重要一环，这只会思考的脚，已向我们大步走来！

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

一个好的智能生活，必定要有好的智能家居!在这一过程，我们要如何打造属于自己的智能家居呢这无疑给大家带来了难题。下面，给大家提供一些小小的建议，看看究竟要怎样打造一个完美的智能家居。

科技的进步以及人们物质生活水平的提高，逐渐推动了智能家居概念的出现。现在，身为物联网的十大应用领域之一，智能家居的应用与生活息息相关。

选择好平台

智能家居还处于刚起步阶段，因此未来会变得越来越复杂，包括苹果、谷歌和三星等巨头们都在不断变化的市场上进行激烈的争夺。目前，包括苹果的HomeKit、谷歌的Brillo等，都已经成为了主流平台。而选择哪一个平台最主要的参考就要看兼容设备的数量以及未来的发展前景。

控制智能家居

智能家居最简单直观的好处就是可以在沙发上控制家的一切!因此，最好的形式应该就是在手腕上的智能手表了。无论是恒温器、多媒体还是安全摄像头，一切只需要智能手表的App即可。IFTTT平台已经有了一大批控制设备崛起，当然，还有那些万能遥控器。

最佳智能照明解决方案

智能家居的入门配置就是通过Wi-Fi控制的智能灯泡了。它们使用容易，并且最有效果，同时还可以起到一定的警示作用。更重要的是，除了可以通过Apple

Watch或Pebble智能手表控制之外，LED照明光源还可以省不少的钱。

安装智能恒温器

智能恒温器可以给家中的取暖设施带来更多的控制方式，而如果通过合理的加热控制，能够帮助我们节省不少的能源。目前，Nest是智能恒温器市场最大的明星，当然还有来自英国的Hive。

智能厨房

如果你的冰箱没有智能化，那么家中还存有哪些食物就无法随时掌控。当然，还有智能咖啡壶、智能洗衣机，这些都可以让你感受到，智能厨房从来没有这么酷。

智能摄像机

智能摄像机是一款不需要电脑连接,直接使用Wi-Fi联网的智能家居产品,配手机APP,可以远程随时随地查看家里的一切,与家人语音通话,还支持视频分享、报警等功能。当你不在家时，它帮你看家!像360智能摄像机、小蚁智能摄像机、Vimtag智能云摄像机等等打开手机就能看到家中的一切，为你的家保驾护航。

做好规划

在你开始动工之前，一定要有一个完整的计划，我们可以在网上查找智能家居的方法，如果有智能家居的教程最好不过了，特别是视频教程，让人看了一目了然。只有做这样一个计划才能节省更多的时间，并且保证制作的效果。

拥有这些智能设备，一个智能家居也完善的差不多了。

这并非年轻的蔚来 汽车 首次发生此类事故，当然，类似因自动驾驶/自动辅助驾驶导致交通事故，业内也并非蔚来 汽车 一家。相关事件调查发现，自动驾驶系统无法识别响应路障、三角警示牌等静态障碍物。显然，这给火热的全新自动驾驶敲响了一记警钟。

无独有偶，1个月前，清华大学 汽车 产业与技术战略研究院院长赵福全在一个智能网联论坛上直言，这个行业“很热、很乱，也很难”，现在虽然行业“乱度降低，但难度有增无减”。

今年是L3级别量产元年

众所周知，车联网是 汽车 电子信息通信和道路交通运输等行业深度融合的一种新型产业形态，随着5G技术的商用，车联网产业快速发展，行业应用加速渗透，智能化和网联化的趋势显著，成为数字经济发展的一个重要组成部分。

根据自动化程度的不同，国内外相关机构将自动驾驶分为L0~L5六个等级。业内普遍以L3为分水岭，以下为辅助驾驶，以上是高级自动驾驶。根据研究机构IHS预测，自动驾驶市场规模不断扩大，并将在2035年达到5600亿美元。

智能网联 汽车 究竟有多火？“在过去的一年半里，国内新上市的车上有1000多款ADAS（高级驾驶辅助系统），安装率非常高。”透过某部属研究机构负责人给出的这一数据，我国自动驾驶产业的火热程度可见一斑。

目前，我国智能网联 汽车 产业发展基本与全球先进水平处于“并跑”阶段。2020年，L2级智能网联 汽车 乘用车新车市场渗透率达到15%，2021年上半年提高至20%左右，L3级自动驾驶车型在特定场景下开展测试验证。

“对于OTA（空中下载技术），三五年前我们根本想不到会有这么高的安装率和普及率。”在感慨自动驾驶飞速发展的同时，这位负责人坦言，与媒体报道的自动驾驶 汽车 交通事故相比，企业平时在日常测试过程中遇到的大小事故可能更多一些。

据了解，乘用车的自动驾驶技术水平，目前正处于L2向L3过渡的阶段，商用车自动驾驶进程相对更为快速。自动驾驶行业容错率极低，在技术高度成熟之前贸然上路，企业将面临比较高昂的试错成本。因而，前沿的自动驾驶解决方案会率先在特定场景中进行测试，充分验证之后投入商用。商用车领域落地的自动驾驶技术更为领先，目前大多已经达到L3+级别。大部分车企已经推出具备L2级别辅助驾驶系统的车型。2021年作为L3量产的元年，多家车厂推出或计划推出配备L3级别自动驾驶解决方案的车型并投入生产。

值得一提的是，我国复杂的路况能为自动驾驶测试者提供更多行驶数据，使本土公司在测试上具有一定优势，有望实现对国外企业的弯道超车。

测试与真正的交通尚有距离

近日，工业和信息化部、公安部、交通运输部联合发布了《智能网联 汽车 道路测试与示范应用管理规范（试行）》（以下简称《规范》）。2018年4月，这3个部委联合发布了《智能网联 汽车 道路测试管理规范（试行）》，发挥了积极的引导作用。全国27个省（市）出台了管理细则，建设了16家智能网联 汽车 测试示范区，开放了3500多公里测试道路，发放了700余张测试牌照，道路测试总里程超过700万公里，长沙、上海、北京等地还开展了载人载物示范应用。

不过，在道路测试工作开展过程中，也存在测试方案不统一、测试结果不互认、车路协同不到位等问题，行业企业提出进一步放开高速公路、无安全员测试等需求。

公安部道路交通安全研究中心主任王长君表示，现有的道路测试，不管是封闭场地测试还是特定的公开道路测试，都存在根本性的问题。一是封闭场地的测试项目少。二是封闭场地的测试大多是定性的测试，比如，测试 汽车 看到红绿灯能不能停，至于当时的车速是多少，以什么样的速度安全停下来等，这些都没有测试。三是测试道路的场景非常有限。

而测试道路的局限直接导致以下问题：第一，在路上跑的时候会有大量无效行驶，无效行驶导致了无效测试；第二，所测试的交通规则有限，许多交通规则没有测试；第三，对于其他交通参与者不遵守交通规则的行为，自动驾驶 汽车 如何应对没有测试；第四，有大量未知的场景无法测试。

事实上，越来越多的人认为自动驾驶太难了。即便是对自动驾驶信心满满的“钢铁侠”马斯克，前不久也在推特上承认自动驾驶太难了。他说，通用自动驾驶是一个如此难的任务，因为这要求去解决很大一部分现实世界的AI问题。

王长君表示，实践中自动驾驶测试更多将重点锁定在车辆的安全预期功能测试上，很少考虑围绕既有规则进行测试，结果造成安全功能控制的精度不高，以及对交通规则的遵守机制不健全。因此，他建议结合自动驾驶 汽车 所面临的复杂长期的安全挑战，可以开展全面遵守交通规则的便利仿真测试，即可以在电脑平台上，完成对所有交通规则遵守能力的测试。

网络与多网融合问题不容忽视

对于测试示范区，国家智能网联 汽车 创新中心副主任辛克铎也认为示范区存在商业化可运营场景不多的问题。他反问道：“没有的话怎么可能实现大规模生产呢？场景不丰富、模式不确定，现在可持续运营的商业模式依然没有确定，迄今为止这是智能网联 汽车 依然面临的问题。”

在辛克铎看来，特斯拉只是网联车，但不是智能网联车。他强调，要旗帜鲜明坚定地认为，将来智能网联驾驶 汽车 的方向一定是V2X（车对外界的信息交换），V2X是中国智能网联 汽车 的必由之路。“智能网联驾驶是一个复杂的系统，系统的冗余性、稳定性和安全性，单靠一家公司是很危险的。智能网联 汽车 是集IOT（物联网）、人工智能、大数据等多种技术于一体的最具发展前景的引领性行业，实际上这不止是 汽车 行业的事情，而是与整个智能 社会 密切相关。”他说。

不过，作为智能网联 汽车 的基础，网络建设与多网融合却不乏问题。辛克铎表示，许多人说5G达到1毫秒了，这样的低时延对自动驾驶肯定是行的，但是在示范区建设过程中，实际数字是50毫秒。“1毫秒有没有呢？反正我没有见过。”他认为，支持自动驾驶的连续覆盖的5G网络是否已经预备好了，这是我们所面临的一个非常严峻的问题。

同样，多网融合也存在问题。辛克铎说：“车路云网图大家都在干，是否解决了融合的问题和统一标准的问题呢？据我所知并没有，这些问题不解决怎么支持自动驾驶？因此，多网融合依然是一个非常重要的问题，基础网络建设仍是基础中的基础。”

此外，云平台一致性作为一个核心问题也不容忽视。辛克铎表示，现在很多网络和信息化建设是一样的，基本上各行业各领域垂直化，信息孤岛模式居多。比如，有3个城市建了自动驾驶示范区，彼此之间都是独立不相通的。基础设施标准不一致，安全防护手段不一致，产业生态没有建立，自然无法出现规模产品和建立好的商业模式。

智能家居一直以来给人高大上的感觉，但随着 科技 的进步，全屋智能家居系统的成本也在降低，同时也更多地进入了寻常百姓家，那么智能家居都有哪些优势呢？

1节能

智能家居系统通过对空调，灯光等设备的管理，有效控制家庭电源的开关，在不使用电器时便会及时自动关闭，免除用户的后顾之忧。
2安装方便

过去智能产品给人的感觉就是很难安装，但随着时间推移，现在不需要太多专业的知识便可以组建一套属于自己的智能家居系统。
3提升生活效率

如果每天出门前都需要重复地做同样的事情，想必会非常烦躁，诸如关灯、关门、关水电等，而有了智能系统，只需要一个一个按钮即可一键搞定。
4支持远程控制

智能家居主要是由一个智能系统来控制所有可控制的智能产品，因此可以实现远程控制，即便人不在家，只要手机在手，户外也可以实现对家中电器的控制。
以上四大点优势应该就是大家向往智能家居的原因所在吧。一个完美的智能家居系统确实能够让生活变得更便利、更高效。

（欢迎点击头像关注太平洋家居网，与您分享更多家居设计、家居评测、房产资讯等。）

也跟以后无人驾驶一样，无人司机，无人马路吸尘机一样。机器耕种，大大减少人员。所以人口少也是有好处不需要担心就业问题，

如何看待现代智能化家居的未来趋势？

随着新一代消费群体的崛起，人们的生活方式和生活理念都发生了变革，比如说，我们对于居家生活的要求已经不仅仅满足于房子上面，而更多开始追求智能家居带来的更高 科技 、更那应当顺应市场需求变化的家居行业未来发展的趋势到底是什么呢

今天，随着人工智能、大数据、物联网等众新兴技术的不断推进，智能化逐渐渗透改变着人们生活的方方面面，人们对于智能化加持下的高品质生活的追求，推动着智能家居行业的迅猛发展。除了享受 科技 所带来的便利之外，对于居家生活上的要求也是逐步提高，所以在这种大环境发展的时代中，智能家居的快速发展是必然的趋势。

智能家居时代是物联网进入家庭的时代，智能家居中的智能产品互相连接起来，以发挥出智能家居的智能功能，需要物联网技术支撑，也就是说智能家居离不开物联网支持，家庭中的智能家居产品需要利用物联网技术才能连接起来。

现阶段智能家居，一般都是通过手机APP进行 *** 控的，比如用户在手机APP上点击回家模式，家里的灯光就会自动亮了，窗帘就会自动拉开。当用户外出，只需要点击离家模式，一键就可以搞定窗帘、关灯和其他家居产品的控制，为用户提供便捷的居家生活体验。

未来的智能家居，它就像钢铁侠中贾维斯一样，能够学习主人的生活习惯并能跟主人进行对话，掌握主人的生活规律，根据主人的作息时间，自动的打开和关闭家里的电器，不需要人远程或是定时的控制开关和按钮，完全智能化。

过去所畅想的场景，如今正在一步步实现。 科技 是让人们感受不到 科技 的存在，智能家居的发展是一种更便捷、更人性化的生活方式。

智能家居发展趋势潜力很大，能够为用户带来更加安全， 健康 便捷的生活

随着人工智能的飞速发展以及广泛落地应用，越来越多的设备将会被植入智能问答技术，人机交互场景随处可见，智能问答在未来将会成为一个非常重要的入口。

腾讯小知凭借着业界领先的智能AI引擎算法和海量大数据仓库，已将智能问答技术落地实施，并且经过大量的业务考验和优化，知识点匹配度和准确率都已达到90%以上，在2018 年 GITC 全球互联网技术大会上，腾讯小知荣获年度互联网最具价值产品奖。

腾讯小知算法负责人陈松坚也在会场发表了关于智能问答技术原理及其在To B场景下的应用的专题演讲，从自己的角度为我们展现智能问答技术的最新成果。

他首先从智能问答是什么，为什么和怎么做的三个问题出发，阐明了他对当前智能问答技术的定位和价值，首先，现阶段的智能问答是信息检索技术的升级，是量变而未达到质变。但是无论在To B还是To C的场景下，当前的技术都能够切实解决一些用户的痛点，提升用户体验，是亟待推进和充满想象的方向。

在回答怎么做这个问题时，他详细介绍了几种不同的问答机器人的实现路径，包括单轮问答机器人，多轮问答机器人及阅读理解机器人。其中重点阐述了单轮问答机器人的实现原理，包括字面匹配，词向量匹配，深度语义匹配，迁移学习等技术。

此后他还分享了小知团队将上述技术产品化的经验，包括智能客服机器人和电话机器人两大块，主要分享了当前产品的形态，亮点和实际项目中取得的一些成果。

最后，他简单总结了小知目前完成的工作以及就智能问答的发展提出了自己的几点看法。

--------------------------------------------------------------

以下是演讲稿全文：

各位下午好，很高兴今天能在这里给大家做分享报告。先介绍一下，我们腾讯小知是致力于为政府和各行业提供一揽子智能问答解决方案的团队，目前已经落地的包括基于文本的智能客服机器人和基于语音的电话机器人等。

在大多数人的认知里，智能问答很可能是以上的3个印象，2011年打败了人类取得问答竞赛冠军的waston;2017年被沙特授予公民身份的机器人sofia;更为大家熟知的钢铁侠中的机器人管家jarvis。在大家心目中，智能就意味着能够像真人一样交流。然而作为从业者，很遗憾地告诉大家，目前的技术还远没有达到这个目标，我认为本质上目前的智能问答技术是对信息检索技术的一次升级，是量变而未到质变。这个皇冠上的明珠还等待我们去摘取。

既然问答技术还不成熟，那为什么还要投身到这个领域呢。我想从To B和To C两个角度去回答。对企业来讲，当前的问答技术虽然无法解答复杂的咨询，但是大部分的简单的头部问题是可以比较好的解答的。从本轮AI大潮NLP赛道的几名种子选手都从智能客服这个方向切入就可以看出企业是确实存在对智能问答的刚性需求。而对普通用户来讲，一方面siri等语音助手每天都在为用户提供便捷的交互界面，另一方面像amazon echo这一类的智能家居产品也逐步进入千家万户，成为物联网生态的中心入口之一，这便是智能问答的价值所在。

那如何实现智能问答机器人呢我们先来看最基本的单轮问答机器人的实现原理。

熟悉搜索引擎的朋友会发现这个架构跟搜索引擎的很类似。单轮问答一般来说就是FAQ问答，是基于业务问答对组成的问答库进行检索匹配。其中FAQ问题集包含多个相似问法供用户问题去匹配。预处理阶段一般会进行文本纠错，标准化和底层NLP特征提取;召回阶段会在倒排索引中召回若干个候选问题(粗排)，而最后的匹配阶段会基于各种模型进行匹配打分并返回得分最高的结果(精排)。匹配阶段还会引入其他模块，如知识图谱和拒识模型，目的是辅助提升匹配的最终准确率。

retrieval中的匹配可以看做是naive solution，词袋+VSM, 筛选候选够用了，但是精排需要更精致的策略，第一，要利用监督信息做拟合，我们构建基于问题对的训练语料，拟合是否匹配这个二分类目标。第二，特征上抛弃稀疏的词袋模型，而是构造各种相似度来做base scorer，然后利用非线性的抗噪能力强的xgboost来做融合，比如我们用到词bigram, 字bigram, 核心词，名词等特征集合的相似度。这种方法的优缺点是一体的，由于模型只学习字面相似的特征，因此不受领域影响，通用性强，适合用在冷启动阶段;但也因为只考虑字面相似，无法处理更深层的语义匹配。

那如何度量语义的相似呢。词向量技术的兴起是语义匹配的前提，所谓词向量，是将孤立的传统的token表示映射到相互关联的向量空间中，这种关联性，或者说是相似性，是通过词语的上下文的来描述的。也就是说，上下文越相似的词语，他们的语义就越相似，词向量的欧式距离就越近。这是很容易理解的，更妙的是，通过对向量进行简单加减运算，能够呈现出概念的关系，比如king-man+woman的结果非常接近于queen, 因此说明词向量能够一定程度刻画语义。那对句子如何做向量表示呢一个简单的想法是直接求和平均，WMD是另一个比较有意思且有效的做法，他将计算句子到句子的相似度建模成一个运输的问题，把句子p的各个词，运输到q的各个词上，也可以说是变换;运输成本是词向量的cosine相似度，而要运输的是各个词在句子中的权重，用线性规划求解一个最优解，即为p到q的距离。另外还有个有效的方法是SIF，思路是做词向量加权求和，但是突显出句子中非通用的部分，即权重用词频倒数来计算权重，实验效果也很不错。

上面的方法有一个问题就是没有利用有监督信息，所以效果有明显的天花板。下面介绍这个工作是基于深层网络做有监督学习的匹配的，做法也比较简单，首先把句子文本用one-hot编码，假如词典大小是500K，那编码完长度就是500K维，其实等于是词袋模型，然后输入到一个多层的神经网络去学习，最终得到一个128维的向量作为句子的语义表示，然后用cosine计算两个句子与文档的相似度作为模型输出。这个方法其实是将高维稀疏的token特征映射到低维语义空间，跟词向量的思路很类似，只不过训练目标不同，并且这里使用了深层网络结构。

但是CNN对上下文的处理能力依赖于窗口大小，远距离就没办法处理了，因此要考虑另一种网络单元RNN，这种单元是专门为时序模型量身打造的，简单来说，每一时刻t上的隐藏状态，或者说第t个词上的语义编码，都由两个输入共同决定，即上一时刻的隐藏状态和当前时刻的原始输入，而为了解决远距离传递导致的梯度消失和梯度爆炸等问题，RNN有一些变种结构来应对，比如 LSTM和GRU等。

CNN和RNN都是对原始输入进行语义编码的基本单元，编码后的向量就可以接入多层感知机进行相似度计算，如果是直接计算cosine相似度，那就是dssm的升级版，而更常见的做法是把两个句子的编码向量拼接在一起，再经过一个多层感知机计算相似度，而这种方法统称为表达式建模;

另一种方案考虑到两个句子之间的交互信息对学习他们是否匹配显然更为重要，这一类方案被称为交互式建模，右边是一个典型的例子，他最大的不同是首先对两个句子的所有窗口组合进行拼接和卷积，得到交互信息。然后再进行多次卷积和池化得到表示。其他的交互方式还包括编码之后，进行交互 *** 作，如作差，点乘等，还有计算attention表示，也是常见的交互方式。

下面介绍我们的方案，跟上面介绍的模型相比，我们的方案主要做了两处改动，一个是使用了稠密连接的网络结构，让rnn层的输入和输出拼接在一起做为下一层的输入，第二个是混合注意力机制，即在计算attention向量进行交互式建模的基础上，增加self-attention向量计算，然后把两个attention向量经过门机制进行融合，这样做一方面引入了问句间的交互信息，同时又增强了对自身的表达建模。

上面的模型是比较复杂的模型，参数量有58M。在实际中应用中训练语料会严重不足，为了解决这个问题，我们引入了迁移学习的策略。首先第一种是多任务联合学习，比如在拟合两个问句是否匹配的同时，也对问句进行分类预测;另外还可以同时对匹配的问题对做seq2seq的翻译模型训练。这两个策略都证明能有效提升准确率。

而另一个思路更加直观，即引入其他领域的语料，所谓多语料迁移。Fine-tune即参数微调是其中一种做法，即先用通用语料训练网络，固定底层表达层的参数，然后再使用领域语料调整上层参数;另一种思路参考了对抗学习的思想，即引入一个新的任务“混淆分类器”去判别当前样本是来自源语料还是目标语料，通过在损失函数中增加反向的混淆分类损失项，让混淆分类器尽可能地无法区分样本的来源，从而保证共享了参数的表达网络能够学习到两部分语料中共性的部分。

以上的介绍都是为了完成一个基本的单轮对话机器人，而实际应用中，往往存在需要需要交互的场景，比如查询社保余额，就需要用户提供指定信息，如姓名，身份z号，手机号等。这种是所谓任务导向型机器人，而另一种，基于知识图谱的机器人也往往会涉及到多轮交互。这里简单介绍一下多轮对话机器人的架构，整体上是一个对话管理系统，总的来说是管理会话状态，包含4个模块，分别是输入部分：自然语言理解模块NLU，负责意图识别和抽取槽位实体，比如这里匹配到了意图是查询社保余额，抽取到了社保号1234。得到的意图和槽位值会送入到对话状态追踪模块，DST，他负责会话状态的更新，形式化来说是一个函数，输入是当前状态s和当前的query经过NLU处理过得到的意图和槽位值q, 输出新的状态s‘，下一步是把s’送入DPL，对话策略模块，这个模块是根据新的状态s‘输出行动a，通常这个决策选择会依赖于一个外部数据库或知识图谱，最后，由输出部分，自然语言生成模块NLG负责将行动转换为自然语言文本，返回给用户。

前面提到的单轮FAQ机器人，有一个问题是问答准确率依赖于问答库的质量，而问答库的构建耗时费力，所以针对数据较大的非结构化文档，如果可以直接从中抽取答案，是非常理想的做法。比如斯坦佛大学开源的drQA，就是基于wikipedia的语料做的一个开放域上的问答机器人，我们来看看这种阅读理解机器人的架构示意，他也是基于检索重排的思路，首先把可能的文段从语料库中摘取出来，然后送入阅读理解模型进行答案定位，打分，排序和选择得分最高的答案。阅读理解模型与匹配模型是类似的，需要先对问题和候选文段进行编码表示，不同之处在于最终预测的目标是答案的起始和结束位置。我所在的团队在去年，在阅读理解的权威公开测评Squad v1中取得过第一的成绩，同时参加这个测评的包括了google, facebook, 微软，阿里idst, 科大讯飞等国内外同行。说明业界对这种技术还是非常看重的。

下面分享小知在把以上技术落地产品化的经验。首先我们来看看小知的整体架构图，核心引擎有两部分，一块是上面重点阐述的深度语义匹配模型，另一块是本次分享没有展开的知识图谱引擎，在此之上，我们构建了FAQ机器人，多轮会话机器人(任务机器人)，闲聊机器人等。以下是我们单轮和多轮机器人的示例。

在我们实际的落地项目中，得益于深度迁移模型的语义匹配能力和行业知识图谱的的精准匹配和辅助追问，小知机器人能够做到95%左右的问答准确率，并且节省了50%以上的服务人力，切实为政府和企业提升效率和降低成本。

在智能客服的基础上，我们又打造了基于语音的电话机器人，力主融合智能客服，人工在线客服，工单系统和电话机器人，为客户打造从售前售中售后的整体解决方案。

以下是电话机器人的整体架构图，核心是自然语言理解NLU模块，负责识别用户提问意图

提取相关实体。根据NLU输出的结果，内置的对话管理引擎会进行流程状态流转和跟踪。

另外，ASR语音识别和TTS语音合成是不可或缺的重要服务，这三个模块相互协作，共同完成与用户的交互。

最后对智能问答的未来发展提几点我的看法。目前学术界比较公认的一个方向是，需要更有机地结合模型和规则，而在问答领域，规则的一大组成部分就是知识图谱，包括开放领域的知识图谱和专业领域知识图谱。而更进一步地，我们需要研究带有推理性质的事理型知识图谱去描述领域内的规则和知识，让机器人能够处理带有复杂条件的问题，提供更智能的回复。在我看来，智能问答的一个突破口就在于解决以上三个问题。以上就是今天分享的内容，谢谢大家。

主讲人介绍：

陈松坚，腾讯数据平台部算法高级研究员，有着8 年的 NLP 研发经验，2017 年加入腾讯 TEG 数据平台部，负责智能客服产品腾讯小知的算法规划和落地。负责过多个智能客服项目，对封闭领域的智能问答有丰富的实战经验。

---